光正商业还在聊AI ? 中国BI商业智能行业深度透视

Posted 2021-04-20 光正行家房地产

导读·Introduction

在互联网C端市场，流量入口始终是商家必争之地，而BI软件则是数据分析领域最重要的入口之一。BI与分析领域的产品和技术，是所有用户尤其是大客户的刚需。

2019年，国际商业智能行业格局巨变。6月6日，Google以26亿美元现金收购商业情报软件和数据分析平台Looker；4 天后更具爆炸性的新闻爆出，SaaS第一股Salesforce以157亿美元的价格收购BI领导者Tableau，成为Salesforce历史上最大的一笔收购案。

国际巨头通过收购进行产业整合并不新鲜，但如此密集的BI类并购不禁让人发问， IT 巨头为何热衷于收购 BI 企业？

2019 年，云计算进入2.0 时代，大数据为BI提供了海量数据分析需求，业务复杂性和数据复杂性带来的双重挑战，成为新一轮BI并购潮主要推动力。

1

 BI核心：体现决策价值

BI(Business Intelligence, 商业智能或商务智能)源自企业对业务数据进行价值挖掘与展现的需求。1989年，BI概念由Howard Dresner定义而广泛传播，此时的BI 定义为由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘和数据维护等部分功能组成，以帮助企业决策为目的的技术应用。

I

传统型BI产品

2013年之前，传统BI产品一直是市场的主流，但这并不是一个很好的市场。根据IBM的统计数据，实施传统BI 的项目失败率在60%-70%，大量的BI系统并没有得到有效的使用。传统BI产品，通常只能由技术人员在设计好的维度模型上建立数据仓库。

这造成了两个问题，技术人员难以完全理理解业务人员的需求，数据仓库不能满足不断变化的业务需要。

II

敏捷型BI产品

敏捷BI为了解决上述两个问题而出现。敏捷BI，又称自助式BI，是指由业务人员自助式建模，能够实现快速部署、数据源集成、高性能计算、探索式分析的BI可视化产品。由于业务人员自行建模，摆脱了数据无法体现业务需求，技术人员不懂业务需求的困境。让数据直接反映业务，成为敏捷BI的一大特点。

III

BI商业智能行业图谱

除实时性要求外，随着AI技术的快速发展，利用自然语言处理与机器学习技术进行增强性分析成为BI系统的刚需。微软、Tableau、ThoughtSpot、MicroStrategy都推出了相关产品。未来，数据预测和数据挖掘将变得更加智能，自动化的数据准备、基于模型的扩展分析、预测式分析等增强分析技术将成为主流。

BI整体解决方案厂商，也可以成为一体化平台厂商。传统BI厂商的产品中如Oracle、OBIEE、SAP BO、IBM Cognos、MicroStrategy是传统的四大BI厂商。敏捷BI厂商与传统BI厂商相比，通常为具有数据源融合与管理理能力的可视化产品。

IV

让管理层能够基于数据制定决策

在企业管理中提供更深刻的业务洞察力，是管理层依赖BI平台进行决策的基础。数据价值虽然得到管理人员的普遍承认，但是管理人员拒绝利用数据进行决策的原因在于，传统数据分析工具只能提供片面、粗略的分析结果。BI辅助管理人员决策，取决于管理层对BI平台的依赖性。只有不断适应业务需求，才能体现BI平台的决策价值。

采用一站式大数据BI平台后，平台内部接入超过800种数据源，形成超过100T的数据存量。在平台上，新型BI系统能够在秒级时间内响应各种定制报表和图表，从而快速响应市场变化。由于新系统满足了管理层对数据决策的需求，该BI平台在美的内部的大数据、国际部、金融部以及物流子公司快速推广。

2

 BI应用的重要场景分析

I

零售业BI应用

调研中发现，受限于IT投入的成本，大量的零售企业还在使用Excel制作固定报表。虽然Excel具有成本低廉、使用灵活方便的优点，但应对海量数据处理与深度分析场景却无能为力。

BI可以在避免重度数据仓库建设的同时，通过轻量量级的ETL工具对接不同的数据源实现经营数据的快速分析与展现。国内大型零售商，如家乐福、永辉超市、大悦城、海天集团、国美集团都已经采用BI系统进行企业经营与店面的管理。

II

制造业BI应用

制造业BI应用中的困难主要在于，内外部海量、异构数据的整合与精确、实时分析的实现，而数据采集经过多年发展已经相对成熟。以美的为例，美的从2012年开始投入超过10亿元进行IT治理和全面重构系统，实现了集团级的企业标准和语言。

目前，美的集团实现了从研发、生产、库存、营销、收付全链条的动态可视化，将数据运营的结果展现出来。对于1.5亿美的用户，美的大数据平台实现了用户购买的记录、购买渠道、地域、使用偏好等等信息全部标签化，形成完整的用户画像，实现精准营销。

III

互联网行业BI应用

互联网企业与传统企业相比具有以下几个特征：数据更加海量，数据增速更快。与传统行业相比，互联网企业更多涉及用户的网上行为，包括用户访问、浏览、购买行为、出行方式、消费喜好等用户行为数据。日新增数据量在几十T级别，预计很快达到百T级别，对数据采集、处理能力要求非常高。

在互联网企业同样会遇到异构数据的问题，如原有系统选用不同的数据产品；某些半结构化数据采用XML、JSON 和MongoDB存储等。但总体上来看，互联网企业数据的规范性要高于传统行业。

3

  BI商业智能发展趋势

【百亿的市场空间】

根据中国电子信息产业发展研究院发布的《中国大数据产业发展水平评估报告》，预计2018年我国大数据核心产业规模突破5700亿元，未来2-3年的市场规模的增长率仍将保持35%左右。未来切入这部分应用环节，BI商业智能的潜在市场规模将在数百亿的市场空间。

【未来趋势】

• 一站式大数据平台是未来趋势

一站式大数据平台是集成业务咨询、数据管理理、深度分析、数据可视化、数据决策等流程，能够提供完整BI解决方案的通用性平台。

• BI与AI融合，降低数据分析门槛，放大数据分析价值
  

BI与AI将在未来进行深度融合。这一融合趋势将快速数据分析的使用门槛,在贴近行业场景的前提下，快速放大数据分析的价值。

• BI商业智能与垂直场景融合，更加贴近客户场景诉求

BI云化后，BI产品的应用和部署将变得更加便捷，客户将按照业务场景选择BI服务，而不是简单的选用BI的通用型服务。简单的如营销过程的用户画像、教育行业的教育评测、征信服务的征信评价均可以通过SaaS服务方式提供给客户。而附加的行业解决方案，正成为现代BI着重开发的要点。

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