中国商业智能行业报告
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了中国商业智能行业报告相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
商业智能(Business Intelligent)也被称为商务智能,人们习惯的称呼为“BI“,该技术提供迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处,让企业决策有数据依据,减少决策盲目性,理性地驱动企业决策和运营。
帆软数据应用研究院本次结合多位帆软数据应用研究院专家,以及一线售前工程师、行业化顾问、项目经理们的经验、积累,我们研究分析了商业智能行业当前的发展,并将这些成果总结为《中国商业智能行业报告》。
一、商业智能行业基本面
自我国开始实施大数据战略以来,商业智能行业保持着高速稳定的发展。一方面得益于国家政策的牵引,国家的利好政策,对打造“数据、技术、应用与安全协同发展的自主产业生态体系”做了全方位的支撑和部署。另一方面,持续多年的信息化应用价值教育,企业自身信息化建设的准备,以及企业面临的实际经营难度和压力,都让越来越多的企业更坚决的拥抱商业智能产品,期望通过精细化运营来提升经营效益,增强市场的竞争力。
当前我国已经进入商业智能领域的第一方阵,并成为发展最快的国家之一,但发展过程中仍然存在着许多问题:
(1)企业信息化基础建设落后,BI市场教育需要持续进行。
(2)国内外的BI需求不同,国产BI的先进性需要重新定义。
(3)国内BI市场进场者众多,厂商良莠不齐
2018年活跃的BI工具和厂商,约有50个,较2017年的42个多出8个。商业智能行业是个充满吸引力的领域,同时也是极具门槛的领域,即便是在互联网巨头或大量资本的支持下,没有较明显的产品优势、服务优势和用户基础,新创品牌也是很难闯出一片天的。
在市场知名度方面(品牌提及率,提到BI想到的厂商品牌),帆软以29.27%的品牌提及率一马当先,IBM以11.54%、SAP以5.98%分列榜眼、探花,微软以5.34%位居第四,Tableau以3.63%位居第五。
IBM、SAP因为未能提供有竞争力的自助式BI产品,其知名度正持续下降,但得益于他们在IT领域的沉淀,销售业绩并未出现大幅度的衰减。微软、Tableau的产品因为本土化服务策略、商业策略以及产品特性,知名度也有限。至于作为领头羊的帆软,因其稳健的产品和服务策略,知名度、销售业绩双双提升。其他厂商则过于小众,提及率普遍在1%以下,甚至更低。
二、企业应用商业智能的现状
现今企业对商业智能系统的重视程度在不断增加,为了让商业智能成功落地,产出更多价值,大多数企业改进了组织架构,对IT部门进行重新定位,从幕后走向台前,承担更多的责任。调查数据显示,有35.2%的企业信息化方向和策略,是基于该公司战略目标或管理层决策制定的。
此外,我们在调研中发现,BI的应用层面正从领导层向下扩散,越来越多的中层使用BI。从诞生之日起,BI的直接受众都是企业的决策者,但近来由于入门级BI的推广应用,越来越多的中层开始享用BI系统带来的好处。调研发现,在成功上线BI项目的企业中,约有57.3%的企业领导在使用BI进行数据查看和分析;业务管理层和业务执行层中越来越多的人在使用BI,人数已经过半。
我们惊喜的发现,IT部门与业务部门的配合愈加紧密。虽然IT完全主导、IT强主导仍然是常态,但是业务强主导则从2017年的9.67%增长至2018年的23.31%,翻倍增长。未来将会更加紧密。仅有3.45%的企业,IT与业务的配合较差,存在一些部门墙。但是,25.9%的企业配合如鱼得水,IT理解业务,业务认可IT。
整体来看,企业应用BI系统的状况不断良性发展,但也面临着诸多挑战,也是BI成功的重点、难点。
(1)数据整合治理
(2)数据人才的培养
(3)企业数据文化的建设
三、商业智能用户主要的功能需求
帆软数据应用研究院经过对中国BI用户的调研后得出结论:中国BI用户目前主要的需求还是围绕以下这七大核心模块:
(1) 企业BI平台数据权限管控
(2) 探索式自助分析
(3) 快速搭建业务数据模型
(4) OLAP多维分析
(5) 大数据处理性能
(6) 自助数据处理
(7) 移动端数据分析查看
四、结语
商业智能已经成为企业精细化运营不可或缺的一部分。企业数据需要转换为信息,升级为知识,升华成价值的过程要用到的种种技术和工具,就是BI。
在当今的市场中,BI工具的知名度还亟待提升。很多企业有非常明显的BI需求,但是他们不知道有“BI工具”可以帮他们解决问题,更不要说对BI厂商的认知了,这也从侧面反映出BI市场的巨大潜力。市场教育不是一朝一夕的事情,需要BI同行们的共同努力。
五、关于帆软数据应用研究院
帆软数据应用研究院是帆软公司主导成立的,也是国内主要的、高水平的大数据BI分析领域研究机构。研究院专注于企业数据化应用、大数据BI技术趋势和理论观点的研究,致力于让数据成为企业真正的生产力。
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