marketiva互动星空今年6月，谷歌以二十六亿美金的天价，收购非上市的BI（商业智能）和数据分析公司Looker。短短数日后，又一家专注于商业智能的企业被以更高价格收购。商业智能似乎成为了“巨头们”的下一个必争之地。今天讯升小编根据艾瑞咨询发布的 《2019年中国商业智能研究报告》，为您带来“浅谈我国商业智能发展情况”的分享，希望能够对您有所帮助。

　　商业智能（BI，Business Intelligence）这个概念，最早可以追溯至1958年。“传统的商业智能”指的是：“使用现代数据仓库技术、数据挖掘和数据展现等技术，进行数据抽取、展示与分析，为企业实现商业价值提供支撑。”

　　区别于“传统商业智能”，“新型商业智能”是指：“基于‘数据维度’进行商业分析的层面之上，通过将人工智能核心技术与大数据、运筹学、机器人流程自动化等技术相结合，围绕着商业活动中‘关键环节’进行洞察分析，并通过完整的‘解决方案级应用’，促进商业中各领域在产品创新与服务升级等方面实现转型升级。”

　　随着科学的发展，商业智能至今共经历4次变革，已经逐渐从“传统商业智能”转变为“新型商业智能”。在“商业智能”发展之初，用户主要集中于大型企业，“特点”是：“智能化”程度“低”且部署成本“高”。

　　随着科学技术的进步，国内外商业智能厂商“大量涌现”并“飞速发展”，推动着“商业智能”技术的普及应用。自2016年开始，人工智能、大数据、云服务等技术的革新发展，推动浅层决策智能走向成熟，云端部署能力则吸引更多的中小企业用户，“新型商业智能”时代慢慢拉开帷幕。

　　现阶段的“新型商业智能”已经进入了“快速成长期”，技术融合有效增进了产品的“多维智能决策能力”，在不断优化“解决方案能力”的同时，还可有效降低应用成本。

　　政策环境分析：英国、美国、欧盟等国家或地区的政策倾向于：鼓励企业使用人工智能等新兴技术，但并没有明确引导方向或发展领域。而我国出台的政策则较为具体，指出了技术重点落地的一些领域，注重“人工智能”与“传统产业”的深度融合。

　　关键技术分析：人工智能、大数据、机器人流程自动化、运筹学为商业智能行业的转型升级提供关键的技术支撑。具体而言：大数据提供的是“基础资源”；运筹学发掘资源潜力并进行统筹规划；“机器人流程自动化”则应用于多数流程性领域；人工智能是“商业场景”实现智能化的核心驱动因素。

　　随着“人工智能技术”与“商业场景”融合的飞速发展，近年来“商业智能”领域投资节奏明显加快。2014年-2018年，“商业智能”领域累计发生融资事件约百起，其中2018年达到了57起，预计未来将继续保持稳定增长态势。

　　无论从“商业智能”被投“企业维度”还是融资“事件维度”，“客户服务”类占比均为最高；“辅助诊疗”、“零售电商”、“交通出行”等领域，也受到了关注。

　　随着人工智能、大数据、机器人流程自动化、运筹学以及5G等科学技术的发展，人类获取数据的能力会越来越强——这不但促使了商业智能行业不断的发展转型，也让人们对商业智能的分析手段和工具的需求越发强烈。然而在企业内部实践中，对具体“业务场景”的理解以及对“实际问题”的界定，与采用何种模型或算法同等重要——甚至是“技术”能否落地、“产业”得以升级的关键。因此，在未来，“商业智能”除了在“技术”层面的发展之外，应该会越来越重视对细分应用场景的“洞察”，深刻理解“业务痛点”——这样才能选择合理技术组合，不断完善行业解决方案。

　　本文内容来源于：艾瑞咨询发布的 《2019年中国商业智能研究报告》、新浪财经、搜狐、百度百科。返回搜狐，查看更多