tokyo hot n0661商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。

　　商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理(OLAP)工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

　　主流的商业智能工具包括 Style Intelligence(思达商业智能)、FineBI商业智能软件、BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。

　　企业级商业智能架构具有几项共同特征和价值。这些需求是将在组织内部广泛部署的商业智能系统的基础。所有这些特质都将通过底层架构来体现。IBM Cognos商业智能平台以面向服务的开放式架构为基础设计和构建，与那些只会把来自Web服务的多个架构中的旧式“客户机-服务器”组件简单打包的商业智能解决方案不同，它能够在三个不同的层面上交付所有的商业智能功能：即演示层，可处理Web环境中的所有用户交互;应用层，包含用于执行所有BI处理的专用服务;数据层，可用于访问各种数据源。

　　国内商业智能行业前景如何?据中研研究院《2022-2027年中国商业智能行业发展现状分析及未来投资战略规划报告》显示

　　商业智能(Business Intelligence，简称：BI)，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

　　商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load)，即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具(大数据魔镜)、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识)，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

　　商业智能系统的用途是以中立的视角报告取自多个系统的现有数据。商业智能(BI)系统可以为维度分析进行一些累积工作，但是设计或配备商业智能系统并非为了创建唯一的真实版本。在取自应用程序孤岛的客户或产品数据中存在的不一致会对数据仓库中运行的分析可靠性产生消极的影响。

　　商业智能(BI)行业发展历经了三个发展阶段，即传统BI阶段、大数据BI阶段和智能BI阶段。其中，传统商业智能(BI)主要的作用是实现了企业的数字化办公和企业内部的数据整合，不涉及数据分析，以报表自动化展现为主;大数据BI是指伴随大数据技术的发展，BI能够为企业与内部市场和外部市场的海量数据进行整合，应用范围拓展至外部市场。

　　商业智能(BI)市场分析有财务管理、点击流分析(Clickstream)、供应链管理、关键绩效指标(Key Performance Indicators, KPI)、客户分析等。商业智能关注的是，从各种渠道(软件，系统，人，等等)发掘可执行的战略信息。商业智能用的工具有抽取(Extraction)、转换(Transformation)和加载(Load)软件(搜集数据，建立标准的数据结构，然后把这些数据存在另外的数据库中)、数据挖掘和在线分析(Online Analytical Processing，允许用户容易地从多个角度选取和察看数据)等 。

　　由于人工智能、机器学习、自然语言处理(NLP)和云计算带来的优势，商业智能的应用近年来经历了重大转变，降低了其在企业中的重要性。但商业智能没有消亡，并没有被人工智能取代。事实上，商业智能变得更容易使用，它正在扩展到更多企业，正在迁移到云中，嵌入到更广泛的ERP和CRM软件套件中，现在还将人工智能和机器学习纳入其中。

　　近十年来出现的趋势表明，商业智能即服务市场在未来将呈指数级增长。而现在将商业智能相关任务交给内部IT团队的公司可能会在未来几年聘请专家顾问。

　　到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2018年的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。与此同时，美国2018年的数据量约为6.9ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。

　　近年来，商业智能(BI)行业整体市场规模呈逐年上升趋势。以大数据商业智能(BI)为例，根据帆软数据统计，2018年，中国大数据BI(纯软件销售收入，不含项目实施、项目运维)市场规模达16.6亿元，同比增长25.8%。

　　对IT用户而言，商业智能软件需要满足如下条件才能向用户交付更高价值，具体包括：能轻松地与组织的基础架构集成;支持当前的技术和标准;能根据不断发展的需求方便地进行调整;整合组织中的所有数据;能随着用户需求的发展不断进行扩展;可靠地执行;能在不增加预算和人力资源的情况下加以管理。

　　对于业务用户，商业智能软件必须与用户的众多角色、技能集和需求相匹配;为用户提供多种不同格式的信息，包括常规报表、特别查询、记分卡、仪表板等;易于使用，以使业务用户愿意采用并信任其提供的信息。

　　商业智能(BI)赛道投融资数在近几年来整体呈现下降后回升的态势，主要由于各行业数字化转型进程加速，企业对BI需求增加，且VC/PE近三年来更加聚焦硬科技领域，使得BI更容易获得资本的青睐，近年来，BI赛道投融资事件数整体呈现下降后回升态势，截止至2022年11月投融资数量为10件。

　　此外，商业智能(BI)的应用不断扩散，为行业发展带来新的市场需求。数据显示，BI的应用层面正从领导层向下扩散，越来越多的中间层(业务管理层、业务执行层)使用商业智能(BI)，未来几年将更快的增长。

　　商业智能行业报告对我国内行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外内行业的发展现状、如何面对商业智能行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对商业智能(BI)行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

　　商业智能行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，预测未来业务的市场前景，以帮助客户拨开政策迷雾，寻找行业的投资商机。商业智能行业报告在大量的分析、预测的基础上，研究了行业今后的发展与投资策略，为企业在激烈的市场竞争中洞察先机，根据商业智能(BI)行业市场需求及时调整经营策略，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供了准确的小家电市场情报信息及科学的决策依据。

　　未来商业智能(BI)行业现状如何?想了解更多相关内容，请关注或查看中研研究院出版的报告：《2022-2027年中国商业智能行业发展现状分析及未来投资战略规划报告》。

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