鸿蒙之紫莲圣人商业智能(Business Intelligence，BI)是通过数据收集、数据存储、知识管理和分析三部分活动，来收集和评估复杂的企业内部和外部竞争信息，并将其提交给规划者和决策者的一项信息系统。商业智能化，是产业数字化经济转型发展的必经之路。商业智能化的发展并不能一蹴而

　　数字经济时代给更多的人带来生活、工作上的便利与支持。云计算、大数据、区块链、人工智能等新一代信息技术蓬勃发展，促使企业商业模式不断重塑，引发一系列变革。尤其2015年以来，国家密集出台了一系列的支持政策，其中明确指向传统经济要借助人工智能、大数据、云计算等科技的赋能，实现转型，引导社会资本和资源持续对这一领域加注。商业智能化市场规模持续增长，由2015年的17.61亿元增长至2022年的81.5亿元24.47%。其中金融领域增长最快，已占到23.3%。

　　商业智能(Business Intelligence，BI)是通过数据收集、数据存储、知识管理和分析三部分活动，来收集和评估复杂的企业内部和外部竞争信息，并将其提交给规划者和决策者的一项信息系统。商业智能化，是产业数字化经济转型发展的必经之路。商业智能化的发展并不能一蹴而就，而是随着技术的发展、设备的普及、链路的重塑来迭代，在这一过程中，行业赋能者也在快速成熟，通过技术和工具为传统商业的升级提供支撑，加快了商业智能化步伐。

　　如果你想了解商业智能行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等信息……我们研究院撰写的《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》。重点分析了我国商业智能行业将面临的机遇与挑战，对商业智能行业未来的发展趋势及前景作出审慎分析与预测。

　　商业智能化一直属于国家十三五、十四五期间的战略新兴产业的重要部分。政府出台了一系列相关政策旨在迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，为商业智能化发展提供坚实基础。

　　商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力(insight)，促使他们做出对企业更有利的决策。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。

　　因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。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。

　　数据显示，2018年中国商业智能(BI)软件行业规模约为16.6亿元，同比增长25.8%，未来中国BI行业的发展潜力巨大。预计2019年中国商业智能(BI)行业软件收入规模在21亿左右，增长率达到27.1%。

　　IDC《2022下半年中国商业智能软件市场跟踪报告》显示，2022下半年中国商业智能软件市场规模为5.1亿美元。2022全年中国商业智能软件市场规模达到8.8亿美元，同比增长13.8%，远低于2022上半年的预测数据。

　　近年来，数字经济蓬勃发展，已成为国民经济中最为核心的增长极之一。数字经济规模首次突破50万亿元。2022年，面对经济新的下行压力，各级政府、各类企业纷纷把发展数字经济作为培育经济增长新动能、抢抓发展新机遇的重要路径手段，数字经济发展活力持续释放，我国数字经济规模达到50.2万亿元，同比增加4.68万亿元，我国数字经济持续做大。

　　2022下半年，中国商业智能市场前十大厂商占比共计66.9%。前10名厂商中本土品牌占据6位。

　　预计从2023年开始，企业IT投资将逐步恢复，将在2024年回归正常水平。根据IDC最新一期的预测数据，到2027年，中国商业智能软件市场规模将达到19.7亿美元，未来5年市场年复合增长率(CAGR)为17.5%。

　　全国购物中心营业总额占同期全国社会商品零售总额10.7%，2020年约占8.9%。其中，上海购物中心营业额占上海社会商品零售总额的12.96%，较上年增加了1.56%。购物中心对促消费、满足人们对美好生活的需求、拉动社会消费品零售总额和GDP有重要贡献。

　　智能技术的运用一方面将拓展大数据的应用场景，从帮助业务人员认知到实现企业最优决策，另一方面，自然语言处理的进步也正在解决人机交互的部分问题，自然语言查询、自然语言生成都将进一步释放商业智能的效率和价值。

　　互联网、移动互联网高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据随之而来，为机器学习等前沿技术在各领域中的探索及落地提供可能，进一步拓展了被服务人群且显著提升服务质量。另一面，产业缺乏通用标准约束，数据在采集及流转过程中污染程度不一，数据加密不规范引致的数据泄露时有发生，数据孤岛亦成为企业业务发展的掣肘(如金融方面，企业多为基于自身平台积累的独有数据做征信，评分适用范围将大大受限)，通用标准的建立需要政府及产业界的共同努力。

　　超过半数的企业非常重视常规报表制作与展示和移动端BI功能。近一半的企业期待用数据填报来解决企业内部数据采集和录入的问题，数据填报也是解决数据分散在Excel、Word中的有效方法。

　　对于机器学习、自然语言识别、人工智能这些未来BI功能，企业关注较少，仅有一成企业表示关注。这些功能目前仍然停留在概念层面，实际使用的场景并不多。

　　当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，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。

　　未来商业智能行业投资前景，可以点击查看中研普华产业院研究报告《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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