全球看点：商业智能行业发展现状分析及未来趋势预测2023
商业智能行业发展现状如何？
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。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业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。
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根据中研普华产业研究院发布的《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》显示：
当前的时代是信息爆炸的时代，数据已经成为新的生产要素，其价值愈发凸显。作为数据的生产者和消费者，企业需要思考的是如何利用生产运营过程中产生的数据反哺生产运营。数据驱动决策的需求正在不断地推动企业寻找信息化建设与数字化转型的新方式，而商业智能便提供了一个绝佳的思路。商业智能问世已有二十余年，受到广大企业的青睐与追捧，硕果累累。虽然不少企业没有特别强调商业智能这一概念，但是商业智能的广泛应用已成既定事实。商业智能市场规模增长迅速，国内市场增速更是大于全球市场。
商业智能产业链的上游为基础设施、企业信息化系统、大数据平台服务商等，中游为解决方案提供商，下游主要为技术使用者及客户。
商业智能运用如商业、安全、金融、营销、法律、教育、科学、工程、医学可视化、生物信息学、健康信息学、人文、零售、电信，虽然商业智能在企业中广泛应用于标准业务和电子商务，但商业智能应用程序在许多领域都在增长。通过对流程进行实时监控，企业也能够快速利用这项功能来防范商业欺诈。手机欺诈检测的样本被用于收集事件并进行分析以检测正常或欺诈行为的使用模式。商业智能理论和实践的许多特点都存在：数据集成、实时分析、信息保护机制、协作和团队合作。
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;智能BI是指企业数据量进一步扩大，且存在大量非结构化数据，BI将通过人工智能技术进行数据分析和应用，并将覆盖领域拓展至全行业数据。目前，针对企业的不同需求，这三个阶段处在并行发展时期。
商业智能行业现状及竞争格局分析
近年来，BI行业整体市场规模呈逐年上升趋势。以大数据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%。提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft、帆软等。
BI行业市场规模的增长，得益于企业对于商业智能的需求比较旺盛。根据调查，中国BI用户目前主要的需求还是围绕企业BI平台数据权限管控、探索式自助分析、快速搭建业务数据模型、OLAP多维分析、大数据处理性能、自助数据处理、移动数据分析查看这七大核心模块。
此外，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BI，未来几年将更快的增长。随着BI行业市场规模的扩大，越来越多企业参与竞争，但由于行业门槛较高，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，也难以脱颖而出。
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。预计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。
商业智能行业未来发展趋势预测
我国商业智能的未来发展趋势：(1)广告营销的应用分析。商业智能可以完成基于个性化推荐系统的精准营销模式。(2)电子商务的应用分析。在电子商务的实践中，商业智能可以用于商品组合优化、弹性定价与智能促销来完成收益管理。(3)供应链优化的应用分析。商业智能通过运筹学模型提高供应链效率和柔性。另外，通过商业智能对有强生命周期特征的商品来采取对应的促销策略，避免仓库积压货物导致的效率低下。(4)智能客服的应用分析。商业智能能够通过APP、微信等智能终端软件来和用户进行交流，能够自动化解决用户的困难，商业智能能够使客服更为标准化、统一化。综上所述，未来商业智能的应用具有更广泛的空间。
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