BI是什么

BI (Business Intelligence商業(yè)智能)的概念，是由全球最專業(yè)權(quán)威的IT研究咨詢公司Gartner Group在1996年首次提出，定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫(或數(shù)據(jù)集市)、查詢報表、 數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。

永洪BI

3.8

50條點評

咨詢產(chǎn)品

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解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

22

合作品牌

61

在Gartner定義前后，不同的企業(yè)、專家和行業(yè)領(lǐng)袖，都對這一概念進(jìn)行過自己的解讀。但總的來看，關(guān)鍵的要素仍然不變：即通過數(shù)據(jù)原材料和相關(guān)分析技術(shù)，產(chǎn)生知識/信息/判斷，應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營管理決策。

可以說，企業(yè)需求和數(shù)據(jù)技術(shù)的雙重驅(qū)動，是BI誕生的根本原因。自從1956年IBM發(fā)明硬盤之后，數(shù)據(jù)存儲的研究和應(yīng)用突飛猛進(jìn)。在IBM的推動下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）技術(shù)逐漸成熟，從數(shù)據(jù)存儲自然過渡到數(shù)據(jù)挖掘。隨后，數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載（Extract-Transform-Load，ETL）、數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，DW）和聯(lián)機分析處理（Online Analysis Processing，OLAP）等技術(shù)也逐漸成熟。

技術(shù)基礎(chǔ)有了，再說市場需求。在商業(yè)智能發(fā)展初期，報表是企業(yè)最大的痛點和需求。因為當(dāng)時只有具備專業(yè)技術(shù)的IT人才會使用工具，大多數(shù)業(yè)務(wù)人員無法使用數(shù)據(jù)。特別是財務(wù)人員每天將大量的時間花在不同報表的數(shù)據(jù)導(dǎo)入上，往往需要耗費大量的時間精力。導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析的速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上業(yè)務(wù)發(fā)展的速度，無法對決策提供及時有效的支持。

海外BI發(fā)展史

在全球范圍內(nèi)，第一批BI工具廠商在20世紀(jì)80、90年代誕生于歐美市場，并于2000年前后初步在全球形成一定規(guī)模，出現(xiàn)了美國的MicroStrategy、Microsoft SQL Server、Hyperio、Salesforce，法國BusinessObjects，加拿大Cognos和Crystal Reports、Siebel Analytic，瑞典Qlikview等行業(yè)領(lǐng)軍者。

第二階段，自助式可視化商業(yè)智能階段。進(jìn)入21世紀(jì)，F(xiàn)acebook、YouTube、Twitter和蘋果手機、安卓應(yīng)用的落地，為BI創(chuàng)造了海量數(shù)據(jù)的溫床。

硅谷巨頭們開始加入游戲。2007年發(fā)生了三起重要的收購：SAP收購了BO（后者還在2003年收購了水晶報表）、IBM收購了Cognos、Oracle收購了Hyperion Solutions（甲骨文此前還收購了Siebel)，成為傳統(tǒng)BI的三大巨頭。此后，BI廠商開始分化為兩類。一類是綜合性BI服務(wù)商，主要是IBM、Oracle 、SAP和Microsoft。另一類是獨立的專業(yè)廠商，代表是Qlik、MicroStrategy和Tableau。

在這一階段，可視化是行業(yè)發(fā)展的共識，即產(chǎn)品從后端IT轉(zhuǎn)向前端數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。將復(fù)雜數(shù)據(jù)表單轉(zhuǎn)化為圖形圖像，直觀高效地呈現(xiàn)分析結(jié)果，降低了業(yè)務(wù)人員使用的門檻。

2010年，美國35%的企業(yè)雇員普及BI工具，在那些被成為最佳實踐案例的企業(yè)中，70%的企業(yè)使用了自助式BI工具。2012年，Garter稱全球BI市場正在以每年9%的速度增長。但也有機構(gòu)對商業(yè)智能發(fā)展前景表示悲觀。比如在2013年之前，根據(jù)IBM的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，實施傳統(tǒng)BI的項目失敗率在60%-70%，大量的BI系統(tǒng)并沒有得到有效的使用。IBM認(rèn)為，傳統(tǒng)BI產(chǎn)品，通常只能由技術(shù)人員在設(shè)計好的維度模型上建立數(shù)據(jù)倉庫。這造成了兩個問題，技術(shù)人員難以完全理解業(yè)務(wù)人員的需求，數(shù)據(jù)倉庫不能滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需要。

這些爭論之中，Qlikview和Tableau兩大自助式BI產(chǎn)品快速崛起，逐漸搶占了傳統(tǒng)BI三巨頭的市場份額。自助式BI（也被稱為敏捷式BI）主要是側(cè)重于業(yè)務(wù)端，幫助不具備IT背景的業(yè)務(wù)人員，通過直接拖拽等方便的形式，不用編寫代碼，可以對接導(dǎo)入多個數(shù)據(jù)源，一鍵形成復(fù)雜圖形和視圖，響應(yīng)業(yè)務(wù)端的迅速決策需求。

在自助式BI工具的驅(qū)動下，商業(yè)智能產(chǎn)品開始從IT主導(dǎo)向業(yè)務(wù)主導(dǎo)轉(zhuǎn)型，，分析結(jié)果與業(yè)務(wù)增長的關(guān)系更加精細(xì)化，企業(yè)內(nèi)部使用數(shù)據(jù)的層級更廣，范圍更廣，門檻降低，幫助業(yè)務(wù)人員進(jìn)行快速決策。輕量級的自助式+可視化的BI逐漸取代傳統(tǒng)的重量級BI，領(lǐng)跑行業(yè)。

從2010年開始，全球商業(yè)智能領(lǐng)域的年度變化，都可以在Gartner歷年發(fā)布的《全球商業(yè)智能和分析平臺魔力象限》中找到。對比2009年和2021年的象限圖，從中我們可以看到，除了Tableau、Microsoft、Qlik三大應(yīng)用，其它企業(yè)都沒能長久地保持住領(lǐng)導(dǎo)者地位，比如IBM、甲骨文和SAP三大傳統(tǒng)巨頭，還有短暫沖進(jìn)領(lǐng)導(dǎo)者的SAS、Information Builders、Tibco software和ThoughtSpot。

當(dāng)然，巨頭也沒有放棄進(jìn)入游戲。比如亞馬遜通過Amazon Web Services，谷歌通過收購Looker進(jìn)入象限。

中國BI發(fā)展史

2000年——2012年

中國本土的商業(yè)智能萌芽于世紀(jì)之交。代表性的企業(yè)包括廣州菲奈特、用友華表、北京潤乾、南京帆軟、珠海奧威、重慶宏信、億信華辰等。這些品牌初期主要面向政府和大型企業(yè)，提供標(biāo)準(zhǔn)化的報表式Report 服務(wù)。

在那時國內(nèi)市場上， SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 占據(jù)了大部分市場份額，主要面向的主要是金融、保險、銀行、電信為主的大客戶（一般只有大型企業(yè)才有需求和實力采購BI）。

當(dāng)時，海外巨頭在中國本土市場也并非無往不勝。比如在報表領(lǐng)域，中國企業(yè)初期的報表格式非常復(fù)雜，與西方賬務(wù)系統(tǒng)完全不同。這也導(dǎo)致了中企應(yīng)用國外產(chǎn)品需要二次開發(fā)，成本和要求都更高。到最后，很多企業(yè)的選擇標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)變?yōu)?ldquo;哪家軟件對中式報表更友好，就選哪家”的地步。

這也為早期國產(chǎn)BI廠商提供了生存發(fā)展的空間。比如早期潤乾、帆軟都是通過自研報表系統(tǒng)贏得了第一批客戶，才得以持續(xù)擴(kuò)大規(guī)模。同時，國內(nèi)早期互聯(lián)網(wǎng)巨頭在布局云計算的基礎(chǔ)上，也開始在內(nèi)部自研BI產(chǎn)品，比如阿里云數(shù)智和百度Echarts。

總體而言，在PC互聯(lián)網(wǎng)時期，商業(yè)智能概念還不夠普及，只局限于TMT行業(yè)和大型企業(yè)之中，應(yīng)用場景主要以報表和OLAP為主，為企業(yè)提供定制化項目研發(fā)服務(wù)。

2012年——2015年

2013年開始，移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來中國C端市場消費大數(shù)據(jù)爆炸，將B端業(yè)務(wù)場景和C端用戶數(shù)據(jù)之間連接起來。在日益成熟的數(shù)字化營銷工具應(yīng)用中，在流量、資本、市場、人才等多重要素驅(qū)動下，國產(chǎn)商業(yè)智能賽道迎來了第一輪行業(yè)洗牌。

永洪、海致、蘇州國云、武漢賽斯、杭州華量等新廠商陸續(xù)入場，與傳統(tǒng)廠商展開市場爭奪。幾輪廝殺之后，帆軟成為行業(yè)老大，永洪領(lǐng)跑頭新廠商，并開始整合市場需求，從一線城市向二三線城市拓展業(yè)務(wù)，從后端研發(fā)轉(zhuǎn)向前段可視化呈現(xiàn)，從定制項目轉(zhuǎn)向標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，客戶范圍也從大中型企業(yè)擴(kuò)展到了更多中小企業(yè)。

從這一階段開始中國商業(yè)智能的發(fā)展逐漸與全球發(fā)展趨勢一致，都以可視化+自助化BI作為兩大方向。同時，因為廠商更廣泛的市場營銷，中國中小型企業(yè)也開始對BI有了更加廣泛和深入的認(rèn)知。

2015，帆軟的年度銷售額正式突破了1億。這一數(shù)字，向行業(yè)和資本釋放了一個重要信號：中國BI市場即將爆發(fā)。利用移動互聯(lián)網(wǎng)時代的流量及數(shù)據(jù)紅利，國產(chǎn)BI開始瞄準(zhǔn)全球最領(lǐng)先的產(chǎn)品不斷縮短差距，開始進(jìn)入加速增長階段。

2016年——2020年

2016年，中國BI 發(fā)展進(jìn)入第三階段——智能化階段。在這一階段，中國 ABC（Artificial Intelligence、Big Data、Cloud）技術(shù)爆發(fā)，對商業(yè)智能領(lǐng)域是重大利好。自然語言、機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，進(jìn)一步提升了BI的算力。因為云計算，企業(yè)開始將自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)遷移到云端，大大降低了BI部署的成本。金融、電力、制造、消費、教育、政務(wù)等行業(yè)的大數(shù)據(jù)積累到了一定的量級，在質(zhì)量和時效性（實時性）上進(jìn)一步提升。

特別是在2020年疫情之后，在國家新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的政策導(dǎo)向下，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的典型場景——BI商業(yè)智能將迎來一個重要的時代機遇。

天時地利人和，推動BI開始真正意義上助力企業(yè)智能決策，開始與一線業(yè)務(wù)場景深度結(jié)合，真正體現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)增長和創(chuàng)新”的業(yè)務(wù)價值。在使用人群上，BI不僅可以輔助管理層做好重大決策，各層級部門的業(yè)務(wù)人員可以通過移動端實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢和分析功能，可以在任意時間/地點/層級隨時賦能更加微觀的業(yè)務(wù)決策，自助式商業(yè)智能需求穩(wěn)步增長。

總體而言，國外BI在各個階段普遍領(lǐng)先中國10年，但這并不意味著中國BI發(fā)展完全沒有機會。在未來5年中，中國如果能在5G領(lǐng)域占據(jù)全球領(lǐng)先優(yōu)勢，物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)爆炸時代，中國商業(yè)智能“彎道超車”將不是一句戲言。