商业智能BI行业现状
随着新基建的蓬勃发展，国家密集出台了一系列扶持政策，明确指出传统经济应借助人工智能、大数据、云计算等科技赋能，实现转型。在传统经济中，大数据是一种重要的赋能工具，BI(BusinessIntelligence)是企业进行系统数字化变革的关键。但是目前国内BI市场的发展还远远没有成熟，还有很大的发展空间，下面我们就来看看商业智能BI行业现状。
一、传统报表系统困境重重
传统的报表系统技术上已经相当成熟，大家熟悉的Excel等都已经被广泛使用。但是，随着数据的增多，需求的提高，商业智能BI的出现，传统报表系统面临的挑战也越来越多。
(一) 数据太多，信息太少
密密麻麻的表格堆砌了大量数据，到底有多少业务人员仔细看每一个数据?到底这些数据代表了什么信息、什么趋势?级别越高的领导，越需要简明的信息。
（二）交互分析难
定制好的报表过于死板。例如，我们可以在一张表中列出不同地区、不同产品的销量，另一张表中列出不同地区、不同年龄段顾客的销量。业务问题经常需要多个角度的交互分析。
（三）挖掘潜在规则难
报表系统列出的往往是表面上的数据信息，但是海量数据深处潜在含有哪些规则呢?什么客户对我们价值最大，产品之间相互关联的程度如何?越是深层的规则，对于决策支持的价值越大，但是，也越难挖掘出来。
（四）难以追溯历史，形成数据孤岛
业务系统很多，数据存在于不同地方。太旧的数据(例如一年前的数据)往往被业务系统备份出去，导致宏观分析、长期历史分析难度很大。
二、商业智能 BI 行业现状
（一）众多玩家涌现
我国经济的平稳发展给各个行业带来了信息化提升的强大压力，但并不是所有行业都能跟上信息化发展的飞快速度。据艾瑞咨询数据统计，中国约有6600万家实体店铺，而90%以上的店铺所使用的是非智能收银系统。 这就给商业智能发展提供了很大的市场空间，所以近年来商业智能市场的规模以较高的增长幅度不断扩大。
面对不断扩大的市场规模，越来越多提供商业智能服务的公司涌现，目前市面上从事商业智能服务的企业主要分为三种类型。第一种是专门做BI服务的独立前端厂商；第二种是不缺资源、技术的互联网大厂；最后一种是对BI 需求更大的银行。
而通过对比上述三种类型企业的BI产品、市场表现和发展前景，就可以看出，目前谁在商业智能BI行业市场的竞争力更强，而谁的发展前景又会更好。
（二）独立前端厂商：老将护城河高筑，新来者挑战重重
从专门做BI行业服务的企业来说，他们不用像互联网企业和银行一样考虑商业智能与原有业务体系之间是否契合，只需要根据市场需求推出自己的产品，当有了一定的市场知名度之后，人才也会源源不断地涌来。如果考虑到投入与产出比的话，就必须要让自己的产品得到市场的认可，这样才会有客户和收入来源。 因此，市场认可度对于专门从事BI服务的企业来说至关重要。而在行业深耕多年的老牌BI厂商就得益于其逐渐积累起的市场知名度，成为了行业中的佼佼者。
而新入局的商业智能BI行业厂商因为缺乏经验、技术储备和资源，就很难和老牌BI行业厂商抗衡，从而在获客和营收等方面都存在困难。所以，获得融资对他们来说至关重要，资本的投入可以让他们招揽更多的人才，从而提高自己的市场竞争力。
在资本的支持下，新来者未来的竞争力不容小觑。但目前来说，相比老牌商业智能行业BI厂商，他们在销售渠道和交付合作伙伴等生态圈建立方面，还存在不足，所以短时间内难以和商业智能BI行业头部平台抗衡。
（三）互联网大厂：发展优势得天独厚，天花板更高
从布局商业智能BI行业服务的互联网大厂来说，他们发展BI业务主要是出于两个原因。一是他们在日常的经营中会产生大量的经营数据，有巨大的商业智能BI行业服务需求，但如果选择合作伙伴的BI系统可能并不适合企业，所以自行发展BI是最合适的选择；二是业务成熟，还可以向B端开放，丰富自己的生态。
而且相比独立的BI前端工具厂商来说，他们有资金、人才和生态优势，因为可以向内部提供服务，所以不用发愁客户的问题，企业的云服务业务也为其发展商业智能提供了优质的土壤。因此，目前国内互联网大厂推出商业智能服务的现象并不少见。
总的来看，以阿里为代表的互联网大厂在BI发展，具有得天独厚的优势，能达到的天花板也更高，它们未来或许可以重新定义整个行业。
三、商业智能BI行业未来挑战重重
总的来看，针对目前国内BI需求，独立的老牌前端商业智能BI行业厂商们由于在产品、销售渠道、生态等方面的优势，表现出了较强的竞争力，占据了更多的市场份额。而互联网大厂们基于自己的资源、人力和技术优势，发展BI技术的空间更大，表现出了较强的发展潜力。
虽然目前国外商业智能厂商对于中国企业的特点不熟悉，难以提供精准的服务支持，而且使用价格更高，在国内市场不如本土商业智能应用受欢迎。但在商业智能行业BI服务要求更高的场景下，国内BI企业们的技术实力还需要进一步提升。
未来5G网络及终端设备体系的铺设，会进一步为商业智能化的各场景数据流打通提供基础，商业智能也会随之向实体产业全面辐射，国内商业智能BI行业也将迎来新的发展阶段，身处其中的BI企业们也将面临新的机遇和挑战。
因此 ，要实现这一目标,。商业分析建模需要由专业的商业人员和具有数据分析思维意识的人来推动和领导并在适当的数据分析 、挖掘或统计工具上加以协助，从而充分发挥BI的价值 ，使数据的价值得以充分体现。以上就是小编为您介绍的商业智能BI的发展现状，希望对大家有所帮助。
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