商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
商業智能的概念
商業智能(Business Intelligence,簡稱:BI),又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
商業智能的概念在1996年最早由加特納集團(Gartner Group)提出,加特納集團將商業智能定義為:商業智能描述了一系列的概念和方法,通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法,包括收集、管理和分析數據,將這些數據轉化為有用的信息,然后分發到企業各處。
根據中研普華產業研究院發布的《2022-2027年中國商業智能行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告》顯示:
商業智能通常被理解為將企業中現有的數據轉化為知識,幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這里所談的數據包括來自企業業務系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應商等來自企業所處行業和競爭對手的數據以及來自企業所處的其他外部環境中的各種數據。而商業智能能夠輔助的業務經營決策,既可以是操作層的,也可以是戰術層和戰略層的決策。為了將數據轉化為知識,需要利用數據倉庫、聯機分析處理(OLAP)工具和數據挖掘等技術。因此,從技術層面上講,商業智能不是什么新技術,它只是數據倉庫、OLAP和數據挖掘等技術的綜合運用。
當前的時代是信息爆炸的時代,數據已經成為新的生產要素,其價值愈發凸顯。作為數據的生產者和消費者,企業需要思考的是如何利用生產運營過程中產生的數據反哺生產運營。數據驅動決策的需求正在不斷地推動企業尋找信息化建設與數字化轉型的新方式,而商業智能便提供了一個絕佳的思路。
商業智能問世已有二十余年,受到廣大企業的青睞與追捧,碩果累累。雖然不少企業沒有特別強調商業智能這一概念,但是商業智能的廣泛應用已成既定事實。商業智能市場規模增長迅速,國內市場增速更是大于全球市場。隨著BI行業市場規模的擴大,越來越多企業參與競爭,但由于行業門檻較高,即便是在互聯網巨頭或大量資本的支持下,沒有較明顯的產品優勢、服務優勢和用戶基礎,也難以脫穎而出。
BI行業發展歷經了三個發展階段,即傳統BI階段、大數據BI階段和智能BI階段。其中,傳統BI主要的作用是實現了企業的數字化辦公和企業內部的數據整合,不涉及數據分析,以報表自動化展現為主;大數據BI是指伴隨大數據技術的發展,BI能夠為企業與內部市場和外部市場的海量數據進行整合,應用范圍拓展至外部市場;智能BI是指企業數據量進一步擴大,且存在大量非結構化數據,BI將通過人工智能技術進行數據分析和應用,并將覆蓋領域拓展至全行業數據。目前,針對企業的不同需求,這三個階段處在并行發展時期。
BI行業市場規模的增長,得益于企業對于商業智能的需求比較旺盛。根據調查,中國BI用戶目前主要的需求還是圍繞企業BI平臺數據權限管控、探索式自助分析、快速搭建業務數據模型、OLAP多維分析、大數據處理性能、自助數據處理、移動數據分析查看這七大核心模塊。
在商業智能BI的基本應用階段,用戶通常是銀行的各級經理,因為他們有更突出的決策需求。然而,隨著銀行業務的不斷發展和商業智能BI應用的不斷推廣,業務人員對數據分析的要求也越來越高,希望數據分析更加靈活和詳細。
我國正在加速從數據大國向著數據強國邁進。國際數據公司IDC和數據存儲公司希捷的一份報告顯示,到2025年,隨著中國物聯網等新技術的持續推進,產生的數據將超過美國。我國產生的數據量將從2018年的約7.6ZB增至2025年的48.6ZB,數據交易迎來戰略機遇期。與此同時,美國2018年的數據量約為6.9ZB。到2025年,這個數字預計將達到30.6ZB。
此外,BI的應用不斷擴散,為行業發展帶來新的市場需求。數據顯示,BI的應用層面正從領導層向下擴散,越來越多的中間層(業務管理層、業務執行層)使用BI,未來幾年將更快的增長。
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2022-2027年中國商業智能行業發展現狀分析及未來投資戰略規劃報告
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