2018年中国商业智能分析工具行业现状、竞争格局及行业发展趋势「图」

一、商业智能行业概述

BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。

把商业智能看成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、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数据支持。商业智能产品及解决方案大致可分为数据仓库产品、数据抽取产品、OLAP产品、展示产品、和集成以上几种产品的针对某个应用的整体解决方案等。

商业智能用户当前的需求主要是企业商业智能平台数据权限管控、探索式自助分析、快速搭建业务数据模型以及OLAP多维分析等方面。

中国BI用户需求分布

资料来源：公开资料整理

BI业务分类

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更多内容相关报告：华经产业研究院发布的《2019-2025年中国商业智能化行业市场调查研究及投资前景预测报告》二、商业智能行业现状

从诞生之日起，BI的直接受众都是企业的决策者，但近来由于入门级BI（报表工具）的推广应用，商业智能在中国企业中的应用开始逐渐从领导层向下渗透，越来越多的中间层（业务管理层、业务执行层）使用BI。在调研的企业中大约有57.3%的领导层在使用BI软件，54.54%的业务管理层在使用BI软件，52%的业务执行层在使用BI软件。

企业各层面BI应用占比

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由于BI应用从领导层开始向下渗透，所以近年来我国商业智能行业市场规模快速增

长，2018年中国大数据BI行业（纯软件销售收入，不含项目实施、项目运维）市场规模为16.6亿元，增长率达到25.8%，预计2019年BI行业软件市场规模将达到21.1亿元左右。

2017-2019年中国BI行业软件市场规模

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从BI应用领域来看，电信领域占比最高，BI软件在电信领域的营业收入占整体收入的36%；其次是金融领域，占比达到32%；保险领域排名第三，占比达到14%。

中国商业智能应用领域结构

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三、商业智能行业竞争格局

大数据BI行业已然是个香饽饽，进场者越来越多，鱼龙混杂，2018年活跃的BI工具和厂商，约有50个，较2017年的42个多出8个，很多产品都是近两年推出的。BI行业是个充满吸引力的领域，同时也是极具门槛的领域。B2B行业与B2C、C2C行业属性不同，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，新创品牌是很难闯出一片天的。

我国BI行业基本形成了帆软、SAP、IBM、微软、Oracle五强争霸的局面，2017年帆软以13.76%的市场份额排名第一，SAP以13.23%的市场份额紧随其后，IBM以9.42%的市场份额排名第三。

2017年中国大数据BI行业市场份额占比分布

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2018年帆软优势进一步扩大，市场份额达到14.88%，较2017年提升1.12个百分点，并且与排名第二的SAP进一步拉开差距；SAP2018年市场份额为10.28%，较2017年降低2.95个百分点。

2017-2018年帆软、SAP在中国商业智能软件的市场份额

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四、商业智能行业发展趋势1、BI流程嵌入化

BI流程嵌入化即“支持将数据转化为可嵌入到其他流程或应用中的BI内容”。支持BI功能模块嵌入业务系统，比如ERP，核心是支持数据处理模块、后台管理模块、创建业务分析模块和页面查看分享模块独立嵌入到已有的业务系统或者其他企业办公软件中。效果最好的分析是自然存在于工作流中的分析。企业越来越多地将分析放到人们的工作地点，并且常常将其嵌入其他业务应用程序（例如Salesforce），而不是使用专门的应用。店员、呼叫中心工作人员、驾驶员等以前从未探索分析过数据的人员常常会因此获得分析数据的能力。嵌入式商业智能会扩大分析的影响范围，以至于人们甚至会在毫无意识的情况下体验数据分析—类似于使用预测性分析。2、BI云化

随着各种组织将自己的数据移至云端，“分析也应该在云端进行”也将成为主流意识。Amazon Redshift，阿里云之类的云数据仓库会是广受欢迎的数据目的地，云BI分析也会因此而变得更加普及。虽然很多组织仍然会部署云端和本地解决方案的混合架构，云BI分析将会日益成为速度更快、可扩展性更高的解决方案。而云上的BI将会难以避免地遇到高延时等问题，为此提供的云加速方案也愈发受到重视。

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