商业智能行业市场规模分析及行业市场结构

一、行业市场规模

图表：2015-2017年中国商业智能市场规模

根据商业智能三个阶段服务商的发展状况，预计2018商业智能服务整体规模将达到247亿元。

二、行业市场结构

1、通用和定制产品结构

传统的商业智能厂商由于产品思维落后，将会被探索式数据分析产品渐渐取代;相比于其他数据可视化产品，定制产品主要针对企业业务数据，更多是为企业内部的管理决策做支持。在数据挖掘方面，主要通过数据连接器框架，帮助企业整合各个业务系统数据。在此基础之上，可以任意组合不同的数据，为决策者提供丰富维度的数据可视化展示。单个数据是否精准不是最重要的，能通过数据的组合展示为决策者提供趋势的变化才是重点。

商业智能企业推进各种新举措，以增加中型市场合作伙伴的机遇和为客户提供更为广泛的中型市场商务智能解决方案。合作策略之一就是以通过增加其他针对各垂直行业的认证解决方案来扩展产品系列。这些解决方案将由合作伙伴开发和提供，并将帮助中型公司将商务智能迅速用于现有商务应用软件或垂直行业的需求。这些定制的解决方案将包括模板和数据连结器，帮助加速和简化切实的、结果导向的商务智能的部署。此外，面向中型企业市场提供全球服务方面的合作伙伴介入模式。中型市场的专业服务将通过广泛的认证合作伙伴来实现。

2、中高低端产品结构

经过几年的积累，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是：通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP(Online Transaction Process，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于业务人员来说，只是一些无法看懂的天书。业务人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息。此时，如何把数据转化为信息，使得业务人员(包括管理者)能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是商业智能主要解决的问题。如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。

国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，大部分还停留在报表阶段。

3、工具平台和应用产品结构

主流的商业智能工具包括 Style Intelligence、亿信ABI、BO、COGNOS、BRIO。一些国内的软件工具平台如KCOM也集成了一些基本的商业智能工具。

根据综合性数据的组织方式的不同，目前常见的OLAP主要有基于多维数据库的MOLAP及基于关系数据库的ROLAP两种。MOLAP是以多维的方式组织和存储数据，ROLAP则利用现有的关系数据库技术来模拟多维数据。在数据仓库应用中，OLAP应用一般是数据仓库应用的前端工具，同时OLAP工具还可以同数据挖掘工具、统计分析工具配合使用，增强决策分析功能。

4、行业应用分布结构

商业智能的应用划分为纵向商业智能和横向商业智能。

纵向商业智能：比如财务系统中的管理会计就是商业智能的一部分，从以前关注运营报表，到关注整个财务的运作情况，像现金流、资产负债表等。人力资源系统可以称为智能人力资源，关注员工的流失率，分析从什么途径招聘的员工流失率最高，分析公司人才结构、人才培养方向等。

横向商业智能：举例来说，比如汽车制造厂生产多款不同的车型，公司老总会问，生产哪一款车型、生产多少，企业的效率能够达到最高?这样的问题，不能通过分析单独的系统，因为效益最高取决于生产成本、人力资源成本、市场的需求、竞争对手、市场定价等多方面的信息。而这些信息则分散往财务系统、人力资源系统、采购系统中，这就需要系统和信息有效的整合才能解决这个问题，称为横向商业智能。

从国内商业智能应用的领域来看，电信、金融、保险是国内商业智能系统需求较大的三大领域，其中电信、金融、保险分别占国内商业智能软件收入规模的36%、32%、14%，三者合计市场份额超过 80%，代表了商业智能系统应用的主要领域。

图表：国内商业智能应用领域结构

三、行业区域结构

目前，商业智能厂商及其分支机构以北京、上海、广东三地居多，上述三地的从业人员占据所有BI人员的75%。实施BI项目的企业多集中在华北、华东、华南和沿长江流域地区。