文/不做閑魚(yú)

編輯/也行

校對(duì)/正宇

策劃/Eason

商業(yè)智能（BI）賽道經(jīng)歷了從國(guó)外廠商到國(guó)內(nèi)廠商的遷移，也正經(jīng)歷從傳統(tǒng)時(shí)代向智能時(shí)代的變革。

近期，市場(chǎng)上有人闡述了BI行業(yè)停滯不前的窘境以及數(shù)據(jù)分析工具市場(chǎng)的現(xiàn)狀。并且有許多讀者留下了共鳴的討論，其中一些評(píng)論者認(rèn)為：商業(yè)智能（BI）系統(tǒng)的推出或部署過(guò)于頻繁，卻從最終用戶(hù)那里得到不冷不熱的反應(yīng)，長(zhǎng)期以來(lái)飽受采用率低下之苦。

目前，BI行業(yè)的現(xiàn)狀到底什么樣子？真的是停滯不前嗎？未來(lái)BI的道路該如何發(fā)展？第一新聲帶著這些疑問(wèn)，與國(guó)內(nèi)兩家BI頭部企業(yè)進(jìn)行了交流，看看他們是如何解釋的？

BI仍是剛需，未來(lái)5年增長(zhǎng)率17.9%

BI即Business Intelligence，中文稱(chēng)商業(yè)智能或商業(yè)智慧。1996年，Gartner正式將商業(yè)智能定義為：一類(lèi)由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（或數(shù)據(jù)集市）、查詢(xún)報(bào)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。

BI的核心技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，以及數(shù)據(jù)可視化分析。隨著數(shù)據(jù)量的激增和應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜化，諸如Hadoop和Hive等大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)很好地彌補(bǔ)了BI處理大數(shù)據(jù)的能力。

從發(fā)展階段來(lái)看，2013年以前屬于傳統(tǒng)BI，該階段的產(chǎn)品以IT為主導(dǎo)，在大數(shù)據(jù)量的處理上擁有較好的性能和穩(wěn)定性，但是數(shù)據(jù)分析的能力和靈活性比較差。

2013年至今，自助型BI高速發(fā)展期，傳統(tǒng)BI逐漸衰退。這是由于IT驅(qū)動(dòng)向業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變讓敏捷型/自主型BI產(chǎn)品出現(xiàn)，使得采購(gòu)成本低、項(xiàng)目周期短，

值得注意的是，2013年大數(shù)據(jù)概念在國(guó)內(nèi)開(kāi)始普及，國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)進(jìn)入萌芽階段。

國(guó)內(nèi)大部分BI廠商都是在2013年前后成立，或拿到融資、或市場(chǎng)份額翻倍增長(zhǎng)。此外，國(guó)外的老牌BI產(chǎn)品從這個(gè)階段開(kāi)始市場(chǎng)份額逐步下滑，新型的國(guó)外BI產(chǎn)品例如Tableau、Qlik 等開(kāi)始在國(guó)內(nèi)快速布局，微軟也推出Power View。

要知道，早年間以Business Objects、Cognos、BIEE、Micro Strategy為首的四大品牌近乎統(tǒng)領(lǐng)了全球的BI市場(chǎng)。

隨著我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，政府出臺(tái)各項(xiàng)扶持政策，大量創(chuàng)新企業(yè)迎來(lái)發(fā)展機(jī)遇，國(guó)產(chǎn)BI也嶄露頭角。同時(shí)，BI行業(yè)的演進(jìn)出現(xiàn)兩個(gè)趨勢(shì)，從IT到業(yè)務(wù)，從報(bào)表到?jīng)Q策。

從企業(yè)類(lèi)型來(lái)看，國(guó)內(nèi)市面上從事BI的企業(yè)分為兩種，一是獨(dú)立廠商，以帆軟、思邁特、永洪科技等為代表。他們的產(chǎn)品歷經(jīng)市場(chǎng)和客戶(hù)檢驗(yàn)，客戶(hù)觸點(diǎn)廣泛，競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力不容小覷。

二是互聯(lián)網(wǎng)大廠，例如阿里云基于阿里電商生態(tài)打造了Quick BI 數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，對(duì)接各類(lèi)云上數(shù)據(jù)庫(kù)和自建數(shù)據(jù)庫(kù)；騰訊基于微信社交生態(tài)，推出騰訊有數(shù)，幫助微信內(nèi)平臺(tái)進(jìn)行系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)分析；百度則基于百度智能云，打造數(shù)據(jù)可視化Sugar BI 平臺(tái)；網(wǎng)易也于2017年推出了網(wǎng)易有數(shù)。脫胎于內(nèi)部復(fù)雜業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)大廠，具有更為明顯的資金供給、生態(tài)搭建、人才培養(yǎng)等方面的優(yōu)勢(shì)。

從市場(chǎng)增速來(lái)看，發(fā)展至今，我國(guó)已進(jìn)入BI及DA（數(shù)據(jù)分析）領(lǐng)域的第一方陣，并成為發(fā)展最快的國(guó)家之一。

IDC數(shù)據(jù)顯示，2020年中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)規(guī)模為5.8億美元，同比增長(zhǎng)17.1%。2021年中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)增速將快速恢復(fù)，市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到7.0億美元，同比增長(zhǎng)恢復(fù)到21%。到2025年，中國(guó)商業(yè)智能軟件市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到13.3億美元，未來(lái)5年整體市場(chǎng)年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）為17.9%。

“早期僅有金融、電信領(lǐng)域?qū)I有必要的需求，近20年的時(shí)間，各行各業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)的依賴(lài)度越來(lái)越高，現(xiàn)在廣泛的對(duì)BI有了需求，雖然BI市場(chǎng)在所有的技術(shù)領(lǐng)域里不算很大的蛋糕，但增長(zhǎng)率確實(shí)非常快，比GDP的增長(zhǎng)率高了好幾倍，說(shuō)明BI市場(chǎng)很有活力?！彼歼~特軟件副總裁徐晶在參加第一新聲舉辦的峰會(huì)時(shí)說(shuō)道。

觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)曾接受媒體采訪時(shí)表示，中國(guó)數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能的市場(chǎng)才剛剛開(kāi)始，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是未來(lái)十年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的最大主題，而B(niǎo)I是其中最確定的剛需之一。未來(lái)10年，國(guó)內(nèi)會(huì)有現(xiàn)在50-100倍的用戶(hù)活躍的使用BI與數(shù)據(jù)分析，在企業(yè)運(yùn)營(yíng)與決策中獲得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

商業(yè)模式之選：產(chǎn)品/SaaS模式VS服務(wù)模式

TO B企業(yè)的商業(yè)模式總會(huì)面臨兩個(gè)選擇，到底是產(chǎn)品/SaaS模式還是服務(wù)模式，BI行業(yè)也不例外。

一是產(chǎn)品/SaaS模式，是將BI產(chǎn)品或者SaaS交付給客戶(hù)，并由客戶(hù)自行實(shí)施。

Tableau是該模式的典型代表，其主要以Tableau Desktop和Server版本為主，同時(shí)也提供嵌入式開(kāi)發(fā)和SaaS服務(wù)。除咨詢(xún)服務(wù)外，Tableau的使用主要由業(yè)務(wù)人員根據(jù)實(shí)際需要自行完成。此外，MicroStrategy和大部分敏捷BI廠商及SaaS服務(wù)提供商都屬于該模式。

產(chǎn)品/SaaS模式提供給客戶(hù)靈活敏捷的BI產(chǎn)品，客戶(hù)能夠及時(shí)應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)變化的需要，但是單一的產(chǎn)品通常難以滿(mǎn)足客戶(hù)業(yè)務(wù)定制化的需要。

二是服務(wù)模式，以IT服務(wù)或者業(yè)務(wù)服務(wù)的方式為客戶(hù)提供基于BI的整體解決方案。另外，服務(wù)模式又包括IT服務(wù)型和業(yè)務(wù)服務(wù)型兩種。

提供IT服務(wù)模式的企業(yè)主要以O(shè)racle、SAP、IBM、SAS等傳統(tǒng)BI企業(yè)為主。這類(lèi)企業(yè)主要以搭建BI信息系統(tǒng)為主，但在搭建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)過(guò)程中需要與業(yè)務(wù)人員進(jìn)行充分配合，涉及大量業(yè)務(wù)咨詢(xún)與梳理過(guò)程。傳統(tǒng)BI廠商都建立有自身的BI實(shí)施方法論。以SAPBW為例，其實(shí)施過(guò)程大概分為項(xiàng)目計(jì)劃和準(zhǔn)備、設(shè)計(jì)階段、開(kāi)發(fā)階段、測(cè)試和部署階段以及系統(tǒng)上線階段等。

IT服務(wù)模式雖然充分結(jié)合的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)實(shí)現(xiàn)，但其主要以傳統(tǒng)BI流程為主，通常涉及多個(gè)部門(mén)的協(xié)調(diào)配合，同時(shí)其高昂的部署成本難以靈活的適應(yīng)現(xiàn)代企業(yè)的需要。

業(yè)務(wù)服務(wù)模式基于一站式大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)構(gòu)建敏捷型BI產(chǎn)品，并以服務(wù)的方式支撐企業(yè)的業(yè)務(wù)分析需求。業(yè)務(wù)服務(wù)型廠商既要具備建立數(shù)據(jù)湖的能力，而不僅僅是建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以便數(shù)據(jù)整合；通常以SaaS方式提供多樣化的服務(wù)。

一位投資人告訴第一新聲，如果不是SaaS產(chǎn)品，未來(lái)企業(yè)在獲客成本以及定制化成本可能會(huì)比較高，存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。

徐晶表示：“我們自己走的路線是從大型客戶(hù)的服務(wù)做起，慢慢地把它變成產(chǎn)品、品牌。至于企業(yè)選擇什么模式，要從兩方面來(lái)看，一是面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)，客戶(hù)的需求經(jīng)常變化，所以要求BI系統(tǒng)有極高的適應(yīng)性和靈活性。我認(rèn)為在中國(guó)，標(biāo)準(zhǔn)化的SaaS產(chǎn)品對(duì)大型客戶(hù)是不行的，還是以服務(wù)為主。但也希望盡量產(chǎn)品化，以功能代替服務(wù)，降低交付成本。二是純標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品也有未來(lái)，例如在一些新興的小微企業(yè)，或者主動(dòng)擁抱接云端SaaS服務(wù)的企業(yè)。這種情況下有標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品存在的空間?！?/span>

“我們的產(chǎn)品分為SaaS和私有部署兩種模式，主要取決于客戶(hù)是否愿意把數(shù)據(jù)存在公有云上。我明顯感覺(jué)到未來(lái)的兩年，SaaS模式的使用量將慢慢增長(zhǎng)?！庇篮榭萍悸?lián)席總裁馬云說(shuō)道。

BI行業(yè)發(fā)展二十多年，現(xiàn)狀卻是一邊是市場(chǎng)和廠商高速奔跑，一邊是問(wèn)題諸多、屢遭詬病。

尤其是傳統(tǒng)式 BI 存在諸多問(wèn)題。一是開(kāi)發(fā)效率低下，傳統(tǒng)BI的報(bào)表制作是由業(yè)務(wù)部門(mén)提交到IT部門(mén)，IT人員根據(jù)分析需求進(jìn)行建模，業(yè)務(wù)人員查看分析結(jié)果報(bào)表，流程繁瑣冗長(zhǎng)，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求。二是分析不靈活，制作出的報(bào)表是相對(duì)靜態(tài)的,僅能查看結(jié)果，不能實(shí)現(xiàn)靈活交互分析。三是開(kāi)發(fā)部署周期長(zhǎng)，BI項(xiàng)目部署開(kāi)發(fā)周期往往需要幾個(gè)月的開(kāi)發(fā)時(shí)間，面對(duì)日新月異的商業(yè)環(huán)境,委實(shí)不夠“敏捷”。

文章一開(kāi)始，就提到過(guò)有人表示BI行業(yè)停滯不前，其中一個(gè)典型問(wèn)題是，BI行業(yè)存在“玩具賣(mài)家問(wèn)題”。銷(xiāo)售玩具假定兒童是使用者 （用戶(hù)），但父母是預(yù)算持有者和決策者。與玩具銷(xiāo)售一樣，BI部署中的用戶(hù)和買(mǎi)家是兩個(gè)不同的角色。企業(yè)BI銷(xiāo)售流程主要是為買(mǎi)家（IT預(yù)算持有者）量身定制的，而不是為實(shí)際上每天都不得不使用產(chǎn)品的非技術(shù)人員定制的。結(jié)果，BI平臺(tái)充斥著半生不熟、花里胡哨的無(wú)用功能，在組織購(gòu)買(mǎi)平臺(tái)后沒(méi)有人實(shí)際使用這些功能，這也導(dǎo)致采用率低。

確實(shí)如此，目前在企業(yè)中負(fù)責(zé)BI工作的多為專(zhuān)業(yè)分析師、IT運(yùn)維等職能人員，角色屬性決定了他們無(wú)法對(duì)于決策的業(yè)務(wù)結(jié)果負(fù)責(zé)，割裂了分析與執(zhí)行，決策和結(jié)果。理想的模式應(yīng)該是讓業(yè)務(wù)人員自主完成分析工作，和他們的主觀判斷結(jié)合，形成最優(yōu)的解決路徑，并由他們對(duì)結(jié)果負(fù)責(zé)。

于是，自助式 BI 應(yīng)運(yùn)而生，自助式 BI 面向業(yè)務(wù)人員，追求業(yè)務(wù)人員與 IT 人員的高效配合。國(guó)外產(chǎn)品主要有Power BI、Tableau、Qlikview，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品有帆軟、永洪科技、觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)等。

在思邁特軟件副總裁徐晶看來(lái)，無(wú)論是傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)式BI還有自助式BI，在企業(yè)應(yīng)用時(shí)均面臨三大挑戰(zhàn)。

第一是數(shù)據(jù)質(zhì)量或數(shù)據(jù)管理的問(wèn)題。這么多年沒(méi)有一種解決方案能把企業(yè)的數(shù)據(jù)治理清楚或者管理到位，每個(gè)企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知不到位，一開(kāi)始就沒(méi)有規(guī)劃好數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系，都是先做業(yè)務(wù)，再逐步優(yōu)化流程，再產(chǎn)生數(shù)據(jù)，然后不斷改變業(yè)務(wù)，調(diào)整流程，積累了各種各樣的數(shù)據(jù)，而且各部門(mén)數(shù)據(jù)口徑不一致，連最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)都無(wú)法統(tǒng)一，那數(shù)據(jù)分析也將成為“精確的錯(cuò)誤”，無(wú)法真正發(fā)揮出數(shù)據(jù)價(jià)值。

第二是數(shù)據(jù)分析的工具，即BI本身也是一個(gè)挑戰(zhàn)，如何讓業(yè)務(wù)員真的用起來(lái)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的可視化解決方案，它在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)出現(xiàn)很多的問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析實(shí)際上是一個(gè)立體的需求，不是一個(gè)簡(jiǎn)單的功能需求，就好像每個(gè)人都要去參與城市交通，而交通工具是一種解決交通需求的工具體系，比如有自行車(chē)、公交車(chē)、出租車(chē)、私家車(chē)、地鐵等各種各樣的方案。數(shù)據(jù)分析在企業(yè)里面也是一樣，沒(méi)有一個(gè)行業(yè)會(huì)用一種的方式去分析數(shù)據(jù)，也沒(méi)有一個(gè)企業(yè)的所有人會(huì)愿意用同一種方式分析數(shù)據(jù)。

所以無(wú)論BI怎么發(fā)展，Excel這種數(shù)據(jù)分析方式會(huì)永遠(yuǎn)存在。也就是說(shuō)數(shù)據(jù)分析需要有更多的包容性和靈活性。在對(duì)數(shù)據(jù)分析工具上面，不能死咬一條路、一條腿走路，應(yīng)該是全方位發(fā)展，思邁特軟件做了很多的功能創(chuàng)新。

第三個(gè)是數(shù)據(jù)分析的文化，到底數(shù)據(jù)分析在企業(yè)里面有什么樣的價(jià)值，或者怎么提高它整體的效率等都存在問(wèn)題。如果鼓勵(lì)所有人去做自助分析，就好比鼓勵(lì)所有人去開(kāi)私家車(chē)，整體的道路資源、停車(chē)資源就變得非常緊張。

馬云與徐晶的觀點(diǎn)相似，其認(rèn)為BI的瓶頸有兩點(diǎn)，一是數(shù)據(jù)管理的能力，大量的數(shù)據(jù)如何有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，怎么保證數(shù)據(jù)的一致性？如何有效的組織，然后讓分析師和業(yè)務(wù)人員能夠理解數(shù)據(jù)，或者是需要解決一個(gè)問(wèn)題的時(shí)候，從哪些數(shù)據(jù)可以得到相關(guān)的數(shù)據(jù)做分析？二是分析平臺(tái)的能力和應(yīng)用性，即在分析的過(guò)程中，平臺(tái)能給人帶來(lái)的便捷性也很重要，智能化方向就是在擴(kuò)展這方面的能力。

“此外，采用率低是因?yàn)橐郧坝蒊T決定采購(gòu)，使用者并未有任何體驗(yàn)。未來(lái)我們堅(jiān)定的走‘人人都是數(shù)據(jù)分析師’路線，讓業(yè)務(wù)人員自助分析，業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)使用，這樣就能提高采用率。所以在落地的過(guò)程中要去降低門(mén)檻，讓業(yè)務(wù)人員能夠輕松地上手。”馬云說(shuō)道。

“中國(guó)企業(yè)需要的是提供一攬子交鑰匙的服務(wù)，涉及到產(chǎn)品能力、交付能力，甚至培訓(xùn)客戶(hù)把產(chǎn)品真正用起來(lái)的能力，綜合到一起才能讓客戶(hù)滿(mǎn)意。我們通過(guò)不斷的服務(wù)企業(yè)獲取市場(chǎng)上客戶(hù)的需求，找到共同點(diǎn)再抽取，在產(chǎn)品的非標(biāo)上做演變，爭(zhēng)取把產(chǎn)品豐富起來(lái)?！庇篮榭萍几笨偛檬⒄f(shuō)道。

面對(duì)諸多挑戰(zhàn)，BI與AI的結(jié)合正在為企業(yè)打開(kāi)一片新天地。

一是增強(qiáng)分析將是 BI 技術(shù)的主要發(fā)展方向，其中又以自然語(yǔ)言相關(guān)技術(shù)為主，考慮到滯后期的存在，預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi) BI 市場(chǎng)將在 2025 年左右出現(xiàn)明顯的增強(qiáng)分析需求。企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求開(kāi)始呈上升趨勢(shì)。

當(dāng)前在中國(guó)，AI與BI僅存在極小的重合部分，隨著AI技術(shù)和BI系統(tǒng)的不斷成熟，AI在BI中的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越多，二者重合的部分也越來(lái)越多，但是因?yàn)樗鼈兇嬖诒举|(zhì)上的區(qū)別，因此不會(huì)完全重合。

二是加強(qiáng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理能力也是未來(lái)BI需要進(jìn)一步加強(qiáng)的地方。BI分析大部分建立在離線分析的基礎(chǔ)上，將分析的數(shù)據(jù)以定期更新的方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，分析結(jié)果會(huì)有滯后性。

馬云表示，過(guò)去BI更多的是依賴(lài)人的經(jīng)驗(yàn)和總結(jié)完成業(yè)務(wù)的分析。隨著技術(shù)的進(jìn)步，它可以利用自然語(yǔ)言等實(shí)現(xiàn)智能的問(wèn)答，讓BI直接幫員工關(guān)聯(lián)和分析業(yè)務(wù)間的邏輯，然后把圖表畫(huà)出來(lái)，隨著數(shù)據(jù)的不斷增多，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也能逐漸地提升，對(duì)業(yè)務(wù)的預(yù)測(cè)分析能力也將增強(qiáng)。未來(lái)的BI產(chǎn)品預(yù)計(jì)在性能上能滿(mǎn)足用戶(hù)在幾十億量級(jí)的數(shù)據(jù)下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)查詢(xún)和分析。

經(jīng)過(guò)十多年的發(fā)展，國(guó)內(nèi)BI市場(chǎng)經(jīng)歷了傳統(tǒng)BI、敏捷BI，預(yù)計(jì)在2025年左右將開(kāi)始邁入智能化階段，到2030年，BI的智能化也將進(jìn)一步擴(kuò)大。

關(guān)鍵詞： 何去何從