商業智能（BI）是一套由數據倉庫、查詢報表、數據分析等組成的數據類技術解決方案，它的主要目的是將企業中不同業務系統例如 ERP、CRM、OA 等數據打通并進行有效的整合（打通業務系統），再利用合適的查詢和分析工具快速準確的提供報表（查詢與報表可視化分析），為企業提供決策支持。

一、初探商業智能BI

在企業里有很多的部門，例如財務、人事、采購、生產、銷售、運營等，他們彼此用著不同的一些業務系統。在這個過程中我們就能發現企業的業務實際上是獨立在不同的系統中的，業務數據也是分散在各個不同的業務部門，這個時候看數據的角度基本上都是以個人或者部門的角度來看數據。

如果要上升到企業管理層面，看業務或者背后數據的視角就發生變化了，企業管理層需要從全局角度看整體的業務。這就需要有一個平臺能夠打通各個業務系統、業務模塊的數據，打通企業內部的數據孤島，以一個更高層次的角度來看數據。這個時候就需要通過商業智能 BI 來實現。

二、國外的巨頭，商業智能BI初起步

商業智能 BI 在國內的發展起步較早，早在2005年前后就已經有部分行業率先將商業智能BI納入到整體的IT信息化建設規劃。這些行業主要還是以金融、銀行等信IT基礎信息化較早、較為成熟的行業為主。

早期商業智能BI的特征主要是以解決方案制、項目制為主，還未真正形成規模化的商業智能BI產品市場。在這個階段，國內市場對于商業智能BI的概念認知基本上處于一個空白。

在商業智能BI漫長的成長過程中，國內BI市場基本上被SAP、Oracle、IBM、Microsoft 等國外 BI 產品巨頭把控。國內BI產品早期的雛形仍然是以報表服務，還遠未形成真正意義上的BI品牌工具。

國外的BI產品中，例如微軟早在 SQL Server 2005 中就已經推出了從 ETL工具（ SSIS  - Integration Service ）到多維分析 OLAP（ SSAS – Analysis Service）到分析報表（ SSRS – Reporting Service ）全棧BI產品體系，這套產品體系與理念即使放到現在也并不過時。所以我們需要看到國內外BI產品市場的差距，這也是國內外TO B 企業服務市場差距的一個現實縮影。

商業智能Business Intelligence這幾個字從字面意思上也承載了超出自身能力之外的很多東西，實際上就叫報表服務或者數據分析產品反而企業更容易理解一些。

三、偶遇大數據，掀起商業智能BI的蓋頭來

有意思的是，商業智能BI在國內市場的真正起步或者“火熱”起來，并不是靠“自身努力”來的。2013年，大數據的概念在國內開始普及，連帶中央媒體和各類社會性展會、IT技術、信息化大會對大數據做了廣泛的宣傳和介紹，掀起了比較高的數據熱潮。

商業智能BI從字面意思看一時是不容易理解的，但是大數據的概念至少從字面意思上理解大眾還是比較容易接受的。隨著大數據概念在市場上的廣泛普及，大眾的數據意識被逐步喚醒，而商業智能BI的報表和可視化則是人們對數據最直觀、最容易理解和接受的一種形式。

這一層窗戶紙的捅破，商業智能BI才真正開始在國內TO B服務市場逐步受到企業的關注?？v觀目前國產商業智能BI各品牌廠商，大部分都是從2013年前后成立，或拿到融資、或市場份額翻倍增長。

國外的老牌BI產品也大多從這個階段開始市場份額逐步下滑，新型的國外BI產品例如Tableau、Qlik 等從這個階段開始在國內BI市場快速布局，微軟也是在這個階段布局新型BI分析產品，推出的Power View 也逐步的沉淀、演變成了現在在 Gartner 魔力象限領導者象限第一的 Power BI 分析產品。

四、內生動力，商業智能BI的破壁

上述的商業智能BI的市場變化，無論是大數據知識概念的普及，還是BI品牌市場的變化，這都是表面的現象，真正的本質還是由于國內商業智能BI市場的需求在逐步凸顯。

主要由以下兩個方面的因素影響：

【國內整體經濟環境影響，信息化成本投入和門檻的降低】

1. 觀察2010年之前能夠規劃IT信息化項目、系統建設的主要還是涉及到民生的銀行、金融、醫療、交通等行業，這些行業的IT基礎信息化工作完成的最早，但同時對于信息化投入的成本也很大。
2. 2008金融危機之后，國內整體經濟從外向型經濟開始走向擴大內需，并在政府層面進行一些體制改革。
3. 很多外向型的管理信息化和技術手段需要完成對內的轉變，IT信息化的建設也需要同步進行。
4. 因此，2008年之后到2013年，傳統企業也逐步意識到IT信息化的重要性，國內IT基礎信息化的市場成長也迎來了一個較高的發展階段。
5. 在這個過程中，以往動輒上百萬的IT信息化建設項目逐步下調。
6. 隨著IT互聯網的逐步發展，早期IT技術市場的積累和人才市場的培養逐步成熟，項目投入和人才成本也逐步降低，很多傳統企業也在這個階段完成了IT信息化的初步建設和積累。

【國內IT基礎信息化逐步完善，部分企業具備了上商業智能BI的必要條件】

1. 我們通常把企業的IT信息化分為兩個階段：
2. 第一個階段是業務信息化，解決的是企業內部業務、信息流程的管理，以傳統的財務軟件、ERP軟件、OA軟件、CRM 軟件等為代表。
3. 基礎的業務信息化系統建設提高了企業的生產運營效率、降低了企業的業務管理成本、體現了企業業務管理思路。
4. 最重要的是：因為業務信息化系統的存在，沉淀了重要的業務數據，為商業智能BI的建設打下了數據基礎。
5. 第二個階段是數據信息化，指的就是商業智能BI、數據分析、數據挖掘等數據類的產品與服務信息化建設。
6. 商業智能BI的目的在于打通各類業務信息化系統的數據，站在一個整體和全局的角度洞察企業的經營管理，讓企業更加全面的認知和了解企業的現狀。
7. 沒有業務系統的數據基礎，就沒有商業智能BI，這就是業務信息化系統和數據信息化系統的上下游關系。
8. 因此，一部分企業在2010年-2013年期間率先完成了基礎的IT信息化工作，面臨著多業務系統打通的問題、經營管理決策支持的問題，這個時候上商業智能BI就是必然的選擇。

所以，我們經常在業內講到一句話：業務決定數據，數據決定分析。看商業智能BI的發展趨勢，離不開IT基礎業務信息化市場的成長。

五、看得見、卻看不懂的市場

2013年到2018年這五年時間，商業智能BI在國內市場完成了基本的萌芽發展，同時也是國產BI廠商的市場品牌建設期和探索期，有以下幾個現象：

1. 2013年早期融資的BI廠商借助資本的力量成長迅速，但后期遇到發展的瓶頸，融資困難，一些BI品牌基本已經退出一線市場。
2. 早期以報表產品服務的一些廠商逐步推出BI系列產品，完成從報表品牌到BI分析品牌的延申定位，BI工具和報表工具的邊界越來越模糊。
3. 國外BI產品早期在國內擴張迅速，但后期乏力，市場逐步被國產BI品牌替換和占領。
4. BI 市場越來越細分。
5. 在AI 人工智能方面做出有益嘗試和探索的一些國產BI品牌。
6. 其它原本不在BI領域的一些 TO B 企業服務軟件廠商也逐步把觸角深入到了BI領域。
7. 一些大的TO B 服務企業管理軟件廠商也加大了對商業智能 BI 領域的投入，包括內部的產品規劃或外部的投資。
8. 早期面向 TO C 的互聯網企業隨著對 TO B 企業服務市場的規劃，也打出了 BI 可視化分析品牌。

因此，從總體上看，商業智能BI的市場關注度越發明顯，市場空間和潛力仍然巨大，但也有它矛盾的地方。

六、標準化——商業智能BI的痛，企業服務的痛，欲快不能

我們可以看到，不管是比較早期的2010年前成立的并經歷了十幾年成長的BI品牌廠商，還是2013年后成立通過走資本路線的BI品牌廠商，或是互聯網巨頭孵化的BI品牌，目前在市場上還未出現絕對的商業智能BI巨頭。理論上，商業智能BI的市場空間足夠大，只要有基礎業務信息化投入的企業，都可以是商業智能BI的目標客戶，商業智能BI所可以覆蓋的市場群體應該是所有基礎業務信息化之和。

但實際上，對比業務信息化軟件行業比如傳統ERP市場，商業智能BI產品收入規模還比較弱小，市場前三的國產BI品牌收入規模大概也就在十億左右。因此，無論是十余年的內生成長的BI品牌企業，還是巨頭資本加持的BI品牌企業，都未能充分的激發和加速整個BI市場規模的高速增長，這個市場并沒有像大家想象的成長那么快。

究其原因，國內企業的基礎IT業務信息化的建設參差不齊，企業的數據意識、數據質量、管理思維和細致程度都未能達到實施商業智能BI項目的必要條件。但也仍然有一點是很容易讓人忽視的，那就是商業智能BI行業仍然是一個“三分產品、七分實施”的重服務行業。即產品因素只能決定一個商業智能BI項目成敗的三成，七成因素還是受項目實施交付效果的影響。

所以，商業智能BI整體市場規模并非靠著資本的力量就可以實現高速增長，它不是一個完全的資本驅動型的行業。資本需要有足夠的耐心，商業智能BI 的TO B 企業服務市場還未真正意義上形成高度的產品和服務標準化。只有產品，沒有服務是無法真正實現商業智能BI項目建設在企業的落地。

1. 中小型企業客戶，BI需求簡單易處理，高標準化、低門檻的標準產品就可以解決，產品大于服務。
2. 中大型企業客戶，BI 需求復雜且極度個性化，服務大于產品，無法標準化。BI 的需求復雜程度也反映出了企業的業務復雜程度、管理復雜程度和組織復雜程度。

連業務系統就很難做到完全標準化，而作為業務系統數據的輸出對象，下游的BI又如何能實現高度標準化？傳統業務軟件的 SaaS 到現在有多少成功了，看看便知。所以，這里延申了另外一個話題：近兩年的SaaS BI 市場如何？放在幾年前我們可能還在暢想 SaaS BI 市場空間的巨大潛力，但目前來看BI SaaS 化，太遙遠。

前面提到了“業務決定數據，數據決定分析”，它的內涵是什么？

1. “業務決定數據，數據決定分析”的后半句就是：數據在哪里，分析就在哪里。
2. 數據在本地，分析就在本地。
3. 數據在云端，分析就在云端。BI SaaS 化的前提是業務系統的 SaaS 化，只有業務標準了，底層數據格式標準了，BI 的分析才可能統一和標準起來。

BI真正的標準化不在前端工具的標準化層面，不在可視化分析的標準化，可視化的頁面眾口難調，即使是同樣的財務分析，每家企業可視化分析頁面可能完全不一樣。所以，我們也看到各類BI分析應用商店、各類可視化分析的標準頁面，想法和理念是正確的，但方向錯了，還要一段彎路要走。

真正 BI 的標準化是模型層的標準化，不在前端，而在后端。

七、從沖鋒到陣地戰

大家可能也會有疑問，為什么早期拿到融資的商業智能BI品牌可以快速增長，但后期增長乏力，主要原因是什么？需要了解到2013年之后商業智能BI產品的定位是什么？簡單易用的、拖拉拽式的業務驅動的BI產品，面向業務人員使用，人人都可以參與到企業的BI分析建設中。

這種定位簡單來說，業務人員自助建模，完成可視化分析。而自助式的、靈活的前端可視化能力恰恰是老牌BI產品最大的弱點，為了面對日益增長的業務分析需求、應對大數據量的查詢性能優化，不得不在后端數據倉庫下功夫做模型的優化，甚至會為了一個字段到底放在事實表還是維度表，可能都需要反復的驗證優化。

在現如今的BI項目建設上，基本上不會去考究的這么細致了，各種計算能力的提升，前端強大的關聯分析能力，這些問題基本上可以很好的解決了。因此，2013年之后的BI產品市場最開始收割的就是早期已經有很好的底層數據架構建設基礎，但前端可視化能力較弱的這些企業。

具備良好的信息化基礎建設、質量較高的數據倉庫底子的這些企業，搭配敏捷的、自助的BI產品可視化分析工具是一個最優的選擇。2013年之后這個階段，新型的商業智能BI市場迎來的小爆發并不意外。

但實際上我們都知道真正意義上的商業智能BI的項目建設，前端可視化部分只能占到20%的工作量，真正80% 的工作量主要還是集中在底層數據處理、ETL 開發過程、數據倉庫建模等。這些底層的復雜的數據處理工作一般的業務人員是無法勝任的，仍然是需要由IT主導的。

所以，當越來越多不具備任何底層數據架構建設基礎，完全從零到一開始建設商業智能BI的企業在選擇了僅注重前端可視化的BI產品，無論對于企業方還是BI品牌廠商都是一個很大的挑戰。

BI品牌廠商希望通過標準化的BI可視化產品工具快速推進市場。但企業方要的不僅僅只是一個前端可視化分析工具，除了前端可視化分析呈現外，更多的是需要涉及到多數據源數據取數、底層數據架構的設計、ETL 的開發和業務經驗。這一部分的工作單獨的前端可視化分析工具并不能完全滿足，必須通過項目實施來實現。

因此，標準化的BI產品工具在2013年-2016年期間快速收割完無需太多實施交付、具備良好底層數據倉庫的企業之外，后期遇到的企業完全從零開始，標準化的產品市場就無法實現快速規?；萦诘街仨椖拷桓斗盏?ldquo;陣地戰”階段。

“陣地戰”就很難跑的快，火力足的打大碉堡、火力弱的打小碉堡。有多少項目，就有多少人員需要投入到項目中。為了節省人力成本和規避項目風險，選擇將項目外包就成為了BI市場發展的必然之路。BI項目建設的成敗最終基本上也視各項目外包方的項目管理和交付能力來決定。

1. 項目交付好，品牌市場口碑就好。
2. 項目交付不好，市場口碑就會受到影響。

所以，商業智能BI市場的良性成長是由產品因素和服務因素的雙重因素決定的，純粹的產品標準化和規模性市場快速增長在目前這個階段并不成熟。我們觀察到一些BI品牌廠商的產品定位和市場定位在這個階段反復的波動，實際上就是面臨標準化產品市場和非標準化服務市場的選擇進退兩難。部分未能及時調整產品和市場策略的BI品牌在這個階段產品與服務脫節，最終被市場逐步淘汰。也有一些及時調整過來，也看到了一些積極的市場變化。

八、選擇題與填空題，市場競爭下的共贏

平時有同事或朋友發一些鏈接給我看，“又有新的BI廠商出來了”，問我怎么看。實話實說，誰都不愿意在同一個市場上再看到新的競爭對手出來。畢竟競爭對手越多，搶飯碗的就越多嘛。

但在這幾年跑過幾十個城市、面對面拜訪過幾百家企業客戶的經歷，有兩個感受。

1. 第一個感受來自客戶：那些已經經歷過BI市場教育的企業比起對商業智能BI沒有太多認知的企業，BI項目建設的決策周期相對更短，更容易建立合作和信任。
2. 另外一個感受來自競爭對手：在某些產品方面定位和進入市場的選擇方面，能看到背后的很多邏輯性的東西，很多東西還是比較值得尊重、研究、思考和學習的，也可能代表了未來商業智能BI行業發展的某些方向。

經歷過市場教育的企業客戶做的是選擇題，而不是填空題。經歷過競爭，才能知長短，反思并進步。從目前來看，商業智能BI的知識與價值的普及目前在國內還存在大量的空白，除了集中在一些重點的行業性客戶外，很多傳統性企業對BI并沒有足夠的認知，BI在IT企業服務的滲透率并不高。

光靠一家或幾家商業智能BI品牌廠商完成整個市場的普及教育不現實，沒有普及和引導，企業客戶也很難有意識主動思考BI對于企業的作用和價值，這個市場長不大。

打個比較具體的比方，TO B 企業服務的“陣地戰”已經不少了，靠什么吸引企業把IT信息化的建設能多一點的注意力，多花點錢放到商業智能BI上，那就是陣地戰場上的炮聲要響要隆，比其它TO B 企業服務的“陣地戰”要更熱鬧，大家才會看過來。

1. 好在一方面越來越多的企業逐步意識到數字化建設的價值與意義，能夠逐步正確理解商業智能BI，在注重前端可視化分析展現效果的同時，也更加注重底層數據倉庫、數據基礎的建設投入。
2. 另外一方面，越來越多的BI產品和業務形態進入到國內市場，共同孵化和培育國內企業服務市場的數據意識，整體市場還是朝著一個積極的、良性的方向在發展。

商業智能BI市場的“陣地戰”也不是一件壞事情，慢下來的市場能讓各BI品牌廠商更加注重“長期主義”的規劃與發展，逐步思考如何降低非標準化項目實施成本的手段和方式，最終實現在降低企業成本的同時如何讓商業智能BI真正為企業創造價值。這個行業也需要各BI品牌企業廠商共同努力，讓國內的商業智能BI市場變得更加成熟。