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全球BI发展史:落后十年中国还能弯道超车吗?

放大字体  缩小字体 发布日期:2021-08-11 14:03:26    来源:36氪企服点评    浏览次数:54    评论:0
导读

BI (Business Intelligence商业智能)的概念,是由全球最专业权威的IT研究咨询公司Gartner Group在1996年首次提出,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的技术及其应用。

BI (Business Intelligence商业智能)的概念,是由全球最专业权威的IT研究咨询公司Gartner Group在1996年首次提出,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的技术及其应用。

在Gartner定义前后,不同的企业、专家和行业领袖,都对这一概念进行过自己的解读。但总的来看,关键的要素仍然不变:即通过数据原材料和相关分析技术,产生知识/信息/判断,应用于企业经营管理决策。

可以说,企业需求和数据技术的双重驱动,是BI诞生的根本原因。自从1956年IBM发明硬盘之后,数据存储的研究和应用突飞猛进。在IBM的推动下,关系型数据库、数据仓库(Data Warehouse)技术逐渐成熟,从数据存储自然过渡到数据挖掘。随后,数据抽取转换加载(Extract-Transform-Load,ETL)、数据仓库(Data Warehouse,DW)和联机分析处理(online Analysis Processing,OLAP)等技术也逐渐成熟。

技术基础有了,再说市场需求。在商业智能发展初期,报表是企业最大的痛点和需求。因为当时只有具备专业技术的IT人才会使用工具,大多数业务人员无法使用数据。特别是财务人员每天将大量的时间花在不同报表的数据导入上,往往需要耗费大量的时间精力。导致数据分析的速度,远远赶不上业务发展的速度,无法对决策提供及时有效的支持。

海外BI发展史

在全球范围内,第一批BI工具厂商在20世纪80、90年代诞生于欧美市场,并于2000年前后初步在全球形成一定规模,出现了美国的MicroStrategy、Microsoft SQL Server、Hyperio、Salesforce,法国BusinessObjects,加拿大Cognos和Crystal Reports、Siebel Analytic,瑞典Qlikview等行业领军者。

第二阶段,自助式可视化商业智能阶段。进入21世纪,Facebook、YouTube、Twitter和苹果手机、安卓应用的落地,为BI创造了海量数据的温床。

硅谷巨头们开始加入游戏。2007年发生了三起重要的收购:SAP收购了BO(后者还在2003年收购了水晶报表)、IBM收购了Cognos、Oracle收购了Hyperion Solutions(甲骨文此前还收购了Siebel),成为传统BI的三大巨头。此后,BI厂商开始分化为两类。一类是综合性BI服务商,主要是IBM、Oracle 、SAP和Microsoft。另一类是独立的专业厂商,代表是Qlik、MicroStrategy和Tableau。

Oracle BIEE

提供敏捷的可视化分析、自助式发现以及出色的企业分析平台

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IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics 是由 AI 支持的商业智能平台,一站式提供您所需的全部答案

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在这一阶段,可视化是行业发展的共识,即产品从后端IT转向前端数据呈现。将复杂数据表单转化为图形图像,直观高效地呈现分析结果,降低了业务人员使用的门槛。

2010年,美国35%的企业雇员普及BI工具,在那些被成为最佳实践案例的企业中,70%的企业使用了自助式BI工具。2012年,Garter称全球BI市场正在以每年9%的速度增长。但也有机构对商业智能发展前景表示悲观。比如在2013年之前,根据IBM的统计数据,实施传统BI的项目失败率在60%-70%,大量的BI系统并没有得到有效的使用。IBM认为,传统BI产品,通常只能由技术人员在设计好的维度模型上建立数据仓库。这造成了两个问题,技术人员难以完全理解业务人员的需求,数据仓库不能满足不断变化的业务需要。

这些争论之中,Qlikview和Tableau两大自助式BI产品快速崛起,逐渐抢占了传统BI三巨头的市场份额。自助式BI(也被称为敏捷式BI)主要是侧重于业务端,帮助不具备IT背景的业务人员,通过直接拖拽等方便的形式,不用编写代码,可以对接导入多个数据源,一键形成复杂图形和视图,响应业务端的迅速决策需求。

Qlik Sense

在云端-数据加速实现业务价值

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Tableau Online

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。

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在自助式BI工具的驱动下,商业智能产品开始从IT主导向业务主导转型,,分析结果与业务增长的关系更加精细化,企业内部使用数据的层级更广,范围更广,门槛降低,帮助业务人员进行快速决策。轻量级的自助式+可视化的BI逐渐取代传统的重量级BI,领跑行业。


从2010年开始,全球商业智能领域的年度变化,都可以在Gartner历年发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限》中找到。对比2009年和2021年的象限图,从中我们可以看到,除了Tableau、Microsoft、Qlik三大应用,其它企业都没能长久地保持住领导者地位,比如IBM、甲骨文和SAP三大传统巨头,还有短暂冲进领导者的SAS、Information Builders、Tibco software和ThoughtSpot。

当然,巨头也没有放弃进入游戏。比如亚马逊通过Amazon Web Services,谷歌通过收购Looker进入象限。

中国BI发展史

2000年——2012年

中国本土的商业智能萌芽于世纪之交。代表性的企业包括广州菲奈特、用友华表、北京润乾、南京帆软、珠海奥威、重庆宏信、亿信华辰等。这些品牌初期主要面向政府和大型企业,提供标准化的报表式Report 服务。

亿信ABI

一站式数据分析平台,融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。

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在那时国内市场上, SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 占据了大部分市场份额,主要面向的主要是金融、保险、银行、电信为主的大客户(一般只有大型企业才有需求和实力采购BI)。

当时,海外巨头在中国本土市场也并非无往不胜。比如在报表领域,中国企业初期的报表格式非常复杂,与西方账务系统完全不同。这也导致了中企应用国外产品需要二次开发,成本和要求都更高。到最后,很多企业的选择标准已经变为“哪家软件对中式报表更友好,就选哪家”的地步。

这也为早期国产BI厂商提供了生存发展的空间。比如早期润乾、帆软都是通过自研报表系统赢得了第一批客户,才得以持续扩大规模。同时,国内早期互联网巨头在布局云计算的基础上,也开始在内部自研BI产品,比如阿里云数智和百度Echarts。


帆软FineBI

新一代自助大数据分析的BI工具,被国内多家专业媒体和机构评为国内最佳BI解决方案和年度创新大数据BI产品。

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总体而言,在PC互联网时期,商业智能概念还不够普及,只局限于TMT行业和大型企业之中,应用场景主要以报表和OLAP为主,为企业提供定制化项目研发服务。

2012年——2015年

2013年开始,移动互联网应用带来中国C端市场消费大数据爆炸,将B端业务场景和C端用户数据之间连接起来。在日益成熟的数字化营销工具应用中,在流量、资本、市场、人才等多重要素驱动下,国产商业智能赛道迎来了第一轮行业洗牌。

永洪、海致、苏州国云、武汉赛斯、杭州华量等新厂商陆续入场,与传统厂商展开市场争夺。几轮厮杀之后,帆软成为行业老大,永洪领跑头新厂商,并开始整合市场需求,从一线城市向二三线城市拓展业务,从后端研发转向前段可视化呈现,从定制项目转向标准产品,客户范围也从大中型企业扩展到了更多中小企业。

海致BDP

海致BDP——大数据时代的商业智能,为企业提供一站式的大数据分析平台。

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永洪BI

2012年,北京永洪商智科技有限公司在北京正式成立。成立以来,永洪科技专注于为企业提供高效可靠又简单易用的数据分析解决方案,成为国内领军的一站式大数据分析平台服务商。

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从这一阶段开始中国商业智能的发展逐渐与全球发展趋势一致,都以可视化+自助化BI作为两大方向。同时,因为厂商更广泛的市场营销,中国中小型企业也开始对BI有了更加广泛和深入的认知。


2015,帆软的年度销售额正式突破了1亿。这一数字,向行业和资本释放了一个重要信号:中国BI市场即将爆发。利用移动互联网时代的流量及数据红利,国产BI开始瞄准全球最领先的产品不断缩短差距,开始进入加速增长阶段。

2016年至2020年

2016年,中国BI 发展进入第三阶段——智能化阶段。在这一阶段,中国 ABC(Artificial Intelligence、Big Data、Cloud)技术爆发,对商业智能领域是重大利好。自然语言、机器学习和人工智能技术,进一步提升了BI的算力。因为云计算,企业开始将自身数据资产迁移到云端,大大降低了BI部署的成本。金融、电力、制造、消费、教育、政务等行业的大数据积累到了一定的量级,在质量和时效性(实时性)上进一步提升。

特别是在2020年疫情之后,在国家新型基础设施建设的政策导向下,大数据应用的典型场景——BI商业智能将迎来一个重要的时代机遇。

天时地利人和,推动BI开始真正意义上助力企业智能决策,开始与一线业务场景深度结合,真正体现“数据驱动业务增长和创新”的业务价值。在使用人群上,BI不仅可以辅助管理层做好重大决策,各层级部门的业务人员可以通过移动端实现数据查询和分析功能,可以在任意时间/地点/层级随时赋能更加微观的业务决策,自助式商业智能需求稳步增长。

总体而言,国外BI在各个阶段普遍领先中国10年,但这并不意味着中国BI发展完全没有机会。在未来5年中,中国如果能在5G领域占据全球领先优势,物联网大数据爆炸时代,中国商业智能“弯道超车”将不是一句戏言。


 
(文/小编)
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