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         两周倒计时!《商业智能(BI)白皮书30》即将发

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        两周倒计时!《商业智能(BI)白皮书30》即将发

          数据的地位仍在不断攀升。从成为企业关键生产要素到“十四五”规划中数字化的成篇,从数字经济成为构建新发展格局的重要支柱到数字化、数据管理、数据治理成为企业转型的主旋律,数据已经成为社会发展、经济发展和企业发展的新动能。水涨船高,在数据应用建设的热潮下,企业级全面数据决策能力和数据价值洞察,将商业智能(Business Intelligence,BI)应用推上新的风口浪尖。通过整合、组织和分析数据,BI将数据转化为有价值的信息,为企业管理和决策提供强有力的支持,成为企业迎接变革和商业创新的关键决胜因素之一。

          2021年11月26日,由帆软数据应用研究院、信众智以及企业网D1Net联合打造的《商业智能(BI)白皮书3.0》将重磅发布。聚焦国内企业对BI的最新诉求和行业最前沿的发展趋势,白皮书围绕概念、应用和趋势三个篇章,通过概念解读、案例分析、行业预测、CIO调研等方式,对内容进行了全面的升级,以期打造面向整个BI行业的权威洞察,帮助企业推动决策改善、推进企业数字化转型。

          本次白皮书在已有定义的基础上,基于我国的市场环境和企业需求调研,对BI和与其相关的概念、热词进行了定义和关系上的系统梳理,帮助从业者对BI概念体系建立全面而准确的认知。

          帆软数据应用研究院认为,对BI概念的理解是企业接触BI的首要环节,是影响企业应用BI方式和效果的关键因素之一,那么BI的概念应当以更符合市场环境与用户需求的方式来定义,方能达到正确引导用户认知,树立准确价值期望的效果。

          具体从企业诉求来看,调研结果表明,“辅助决策,提升决策效率”依旧是企业整体上对于BI的主要应用场景诉求,这也是BI最根本的目的。具体到管理和业务上,场景需求的受访企业占比区别不大,两年的变化也不大,提供管理依据、提升业务分析和效率都是企业应用BI的重要驱动因素。

          此外,随着BI在企业中的不断应用和发展,在基本概念之上衍生出了很多的概念,BI工具、BI系统、BI平台、BI项目等。为避免混淆,白皮书也对这些概念做了梳理和区分。同时,白皮书对BI和“大数据”、“信息化”、“数字化”等热词之间的关系也做了说明。例如,白皮书在分析BI与信息化系统的关系时指出:“BI既依赖于信息化系统,又可以作为信息化系统。此外,BI的分析结果还能够反哺信息化系统的数据指标和业务流程设计。基于BI和信息化的这种特殊关系,企业一般适合在通过信息化系统积累一定的业务数据后再应用BI,即在信息化建设的中后期应用BI。”

          在应用篇中,白皮书对BI工具选型方法论和BI在企业中的常见应用场景做了详细介绍。希望能够帮助企业不仅了解BI是什么,还能了解BI工具应该怎么选,BI应该用在企业的哪些业务场景和运营环节中。

          对于BI工具选型,帆软数据应用研究院一直强调的原则就是“合适”。企业需要综合考虑工具、厂商、市场等方面的各项选型指标。从本次CIO调研的结果来看,排在前三位的企业选型参考要素分别是易用性、数据整合能力和采购成本。值得注意的是,与2020年的调研结果相比,数据整合能力、采购成本以及品牌三个要素的企业选择比例均有较大幅度的提升。面对越来越繁杂的数据和降本增效的压力,企业在选购BI工具时也越来越重视整合数据和采购成本等方面的考量,并且相信厂商的品牌能够为工具质量提供有效保障。

          对于企业应用场景,白皮书介绍了功能场景和业务场景两大类,企业既可以“从BI功能出发寻找适合的应用场景”,也可以“从业务的角度来了解企业各种各样的应用场景如何用BI来实现”。具体地,白皮书介绍了数据大屏、移动应用、自助分析三类典型功能场景和12个行业的常见业务应用场景。

          结合市场情况和调研数据,白皮书在趋势篇中提出了8条关于BI行业市场、产品方向以及功能技术的趋势,供广大从业者参考。

          从市场规模增速来看,全球BI市场和国内BI市场都保持着较高速度的增长,同时国内市场增速要高于全球。并且调研数据显示,未应用BI的受访企业中,超过88%的企业均表示在未来6~18个月内会采取一定的动作,包括评估方案、收集需求等。这充分说明中国企业的BI应用正在快速发展和日趋成熟。因此预测国内BI市场前景向好,同时国内市场规模增速在未来3年仍将继续领跑全球市场。

          此外,在产品方向趋势中,白皮书预测“报表式BI在国内的表现依旧强势,未来仍有较大市场空间”、“未来3年,本地部署将仍是中国BI市场的主流部署模式”。对于功能技术趋势,根据调研结果,我们判断“未来3年,中国BI产品的核心功能将仍然聚焦于展示层和数据底层”,而对于增强分析特别是自然语言相关的技术,在需求不足,缺乏场景的现状下,尚需要一定的时间沉淀。

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