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BI商业智能的市场现状怎样( 三 )


4、 价值能力=成功案例+性价比
选型前可看看同行业的企业伙伴们用的是什么类的BI工具，使用情况如何。包括从功能费用、项目实施费用综合考虑来看的性价比。



■网友
要搞清楚商业智能（Bussiness Intelligence）市场的现状，我们需要回顾一下商业智能软件行业的历史，从而明白我们为什么会进入现在的市场状态。
现代商业智能软件其实已经有三十多年的历史，上世纪80年代开始有各种BI产品出现在市场。这个行业经历过两个重要的节点：
第一个节点是以IT部门为核心的1990年后，以报表、仪表盘为代表产品。在这个阶段，IT部门是负责BI系统的核心部门，他们采集数据分析需求，向高层或者业务部门输出报表，负责统筹和管理所有的BI系统和BI报表。2. 商业智能行业在2005年后迎来了第二个重要节点，以数据分析师为目标群体的自助式报表分析系统，极大的简化了数据分析流程，使得业务部门可以不再依赖于IT部门进行数据分析和报表创建。

自助式报表分析为我们打开了一扇新的大门，对于没有专业数据分析背景的业务人员，我们可以在经过一定的培训之后，快速构建BI报表。在自助式分析这个浪潮涌现的过程中，商业智能行业的各大软件商都逐渐建立了兼顾IT驱动（更加专业和稳定）报表分析模式和业务驱动（自助式）报表分析模式。但是随之而来的，整个市场呈现出以下问题：
1. 如何优美的兼顾两种模式？业务驱动分析更擅长解决问题域尚不清晰的情况下的数据探索，而一旦分析的问题域确定，用户通常期望能建立起高效的数据模型，进行更大规模的数据分析和共享。对自助式分析起家的厂商，一个关键问题是如何解决数据规模变大之后，更大规模的、跨部门的数据分析、呈现问题；而对于擅长企业级BI的厂商，又有好些因为无法兼顾两种模式而渐渐在市场中不再闪耀。
2. 如何帮助更多的业务人员使用数据？自助式分析降低了数据分析门槛，但是这个门槛依然存在。虽然有句口号是人人都是数据分析师，但是自助式分析仍然呈现出入门容易精通难的特点，在没有指导没有咨询介入的情况下，一个普通业务人员其实难以驾驭BI系统来构建报表。商业智能市场上的一大痛点是如何让几乎没有数据分析背景的人员，在日常工作中能自由探索和使用数据。
3. 如何通过数据产生行动？一直以来，商业智能软件需求优先级会低于业务系统，他们的使用大都停留在看数据、分析数据。但是找到问题的原因之后呢？如何在企业中协同分享，如何产生可追踪的行动，如何无缝连接进入业务系统与业务系统的事物处理融合，如何帮助用户探索和预测不同行动之后的可能结果，等等。这些问题都成为了如何进一步打动企业产生购买和持续付费的关键。

在2018年后，商业智能领域迎来了一个新的节点：增强智能 （Augmented Analytics）。这个趋势得益于整个生态链条的变化：
1）业务系统数据接口标准化 （数据库云化，业务系统云化）
2）数据量级爆发式增长
3）AI技术渐渐成熟并为商业化提供了基础
4）移动办公普遍化
5）语音交互渐渐被大众接受
6）大量To C的应用降低了人们对软件使用难度的容忍度
7）业务的变化无处不在，数据驱动决策普遍化
基于以上的问题和变化，商业智能软件领域在2018年后，可谓是风起云涌，百花齐放。这个行业的竞争者，他们有的是一直在企业软件领域保持领先的大厂，比如MicroStrategy、MicroSoft；也有的是在自助式BI的浪潮中为自己争得了一席之地的后起之秀，比如Tableau, Qlik等等；也有的是在增强型智能的尝试中的新锐，比如ThoughtSpot, SalesForce, SAS等等。
但是不论每个竞争者如何去描述自己的故事，商业智能领域要去解决的问题却不曾变化：如何帮助企业通过数据做决策。为了达到这个目标，国际上领先的商业智能软件，他们都在努力的向以下几个方向奔跑：


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