“没有数据，就没有竞争力。”

随着中国经济以数字经济为重要引擎转向高质量发展道路，数据已成为推动经济增长的关键要素。

Navesink顾问公司的创始人Thomas Redman认为，企业需要建立起对数据的组织和处理能力，只有这样才能收获大数据带来的价值。

数据分析是企业数字化转型的重要支撑，也是提升企业竞争力和创新能力的关键因素。然而，传统的数据分析方式存在着诸多问题，如数据来源复杂、数据质量低、数据处理繁琐、数据呈现单一、数据洞察困难等，导致数据分析效率低下、效果不佳、价值不显。

为了解决这些问题，企业需要可以从多个维度对数据进行深入挖掘和洞察，从而提高数据价值和效率的工具。因此，融合了大数据、AI核心技术（机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音交互、知识图谱等）等前沿技术的新一代商业智能（BI）平台脱颖而出，商业智能行业步入“莺飞草长”的时期。

一、让数据变“黄金”，重构企业组织化能力

数据可视化及教育专家Hans Rosling曾说：“数据就像沙子一样，如果你不能让它变成金子，那你只能看到它的灰尘。”

因此，能够把数据“变沙成金”的商业智能（BI）平台正在成为企业数字化转型过程中不可或缺的工具。

以制造业企业申菱环境的数字化转型为例，这家公司引入了MES生产系统、EHR系统、SAP系统等工具，支撑产研销供一体化业务的运作。然而，申菱环境发现引入的各种系统和软件并不能有效地协同工作，也不能及时地反映业务和生产的实时状态，导致管理效率低下，无法满足市场和客户的需求。

为了解决这个问题，申菱环境选择了思迈特软件的智能BI平台Smartbi。

通过连接各部门的业务系统数据库，Smartbi帮助申菱环境实现了运营产生的所有数据的统一存储，提高了数据质量和一致性。在业务进展过程中，Smartbi给各岗位员工提供相应的数据权限，不仅保证了数据安全，更满足了不同使用者的报表需求。比如，基层管理者可以直接看到本小组的工作进展状况，中高层管理者可以了解到更加详细的经营管理分析报表。

同时，综合自身在数据模型、指标管理和可视化能力等方面的优势，Smartbi解决了申菱环境对智能工厂车间数据可视化大屏的复杂需求，帮助其建立了科学的生产指挥调度中心，从而实现生产的主动管理、及时调度、快速响应。

从上述案例不难看出，BI至少要拥有三大基本作用：一是打破数据孤岛，统一储存数据。二是制作数据可视化，满足不同人员的看数需求。三是建立数据安全体系，完善数据权限设置。

值得一提的是，“易用性”理念同样也是国产BI平台的重要特征。在申菱环境的案例中，Smartbi明显降低了用户的上手难度和学习门槛，让IT技术人员得以快速上手，解决了国内制造业企业数字化转型的人才短缺痛点。

当然，围绕数据管理建立强大组织化能力的需求存在于各个领域。除了制造业企业，金融、地产乃至政府机构都站在数字化转型的重要关口，优秀的商业智能平台应该做到结合行业环境解决企业具体业务问题，并具备适应市场和客户需求变化的能力。

比如，在金融领域，思迈特软件是拥有最多大型金融客户的国产BI厂商，世界500强有10家国内银行，有9家使用Smartbi，基于十余年的服务经验沉淀，思迈特软件构建了完善的金融行业解决方案，为金融企业搭建一个“高扩展性、响应快速、业务全面”的智慧BI平台。为金融企业提供融合数据导航、应用商店、互动社区、个性门户等功能的数据门户解决方案，另外针对如何提高自助分析的渗透率，Smartbi并不一味寻求数据可视化路线，而是多点开花，从NLA到Office集成、从即席查询到数据可视化，提供了一套组合拳。

来源：思迈特软件官网

再比如，针对目前医疗机构相互之间竞争激励、业务指标梳理大且难、人工上报效率低等问题，思迈特软件提供一站式精细化管理平台和解决方案，帮助医院不同角色人员使用数据辅助决策、监管、执行，建立可全局服务的数字化运营平台。

总之，功能强大、易用灵活、智能高效，Smartbi做到了一款成功商业智能软件应具备的基本条件，它可以帮助企业从不同行业环境中解决各种业务问题，建立起更好的数据管理能力。

同时，从Smartbi身上，我们还看到了中国BI平台正在走出自己的独特道路，形成本土化的竞争优势。

二、扎根中国商业生态，深耕前沿技术迈向ABI

在中国市场，BI行业经历了从国外巨头垄断市场到国产化替代浪潮掀起的发展过程。

如今，中国商业智能平台具备国产优势，更能适应中国企业的商业环境和企业管理文化。通过与国际主流BI平台Power BI对比，我们可以看出Smartbi更符合国内客户的需求：

一来，Smartbi对企业数据平台的对接能力更强。

Power BI支持对接常规的文件数据如Excel、CSV、TXT等，但Smartbi增加了对接Kylin、Gbase、Mongodb等国内企业常用大数据平台的能力。

二来，Smartbi从数据加工、建模及数据挖掘等专业环节入手，降低了用户操作难度。

数据加工方面，相比PowerBI需要操作者熟悉M语言和DAX函数，具备公式编码书写能力，Smartbi增加了自助ETL功能，通过易于操作的可视化工具将数据加工成具备语义一致性与完整性的数据模型。

数据建模方面，相比PowerBI数据模型只能针对当前报表进行使用，Smartbi建立好的数据关联模型可以以基于业务为主题的业务包形式进行存储，从而实现无限复用。

数据挖掘方面，Smartbi打造可视化的数据挖掘建模工具，汇集50+种数据挖掘算法组件，快速实现各种类型的数据挖掘应用，为企业提供预测能力，并在多个新场景实现预测性分析能力。

三来，Smartbi更符合国内的应用场景。

从可视化能力角度看，PoweBI内置的图表种类相对较少，大部分常用高级图表需要单独去下载使用，而Smartbi直接提供了多种组件样式、智能配图、自定义图形等。特别是，Smartbi内置多个主题风格，可以一键切换设置，操作更简洁。

同时，在移动集成应用中，Smartbi还支持微信和钉钉集成，这一点对于国内用户来说意义不言而喻。

值得一提的是，Smartbi还可以通过自然语言分析引擎解析翻译，深度识别用户意图，帮助用户更容易地获得数据洞见，实现分析结果随思而行，即问即答。用户只需对着智能小麦说话，Smartbi就能自动生成相应的图表或报表，让用户无需编写代码或拖拽操作，就能轻松完成数据分析。

正如近期爆火的ChatGPT人机交互方式一样，仅靠一点点示例提示，就能让AI大幅提升表现，用人类所喜欢的方式回答。Smartbi 基于NLA也同样实现了对话式分析，并且，Smartbi的NLA技术已应用在多个大型集团的BI项目中，助力企业在“数智化”时代加速发展。

从Smartbi身上，笔者也清晰地感知到国内IT企业积极拥抱新技术的态度。

市场对IT工具的要求永远是更简便、更高效，一站式数据分析才是最符合企业需求的功能。因此，国内头部BI厂商近年来纷纷加速BI与数据中台、AI等技术的融合，将BI平台进一步升级为ABI平台。

ABI平台能够满足不同角色、不同场景的数据分析需求，实现数据的自助式、敏捷式、智能式应用。遵循“3A”策略，即一站式应用（All in one）、增强型分析（Augmented Analytics）和智能化决策（AI-driven Decision），ABI平台展示出全面性、高效性和智能性，成为企业数字化转型的“更优解”。

思迈特软件的ABI平台在数据分析过程中，当业务人员有需求和问题时，业务人员可以基于原子指标、可视化界面和标准流程引导，快速自助构建新指标，实现技术和业务的最佳协同，沉淀企业数据资产。

不难看出，从BI到ABI，思迈特软件正在谱写更具想象力的未来。根据Gartner预测，到2025年，中国分析平台市场增长率将由18.21%提升至23.38%，其中增长最快的细分市场即为ABI平台以及AI、数据科学平台。

最终，随着中国数字经济高速发展，国内IT企业积极创新、勇于开拓，数据产业链国产化的进程有望加速。

三、数据要素市场快速发展，国内BI厂商站在潮头

2022年，数字中国建设取得了新的重要进展。数字经济规模稳居世界第二，成为推动经济增长的主要引擎之一。

随着数字化转型的推进，越来越多的企业认识到数据分析的重要性和价值，对商业智能的整体需求将保持高增长。根据IDC提供的2020年市场份额数据，全球商业智能和分析市场总额达到192亿美元，尽管出现了与疫情相关的经济动荡，但仍健康增长了5.2%。预计未来中国BI市场依然会保持20%-30%的年增长率，具有广阔的前景。

与此同时，政策也将推动信息技术产业发展提速。4月3日，国家发展和改革委员会创新和高技术发展司表示，将从六方面发力，不断做强做优做大我国的数字经济。其中包括培育一批具有核心竞争力的生态主导型企业，加快打造具有国际竞争力的数字产业集群，支持平台企业在引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手。

在政策和市场双轮驱动下，中国信息技术产业即将迈上新台阶。而作为数据产业链国产化的“最后一公里”，BI行业未来发展前景广阔，但厂商想要脱颖而出却不容易。

一方面，随着人工智能、机器学习、云计算、大数据等技术的发展，商业智能行业技术创新正在加速，市场对BI软件自动化、智能化要求不断提升。

具体到数据源、数据仓库、数据模型、数据分析、数据可视化、数据应用等多个领域和层次，每个环节都有众多的厂商参与竞争。同时，CRM和ERP供应商也将BI嵌入到他们的平台中，成为BI厂商的竞争对手。可以预见，金融、制造等重点行业将成为“焦点战场”。

另一方面，用户需求呈现多样化趋势，不同行业、不同规模、不同层级的用户对商业智能有不同的需求和期望。

具体来看，用户既需要更灵活、更易用、更低成本的BI工具，实现自助式分析和快速决策，也需要更专业、更深入、更精准的BI服务，实现数据挖掘和预测分析。

因此，BI厂商需要根据用户需求特征，提供符合其真实情况的应用场景和解决方案，并提供精细化的本地及时响应服务支持。

综上所述，商业智能行业市场前景是充满机遇和挑战的。BI厂商需要不断创新技术和产品，并聚焦各类行业、不同规模的企业需求做好落地环节，才能在时代的浪潮中行稳致远。

文章来源：松果财经