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伴随着新基建的热潮,国家密集出台了一系列的支持政策,明确指向传统经济要借助人工智能、大数据、云计算等科技的赋能,实现转型,并引导社会资本和资源持续对这些领域加注。 而大数据对传统经济一项重要的赋能工具就是 BI(Business Intelligence,商业智能),BI 是企业开展系统性数字化改革的关键,它的应用可以帮助企业提高决策水平、优化运营效率以及实现数据货币化,对企业商业价值的提升有诸多助力。 但如今国内 BI 市场的发展还远未成熟,仍有很大的发展空间。 

 

众多玩家涌现

 我国经济的平稳发展给各个行业带来了信息化提升的强大压力,但并不是所有行业都能跟上信息化发展的飞快速度。据艾瑞咨询数据统计,中国约有 6600 万家实体店铺,而 90%以上的店铺所使用的是非智能收银系统。 这就给商业智能发展提供了很大的市场空间,所以近年来商业智能市场的规模以较高的增长幅度不断扩大。 据 IDC 发布数据,2019 年上半年中国商业智能软件市场规模为 2.1 亿美元,同比增长 24.6%。

 

IDC 预测,到 2023 年,中国商业智能软件市场规模将达到 16.5 亿美元,未来 5 年整体市场年复合增长率为 32.0%。 面对不断扩大的市场规模,越来越多提供商业智能服务的公司涌现,目前市面上从事商业智能服务的企业主要分为三种类型。第一种是专门做 BI 服务的独立前端厂商,比如帆软、润乾;第二种是不缺资源、技术的互联网大厂;最后一种是对 BI 需求更大的银行。 而通过对比上述三种类型企业的 BI 产品、市场表现和发展前景,就可以看出,目前谁在 BI 市场的竞争力更强,而谁的发展前景又会更好。 

 

独立前端厂商:老将护城河高筑,新来者挑战重重

 从专门做商业智能服务的企业来说,他们不用像互联网企业和银行一样考虑商业智能与原有业务体系之间是否契合,只需要根据市场需求推出自己的产品,当有了一定的市场知名度之后,人才也会源源不断地涌来。如果考虑到投入与产出比的话,就必须要让自己的产品得到市场的认可,这样才会有客户和收入来源。

 

因此,市场认可度对于专门从事 BI 服务的企业来说至关重要。而在行业深耕多年的老牌 BI 厂商就得益于其逐渐积累起的市场知名度,成为了行业中的佼佼者。 相比行业的新入局者,他们的产品经过了市场和客户的检验,对行业需求有更好的把握;相比于重点在内部服务的互联网大厂和银行,他们的产品和服务更全面,能触及到更多的客户,因此也能获得更多的市场份额。 比如,老牌 BI 厂商帆软推出的商业智能软件 FineBI 面向普通的业务人员,操作简单,全面实用,可以为企业提供全面的数据管理和用户管理策略,是 IDC 认证的中国 BI 市场占有率第一的行业领军企业。 

 

有一定的市场份额做保证,帆软自然不会缺收入来源,其投入产出自然可以实现平衡。而除了帆软之外,思迈特、奥威、润乾等其它老牌 BI 厂商的市场竞争力也很强劲。 而新入局的 BI 厂商因为缺乏经验、技术储备和资源,就很难和老牌 BI 厂商抗衡,从而在获客和营收等方面都存在困难。所以,获得融资对他们来说至关重要,资本的投入可以让他们招揽更多的人才,从而提高自己的市场竞争力。 所幸,因为商业智能行业存在广阔的发展前景,所以这个行业并不缺融资。比如,近期主要向客户提供智能营销服务决策的加和科技就宣布完成近亿元 B 轮融资,并表示会将融资用于科研投入、人才引进,加速产品升级。 

 

在资本的支持下,新来者未来的竞争力不容小觑。但目前来说,相比老牌 BI 厂商,他们在销售渠道和交付合作伙伴等生态圈建立方面,还存在不足,所以短时间内难以和行业头部平台抗衡。 

 

互联网大厂:发展优势得天独厚,天花板更高

 从布局 BI 服务的互联网大厂来说,他们发展 BI 业务主要是出于两个原因。一是他们在日常的经营中会产生大量的经营数据,有巨大的商业智能服务需求,但如果选择合作伙伴的商业智能系统可能并不适合企业,所以自行发展商业智能是最合适的选择;二是业务成熟,还可以向 B 端开放,丰富自己的生态。 

 

而且相比独立的 BI 前端工具厂商来说,他们有资金、人才和生态优势,因为可以向内部提供服务,所以不用发愁客户的问题,企业的云服务业务也为其发展商业智能提供了优质的土壤。因此,目前国内互联网大厂推出商业智能服务的现象并不少见。 比如,阿里云数加平台在 2016 年推出 Quick BI,为用户提供数据准备、可视化的数据分析和交互式仪表板等服务,如今已经在特定细分市场和区域取得成功;2017 年,网易也将其服务于内部的 BI 工具平台命名为网易有数,推向市场。 其中,阿里的 Quick BI,还被 Gartner 分析师认为“在未来将有影响全球市场的潜力”,这个推测主要是基于 BI 未来的发展。 

 

随着商业大数据分析的普及,未来每一个企业都会需要一个基于数据的决策大脑,而阿里不仅积累了各行各业庞大的运营数据,还有 AI 技术赋能,未来它所能提供的 BI 服务会更加强大,而这是专业的独立前端 BI 厂商和银行都无法做到的。 总的来看,以阿里为代表的互联网大厂在 BI 领域发展,具有得天独厚的优势,能达到的天花板也更高,它们未来或许可以重新定义整个行业。 

 

银行:BI 是重要对敌武器,但独立发展者少且不强

 对于银行来说,发展 BI 最重要的原因之一就是为了抵御互联网平台对金融行业的入侵。 近年来,互联网巨头纷纷入局金融业,为用户提供了便捷的信贷服务,而传统银行却存在审批要求高、所需材料多、申请周期长等诸多致使效率低的问题,从而导致用户体验悬殊、银行的用户纷纷流向互联网平台。所以银行需要借助 BI 工具,快速实现数字化转型,简化服务环节,提升决策效率,让客户重返银行。 

 

但因为银行内部组织架构不易调整等原因,大多数头部银行会选择与外部 BI 厂商合作,来快速实现数字化转型,只有极少数中小银行会自行发展 BI 业务。在这种情况下,它们在发展 BI 领域就都存在了一些不足之处。 

 

例如,中国工商银行、农业银行和光大银行等大体量的银行都选择与外部 BI 厂商合作,虽然银行的数字化服务能力得以快速提升,但在数据安全方面难免存在一些隐患,而且从长期发展来看,难免会受制于人。面对同样在发展 BI 的互联网巨头,大银行们要想在用户体验方面更胜一筹,还需要和其合作厂商们一起付出更多努力。 

 

而选择自己开发 BI 产品的银行,一般都体量较小,就比如中原银行,相比大型国有银行,它的用户和业务规模量都存在不足,其 BI 产品的提升空间就比较有限。 总的来看,虽然银行建设智能化 BI 体系,在资金、成本、数据量、客户信任度等方面具有天然优势,而且从长期来看,是产出大于投入的事情。但真正独立发展 BI 业务的银行并不多,这也导致银行业整体的 BI 服务竞争力并不强。 

 

未来挑战重重

 总的来看,针对目前国内市场的 BI 需求,独立的老牌前端 BI 厂商们由于在产品、销售渠道、生态等方面的优势,表现出了较强的竞争力,占据了更多的市场份额。而互联网大厂们基于自己的资源、人力和技术优势,发展 BI 技术的空间更大,表现出了较强的发展潜力。 银行虽然有需求,也有资本,但因为更多是选择和外部 BI 服务企业合作,所以整体的竞争力和发展前景都不如另外二者。但在它的支持下,国内独立的前端 BI 厂商们可以有稳定的服务场景,技术水平也可以有更大的提升和应用空间。 

 

所以未来 BI 领域的竞争主要还是围绕在独立前端厂商和互联网大厂之间,而他们需要除了应对与对方的竞争之外,还要共同迎接来自国外企业的挑战。 虽然目前国外商业智能厂商对于中国企业的特点不熟悉,难以提供精准的服务支持,而且使用价格更高,在国内市场不如本土商业智能应用受欢迎。但在 BI 服务要求更高的场景下,国内 BI 企业们的技术实力还需要进一步提升。 

 

未来 5G 网络及终端设备体系的铺设,会进一步为商业智能化的各场景数据流打通提供基础,商业智能也会随之向实体产业全面辐射,国内 BI 行业也将迎来新的发展阶段,身处其中的 BI 企业们也将面临新的机遇和挑战。