||2022/10中國：BI系列400072-55883內(nèi)容目錄1述 頁1行業(yè)發(fā)展歷程廠商發(fā)展與分類部署方式與收費模式市場規(guī)模2鏈 頁2BI產(chǎn)業(yè)鏈圖譜廠商產(chǎn)品對比應(yīng)用場景3析 頁3投融資分析相關(guān)政策分析廠商競爭力發(fā)展趨勢

研究目標(biāo)研究目的本研究項目旨在探究BI未來發(fā)展趨勢，同時梳理BI下游應(yīng)用場景。研究目標(biāo)梳理中國BI發(fā)展歷程與廠商分類分析中國BI行業(yè)部署方式與收費模式梳理中國BI產(chǎn)業(yè)鏈分析中國BI賽道投融資情況探析BI未來發(fā)展趨勢本報告的關(guān)鍵問題產(chǎn)業(yè)鏈情況：中國BI行業(yè)參與者有哪些？BI的部署方式與收費模式如何？BI廠商核心競爭力在哪？優(yōu)秀的RPA何考量？4析 頁4典型BI廠商——帆軟軟件典型BI廠商——思邁特軟件典型BI廠商——永洪科技|2022/10行業(yè)發(fā)展歷程廠商發(fā)展與分類部署方式與收費模式市場規(guī)模4400-072-55884||2022/10中國：BI系列400072-5588PAGE5BI行業(yè)綜述——搭建流程與核心能力商業(yè)智能BI是用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能BI是用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值，其核心能力包括數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)處理、可視化分析、多維交互分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用BI系統(tǒng)搭建流程業(yè)務(wù)需求分析業(yè)務(wù)需求分析分析指標(biāo)體系源數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)研ETL數(shù)據(jù)抽取可視化報表的實現(xiàn)數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)設(shè)計業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)計算邏輯的實現(xiàn)清洗轉(zhuǎn)換加載BI核心能力數(shù)據(jù)連接數(shù)據(jù)連接數(shù)據(jù)處理可視化分析 多維交互分析數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)展示BI核心能力包括數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)處理、可視化分析、多維交互分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用BI（BusinessIntelligence，商業(yè)智能），指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。BI的主要目的是將企業(yè)中不同業(yè)系統(tǒng)如ERP、CRM、OA等數(shù)據(jù)打通并進(jìn)行有效整合，再利用合適的查詢和分析工具快速準(zhǔn)確地提供報表，為企業(yè)提供決策支持。BI不僅是一種技術(shù)，也是一種企業(yè)集成數(shù)據(jù)解決方案，一套BI系統(tǒng)的搭建需和企業(yè)的組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)架構(gòu)、IT架構(gòu)、數(shù)據(jù)架構(gòu)等頂層系統(tǒng)性設(shè)計相結(jié)合。BI系統(tǒng)的搭建流程包含業(yè)務(wù)需求分析、分析指標(biāo)體系、源數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)研、ETL數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)的清洗轉(zhuǎn)換加載、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)計算邏輯的實現(xiàn)、數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)設(shè)計和可視化分析報表的實現(xiàn)。在項目搭建過程中，企業(yè)業(yè)務(wù)、需求、數(shù)據(jù)源等都可能存在諸多變數(shù)，因此項目實施方需對客戶的資源、實際投入、項目期望、長遠(yuǎn)規(guī)劃等做好權(quán)衡。來源：頭豹研究院

通常情況下，BI的核心能力包括數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、多維交互分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用等。數(shù)據(jù)連接可將各系統(tǒng)數(shù)據(jù)集中于BI平臺統(tǒng)一管理和讀?。粩?shù)據(jù)處理是對原始數(shù)據(jù)的讀取、轉(zhuǎn)化、建模等操作；可視化分析可提供可視化面板、拖拽式操作圖表和報告等；多維交互分析可提供上卷下鉆、聯(lián)動跳轉(zhuǎn)等功能，方便用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和發(fā)現(xiàn)問題；數(shù)據(jù)應(yīng)用分發(fā)則是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果制作成報告、數(shù)據(jù)門戶等，通過不同數(shù)據(jù)應(yīng)用的分發(fā)共享來達(dá)到協(xié)作、匯報的目的。BI行業(yè)綜述——平臺架構(gòu)與工作原理BIBI平臺的架構(gòu)自下而上包括基礎(chǔ)服務(wù)、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化和內(nèi)容呈現(xiàn)；BI平臺的工作原理為各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過ETL抽取至數(shù)據(jù)倉庫中，進(jìn)OLAP后生成報表或Cube，最終通過可視化呈現(xiàn)給用戶內(nèi)容呈現(xiàn)內(nèi)容呈現(xiàn)駕駛艙管理Data平臺（PC） 發(fā) 查看窗口Data移動應(yīng)用 屏 郵件分發(fā) 發(fā) 數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)接入文件數(shù)據(jù)源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)平臺API接口公共數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)幫助中心 心 權(quán)限管理 用戶管理 項目組管理 理 字段管理數(shù)據(jù)集管理拖拽定義數(shù)據(jù)集 識別字段類型SQL定義數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)預(yù)覽 理 儀表盤選擇數(shù)據(jù)集設(shè)置展示圖形圖表管理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)ODSETL數(shù)據(jù)倉庫多維數(shù)據(jù)OLAP可視化BI平臺架構(gòu)自下而上包括：基礎(chǔ)服務(wù)、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化和內(nèi)容呈現(xiàn)BI平臺的架構(gòu)自下而上通常分為5個部分：基礎(chǔ)服務(wù)、數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化和內(nèi)容呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)接入：BI平臺需要把各類數(shù)據(jù)源接入進(jìn)來，包括文件數(shù)據(jù)源、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺、API等，同時需具備對該類數(shù)據(jù)源進(jìn)行管理和監(jiān)控當(dāng)前狀態(tài)的能力。數(shù)據(jù)處理：BI平臺對已接入的數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)表進(jìn)行二次計算等操作，創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集，以便用戶進(jìn)行可視化分析。數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中包含數(shù)據(jù)集管理和字段管理，BI平臺會建設(shè)一個中間層存儲各類數(shù)據(jù)集，避免數(shù)據(jù)的重新調(diào)用和計算。數(shù)據(jù)可視化：可視化是從數(shù)據(jù)集到圖表，再到儀表盤的過程，包括數(shù)據(jù)分析（指標(biāo)、維度）、圖表設(shè)置和儀表盤設(shè)置（儀表盤樣式、過濾條件、圖表聯(lián)動和跳轉(zhuǎn)）。內(nèi)容呈現(xiàn)：內(nèi)容呈現(xiàn)是將數(shù)據(jù)內(nèi)容分發(fā)給用戶，分發(fā)渠道包括BI報表查看平臺、移動App等，在分發(fā)過程中被還需對報表數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)限控制。BI的運作涵蓋多種復(fù)雜的技術(shù)，包含ETL、DW、OLAP、DM等環(huán)節(jié)。簡單來說，BI據(jù)通過ETL（抽取、清洗、轉(zhuǎn)換、裝載）工具抽取到數(shù)據(jù)倉庫中，經(jīng)過OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）后生成報表或Cube，最終通過各種可視化技術(shù)呈現(xiàn)給用戶。來源：帆軟，頭豹研究院BI行業(yè)綜述——行業(yè)發(fā)展歷程西方BI行業(yè)發(fā)展歷程可分為三個階段：從20世紀(jì)80西方BI行業(yè)發(fā)展歷程可分為三個階段：從20世紀(jì)80年代的概念提出，到2019年前后智能BI開始代替敏捷BI；中國BI行業(yè)發(fā)展歷程也可分為三個階段：從最初本土廠商嘗試破局到近幾年敏捷BI向智能BI的過渡西方與中國BI行業(yè)發(fā)展歷程西方BI1.0階段20世紀(jì)80-902000年：商業(yè)智能概念浮現(xiàn)20世紀(jì)70年代：第一筆BI廠商誕生

西方BI2.0階段20202013200020192000202020132000201920001980BOCognosBIEE和MicroStrategy壟斷格局21世紀(jì)第二個十年：敏捷BI（自助式BI）Qlik和Tableau為敏捷BI代表廠商

西方BI3.0階段2019年前后：智能開始替代敏捷BIAI+BI，成為行業(yè)的新方向中國BI洗牌階段 中國BI智能化階段中國BI萌芽階段2000-2021年：國內(nèi)市場被BO、BIEE發(fā)尋求生存發(fā)展空間，

2013-2015年：國內(nèi)BI求激增，國產(chǎn)BI廠商迎來第一波繁榮，也迎來第一波行業(yè)洗牌，眾多新型BI廠商陸續(xù)入場可視化+自助化的敏捷逐漸成為主流至今：國內(nèi)AI云計算技術(shù)飛速發(fā)展，對BI領(lǐng)域的發(fā)展提供了巨大支持互聯(lián)網(wǎng)巨頭正式入局，阿里云、騰訊云、百度云均推出了和自身所在生態(tài)緊密相關(guān)的BI產(chǎn)品西方商業(yè)智能主要經(jīng)歷過三個發(fā)展階段BI1.0階段：此階段的BI被稱為決策支持系統(tǒng)，即用數(shù)據(jù)庫支持決策。20世紀(jì)70年代，第一批BI廠商正式誕生，包括美國的MicroStrategy、MicrosoftSQLServer、Hyperio、Salesforce四大品牌，法國的BusinessObjects、加拿大的Cognos、CrystalReports和SiebelAnalytic，瑞典的Qlikview等。BI2.0階段：全球BI市場經(jīng)經(jīng)歷一輪洗牌，形成四大品牌——BO、Cognos、BIEE和MicroStrategy壟斷格局。敏捷BI也逐漸興起，以響應(yīng)業(yè)務(wù)端的快速決策需求，此階段敏捷BI代表廠商包括Tableau和Qlik。BI3.0階段：AI+BI的智能BI開始逐漸替代敏捷BI，成為行業(yè)新的發(fā)展方向。中國商業(yè)智能發(fā)展歷程也分為三個階段，整體發(fā)展進(jìn)程教晚于西方萌芽階段：中國本土BI廠商通過圍繞中國式特殊的報表需求，提供定制化二次開發(fā)，以打破BO、BIEE、Cognos三大巨頭的壟斷格局，代表廠商包括潤乾、帆軟、奧維、億信華辰等。洗牌階段：國內(nèi)BI需求激增，BI廠商迎來大洗牌，新型BI嘗試陸續(xù)入局。同時，可視化+自助化的敏捷BI逐漸成為國內(nèi)主流。智能化階段：此階段下，中國AI、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)快速發(fā)展，為BI互聯(lián)網(wǎng)巨頭正式入局，陸續(xù)推出圍繞自身產(chǎn)品生態(tài)的BI產(chǎn)品。來源：36氪，頭豹研究院BI行業(yè)綜述——廠商發(fā)展與分類BI廠商可分為傳統(tǒng)BI、敏捷BI、智能BI三大類型，敏捷BI廠商可分為傳統(tǒng)BI、敏捷BI、智能BI三大類型，敏捷BI相較于傳統(tǒng)具有部署開發(fā)周期極短，操作簡單等優(yōu)勢，是目前的主流BI形態(tài)；智能BI結(jié)合AI、云計算等技術(shù)，大幅降低了零基礎(chǔ)業(yè)務(wù)人員的使用門檻B(tài)I發(fā)展歷程傳統(tǒng)BI第一代傳統(tǒng)BI傳統(tǒng)BI第一代傳統(tǒng)BI是“以IT為中心的預(yù)定義報表平臺”，其操作難度大，需要IT部低，價值難以浮現(xiàn)等問題。智能BI第三代智能BI是“以純業(yè)務(wù)人員為中心，并以自然語言處理來搜索驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析平臺”，智能BI可實現(xiàn)技術(shù)零門檻，并能完美支持長尾數(shù)據(jù)，并且能完成知識沉淀和經(jīng)驗共享。敏捷BI第二代敏捷BI是敏捷BI第二代敏捷BI是“以業(yè)務(wù)人員為中心的自助式數(shù)據(jù)分析平臺”，通過降低系統(tǒng)門檻，實現(xiàn)快速部署和應(yīng)用、快速迭代，操作簡單，系統(tǒng)自動處理數(shù)據(jù)，所有分析過程可視化，從而實現(xiàn)以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)的數(shù)據(jù)體系。搜索年數(shù)據(jù)分析平臺行業(yè)研究報告二代敏捷BI興起時間 1996-2010 2019~中使用人群 以為中心的預(yù)定義報表平臺 以有一定IT能力的業(yè)務(wù)人員為心的自助式數(shù)據(jù)分析平臺

以業(yè)務(wù)人員為中心的自然語言處理搜索驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析平臺完全業(yè)務(wù)主導(dǎo)完全業(yè)務(wù)主導(dǎo)半業(yè)務(wù)主導(dǎo)IT主導(dǎo)業(yè)務(wù)響應(yīng)時間長主導(dǎo)側(cè)重匹配度 業(yè)務(wù)需求匹配度低 業(yè)務(wù)需求匹配度中 業(yè)務(wù)直接使用數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求匹配度高技術(shù)門檻 技術(shù)門檻 門檻高 門檻中等 門檻為零系統(tǒng)用戶數(shù) 系統(tǒng)用戶數(shù)量少主導(dǎo)數(shù)據(jù)分析

系統(tǒng)用戶數(shù)量中等部分業(yè)務(wù)人員開始主導(dǎo)數(shù)據(jù)分析

系統(tǒng)用戶全覆蓋每個人都可以做數(shù)據(jù)分析完美解決長尾數(shù)據(jù)問題完美解決長尾數(shù)據(jù)問題技術(shù)支持使知識沉淀成為可能部分解決長尾數(shù)據(jù)問題無法實現(xiàn)知識沉淀長尾數(shù)據(jù)查詢無法解決長尾數(shù)據(jù)解放相較于傳統(tǒng)BI，敏捷BI在部署開發(fā)周期、操作難度、滿足需求的程度方面存在較大差異部署開發(fā)周期：傳統(tǒng)BI產(chǎn)品的部署需對總體架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計，通常需要幾個月的時間。這種部署周期難以適應(yīng)日新月異的商業(yè)環(huán)境。而敏捷BI在線不熟僅需一周時間，且不需要經(jīng)歷復(fù)雜的建模過程。操作難度：傳統(tǒng)BI是面向有IT捷BI面向業(yè)務(wù)人員，操作簡單，容易上手。滿足需求的程度：傳統(tǒng)BI可穩(wěn)定地位企業(yè)提供日常報表，具備實現(xiàn)復(fù)雜運算的能力。敏捷BI無法實現(xiàn)復(fù)雜的建模功能，業(yè)務(wù)人員可通過敏捷BI快速完成簡單的數(shù)據(jù)分析，但企業(yè)高層通常需要從更復(fù)雜的數(shù)據(jù)模型中獲得決策信息。因此，若企業(yè)采取全業(yè)務(wù)人員自助式分析，可能會無法看到數(shù)據(jù)全貌，進(jìn)而得出錯誤結(jié)果。來源：億信華辰，思邁特軟件，頭豹研究院BI行業(yè)綜述——部署方式與收費模式BI部署方式可分為本地BI和云BI，云BI又可分為私有云BI和SaaSBI部署方式可分為本地BI和云BI，云BI又可分為私有云BI和SaaSBI商會提供免費和收費版BI產(chǎn)品，不同收費版本BI在功能和并發(fā)數(shù)上有所差異，且企業(yè)版根據(jù)功能點和項目實施情況不同，收費也存在差異BI部署方式和收費模式分類 描述本地BIBI部署方式

BI產(chǎn)品通常支持本地化部署，保障數(shù)據(jù)安全可控本地BI通常部署在Tomcat、WebLogic、WebSphere等Web應(yīng)用服務(wù)器下，其部署方式有部署包、獨立部署、嵌入式部署等部署包方式是在各BI工具的官網(wǎng)下載部署包，里面包含服務(wù)器環(huán)境配置和工程等內(nèi)容，解壓后即可使用；獨立部署方式需先安裝Web服務(wù)器和JDK；嵌入式部署則用于需要將BI工程中直接調(diào)用的情況云BI包括私有云BI和SaaSBI兩類SaaSBI相較于私有化部署的BI具有便捷和省心的優(yōu)勢，用戶注冊賬號即可使用數(shù)據(jù)分析服務(wù)，且無需額外的服務(wù)器資源，以及自己安裝部署和維護(hù)私有云BI相較于SaaSBI具有更安全可靠的優(yōu)勢，用戶的數(shù)據(jù)掌握在自己手里，且服務(wù)到期后數(shù)據(jù)依然可以保留。此外，私有云可更靈活地根據(jù)規(guī)模訪問量等調(diào)整部署資源的規(guī)格和架構(gòu)，具有更好的擴(kuò)展性免費版BIBI收費模式 收費版BI

多數(shù)BI廠商會提供免費試用版試用期限通常在一個月到半年免費版與收費版在功能和并發(fā)數(shù)上存在差異收費版通常分為個人版和企業(yè)版?zhèn)€人版最大用戶數(shù)為1權(quán)用戶后即可團(tuán)隊內(nèi)協(xié)作使用企業(yè)版相較于個人版擁有更多的報表類型和數(shù)據(jù)源類型支持，更大數(shù)據(jù)存儲空間，更多協(xié)作權(quán)限管理、數(shù)據(jù)管理能力、開放集成的能力等BI部署方式可分為本地部署和云化部署：本地部署方式包括部署包、獨立部署和嵌入式部署，方式更能保障企業(yè)數(shù)據(jù)的安全可控；云化BI又可分為私有云BI和SaaSBI，SaaSBI使用便捷且成本較低，而私有云BI數(shù)據(jù)更加安全可控且具備良好的擴(kuò)展性。多數(shù)廠商會提供免費版和收費版BI產(chǎn)品，免費版會在功能和并發(fā)數(shù)上有所限制。廠商通常通過免費版吸引用戶，并通過逐步增加用戶的依賴程度提升產(chǎn)品更換成本，進(jìn)而將其轉(zhuǎn)化為付費用戶為個人版和企業(yè)版，兩者在功能和并發(fā)數(shù)上有所差異，部分廠商的企業(yè)版按功能點、項目實施情況的不同，報價收費也差異較大。來源：帆軟，騰訊云，微軟，頭豹研究院400072-5588PAGE10BI行業(yè)綜述——市場規(guī)模2021年中國BI軟件市場規(guī)模達(dá)7.8億美元，預(yù)計2026年中國市場規(guī)模將2021年中國BI軟件市場規(guī)模達(dá)7.8億美元，預(yù)計2026年中國市場規(guī)模將達(dá)20.2億美元。市場增長來源于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中對數(shù)據(jù)分析需求進(jìn)一步增加，以及敏捷BI和智能BI的發(fā)展使得應(yīng)用客群更加廣泛中國BI行業(yè)市場規(guī)模，2018-2026E單位：[億美元] 單位：[百分比]2520151054.953.4

44.12%

18.37%7.8

34.48%8

11.91025.00%

13.319.00%

60%20.251.88%50%40%30%20%11.76%10%0 0%2018 2019 2025E 2026E市場規(guī)模（億美元） 增長率（%）2021年中國BI軟件市場規(guī)模達(dá)7.8億美元，預(yù)計2026年市場規(guī)模達(dá)20.2億美元根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2021下半年中國BI軟件市場規(guī)模為4.8億美元，20217.8億美元，同比增長34.48。預(yù)計中國BI軟件市場規(guī)模在2026年達(dá)到20.2億美元，未來5年市場年復(fù)合增長率為20.8。此外，出于對數(shù)據(jù)安全、行業(yè)監(jiān)管、合規(guī)性要求因素的考慮，短期內(nèi)大部分中國企業(yè)依然會選擇本地部署模式的BI產(chǎn)品。預(yù)計到2026年，本地部署模式在中國商業(yè)智能軟件市場占比仍達(dá)到80.9。企業(yè)數(shù)字化變革中對數(shù)據(jù)分析需求進(jìn)一步增加，敏捷BI與智能BI降低使用門檻并擴(kuò)大使用人群，這方面共同促進(jìn)中國BI軟件市場高速發(fā)展目前，中國BI軟件正朝著敏捷化、智能化、嵌入式BI的方向發(fā)展，這將大幅降低BI軟件的使用門檻，并擴(kuò)大軟件的使用人群。近年來，中國各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展得如火如荼，AI、大數(shù)據(jù)、云計算、IoT等技術(shù)的飛速發(fā)展，也拓展了BI軟件的應(yīng)用邊界。在各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)對于數(shù)據(jù)分析的需求不斷增加。BI軟件作為大數(shù)據(jù)的重要工具之一，為企業(yè)提供了低門檻、可視化、快速便捷的數(shù)據(jù)分析能力。隨著企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中對數(shù)據(jù)分析需求的進(jìn)一步增加，疊加敏捷BI與智能BI對客群的擴(kuò)展和使用門檻的降低，中國BI軟件市場將保持較高的增長率。來源：IDC，頭豹研究院|2022/10BI產(chǎn)業(yè)鏈圖譜廠商產(chǎn)品對比應(yīng)用場景11400-072-558811||2022/10中國：BI系列400072-5588PAGE12BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——產(chǎn)業(yè)鏈圖譜BI產(chǎn)業(yè)鏈參與者包括具備BI功能的大數(shù)據(jù)廠商和BI整體解決方案廠商：BI產(chǎn)業(yè)鏈參與者包括具備BI功能的大數(shù)據(jù)廠商和BI整體解決方案廠商：大數(shù)據(jù)BI廠商將BI作為其部分產(chǎn)品或服務(wù)，且同時提供其他數(shù)據(jù)處理流程；BI整體解決方案廠商可分為傳統(tǒng)BI廠商和敏捷BI廠商數(shù)據(jù)存儲與處理數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與可視化數(shù)據(jù)存儲與處理數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)分析與可視化企業(yè)使用BI處理數(shù)據(jù)的流程包括數(shù)據(jù)的生產(chǎn)與采集、數(shù)據(jù)存儲與處理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與可視化，部分大數(shù)據(jù)廠商將商業(yè)智能作為其部分產(chǎn)品功能或服務(wù)，同時包含其他數(shù)據(jù)處理流程。國內(nèi)BI解決方案廠商國外BI解決方案廠商BI整體解決方案廠商可分為傳統(tǒng)廠商和敏捷BI廠商，傳統(tǒng)BI廠商具備從ETL到可視化的整套組件，而敏捷BI廠商通常具有數(shù)據(jù)源融合與管理能力的可視化產(chǎn)品BI整體解決方案廠商具備BI功能的大數(shù)據(jù)廠商金融金融零售制造政務(wù)電商醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)交通能源教育電信…BI目前在數(shù)據(jù)驅(qū)動型如金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、制造、能源等行業(yè)。應(yīng)用領(lǐng)域來源：頭豹研究院行業(yè)概覽|2022/10BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——廠商產(chǎn)品對比（1/3）中國：BI系列行業(yè)概覽|2022/10BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——廠商產(chǎn)品對比（1/3）中國：BI系列來源：36氪，頭豹研究院400-072-5588來源：36氪，頭豹研究院400-072-5588PAGE13在廠商融資方面，對比的四家在廠商融資方面，對比的四家BI廠商（帆軟、永洪、思邁特、海致中，僅帆軟未進(jìn)行融資。帆軟未融資的原因為企業(yè)管理理念所致，堅持“不融資，不上市”，不希望企業(yè)經(jīng)營決策受資本力量的掣肘國內(nèi)部分BI廠商產(chǎn)品對比（1/3）帆軟FineBI永洪BI思邁特Smartbi海致BDP成立年份2006201220112013最新融資-C輪，2億人民幣B輪，過億人民幣C輪，3000萬美元客戶規(guī)模分布小型企業(yè)中型企業(yè)大型企業(yè)25%43.80%31.20%25.90%40.20%33.90%12.80%44.90%42.30%37.10% 31.40%31.40%定價免費試用版：免費商用版：根據(jù)項目收費YonghongZ-Suite項目收費YonghongX-Suite項目收費YonghongDesktop：全能力永久免費YonghongY-Reporting：根據(jù)項目收費Y-VividShow收費收費YonghongZ-DataHub：根據(jù)項目收費個人版：根據(jù)項目收費企業(yè)版：根據(jù)項目收費私有云部署：定制價格企業(yè)版：根據(jù)項目收費個人版：免費產(chǎn)品功能協(xié)同工作√√√√權(quán)限管理√√√√開放API√√√√數(shù)據(jù)嵌入√√√√IOS/Android√√√√可視化分析√√√√數(shù)據(jù)儀表盤√√√√行業(yè)概覽|2022/10BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——廠商產(chǎn)品對比（2/3）中國：BI系列行業(yè)概覽|2022/10BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——廠商產(chǎn)品對比（2/3）中國：BI系列在客群分布方面，帆軟的客群主要為中小型企業(yè)；永洪和思邁特的客群主要為中大型企業(yè)；海致的客群分布較為均勻，大中小型企業(yè)占比均占1/3左右在客群分布方面，帆軟的客群主要為中小型企業(yè)；永洪和思邁特的客群主要為中大型企業(yè)；海致的客群分布較為均勻，大中小型企業(yè)占比均占1/3左右國內(nèi)部分BI廠商產(chǎn)品對比（2/3）帆軟FineBI永洪BI思邁特Smartbi海致BDP產(chǎn)品功能本地數(shù)據(jù)源-文件數(shù)據(jù)√√√√本地數(shù)據(jù)源-自建數(shù)據(jù)庫√√√√訂閱報表√√√數(shù)據(jù)服務(wù)√SaaS托管√√√服務(wù)器部署√√單機(jī)部署小程序√√H5√數(shù)據(jù)填報√數(shù)據(jù)下載√√√智能搜索√√電子表格√√√StoryBuilder√√數(shù)據(jù)門戶√√第三方應(yīng)用數(shù)據(jù)源√√||2022/10中國：BI系列BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——廠商產(chǎn)品對比（3/3）產(chǎn)品功能方面，共有功能包括協(xié)同工作、權(quán)限管理、開放產(chǎn)品功能方面，共有功能包括協(xié)同工作、權(quán)限管理、開放API、數(shù)據(jù)嵌入、可視化分析等；在獨有功能方面，帆軟FineBI、永洪BI、海致BDP均可SaaS托管，帆軟FineBI、永洪BI、思邁特Smartbi均可服務(wù)器部署和單機(jī)部署國內(nèi)部分BI廠商產(chǎn)品對比（3/3）帆軟FineBI永洪BI思邁特Smartbi海致BDP產(chǎn)品功能飛書√數(shù)據(jù)脫敏√√監(jiān)控指標(biāo)√√GIS地圖√公共數(shù)據(jù)源√在廠商融資方面，對比的四家廠商（帆軟軟件、永洪科技、思邁特軟件、海致科技）中，僅帆軟未進(jìn)行融資。帆軟未融資的原因主要由于公司經(jīng)營理念所致，堅持“不融資，不上市”，不希望公司的決策權(quán)受到資本力量的掣肘。相比較之下，永洪、思邁特、海致均完成了B輪或C輪的融資。在客群分布方面，帆軟的客群主要為中小型企業(yè)，兩者占比合計達(dá)75；永洪和思邁特主要以中大型企業(yè)客戶為主，兩者合計占比分別達(dá)74.1和87.2；海致的客群分布較為均勻，大中小企業(yè)客戶占比均占1/3左右。在產(chǎn)品定價方面，帆軟FineBI永洪BI的產(chǎn)品中，除了YonghongDesktop是全能力永久免費外，其余產(chǎn)品均根據(jù)項目不同收費不同；思邁特Smartbi的個人版和企業(yè)版均根據(jù)項目不同收費不同；海致BDP的私有云部署產(chǎn)品為定制化報價，企業(yè)版根據(jù)項目不同收費不同，個人版則為免費使用。在產(chǎn)品功能方面，四家廠商產(chǎn)品的共有功能包括：協(xié)同工作、權(quán)限管理、開放API數(shù)據(jù)嵌入、IOS/Android端適配、可視化分析、數(shù)據(jù)儀表盤、兼容本地數(shù)據(jù)源（文件數(shù)據(jù)和自建數(shù)據(jù)庫）；在特有功能上，帆軟FineBI、永洪BI、海致BDP均可SaaS托管，帆軟FineBI、永洪BI、思邁特Smartbi均可服務(wù)器部署和單機(jī)部署。來源：帆軟，永洪科技，頭豹研究院400-072-5588來源：帆軟，永洪科技，頭豹研究院400-072-5588PAGE16BI產(chǎn)業(yè)鏈分析——應(yīng)用場景BI的典型業(yè)務(wù)場景包括供應(yīng)鏈管理、營銷管理、財務(wù)管理、智能巡檢等，BI的典型業(yè)務(wù)場景包括供應(yīng)鏈管理、營銷管理、財務(wù)管理、智能巡檢等，應(yīng)用于金融、化工、地產(chǎn)、醫(yī)療、零售、電力能源、建筑等行業(yè)。BI據(jù)驅(qū)動型行業(yè)應(yīng)用較為集中，如金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、制造、能源等行業(yè)小微金融直銷銀行小微金融直銷銀行銀行證券保險監(jiān)管報送精細(xì)化自動分析全面風(fēng)險管理數(shù)據(jù)化智能排產(chǎn)化工地產(chǎn)運營管理系統(tǒng)流程精細(xì)化房地產(chǎn)決策分析精準(zhǔn)醫(yī)療醫(yī)藥風(fēng)控醫(yī)療時尚供應(yīng)鏈管理分銷商管理導(dǎo)購管理精準(zhǔn)營銷自動配貨零售交通車輛信息管理公交預(yù)警監(jiān)控交通運輸大數(shù)據(jù)智慧電站/電廠能源互聯(lián)網(wǎng)電力能源建筑項目管理數(shù)據(jù)應(yīng)用招采供應(yīng)管理分析客戶管理平臺BI在數(shù)據(jù)驅(qū)動型行業(yè)的應(yīng)用較為集中，如金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、制造、能源等BI的典型業(yè)務(wù)場景包括供應(yīng)鏈管理、營銷管理、財務(wù)管理、智能巡檢、門店補(bǔ)貨、退貨分析、人事考勤、采購分析等，應(yīng)用于銀行、證券、保險、化工、地產(chǎn)、醫(yī)療、時尚、零售、交通、電力能源、建筑等行業(yè)。BI目前在數(shù)據(jù)驅(qū)動型行業(yè)應(yīng)用較為集中，如金融、零售、互聯(lián)網(wǎng)、制造、能源等。在金融行業(yè)中，銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的挑戰(zhàn)有：缺少數(shù)據(jù)分析工具和數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)機(jī)制，以及缺少行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品；數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象顯著，數(shù)據(jù)質(zhì)量存在問題，原有計算平臺難以保證數(shù)據(jù)時效；數(shù)據(jù)權(quán)限細(xì)粒度低，缺少相應(yīng)制度管控體系及報表生命周期的管理規(guī)劃。以永洪BI在中信銀行四川分行的項目為例，該銀行在部署B(yǎng)I業(yè)務(wù)運營情況不明晰等問題，希望通過BI工具提升業(yè)務(wù)效率和洞察力。永洪BI整體項目上線在一個月左右的時間，項目構(gòu)建了新型的大數(shù)據(jù)平臺，供決策者和業(yè)務(wù)部門洞察全轄運營狀況。同時，報表響應(yīng)速度從十幾分鐘提升至10秒以內(nèi)，業(yè)務(wù)人員也可自服務(wù)分析，研發(fā)人員不再有修改報表復(fù)旦，可專注于核心業(yè)務(wù)。|2022/10投融資分析相關(guān)政策分析廠商競爭力發(fā)展趨勢17400-072-558817||2022/10中國：BI系列400072-5588PAGE18BI行業(yè)發(fā)展分析——投融資分析BIBI賽道投融資數(shù)在近幾年來整體呈現(xiàn)下降后回升的態(tài)勢，主要由于各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，企業(yè)對BI需求增加，且VC/PE近三年來更加聚焦硬科技領(lǐng)域，使得BI更容易獲得資本的青睞BI賽道投融資事件數(shù)，2014年及以前-2022.11單位：[起] 單位：[百分比]7444467444464.55%3913.04%38-2562623-1156-31.58%1060600%40 -10%20-20%20-30%0 -40%

事件數(shù)增長率BI賽道投融資輪次分布對比，2015-2018和2019-2022.11單位：[百分比]

0% 20%

40% 60%

80%

80%35.29%24.71%35.29%24.71%11.76%16.47%11.76%64.07%16.17%7.78%10.18%

AB輪輪D輪及以后戰(zhàn)略融資BI賽道投融資數(shù)在近幾年呈現(xiàn)下降后回升態(tài)勢，且VC/PE對于硬科技賽道的聚焦使得BI更容易獲得資本青睞近年來，BI賽道投融資事件數(shù)整體呈現(xiàn)下降后回升態(tài)勢，2021年投融資事件數(shù)同比增長13.04，是自2017年以來首次實現(xiàn)投融資數(shù)量正增長。BI下游各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加速，企業(yè)對數(shù)據(jù)可視化分析需求愈發(fā)迫切，BI使得資本對BI賽道投融資熱度逐步回暖。同時，近兩年VC/PE對硬科技、人工智能、等前沿技術(shù)領(lǐng)域的投資更為聚焦，BI賽道也更容易獲得資本的青睞。截至2022年11月1日，BI賽道2022年當(dāng)年投融資事件數(shù)為10起，其中參與融資的企業(yè)包括ImpactAnalytics、數(shù)瀾科技、思邁特軟件、滴普科技、觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)、海致BDP等。BI賽道的投融資已逐步由早期輪次過渡至中期輪次，A輪前后投融資數(shù)占比由年的64.07下降至2019-2022年11月的35.29近三年來，BI賽道的投融資已逐步由早期輪次過渡至中期輪次。2015-2018年，BI道A+輪、A輪及以前投融資數(shù)占比達(dá)64.07，Pre-B輪、B輪、B+輪投融資數(shù)占比達(dá)16.17。然而，2019-2022年11月，A輪前后投融資數(shù)占比降低至35.29，B輪前后投融資數(shù)占比提升至24.71。來源：IT桔子，頭豹研究院來源：頭豹研究院400-072-5588來源：頭豹研究院400-072-5588PAGE19BI行業(yè)發(fā)展分析——相關(guān)政策分析近年來，國家出臺一系列政策，明確指出通過人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)賦能傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，BI是大數(shù)據(jù)的重要工具，是企業(yè)數(shù)字化改革的關(guān)鍵之一近年來，國家出臺一系列政策，明確指出通過人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)賦能傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。其中，BI是大數(shù)據(jù)的重要工具，是企業(yè)數(shù)字化改革的關(guān)鍵之一BI行業(yè)相關(guān)政策，2020.01-2022.03時間政策內(nèi)容加強(qiáng)數(shù)字中國建設(shè)整體布局。建設(shè)數(shù)字信息基礎(chǔ)設(shè)施，逐步構(gòu)建全國一體化大數(shù)據(jù)中心體系，推進(jìn)5G規(guī)?；瘧?yīng)用，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，發(fā)展智慧城市、數(shù)字鄉(xiāng)村。加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，培育壯大集成電路、2022-03《2022年國務(wù)院政府工作報告》人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè)，提升關(guān)鍵軟硬件技術(shù)創(chuàng)新和供給能力。完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)治理，培育數(shù)據(jù)要素市場，釋放數(shù)據(jù)要素潛力，提高應(yīng)用能力，更好賦能經(jīng)濟(jì)發(fā)展、豐富人民生活。指出到2025年，我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)邁向全面擴(kuò)展期，數(shù)字經(jīng)濟(jì)核心產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重達(dá)10%，而2020年這一數(shù)字為7.8%。以數(shù)字技2022-01《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》術(shù)更好地驅(qū)動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型為發(fā)展重點，從骨干企業(yè)、重點行業(yè)、產(chǎn)業(yè)園區(qū)和產(chǎn)業(yè)集群等方面進(jìn)行系統(tǒng)部署，促進(jìn)創(chuàng)新要素整合共享，不斷激發(fā)經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動能。立足推動大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從培育期進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展期，在“十三五”規(guī)劃提出2021-11《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》的產(chǎn)業(yè)規(guī)模1萬億元目標(biāo)基礎(chǔ)上，提出“到2025年底，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)測算規(guī)模突破3萬億元”的增長目標(biāo)，以及數(shù)據(jù)要素價值體系、現(xiàn)代化大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)等方面的新目標(biāo)。2021-03《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》加快數(shù)字化發(fā)展，建設(shè)數(shù)字中國。充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，催生新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)新模式，壯大經(jīng)濟(jì)發(fā)展新引擎。2021-03《十三屆全國人大四次會議政府工作報告》加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢，協(xié)同推進(jìn)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字社會建設(shè)步伐，提高數(shù)字政府建設(shè)水平，營造良好數(shù)字生態(tài)，建設(shè)數(shù)字中國。2020-06《關(guān)于深化新一代信息技術(shù)與制造業(yè)融合發(fā)展的指導(dǎo)意見》將新一代信息技術(shù)，特別是我國所掌握的領(lǐng)先技術(shù)應(yīng)用到制造業(yè)領(lǐng)域，與制造業(yè)進(jìn)行融合發(fā)展，加強(qiáng)對制造業(yè)全要素、全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈的管理和改造，提升制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化水平，帶動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。2020-04《中小企業(yè)數(shù)字化賦能專項行動方案》方案提出13項重點任務(wù)和4項保障措施，以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化賦能中小企業(yè)，助力中小企業(yè)疫情防控、復(fù)工復(fù)產(chǎn)和可持續(xù)發(fā)展。2020-04《關(guān)于推進(jìn)“上云用數(shù)賦智”行動培育新經(jīng)濟(jì)發(fā)展實施方案》大力培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)新業(yè)態(tài)，深入推進(jìn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，打造數(shù)字化企業(yè)、構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)業(yè)鏈、培育數(shù)字化生態(tài)。2020-03《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》加快培育數(shù)據(jù)要素市場，推進(jìn)政府?dāng)?shù)據(jù)開放共享、提升社會數(shù)據(jù)資源價值、加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源整合和安全保護(hù)。2020-01《關(guān)于推動服務(wù)外包加快轉(zhuǎn)型升級的指導(dǎo)意見》隨著新一代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，服務(wù)外包呈現(xiàn)數(shù)字化、智能化、高端化、融合化的趨勢，加快服務(wù)外包向高技術(shù)、高附加值、高品質(zhì)、高效益轉(zhuǎn)型升級，全面提升“中國服務(wù)”和“中國制造”品牌影響力和國際競爭力。國家的一系列政策明確指出，要通過大數(shù)據(jù)等技術(shù)大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)，而BI正是大數(shù)據(jù)中重要工具之一近年來，國家出臺一系列政策，明確指出要借助人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等科技賦能傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，推動中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。而BI營效率，是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化改革的關(guān)鍵之一。來源：頭豹研究院400-072-5588來源：頭豹研究院400-072-5588PAGE20BI行業(yè)發(fā)展分析——廠商競爭力BIBI廠商的核心競爭力主要體現(xiàn)在產(chǎn)品力、廠商力和市場力上：產(chǎn)品力包含產(chǎn)品應(yīng)用性、性能、功能和成本；廠商力包含品牌力、服務(wù)于支持能力和解決方案覆蓋度；市場力則體現(xiàn)在廠商的市占率BI廠商核心競爭力要素市占率

使用難度交互體驗資源豐富度運行速度解決方案服務(wù)與支持

市場表現(xiàn)廠商能

易用性性能成本

數(shù)據(jù)并發(fā)量穩(wěn)定性數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)填報數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析與可視化平臺管控品牌ROI

場景需求切換綜合部署成本BI廠商的核心競爭力主要體現(xiàn)在產(chǎn)品力、廠商力和市場力三方面產(chǎn)品力：主要體現(xiàn)在軟件的易用性、性能、功能和成本四個方面。易用性決定了用戶的使用體驗，其主要表現(xiàn)在軟件的使用難度、交互體驗、資源豐富度等方面；性能體現(xiàn)在軟件的運行速度、數(shù)據(jù)并發(fā)量和穩(wěn)定性上；功能完善度包含數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)填報、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與可視化、平臺管控、場景需求切換功能等；成本則需考慮BI軟件綜合部署成本，以及部署B(yǎng)I軟件的ROI。廠商力：主要體現(xiàn)在BI廠商的品牌力、服務(wù)與支持能力和行業(yè)解決方案覆蓋能力。品牌力是用戶認(rèn)可度和口碑的體現(xiàn)，服務(wù)與支持能力包含該BI廠商能否提供快速相應(yīng)及本地化服務(wù)等；行業(yè)解決方案覆蓋能力則體現(xiàn)在廠商對各行業(yè)需求的理解能力，以及是否具備一定數(shù)量的成功項目實施經(jīng)驗。市場力：主要體現(xiàn)在BI廠商在商業(yè)智能行業(yè)的市占率。來源：億信華辰，頭豹研究院400-072-5588來源：億信華辰，頭豹研究院400-072-5588PAGE21BI行業(yè)發(fā)展分析——發(fā)展趨勢BI未來發(fā)展趨勢包括：BI與AI融合降低BI使用門檻，數(shù)據(jù)實時處理能力BI未來發(fā)展趨勢包括：BI與AI融合降低BI使用門檻，數(shù)據(jù)實時處理能力加強(qiáng)且具備協(xié)同、交互式分析的能力，產(chǎn)品具備即取即用的嵌入式分析能力，移動化能力得到優(yōu)化，以及具備更好地支持物聯(lián)網(wǎng)的能力BI發(fā)展趨勢BI與AI融合實現(xiàn)智能業(yè)務(wù)決策

加強(qiáng)數(shù)據(jù)實時處理能力交互式、協(xié)同BI是趨勢數(shù)據(jù)分析從獨立的、顯示的產(chǎn)品變成無處不在的嵌入式分析能力

移動化仍是趨勢但發(fā)展速度慢于預(yù)期更好的支持物聯(lián)網(wǎng)BI未來發(fā)展趨勢包括：BI與AI融合，交互式、協(xié)同BI，嵌入式BI，移動化BI的支持物聯(lián)網(wǎng)BI與AI融合：BI在過去的發(fā)展歷程中經(jīng)歷了傳統(tǒng)BI和敏捷BI兩個階段，未來將邁入智能BI。智能BI即BI和AI的融合，一方面通過機(jī)器學(xué)習(xí)等算法增強(qiáng)BI的分析和預(yù)測功能，另一方面，通過結(jié)合NLP、智能語音等技術(shù)實現(xiàn)自然語言查詢等BI智能交互，降低BI使用門檻。交互式、協(xié)同BI：傳統(tǒng)BI動態(tài)業(yè)務(wù)的支持不足。敏捷BI署、數(shù)據(jù)源集成、高性能計算、探索式分析等。未來，BI理能力，同時還應(yīng)具備協(xié)同分析、交互式分析的能力。嵌入式BI：傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品都是獨立部署的，用戶需登錄系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)操作，而未來的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品具備即取即用的能力。移動化BI：BI移動化的趨勢仍在延續(xù)，然而移動端屏幕的限制，抑制了BI發(fā)揮，因此BI移動化的普及程度不及預(yù)期。未來，BI信或釘釘中去，以更好地發(fā)揮BI的協(xié)作性。更好的支持物聯(lián)網(wǎng)：隨著5G、Lora、NBIot等技術(shù)的成熟，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及程度將越來越高，屆時將有數(shù)百億或數(shù)千億的終端設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)。在這種情況下，邊緣計算將引入BI入云端進(jìn)行做進(jìn)一步處理，以分擔(dān)中央計算平臺的算力壓力。|2022/10典型BI廠商——帆軟軟件典型BI廠商——思邁特軟件典型BI廠商——永洪科技22400-072-558822||2022/10中國：BI系列400072-5588PAGE23典型BI廠商——帆軟軟件帆軟軟件是中國專業(yè)的大數(shù)據(jù)帆軟軟件是中國專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，連續(xù)多年占據(jù)中國市場市占率第一名。帆軟FineBI產(chǎn)品優(yōu)勢在于：具備完善的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備管理策略、靈活的自助數(shù)據(jù)處理、可視化探索是分析、完備的數(shù)據(jù)共享與呈現(xiàn)方案、可提供企業(yè)級管控方案帆軟FineBI產(chǎn)品架構(gòu)數(shù)據(jù)查看與共享數(shù)據(jù)查看與共享（角色：領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)）自助分析自助分析（角色：業(yè)務(wù)人員）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（角色：IT/管理員）數(shù)據(jù)連接數(shù)據(jù)連接（角色：IT/管理員）

帆軟是大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，多年占據(jù)中國BI市場市占率第一帆軟軟件成立于2006年，是中國專業(yè)的大數(shù)據(jù)BI和分析平臺提供商，專注商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，致力于為全球企業(yè)提供一站式商業(yè)智能解決方案。帆軟累計合作客戶總數(shù)量超過18000家，其產(chǎn)品已在70000個企業(yè)信息化項目上成功實施。FineBI獨立門戶企業(yè)級管控系統(tǒng)集成單模板訪問單點登錄嵌入式集成NOSQL數(shù)據(jù)庫程序數(shù)據(jù)源多數(shù)據(jù)源FineBI獨立門戶企業(yè)級管控系統(tǒng)集成單模板訪問單點登錄嵌入式集成NOSQL數(shù)據(jù)庫程序數(shù)據(jù)源多數(shù)據(jù)源Hadoop等大數(shù)據(jù)平臺關(guān)系型數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)模型Excel數(shù)據(jù)集集 SQL數(shù)據(jù)集DB數(shù)據(jù)集Spider引擎可視化探索式分析數(shù)據(jù)共享多屏應(yīng)用儀表盤托拉拽操作數(shù)據(jù)地圖多維分析圖表可視化自助數(shù)據(jù)集分享與公共鏈接移動端PC端用戶管理模板管理權(quán)限管理主體外觀及其他管理帆軟FineBI產(chǎn)品具備五大核心優(yōu)勢FineBI是B/S架構(gòu)的純JAVA軟件，其產(chǎn)品架構(gòu)從下至上包含數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助分析、數(shù)據(jù)查看與共享四層。FineBI的核心優(yōu)勢在于：完善的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備管理策略：FineBI支持豐富的數(shù)據(jù)源連接、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)包功能、智能的表間字段關(guān)聯(lián)、表與字段名稱智能轉(zhuǎn)義等。靈活的自助數(shù)據(jù)處理：FineBI重點打造的自助數(shù)據(jù)集，提供了新增列，分組統(tǒng)計，過濾，排序，上下合并，左右合并等功能，讓用戶以極低的學(xué)習(xí)成本進(jìn)行數(shù)據(jù)處理?？梢暬剿魇椒治觯河脩糁恍柰献Р僮骶涂煽焖倏吹阶约旱臄?shù)據(jù)，同時FineBI提供強(qiáng)大的可視化效果，讓用戶數(shù)據(jù)分析處理更高效。完備的數(shù)據(jù)共享與呈現(xiàn)方案：FineBI的移動端采用原生渲染技術(shù)，完美支持IOS、Android終端設(shè)備，在功能層面做到和PC端一直。同時，F(xiàn)ineBI的移動報表也支持HTML5解析，使得其可在移動端瀏覽器直接訪問，并且支持與企業(yè)微信、釘釘集成。以IT為中心的企業(yè)級管控：FineBI提供了以IT為中心的企業(yè)級管控方案，其管理平臺可輕松地進(jìn)行報表管理、用戶管理、機(jī)構(gòu)管理、權(quán)限管理等。來源：帆軟，頭豹研究院典型BI廠商——思邁特軟件思邁特軟件的核心產(chǎn)品思邁特軟件的核心產(chǎn)品“Smartbi”是企業(yè)級商業(yè)智能應(yīng)用品臺，擁有4000行業(yè)頭部客戶。思邁特軟件于2022年7月宣布完成C輪融資，此輪融資將幫助其擴(kuò)大在BI領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，提升產(chǎn)品競爭力，加強(qiáng)渠道建設(shè)與生態(tài)合作思邁特軟件專注于BI與大數(shù)據(jù)分析軟件產(chǎn)品與服務(wù)，擁有4000+行業(yè)頭部客戶思邁特軟件成立于2011年，以提升和挖掘企業(yè)客戶的數(shù)據(jù)價值為使命，專注于商業(yè)智能(BI)與大數(shù)據(jù)分析軟件產(chǎn)品與服務(wù)。思邁特軟件的核心產(chǎn)品“Smartbi”是企業(yè)級商業(yè)智能應(yīng)用平臺，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、政府、制造、零售、地產(chǎn)等行業(yè)，擁有4000+行業(yè)頭部客戶，包括華為、阿里巴巴、萬達(dá)、中國銀行、交通銀行、深交所、蒙牛、VIVO、京東方等。Smartbi產(chǎn)品優(yōu)勢Smartbi一站式數(shù)據(jù)服務(wù)能力 領(lǐng)先的增強(qiáng)分析能力Smartbi覆蓋數(shù)據(jù)采集、計算、存儲、分析、預(yù)測數(shù)據(jù)分析全流程，降低實施、集成成本。

運用自然語言分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等增強(qiáng)分析能力，提升分析廣度和深度。超大數(shù)據(jù)量處理全面的系統(tǒng)運維保障

一體化的數(shù)據(jù)建模能力支持跨不同數(shù)據(jù)查詢整合，與