2018年中国大数据BI行业报告：自然语言生成和人工智能成为新标准特征

流量变现业务介绍本文较为系统地从用户需求、技术进步和2018新发展等方面梳理了中国商业智能行业的发展现状，通过编辑整理，希望可以给行业专业人士一些参考，趋势即未来，跟上“潮流”，落地产品演化服务是塑造竞争力的关键。

近年来，随着人们的数据意识和数据素养不断提升，商业智能和数据分析领域迎来了快速发展期，据Gartner商业智能报告统计，到2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。同时，大数据、人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，也促进了商业智能和数据分析产品的新一轮进化。Gartner分析师认为，到2020年，自然语言生成和人工智能将是90%的新BI平台的标准特征，50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理，或语音生成，或将自动生成。

但我们必须认识到，我国商业智能的市场特征、企业需求、关注点、发展阶段均与国外有所不同，以Gartner为代表的分析机构并不能准确描述我国商业智能行业的实际状况。针对这一问题，帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位，了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待，同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考，形成了该篇报告。

主要预测：

2018年，中国大数据BI产品将主要在自助分析的可操作性和功能丰富度、平台的安全性、数据管理能力、分析的共享能力、数据挖掘能力、大数据处理能力六大功能模块进行提升。

一、2018年中国商业智能行业发展分析

(一)行业总体形势向好

在当前经济环境下，企业盈利的压力和难度不断增加，越来越多的企业，尤其是一、二线稍具业务规模的企业，其高层都希望通过精细化运营提升市场竞争力，降低企业的运营成本。这些企业绝大多数都已经在2008年-2015年间上线了各种业务系统，存储了大量管理和运营数据，具备应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种条件，这些需求将在2018年-2022年继续爆发。值得注意的是，艾瑞咨询在《2017年中国商业智能行业研究报告》中指出，我国已经进入商业智能领域第一方阵，成为发展最快的国家之一，但和美国还有比较大的差距。所以未来中国大数据BI行业总体将呈现加速度增长，市场容量将不断扩大。

(二)大数据BI厂商马太效应显现

马太效应是指强者越强，弱者越弱的现象，国内BI行业的马太效应已经显现，综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。可以预见，2018年中国BI行业马太效应将进一步增强，逐步淘汰掉实力弱、规模小、产品差的企业。

(三)新型自助式BI与传统型BI平分秋色

得益于敏捷、自助的特征，从2013年起新型自助式BI迎来了高速发展期，这一时期也是传统型BI的衰退期。

2017年，传统型BI与新型自助式BI在国内市场中平分秋色。受访企业中，约50.2%的企业仍然在使用传统型BI，其中最典型的需求是企业常规日报、月报等汇总分析报告。约49.8%的企业应用新型自助式BI，通过报表平台+自助式BI+大数据底层平台的解决方案，来解决企业综合的数据展示和分析需求，形成经营和战略决策。

在调研中我们注意到，约有18%的企业引进了新型自助式BI，部分或全部替代了传统BI。虽然传统型BI有其自身优势和应用场景，但随着新型自助式BI的不断发展，传统型BI必将逐渐退出历史舞台，从国际传统BI巨头积极调整产品结构可见一斑。

二、2017年中国商业智能用户状况分析

根据企业的IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入程度占比，我们将BI用户（企业）划分为5大类型，即BI应用金字塔模型，以更好的统计、分析企业的BI应用状况。

(一)BI应用金字塔模型

1.IT完全主导型

其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成95%以上的BI分析页面（注：主要是指用于生产、经营、管理会议所需要的数据分析页面，下同）的开发。业务人员仅负责前端数据查看，完成查看报表时相关联动钻取操作。

调研中我们发现，处于“IT完全主导型”这一等级的企业，约有93.2%都在使用传统型BI工具，企业的业务人员基本没有能力，也没有需求去自主完成数据分析的工作。这些企业的业务变革并不剧烈，企业管理层认为当前的日常数据报告能够满足企业管理和决策的需要，相对缺少变革的动力。

2.IT强主导型

其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成80%~95%数量的BI分析页面。业务人员完成低于20%数量的BI分析页面。

从调研数据来看，这类企业中，67.5%的企业认为当前业务人员不具备数据分析的能力。而企业需要快速完成部分数据分析工作，所以选择让IT人员更多承担工作。这类企业中普遍认为，商业智能产品本身并非能够快速上手，且业务人员仍需要统计学基础，阻碍数据分析工作从IT人员向业务人员的转移。

3.业务强主导型

其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成前期示例不超过20%数量的BI分析页面。业务人员完成超过80%数量的BI分析页面。

从调研数据来看，这类企业中，超过80.2%是曾经推行传统BI的企业，并且部分业务人员是有较高学历和能力的，能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能，并愿意在工作中积极使用；从帆软数据应用研究院的实地走访的部分企业来看，这些企业普遍行业排名靠前，公司从高层就重视数据分析工作。

4.业务完全主导型

其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的部分相关工作。业务人员完成95%以上数量的BI分析页面和相当部分BI工具层面的数据模型处理。

相比于第三类使用人群（业务强主导型），这类用户的一大特点是业务变革十分迅速，从事业务工作的人员学历普遍较高，业务经营和发展需要企业快速做出决策。而基于数据分析得出的业务判断相比个人历史经验准确度更高，是这类企业基本共识。比如在新兴的互联网企业，或者新零售领域，这个特点尤为突出。