2014-2019年中国商业智能（BI）行业市场监测及投资规划建议咨询报告

    商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
    从全球范围来看，商业智能（BI）已经成为最重要的信息系统。从国内来看，商业智能已经被越来越多的企业管理者所认识，其中包括金融、电信、保险、能源、零售等行业的决策者。商业智能已经成为这些行业信息化建设的重中之重。
    2006年中国商业智能软件市场规模为14亿元，比2005年增长37.9%。2008年，中国商业智能（BI）软件市场仍然保持增长态势，市场规模为23.1亿元。2009年我国BI软件市场规模为31.08亿元，比2008年增长15.24%。2010 年我国BI软件市场规模为36.61亿元，比2009年增长17.79%，2011年市场规模为43.34亿元，同比增长18.38%。2012年我国BI软件市场规模约为51亿元。

2006-2012年中国商业智能（BI）软件经营规模统计

资料来源：博思数据中心整理

    博思数据发布的《2014-2019年中国商业智能（BI）行业市场监测及投资规划建议咨询报告》共十四章。首先介绍了中国商业智能（BI）行业的概念，接着分析了中国商业智能（BI）行业发展环境，然后对中国商业智能（BI）行业市场供需分析进行了重点分析，最后分析了中国商业智能（BI）行业面临的机遇及趋势预测。您若想对中国商业智能（BI）行业有个系统的了解或者想投资该行业，本报告将是您不可或缺的重要工具。
    本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场监测数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录：

第一章 商业智能（BI）相关概述 1
第一节 商业智能（BI）特点及意义涵盖 1
第二节 数据质量与商业智能 4
一、数据质量在商业智能中扮演的角色 4
二、数据质量水平与商业智能的关系 5
三、数据质量与五种形式的商业智能 6
第三节 商业智能（BI）功能 8
一、读取数据 8
二、分析功能 9
三、丰富画面 10
四、数据输出 10
五、定型处理 11
第四节 商业智能（BI）应用范畴 11
一、销售 11
二、商品 11
三、人员 11
第五节 实施商业智能系统流程 12
第六节 商业智能（BI）应用企业效益分析 12

第二章 商业智能（BI）原理及商业价值创造路径研究 14
第一节 商业智能发展阶段 14
第二节 商业智能应用企业效益分析 15
一、经济效益 15
二、企业效益 15
三、社会效益 15
第三节 商业智能（BI）产业链条解构 16
一、BI产业链解构模型 16
二、BI产业链构成现状及特点 18
三、BI产业链关键环节现状剖析 19
四、BI产业链发展趋势 20
第四节 商业智能（BI）商业价值创造路径 21

第三章 2012-2013年全球商业智能（BI）产业运行动态分析 23
第一节 2012-2013年全球商业智能（BI）产业运行环境浅析 23

    1989 年Gartner Group 的分析师Howard Dresner 首次提出了商业智能（BI）的概念，将其定义为一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。随着商业智能应用范围的拓展，使用者从不同角度对商业智能提出了各自的理解。下表列举了部分研究机构和企业在BI 方面的理解。

不同学者/组织对商业智能的定义

资料来源：博思数据中心整理

    在商业智能的产生和发展过程中，如下三个因素有着重要作用：第一，企业出现了越来越多的数据孤岛，如何理顺这些数据并使其发挥作用，是企业思考的一个关键问题；第二，随着移动互联网、电子商务等新兴IT技术的产生，企业运行方式正在逐渐改变，新的数据产生方式和表现形式层出不穷，如何有效整合利用这些新数据值得思考；第三，数据资产化的理念正深入人心，如何把数据转化为资产备受瞩目，相关技术和方法必然成为IT投资的热点领域。商业智能的本质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，减少数据孤岛、适应新兴技术、实现数据的资产化。

商业智能产生和发展的三个重要因素

资料来源：博思数据中心整理

    商业智能的实现过程是通过收集来自企业内部和外部各种数据源的不同数据，提取有用信息，经过数据清洗、转换、重构存入数据仓库或数据集市，然后通过合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具对数据进行加工处理，最终转化为知识。从商业智能系统建立的技术角度来看，构建一个完整的商业智能系统涉及到的核心技术主要有数据仓库（DW）技术、联机分析处理（OLAP）技术、前端分析展示技术以及数据挖掘（DM）技术等组成。

商业智能的核心技术体系

资料来源：博思数据中心整理

商业智能的数据处理流程图

资料来源：博思数据中心整理

商业智能把数据变成知识

资料来源：博思数据中心整理

    从数据的最终利用深度来看，商业智能划分为数据报表、数据分析、数据挖掘三个层次。其中，报表系统只是简单地进行数据管理，描述企业已经发生的事件，比如Excel、水晶报表、Reporting Service和润乾报表等报表系统；数据分析是对数据进行优化分析，解析造成企业目前状况的深层次原因，比如OLAP技术；数据挖掘则是对数据进行分析预测，发现知识、预测未来。商业智能的最终目的，是为了产生更好的商业决策。

商业智能的目的是为了产生更好的商业决策

资料来源：博思数据中心整理

    随着终端用户继续把商务智能和以信息为中心的项目摆在优先地位，并投入更多资金以改善决策与分析，商务智能与分析软件已经成为第四大应用软件市场。越来越多的信息被生产出来，导致了商业模式的变革，对大数据的后期处理分析将成为下一个经济周期的关键推动力。
    商务智能是一个成熟的市场，多年来一直是CIO优先关注的技术。然而，商务智能与分析还没有应用到人力资源和营销等项目上，许多公司的财务和销售等传统项目仍在使用描述性分析。许多中型企业还没有开始制定和实施商务智能与分析的计划，所以该市场仍然是增长速度最快的软件市场之一。
    越来越多的企业将不再购买传统的软件工具来构建分析应用，而是选择更多地采用订阅具体行业的数据服务，这就是新兴的数据即服务。 数据即服务趋势可能会成为商务智能和分析平台市场蓬勃发展的又一重大推力，商务智能和分析平台提供商将获得巨大的市场机会。
    根据Gartner最新研究报告， 2013年全球商务智能软件的销售收入将达138亿美元，较去年同比增长7%。与2011年全球商务智能市场的增长率（16%）相比，2013年和未来几年的增长率有所减缓。Gartner预计，到2016年，该市场的销售收入将达到171亿美元。

2016年全球BI软件销售收入将达到171亿美元

第二节 2012-2013年全球商业智能（BI）产业市场透析 28
一、商业智能引领全球企业信息化 28
二、商业智能软件厂商 30
三、制造业是商业智能的重要市场 31
第三节 2012-2013年世界各地区企业对商务智能（BI）应用状况分析 32
一、欧洲 32
二、亚太 33
第四节 2014-2019年全球商业智能的五大预测 33

第四章 2013年中国商业智能（BI）行业市场发展环境解析 36
第一节 国内宏观经济环境分析 36
一、GDP历史变动轨迹分析 36
二、固定资产投资历史变动轨迹分析 43
三、2014年中国宏观经济发展预测分析 46
第二节 2014年中国商业智能市场政策环境分析 53
一、商业智能领域政策法规解析 53
二、相关行业政策 54
第三节 中国商业智能市场社会环境分析 57

第五章 2013年中国商业智能（BI）行业发展背景分析 61
第一节 中国商业智能（BI）行业发展历程 61
第二节 中国商业智能（BI）行业现状特征 63
第三节 中国商业智能（BI）行业发展的全球基调 65
一、信息技术促使商业模式变革 65
二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革 65
三、全球经济一体化促进商务贸易往来 65
四、全球产业分工与各国产业升级 66
第四节 中国商业智能（BI）行业发展分析 71
一、改革30年造就数量庞大的企业群体 71
二、集约化经济转型 74
三、国内IT技术进步与国外技术引进 76
四、IT创造价值观念慢慢渗透各行各业 78
第五节 主要发达国家商业智能（BI）发展现状及价值创造启示 80
一、美国 80
二、日本 81
三、欧洲国家 81
四、印度 82

第六章 2013年中国商业智能（BI）行业市场现状及发展趋势分析 84
第一节 2013年中国商业智能（BI）业运行总况 84
一、商业智能软件进入快速发展期 84
二、商业智能和业务流程管理的集成分析 85
三、中小企业实施商业智能的挑战与收益 88
第二节 2013年中国企业对商务智能的应用聚焦 91
一、保险企业中商业智能技术的应用 91
二、大型零售企业如何选型商业智能方案 94
三、应用商业智能可以大幅提升水泥企业的管理效率 97
四、BI在寿险行业的应用 101

第七章 2013年中国商业智能（BI）行业核心产业链环节的发展现状分析 106
第一节 2013年中国商业智能（BI）两个核心产业链环节 106

    （一）国内商业智能应用软件的上游企业
    主要为硬件平台供应商和商业智能工具平台软件提供商，以国外厂商为主。
    硬件平台和工具平台软件是商业智能应用软件实施的基础。一般而言，商业智能应用软件通常借助商业智能工具平台软件和定制化开发相结合的模式进行。目前，上游行业中的软件、硬件设备更新较快，其技术水平的升级直接推动本行业产品的更新换代，上述各细分领域内市场竞争较为充分，行业格局比较稳定。国外硬件平台、工具平台软件供应商的发展时间较长，产品同质化倾向明显，呈现价格稳中趋降、性价比逐年提高的趋势。

商业智能应用软件上游

资料来源：博思数据整理

    （二）商业智能行业与下游行业的关系
    商业智能行业的下游行业覆盖面较广。目前，国内商业智能行业的下游主要为电信、金融、能源、交通和政府等信息化程度相对较高的领域，本公司最主要的下游为电信行业。近年来，这些领域在IT 系统建设方面的投资保持着较高的增长率，对商业智能行业的发展具有较大的拉动作用。随着国内企业信息化水平的普遍提升，以及企业对商业智能接受程度的提高，商业智能行业的下游覆盖面将日益拓宽，对商业智能产品与服务的刚性需求将保持稳定增长。
    商业智能让数据拥有智慧
    商业智能是支持企业决策分析的一系列软件、技术、方法的集合。1989年Gartner首次提出了商业智能（BI）的概念，将其定义为一类由数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的的技术及其应用。随着商业智能应用范围的拓展，使用者从不同角度对商业智能提出了各自的理解。综合各种理解的核心，商业智能是指从数据中发现有价值的规律、模式，将数据转化为知识，支持企业的决策、营销、服务的一系列软件、技术、方法的集合。简单地说，是指对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力，帮助他们做出对企业更有利的决策。

不同学者/组织对商业智能的理解

资料来源：博思数据整理

    数据孤岛/新兴技术/数据资产化凸显商业智能的重要意义。在商业智能的产生和发展过程中，如下二个因素有着重要作用：第一，企业出现了越来越多的数据孤岛，如何理顺这些数据并使其发挥作用，是企业思考的一个关键问题；第二，随着移动互联网、电子商务等新兴IT技术的产生，企业运行方式正在逐渐改变，新的数据产生方式和表现形式层出不穷，如何有效整合利用这些新数据值得思考；第二，数据资产化的理念正深入人心，如何把数据转化为资产备受瞩目，相关技术和方法必然成为IT投资的热点领域。商业智能的木质正是把数据转化为知识，致力于知识发现和挖掘，减少数据孤岛、适应新兴技术、实现数据的资产化。

商业智能产生和发展的三个重要因素

资料来源：博思数据整理

    数据仓库十联机分析处理十前段分析展示十数据挖掘，让商务智能从管理数据到发现知识。商业智能的实现过程是通过收集来自企业内部和外部各种数据源的不同数据，提取有用信息，经过数据清洗、转换、重构存入数据仓库或数据集市，然后通过合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具对数据进行加工处理，最终转化为知识。从商业智能系统建立的技术角度来看，构建一个完整的商业智能系统涉及到的核心技术主要有数据仓库（DW）技术、联机分析处理（OLAP）技术、前端分析展示技术以及数据挖掘（DM）技术等组成。

商业智能的核心技术体系

资料来源：博思数据整理

商业智能的数据处理流程图

资料来源：博思数据整理

商业智能把数据变成知识

资料来源：博思数据整理

    商业智能让数据拥有智慧，从数据管理到分析预测。从数据的最终利用深度来看，商业智能划分为数据报表、数据分析、数据挖掘二个层次。其中，报表系统只是简单地进行数据管理，描述企业已经发生的事件，比如Excel、水晶报表、Reporting Service和润乾报表等报表系统；数据分析是对数据进行优化分析，解析造成企业目前状况的深层次原因，比如OLAP技术；数据挖掘则是对数据进行分析预测，发现知识、预测未来。

商业智能的最终目的，是为了产生更好的商业决策

资料来源：博思数据整理

第二节 2010-2012年中国商业智能（BI）软件研发制造环节子行业 110
一、商业智能（BI）软件研发制造演变历程 110
二、商业智能（BI）软件类型结构现状 111
三、中国商业智能（BI）软件研发制造现状及特征 114
四、中国商业智能（BI）软件研发制造竞争格局分析 115
五、2010-2012年中国商业智能（BI）软件经营规模统计分析 117
六、中国商业智能（BI）软件需求规模预测 117
七、中国商业智能（BI）软件研发制造发展趋势 118
第三节 2013年中国商业智能（BI）应用服务环节子行业 121

第八章 2013年中国商业智能（BI）的重要市场——制造业 126
第一节 中国制造业发展重要性分析 126
一、中国制造业在国民经济中的地位分析 126
二、先进制造业是带动经济转型的关键 126
第二节 2013年中国制造业发展态势分析 127
一、中国制造业的工业化进程 127
二、制造业增长趋稳 127
三、大项目加速高技术制造业聚集 128
四、全国制造业质量竞争力进一步提升 129
五、大批国外制造商在华建立了生产基地 131
六、高端装备制造业“十二五”期间发展目标 131
第三节 未来制造业发展对商业智能（BI）需求及推动作用分析 131

第九章 2013年中国商业智能（BI）主要应用行业需求形势调研 133
第一节 2013年中国商业职能（BI）需求现状分析 133
一、中国商业智能（BI）需求特征分析 133
二、中国商业智能（BI）主要需求主体分析 133
第二节 电子政务商业智能（BI） 134
第三节 零售业商业智能（BI） 135
一、零售业数据处理需求特征 135
二、零售业信息化管理发展演变 135
三、零售业商业智能（BI）发展动因 137
四、零售业商业智能（BI）发展现状 138
五、零售业商业智能（BI）应用实施过程分析 140
六、零售业商业智能（BI）发展趋势 141
七、零售业商业智能（BI）案例研究 142
第四节 保险业商业智能（BI） 145
第五节 银行业商业智能（BI） 147
第六节 大中型制作业商业智能（BI） 150

第十章2013年中国商业智能（BI）投融资与并购趋势研究 152
第一节 中国商业智能（BI）投融资与并购特征分析 152
一、投资规模分析 152
二、投资主体分析 152
三、投资特点分析 153
四、投资方式及回报分析 154
第二节 中国商业智能（BI）行业投融资与并购趋势分析 156
第三节 商业智能（BI）投融资与并购案例分析 157
一、IBM收购商务智能软件公司COGNOS 157
二、IBM收购APTSOFT公司 158
三、SAP并购BUSINESS OBJECTS 158

第十一章 2013年中国商业智能（BI）行业国外主体综合竞争力分析 163
第一节 IBM 163
第二节 SAP 164
第三节 BO 164
第四节 甲骨文 165
第五节 SYBASE 166

第十二章 2013年中国商业智能（BI）行业国内主体综合竞争力分析 168
第一节 金蝶 168
一、企业发展概况 168
二、企业运营动态分析 168
三、企业竞争力分析 172
四、企业发展战略研究 173
第二节 用友 173
一、企业发展概况 173
二、企业运营动态分析 177
三、企业竞争力分析 181
四、企业发展战略研究 181
第三节 创智 182
一、企业发展概况 182
二、企业运营动态分析 182
三、企业竞争力分析 185
四、企业发展战略研究 186
第四节 博科 186
一、企业发展概况 186
二、企业运营动态分析 187
三、企业竞争力分析 189
四、企业发展战略研究 189

第十三章 2014-2019年中国企业引进商业智能（BI）趋势预测分析分析 190
第一节 2014-2019年中国商业智能（BI）发展趋势 190
一、应用领域的探索和扩张 190
二、应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点 190
三、与领域、行业知识的结合 190
四、实时商务智能系统的研究和应用 190
五、不同领域的理论、技术的融合 196
六、商务智能系统可视化、交互性 196
第二节 2014-2019年中国商业智能系统发展趋势 196
一、功能上具有可配置性、灵活性、可变化性 196
二、解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面 197
三、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展 197
四、从传统功能向增强型功能转变 197
第三节 2014-2019年中国商业智能产业新趋势探析 198
一、传感技术无处不在 198
二、普及化的BI 198
三、数据集市到集成数据仓库 199
四、关注非结构化数据 200

第十四章 2014-2019年中国企业引进商业智能（BI）行业前景调研分析分析 201
第一节 2014-2019年中国企业引进商业智能（BI）模式SWOT分析 201
第二节 2014-2019年中国商业智能（BI）行业前景调研分析 201
一、中国商业智能（BI）投资价值研究 201
二、中国商业智能区域投资潜力分析 204
第三节 2014-2019年中国商业智能（BI）行业投资前景分析 204
一、资金风险 204
二、技术风险 204
三、市场风险 205
四、整合风险 205
第四节 投资建议 205

图表目录：部分
图表：BI产业链模型示意图
图表：不同学者/组织对商业智能的定义
图表：商业智能产生和发展的三个重要因素
图表：商业智能的核心技术体系
图表：商业智能的数据处理流程图
图表：商业智能把数据变成知识
图表：商业智能的目的是为了产生更好的商业决策
图表：2016年全球BI软件销售收入将达到171亿美元
图表：国际软件厂商能提供丰富的商业智能工具
图表：BI市场主要软件供应商产品简介