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        首頁 ? 行業 ? 風起云涌的商業智能BI賽道

        風起云涌的商業智能BI賽道

        劉曠
        5 年前行業

        風起云涌的商業智能BI賽道-鋒巢網

        配圖來自Canva可畫

         

        伴隨著新基建的熱潮,國家密集出臺了一系列的支持政策,明確指向傳統經濟要借助人工智能、大數據、云計算等科技的賦能,實現轉型,并引導社會資本和資源持續對這些領域加注。

         

        而大數據對傳統經濟一項重要的賦能工具就是BI(Business Intelligence,商業智能),BI是企業開展系統性數字化改革的關鍵,它的應用可以幫助企業提高決策水平、優化運營效率以及實現數據貨幣化,對企業商業價值的提升有諸多助力。

         

        但如今國內BI市場的發展還遠未成熟,仍有很大的發展空間。

         

        眾多玩家涌現

         

        我國經濟的平穩發展給各個行業帶來了信息化提升的強大壓力,但并不是所有行業都能跟上信息化發展的飛快速度。據艾瑞咨詢數據統計,中國約有6600萬家實體店鋪,而90%以上的店鋪所使用的是非智能收銀系統。

         

        這就給商業智能發展提供了很大的市場空間,所以近年來商業智能市場的規模以較高的增長幅度不斷擴大。

         

        據IDC發布數據,2019年上半年中國商業智能軟件市場規模為2.1億美元,同比增長24.6%。IDC預測,到2023年,中國商業智能軟件市場規模將達到16.5億美元,未來5年整體市場年復合增長率為32.0%。

         

        面對不斷擴大的市場規模,越來越多提供商業智能服務的公司涌現,目前市面上從事商業智能服務的企業主要分為三種類型。第一種是專門做BI服務的獨立前端廠商,比如帆軟、潤乾;第二種是不缺資源、技術的互聯網大廠;最后一種是對BI 需求更大的銀行。

         

        而通過對比上述三種類型企業的BI產品、市場表現和發展前景,就可以看出,目前誰在BI市場的競爭力更強,而誰的發展前景又會更好。

         

        獨立前端廠商:老將護城河高筑,新來者挑戰重重

         

        從專門做商業智能服務的企業來說,他們不用像互聯網企業和銀行一樣考慮商業智能與原有業務體系之間是否契合,只需要根據市場需求推出自己的產品,當有了一定的市場知名度之后,人才也會源源不斷地涌來。如果考慮到投入與產出比的話,就必須要讓自己的產品得到市場的認可,這樣才會有客戶和收入來源。

         

        因此,市場認可度對于專門從事BI服務的企業來說至關重要。而在行業深耕多年的老牌BI廠商就得益于其逐漸積累起的市場知名度,成為了行業中的佼佼者。

         

        相比行業的新入局者,他們的產品經過了市場和客戶的檢驗,對行業需求有更好的把握;相比于重點在內部服務的互聯網大廠和銀行,他們的產品和服務更全面,能觸及到更多的客戶,因此也能獲得更多的市場份額。

         

        比如,老牌BI廠商帆軟推出的商業智能軟件FineBI面向普通的業務人員,操作簡單,全面實用,可以為企業提供全面的數據管理和用戶管理策略,是IDC認證的中國BI市場占有率第一的行業領軍企業。

         

        有一定的市場份額做保證,帆軟自然不會缺收入來源,其投入產出自然可以實現平衡。而除了帆軟之外,思邁特、奧威、潤乾等其它老牌BI廠商的市場競爭力也很強勁。

         

        而新入局的BI廠商因為缺乏經驗、技術儲備和資源,就很難和老牌BI廠商抗衡,從而在獲客和營收等方面都存在困難。所以,獲得融資對他們來說至關重要,資本的投入可以讓他們招攬更多的人才,從而提高自己的市場競爭力。

         

        所幸,因為商業智能行業存在廣闊的發展前景,所以這個行業并不缺融資。比如,近期主要向客戶提供智能營銷服務決策的加和科技就宣布完成近億元B輪融資,并表示會將融資用于科研投入、人才引進,加速產品升級。

         

        在資本的支持下,新來者未來的競爭力不容小覷。但目前來說,相比老牌BI廠商,他們在銷售渠道和交付合作伙伴等生態圈建立方面,還存在不足,所以短時間內難以和行業頭部平臺抗衡。

         

        互聯網大廠:發展優勢得天獨厚,天花板更高

         

        從布局BI服務的互聯網大廠來說,他們發展BI業務主要是出于兩個原因。一是他們在日常的經營中會產生大量的經營數據,有巨大的商業智能服務需求,但如果選擇合作伙伴的商業智能系統可能并不適合企業,所以自行發展商業智能是最合適的選擇;二是業務成熟,還可以向B端開放,豐富自己的生態。

         

        而且相比獨立的BI前端工具廠商來說,他們有資金、人才和生態優勢,因為可以向內部提供服務,所以不用發愁客戶的問題,企業的云服務業務也為其發展商業智能提供了優質的土壤。因此,目前國內互聯網大廠推出商業智能服務的現象并不少見。

         

        比如,阿里云數加平臺在2016年推出Quick BI,為用戶提供數據準備、可視化的數據分析和交互式儀表板等服務,如今已經在特定細分市場和區域取得成功;2017年,網易也將其服務于內部的BI工具平臺命名為網易有數,推向市場。

         

        其中,阿里的Quick BI,還被Gartner分析師認為“在未來將有影響全球市場的潛力”,這個推測主要是基于BI未來的發展。

         

        隨著商業大數據分析的普及,未來每一個企業都會需要一個基于數據的決策大腦,而阿里不僅積累了各行各業龐大的運營數據,還有AI技術賦能,未來它所能提供的BI服務會更加強大,而這是專業的獨立前端BI廠商和銀行都無法做到的。

         

        總的來看,以阿里為代表的互聯網大廠在BI領域發展,具有得天獨厚的優勢,能達到的天花板也更高,它們未來或許可以重新定義整個行業。

         

        銀行:BI是重要對敵武器,但獨立發展者少且不強

         

        對于銀行來說,發展BI最重要的原因之一就是為了抵御互聯網平臺對金融行業的入侵。

         

        近年來,互聯網巨頭紛紛入局金融業,為用戶提供了便捷的信貸服務,而傳統銀行卻存在審批要求高、所需材料多、申請周期長等諸多致使效率低的問題,從而導致用戶體驗懸殊、銀行的用戶紛紛流向互聯網平臺。所以銀行需要借助BI工具,快速實現數字化轉型,簡化服務環節,提升決策效率,讓客戶重返銀行。

         

        但因為銀行內部組織架構不易調整等原因,大多數頭部銀行會選擇與外部BI廠商合作,來快速實現數字化轉型,只有極少數中小銀行會自行發展BI業務。在這種情況下,它們在發展BI領域就都存在了一些不足之處。

         

        例如,中國工商銀行、農業銀行和光大銀行等大體量的銀行都選擇與外部BI廠商合作,雖然銀行的數字化服務能力得以快速提升,但在數據安全方面難免存在一些隱患,而且從長期發展來看,難免會受制于人。面對同樣在發展BI的互聯網巨頭,大銀行們要想在用戶體驗方面更勝一籌,還需要和其合作廠商們一起付出更多努力。

         

        而選擇自己開發BI產品的銀行,一般都體量較小,就比如中原銀行,相比大型國有銀行,它的用戶和業務規模量都存在不足,其BI產品的提升空間就比較有限。

         

        總的來看,雖然銀行建設智能化BI體系,在資金、成本、數據量、客戶信任度等方面具有天然優勢,而且從長期來看,是產出大于投入的事情。但真正獨立發展BI業務的銀行并不多,這也導致銀行業整體的BI服務競爭力并不強。

         

        未來挑戰重重

         

        總的來看,針對目前國內市場的BI需求,獨立的老牌前端BI廠商們由于在產品、銷售渠道、生態等方面的優勢,表現出了較強的競爭力,占據了更多的市場份額。而互聯網大廠們基于自己的資源、人力和技術優勢,發展BI技術的空間更大,表現出了較強的發展潛力。

         

        銀行雖然有需求,也有資本,但因為更多是選擇和外部BI服務企業合作,所以整體的競爭力和發展前景都不如另外二者。但在它的支持下,國內獨立的前端BI廠商們可以有穩定的服務場景,技術水平也可以有更大的提升和應用空間。

         

        所以未來BI領域的競爭主要還是圍繞在獨立前端廠商和互聯網大廠之間,而他們需要除了應對與對方的競爭之外,還要共同迎接來自國外企業的挑戰。

         

        雖然目前國外商業智能廠商對于中國企業的特點不熟悉,難以提供精準的服務支持,而且使用價格更高,在國內市場不如本土商業智能應用受歡迎。但在BI服務要求更高的場景下,國內BI企業們的技術實力還需要進一步提升。

         

        未來5G網絡及終端設備體系的鋪設,會進一步為商業智能化的各場景數據流打通提供基礎,商業智能也會隨之向實體產業全面輻射,國內BI行業也將迎來新的發展階段,身處其中的BI企業們也將面臨新的機遇和挑戰。

         

        文/劉曠公眾號,ID:liukuang110

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