文章SaaS全球BI发展史:落后十年中国还能弯道超车吗?
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资深作者Quincy
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BI (Business Intelligence商业智能)的概念,是由全球最专业权威的IT研究咨询公司Gartner Group在1996年首次提出,定义为一类由数据仓库(或数据集市)、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。

在Gartner定义前后,不同的企业、专家和行业领袖,都对这一概念进行过自己的解读。但总的来看,关键的要素仍然不变:即通过数据原材料和相关分析技术,产生知识/信息/判断,应用于企业经营管理决策。

可以说,企业需求和数据技术的双重驱动,是BI诞生的根本原因。自从1956年IBM发明硬盘之后,数据存储的研究和应用突飞猛进。在IBM的推动下,关系型数据库、数据仓库(Data Warehouse)技术逐渐成熟,从数据存储自然过渡到数据挖掘。随后,数据抽取转换加载(Extract-Transform-Load,ETL)、数据仓库(Data Warehouse,DW)和联机分析处理(Online Analysis Processing,OLAP)等技术也逐渐成熟。

技术基础有了,再说市场需求。在商业智能发展初期,报表是企业最大的痛点和需求。因为当时只有具备专业技术的IT人才会使用工具,大多数业务人员无法使用数据。特别是财务人员每天将大量的时间花在不同报表的数据导入上,往往需要耗费大量的时间精力。导致数据分析的速度,远远赶不上业务发展的速度,无法对决策提供及时有效的支持。

在全球范围内,第一批BI工具厂商在20世纪80、90年代诞生于欧美市场,并于2000年前后初步在全球形成一定规模,出现了美国的MicroStrategy、Microsoft SQL Server、Hyperio、Salesforce,法国BusinessObjects,加拿大Cognos和Crystal Reports、Siebel Analytic,瑞典Qlikview等行业领军者。

第二阶段,自助式可视化商业智能阶段。进入21世纪,Facebook、YouTube、Twitter和苹果手机、安卓应用的落地,为BI创造了海量数据的温床。

硅谷巨头们开始加入游戏。2007年发生了三起重要的收购:SAP收购了BO(后者还在2003年收购了水晶报表)、IBM收购了Cognos、Oracle收购了Hyperion Solutions(甲骨文此前还收购了Siebel),成为传统BI的三大巨头。此后,BI厂商开始分化为两类。一类是综合性BI服务商,主要是IBM、Oracle 、SAP和Microsoft。另一类是独立的专业厂商,代表是Qlik、MicroStrategy和Tableau。

在这一阶段,可视化是行业发展的共识,即产品从后端IT转向前端数据呈现。将复杂数据表单转化为图形图像,直观高效地呈现分析结果,降低了业务人员使用的门槛。

2010年,美国35%的企业雇员普及BI工具,在那些被成为最佳实践案例的企业中,70%的企业使用了自助式BI工具。2012年,Garter称全球BI市场正在以每年9%的速度增长。但也有机构对商业智能发展前景表示悲观。比如在2013年之前,根据IBM的统计数据,实施传统BI的项目失败率在60%-70%,大量的BI系统并没有得到有效的使用。IBM认为,传统BI产品,通常只能由技术人员在设计好的维度模型上建立数据仓库。这造成了两个问题,技术人员难以完全理解业务人员的需求,数据仓库不能满足不断变化的业务需要。

这些争论之中,Qlikview和Tableau两大自助式BI产品快速崛起,逐渐抢占了传统BI三巨头的市场份额。自助式BI(也被称为敏捷式BI)主要是侧重于业务端,帮助不具备IT背景的业务人员,通过直接拖拽等方便的形式,不用编写代码,可以对接导入多个数据源,一键形成复杂图形和视图,响应业务端的迅速决策需求。

在自助式BI工具的驱动下,商业智能产品开始从IT主导向业务主导转型,,分析结果与业务增长的关系更加精细化,企业内部使用数据的层级更广,范围更广,门槛降低,帮助业务人员进行快速决策。轻量级的自助式+可视化的BI逐渐取代传统的重量级BI,领跑行业。

从2010年开始,全球商业智能领域的年度变化,都可以在Gartner历年发布的《全球商业智能和分析平台魔力象限》中找到。对比2009年和2021年的象限图,从中我们可以看到,除了Tableau、Microsoft、Qlik三大应用,其它企业都没能长久地保持住领导者地位,比如IBM、甲骨文和SAP三大传统巨头,还有短暂冲进领导者的SAS、Information Builders、Tibco software和ThoughtSpot。

当然,巨头也没有放弃进入游戏。比如亚马逊通过Amazon Web Services,谷歌通过收购Looker进入象限。

2000年——2012年

中国本土的商业智能萌芽于世纪之交。代表性的企业包括广州菲奈特、用友华表、北京润乾、南京帆软、珠海奥威、重庆宏信、亿信华辰等。这些品牌初期主要面向政府和大型企业,提供标准化的报表式Report 服务。

在那时国内市场上, SAP BO、Oracle BIEE、IBM Cognos 占据了大部分市场份额,主要面向的主要是金融、保险、银行、电信为主的大客户(一般只有大型企业才有需求和实力采购BI)。

当时,海外巨头在中国本土市场也并非无往不胜。比如在报表领域,中国企业初期的报表格式非常复杂,与西方账务系统完全不同。这也导致了中企应用国外产品需要二次开发,成本和要求都更高。到最后,很多企业的选择标准已经变为“哪家软件对中式报表更友好,就选哪家”的地步。

这也为早期国产BI厂商提供了生存发展的空间。比如早期润乾、帆软都是通过自研报表系统赢得了第一批客户,才得以持续扩大规模。同时,国内早期互联网巨头在布局云计算的基础上,也开始在内部自研BI产品,比如阿里云数智和百度Echarts。

总体而言,在PC互联网时期,商业智能概念还不够普及,只局限于TMT行业和大型企业之中,应用场景主要以报表和OLAP为主,为企业提供定制化项目研发服务。

2012年——2015年

2013年开始,移动互联网应用带来中国C端市场消费大数据爆炸,将B端业务场景和C端用户数据之间连接起来。在日益成熟的数字化营销工具应用中,在流量、资本、市场、人才等多重要素驱动下,国产商业智能赛道迎来了第一轮行业洗牌。

永洪、海致、苏州国云、武汉赛斯、杭州华量等新厂商陆续入场,与传统厂商展开市场争夺。几轮厮杀之后,帆软成为行业老大,永洪领跑头新厂商,并开始整合市场需求,从一线城市向二三线城市拓展业务,从后端研发转向前段可视化呈现,从定制项目转向标准产品,客户范围也从大中型企业扩展到了更多中小企业。

从这一阶段开始中国商业智能的发展逐渐与全球发展趋势一致,都以可视化+自助化BI作为两大方向。同时,因为厂商更广泛的市场营销,中国中小型企业也开始对BI有了更加广泛和深入的认知。

2015,帆软的年度销售额正式突破了1亿。这一数字,向行业和资本释放了一个重要信号:中国BI市场即将爆发。利用移动互联网时代的流量及数据红利,国产BI开始瞄准全球最领先的产品不断缩短差距,开始进入加速增长阶段。

2016年至2020年

2016年,中国BI 发展进入第三阶段——智能化阶段。在这一阶段,中国 ABC(Artificial Intelligence、Big Data、Cloud)技术爆发,对商业智能领域是重大利好。自然语言、机器学习和人工智能技术,进一步提升了BI的算力。因为云计算,企业开始将自身数据资产迁移到云端,大大降低了BI部署的成本。金融、电力、制造、消费、教育、政务等行业的大数据积累到了一定的量级,在质量和时效性(实时性)上进一步提升。

特别是在2020年疫情之后,在国家新型基础设施建设的政策导向下,大数据应用的典型场景——BI商业智能将迎来一个重要的时代机遇。

天时地利人和,推动BI开始真正意义上助力企业智能决策,开始与一线业务场景深度结合,真正体现“数据驱动业务增长和创新”的业务价值。在使用人群上,BI不仅可以辅助管理层做好重大决策,各层级部门的业务人员可以通过移动端实现数据查询和分析功能,可以在任意时间/地点/层级随时赋能更加微观的业务决策,自助式商业智能需求稳步增长。

总体而言,国外BI在各个阶段普遍领先中国10年,但这并不意味着中国BI发展完全没有机会。在未来5年中,中国如果能在5G领域占据全球领先优势,物联网大数据爆炸时代,中国商业智能“弯道超车”将不是一句戏言。

 
全球BI发展史:落后十年中国还能弯道超车吗?

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原文标题: 全球BI发展史:落后十年中国还能弯道超车吗?

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