商业智能是一个怎样的市场？如何把握商业智能的技术方向，以帮助企业更好地进行数字化转型？
所谓商业智能（Business Intelligence），就是通过计算机技术，实现从数据到信息、从信息到知识、从知识到决策、由决策到财富的精细化运营过程。根据Gartner预测，随着需求的增长，今年全球商业智能(BI)和分析软件解决方案市场将达到183亿美元，比2016年增长7.3%，而在2020年，这一市场规模将突破228亿美元。
“中国企业基本都在使用BI相关的商业智能，但大多数仍停留在最初的阶段。”近日，在围绕BI相关问题接受21世纪经济报道记者采访时，Gartner研究总监简儁芬指出，“最新的商业智能的技术在国内是有的，我们不缺技术，我们缺的是如何真正将技术运用到企业内部，带来实际价值。”
过半企业仍在初级阶段
从发展历史来看，BI的发展可以追溯到上世纪90年代。从会计在印好的横条报表上填写表单，到PC中excel等工具的普及，人工开始向电脑转移，带来准确率的提升。
到21世纪初，诸如Tableau、Qlik等现代化商业智能（modern BI）工具开始出现，帮助企业制作固定格式的报表并进行简单的数据分析，演变至近年来，可视化展示、可视化分析工具相继出现，帮助企业制作不同类型的图表。
“商业智能演变至今，大约经历了三个时代，三个波的驱动。”简儁芬向记者指出，“发展早期是语义层面的平台，帮企业和IT的人做一些非常简单的数据模型。第二波是以可视化为基础的数据分析平台，能够提供解说式或可视化的方式来分析数据，但一定程度上仍需要人工。”
第三波则是更智能化的数据挖掘平台，以Salesforce（BeyondCore）、ClearStor、SparkBeyond等软件为代表。“目前的第三波是在BI的领域利用AI的技术，”简儁芬表示，“Gartner估计在3-5年时间里，第三波的工具会越来越成熟，越来越变成市场的主流，成为基本配备。另外，Gartner预估，在2020年之前，自然语言的生成或者AI的技术会成为90%的现代BI平台的基本趋势。”
不同时代的BI涵盖了不同的数据分析模式：第一层为描述型分析，分析既有的事实；第二层为诊断型分析，试图揭露事实背后的原因；第三层为预测型分析，根据历史数据分析变化可能导致的结果；第四层为规范型分析，不仅能够预测还能够告知企业应对决策。
“目前大约三分之二的企业仍停留在第一波商业智能中，大约三分之一在第二波，仅有极少数企业发展到了第三波。”简儁芬告诉21世纪经济报道记者，“这也就意味着，许多企业最多只做到描述型分析和诊断型分析，预测型与规范型都没有做到。”
仍需内部驱动
其实，在不同行业中，BI的发展程度也不同。目前在国内，包括金融、通信等行业的数据使用基本达到第三阶段，但诸如制造业更多停留在第一或第二阶段。那么，阻力是什么？
“技术本身并不是问题，最大的问题还在于企业内部，比如企业文化等。”简儁芬坦言道，“部分企业的首席信息官或许很愿意做这些事情，但他们对于数据分析的重视程度，可能觉得每天拥有该有的报表就好。也就是说，他们的思考层面还没有深入到企业内部各个领域、各个层面，没有去思考怎样在运维里利用数据分析来做更有效的企业的运营。”
反观通信、金融等行业，数据量异常丰富的同时，本身也拥有极为刚性的需求。由于拥有大量终端用户，这些行业的企业需要思考如何用数据赋能客户。“他们要拿数据去惠及客户、供应商甚至合作伙伴，”简儁芬表示，“这就间接导致他们需要用各种不同技术和更开阔的胸怀，将数据共享的概念发挥出来。”
因此，简儁芬强调，企业需要从内部驱动向更高级商业智能转变，而这个过程就需要将商业智能与业务价值挂钩。“对数据分析的意识，最终还是要回归到业务层面。假如一个数据分析项目可以直接提高市场份额或增加物流速度、减少运营成本，企业才会趋之若鹜。”
（编辑：袁一泓）
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