技术探索之智能化：我国商业智能发展概况及趋势

商业智能是指利用数据分析技术，以基础性数据资源到数据拓展应用为产业链，为企业提供全面数据和智能服务的产业。

商业智能行业概况

传统阶段：企业数字化的基础，实现企业内部数据整合，为内部管理使用；

大数据阶段：可实现企业与市场数据整合，应用范围拓展到外部市场；

智能阶段：数据量进一步扩大，拓展到行业及环境数据，并借助人工智能相关技术进行分析应用。

商业智能发展现状

传统BI：针对单一企业内部各流程提供数字化管理服务，是企业数字化的基础；

大数据BI：基于企业和市场数据，利用数据挖掘等方法提供各种解决方案服务，为企业提供决策依据；

智能BI：整合企业、市场、环境数据，利用人工智能技术提供整合式系统服务或提供基于交叉或垂直行业的精细化服务。

传统BI：企业内部的生产、运营、客户管理等； 

大数据BI：服务方式增加，出现行业/企业/用户数据监测、咨询服务及平台式的数据库和应用服务等； 

智能化BI：服务进一步细分和拓展，出现技术平台、并在交叉和垂直化领域提供专项服务，同时出现基于人工智能技术的虚拟服务及智能决策。 

技术创新型：相比传统BI阶段，在数据采集、数据源或者计算/模型、挖掘技术上有创新的企业。 

应用服务创新型：提供创新型的服务形式或产品的企业，中国BI企业集中在大数据BI阶段提供应用创新。 

商业智能第三方服务商典型案例

1、聚合数据

聚合数据成立于2011年，是为用户提供在线数据调用API服务的在线数据交易平台，涵盖汽车、金融等多个领域的数据资源。 

2、小 i 机器人

小 i 机器人主要基于积累的知识库和交互技术拓展虚拟服务、知识管理和智能营销等应用服务；主要应用在通信、金融、电子商务、政府等领域。

3、Palantir（美国）

Palantir成立于2004年，是全球估值最高的企业级数据服务公司之一。其核心业务是提供金融、国防领域的数据整合平台和解决方案。

商业智能发展趋势

从企业和市场的角度考量，传统、大数据、智能三个阶段的数据服务将保持并行发展。 

 根据商业智能三个阶段服务商的发展状况，预计2018年商业智能服务整体规模将达到247亿元。 

第三方服务商将从数据深度和广度上拓展服务。数据广度：企业相互合作，集中数据资源，形成产业联盟，基于此也将出现新的服务形式； 数据深度：从数据类型、数据处理能力和数据挖掘方法三个方面深入拓展，数据服务结果将更全面、准确。 

整合信息：通过拓宽数据广度和挖掘数据深度的延伸服务实现行业内与行业间的数据资源整合； 

推动发展：不存在机构内的利益分配问题，从第三方服务的角度推动其他行业信息化的发展。 

来源：艾瑞咨询