2020-2025年中国商业智能行业塔基市场战略制定与实施研究报告
一、商业智能未来方向
对业务场景的逐步理解深入将推进技术落地及产业升级
技术发展不断驱动商业智能行业发展转型，但在企业内部实践中， 对具体业务场景的理解、对实际问题的界定与采用何种模型或算法同等重要。对业务场景的深入理解在很大程度上决定了技术是否能够有效降低企业运营成本或帮助相关业务增加收入，这是技术能够落地、产业得以升级的关键。伴随着新型商业智能在多行业领域的实践应用，解决方案提供商逐步积累对细分应用场景的洞察，深入理解业务痛点，选择合理技术组合不断完善行业解决方案。
二、产业互联网的兴起将加速商业智能模式裂变
以信息传递、流量分发和注重用户体验为主的互联网上半场已接近尾声，被称之为“互联网下半场”的产业互联网兴起之势已不可阻挡。在逐步渗透打通各传统产业内外部连接、实现新旧动能有效转化的基础上，产业互联网会重建流量、科技、场景之间的共生关系，创造新型的商业发展生态。围绕数据资产的有效变现，产业互联网产生的丰富价值流量会持续为以“数据-算法-智能”为主线的商业智能应用路径注入海量数据，并凭借对传统产业链改造升级能力催生出商业智能更多应用场景与想象空间，加速商业模式创新与商业逻辑重构。
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三、互联网巨头、科技公司与商业企业合作共建生态
随着人工智能技术的不断纵深发展，与传统商业领域融合程度持续加深，科技公司与互联网技术服务商已从原有的“赋能者”角色逐渐向“合作伙伴”角色转换。未来，商业智能企业所需要建设的能力不再是单点的垂直领域解决方案服务，而是希望基于对本领域赛道充分理解认知的基础上，实现对企业全业务流程服务能力以及跨场景生态拉通格局。为实现此目标，需要互联网巨头发挥流量优势与生态建设力，人工智能技术提供方打通技术开发到场景落地的应用路径，传统商业公司输入行业认知并思考模式创新方向，三方合力共建商业智能稳固生态圈。
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四、个人数据监管不断趋严带来新的发展机遇与挑战
当前，大多商业场景都会产出与个人用户直接相关的核心敏感数据。针对个人数据的收集、存储与分析在为商业智能带来决策价值的同时，也会引发一系列隐私泄露风险与道德危机。为有效保护个人数据信息，全球各国密集出台以GDPR为代表的各类信息保护法规及条例，对技术公司收集使用个人用户信息进行较为严格的限制，一定程度上影响商业智能技术提供方的数据标注与算法模型训练。监管永远是一把双刃剑，在为技术创新带来外部限制的另一面，是激发技术企业形成“带着枷锁跳舞”的能力，通过算法迭代与产品测试流程创新减少对训练数据的依赖程度，通过尽可能小的数据样本完成模型训练与测试验证流程。
第六节 2020-2025年我国商业智能行业发展趋势
越来越多的企业使用数据来驱动他们的决策——这使得前沿分析和商业智能战略成为企业可以拥有的最佳优势之一。
新兴技术正在改变企业从数据收集和提取可用见解的方式。人们应该了解以下六个趋势，这些趋势将在2020年和未来10年中重塑商业智能领域。
一、数据发现的新途径
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像物联网(IoT)设备这样的新数据收集技术正在为企业提供大量的实时数据，这与以前收集的任何数据都不一样。人工智能和数据投资者Matt Turck表示，“一切皆可数据化”，随着越来越多的人员上网，可以将信息进行分析、分类并将其转换为一种格式，而人工智能系统可能会崩溃。
这些新的数据发现途径将为商业智能分析师提供比以往更多的数据来源。与此同时，处理大量数据的公司将需要开始更加认真地对待数据安全性和隐私权，尤其是在处理机密的消费者信息时。正如企业越来越意识到数据的价值一样，黑客也越来越意识到这一点，因此，数据泄露的频率和成本也开始飙升。
依赖这些新数据源的公司也需要保护这些新数据，否则将面临难以承受的后果。
二、人工智能驱动的大数据技术
大数据技术使数据分析人员能够处理大量的数据，这比分析人员在没有先进人工智能技术的帮助下所能处理的数据都要多。
随着新技术收集的数据量的增加，商业智能分析师可能会发现无法筛选他们收集的数据量。相反，他们将采用大数据技术来帮助他们处理和分析这些数据。
三、预测性业务分析
这些新工具中的一些使用人工智能来预测事件，通过使用预测分析来识别即使看起来不相关的变量之间的微妙关系，从而更准确地预测事件。预测分析是使用数据和人工智能算法，帮助分析师预测未来，并更好地预测业务成果。
人工智能驱动的商业智能工具可以使用预测分析和历史商业数据来预测市场需求的变化、紧急风险和企业需要应对的其他变化。
尽管传统的商业智能通常侧重于处理数据以优化当前流程并减少浪费，但通过预测分析，商业智能分析师可以帮助企业应对未来的工作流和业务流程。
四、自然语言处理和报告生成
新的人工智能工具还可以帮助企业更好地收集和分析基于文本的数据，并帮助商业智能分析师创建报告。
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自然语言处理或会话分析应用于商业智能时是一种人工智能技术，可以训练计算机软件以模拟人类阅读方式的方式来处理语言。自然语言处理使人工智能驱动的技术可以更灵活、更智能地响应语言，这过去在基于软件的解决方案中提出了一个重大问题。
一些主要的商业智能平台(例如微软公司的Power BI和Tableau)已经集成了自然语言处理功能，例如语义搜索。
遗留数据系统给人工智能商业智能带来的最重大挑战之一是，需要多久可以隔离关键信息或以抵制机器阅读的格式存储关键信息。
在大多数此类情况下，分析人员将需要执行繁琐的工作，即遍历成百上千个单独的文档来收集他们所需的特定数据点。自然语言处理可以通过智能地从大量文本文档中提取数据来为这一挑战提供答案。
五、商业智能分析师日益短缺
与其他一些技术和STEM领域一样，商业智能和数据分析也面临着越来越缺乏高技能分析师的问题。目前还没有迹象表明这种趋势会逆转——随着基于人工智能的技术越来越广泛地被采用，越来越多的企业转向人工智能驱动的数据收集和商业智能，这种短缺情况甚至可能变得更严重。
很难说更好的教育计划是否可以改善这种情况。许多专家认为，目前的商业智能和数据分析教育项目并没有有效地训练员工使用人工智能程序和其他现代商业智能技术。同时，这些商业智能职位的许多空缺都需要在该领域拥有多年经验和高技能水平的工作人员。通常，初出校门不久的大学毕业生不适合担任这些职位。企业可能需要为缺乏能够使用人工智能和大数据的业务分析师和数据科学家做准备。
六、通用人工智能工具
从好的方面来说，技术行业也可能有提供一个人工智能驱动的解决方案，以解决日益迫在眉睫的商业智能人才短缺问题。
许多商业智能平台和工具都整合了为普通用户设计的人工智能功能——即使是没有人工智能工作经验或数据分析背景的分析师和管理人员也应该能够使用它们。这些更智能的工具可以提高企业智商，可能会导致更高的销售额和更好的现金流。还可以帮助提高数据收集和报告生成的速度，并允许任何有权访问该软件的人发现可以推动业务决策的新见解和数据点。
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