XXXX-2019年中国商业智能(BI)行业市场分析及发展策略咨.docx
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1、2014-2019年中国商业智能(BI)行业市场分析及发展策略咨询报告中国产业研究报告网什么是行业研究报告行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等,为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场,但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代,不但要了解自己现状,还要了解对手动向,更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。行业研究报告的构成一般来说,行业研究报告的核心内容包括以下五方面:行业研究的目的及主要任务行业研究是进行资源整合的前提和基础。对企业而言,发展战略的制
2、定通常由三部分构成:外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。行业与企业之间的关系是面和点的关系,行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间;企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。行业研究的主要任务:解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度预测并引导行业的未来发展趋势判断行业投资价值揭示行业投资风险为投资者提供依据2014-2019年中国商业智能(BI)行业市场分析及发展策略咨询报告【出版日期】2014年【交付方式】Email电子版/特快专递【价格】纸介版:7000元 电子版:7200元 纸介+电子:7500元
3、【订购电话】400-600-8596 010-80993936 传真:010-60343813【报告超链】http:/www.chinairr.org/report/R09/R0904/201403/27-150517.html报告摘要及目录 商业智能的概念于1996年最早由加特纳集团(Gartner Group)提出,加特纳集团将商业智能定义为:商业智能描述了一系列的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。 从全球范围来看,商业智能(BI)已经成为最重
4、要的信息系统。从国内来看,商业智能已经被越来越多的企业管理者所认识,其中包括金融、电信、保险、能源、零售等行业的决策者。商业智能已经成为这些行业信息化建设的重中之重。 2006年中国商业智能软件市场规模为14亿元,比2005年增长37.9%。2008年,中国商业智能(BI)软件市场仍然保持增长态势,市场规模为23.1亿元。2009年我国BI软件市场规模为31.08亿元,比2008年增长15.24%。2010 年我国BI软件市场规模为36.61亿元,比2009年增长17.79%,2011年市场规模为43.34亿元,同比增长18.38%。2012年我国BI软件市场规模约为51亿元。 资料来源:智研
5、数据中心整理 中国产业研究报告发布的2014-2019年中国商业智能(BI)行业市场分析及发展策略咨询报告共十四章。首先介绍了中国商业智能(BI)行业的概念,接着分析了中国商业智能(BI)行业发展环境,然后对中国商业智能(BI)行业市场运行态势进行了重点分析,最后分析了中国商业智能(BI)行业面临的机遇及发展前景。您若想对中国商业智能(BI)行业有个系统的了解或者想投资该行业,本报告将是您不可或缺的重要工具。 本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自
6、于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。 报告目录: 第一章 商业智能(BI)相关概述 1 第一节 商业智能(BI)特点及意义涵盖 1 第二节 数据质量与商业智能 4 一、数据质量在商业智能中扮演的角色 4 二、数据质量水平与商业智能的关系 5 三、数据质量与五种形式的商业智能 6 第三节 商业智能(BI)功能 8 一、读取数据 8 二、分析功能 9 三、丰富画面 10 四、数据输出 10 五、定型处理 11 第四节 商业智能(BI)应用范畴 11 一、销售 11 二、商品 11 三、人员 11 第五节 实施商业智能系统流程 12 第六节 商业智能(B
7、I)应用企业效益分析 12 第二章 商业智能(BI)原理及商业价值创造路径研究 14 第一节 商业智能发展阶段 14 第二节 商业智能应用企业效益分析 15 一、经济效益 15 二、企业效益 15 三、社会效益 15 第三节 商业智能(BI)产业链条解构 16 一、BI产业链解构模型 16 二、BI产业链构成现状及特点 18 三、BI产业链关键环节现状剖析 19 四、BI产业链发展趋势 20 第四节 商业智能(BI)商业价值创造路径 21 第三章 2012-2013年全球商业智能(BI)产业运行动态分析 23 第一节 2012-2013年全球商业智能(BI)产业运行环境浅析 23 1989 年
8、Gartner Group 的分析师Howard Dresner 首次提出了商业智能(BI)的概念,将其定义为一类由数据仓库、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。随着商业智能应用范围的拓展,使用者从不同角度对商业智能提出了各自的理解。下表列举了部分研究机构和企业在BI 方面的理解。 不同学者/组织对商业智能的定义学者/组织BI 定义Gartner Group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IBM通过把企业的相关业务信息整合起来,进行深加工,把原始数
9、据变成指导业务决策的有用信息和宝贵支持。Microsoft商业智能是任何尝试获取、分析企业数据以更清楚地了解市场和客户、改进企业流程、更有效地参与竞争的努力;在正确的时间向正确的决策者提供正确的信息,商业智能使企业用更短的时间做出比以前更优的决策。IDC国际数据公司认为商业智能是下列软件工具的集合:终端用户查询和报告工具、联机分析处理工具、数据挖掘软件、数据集市、数据仓库产品及主管信息系统(Executive Information System, EIS)。SAS关于在组织内部和组织周围正在发生的智能或知识。Business Objects商业智能将在企业发展中扮演战略角色,商业智能技术允许
10、组织跟踪、理解和管理至关重要的企业信息Cognos商业智能是能使终端用户对企业绩效进行监测、分析和形成报表的软件Teradata协助客户制定更明智、更有效的决策,赋予企业不断增长的原动力。因此,现代商业智能系统必须能处理海量的、详细的、各种各样的数据并快速将其转化为有意义的、准确的、决策者可以放心执行的信息。Oracle一种商务战略,即通过持续不断地对企业经营理念、组织机构、业务过程的重组实现以客户为中心的自动化管理。all-BI在公司内部和企业流程过程中进行决策支持所需要的用来将原始数据转化为信息的技术。 资料来源:智研数据中心整理 在商业智能的产生和发展过程中,如下三个因素有着重要作用:第
11、一,企业出现了越来越多的数据孤岛,如何理顺这些数据并使其发挥作用,是企业思考的一个关键问题;第二,随着移动互联网、电子商务等新兴IT技术的产生,企业运行方式正在逐渐改变,新的数据产生方式和表现形式层出不穷,如何有效整合利用这些新数据值得思考;第三,数据资产化的理念正深入人心,如何把数据转化为资产备受瞩目,相关技术和方法必然成为IT投资的热点领域。商业智能的本质正是把数据转化为知识,致力于知识发现和挖掘,减少数据孤岛、适应新兴技术、实现数据的资产化。 资料来源:智研数据中心整理 商业智能的实现过程是通过收集来自企业内部和外部各种数据源的不同数据,提取有用信息,经过数据清洗、转换、重构存入数据仓库
12、或数据集市,然后通过合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、联机分析处理工具对数据进行加工处理,最终转化为知识。从商业智能系统建立的技术角度来看,构建一个完整的商业智能系统涉及到的核心技术主要有数据仓库(DW)技术、联机分析处理(OLAP)技术、前端分析展示技术以及数据挖掘(DM)技术等组成。 商业智能的核心技术体系核心技术主要内容数据仓库用于抽取、整合和存储有用的信息。对于一个企业而言,数据往往分布在不同的部门,管理者要综观全局必须能迅速地获得各方面的相关数据,因此,有必要把不同区域的数据集中起来,进行统一的管理联机分析处理根据用户的要求设计多维模型,生成井存储多维数据结构,以便在响应查询时能尽
13、快找到满足条件的数据;通过OLAP可以全方位、多层次地考察数据前端分析展示提供简单易用的图形化界面给管理人员或一般用户,由他们自有选择要分析的数据、定义分析角度和需要显示的结果。该部分往往与多维分析工具配合,作为多维分析服务器的前台界面数据挖掘技术借助数据库技术,使用统计分析的数学方法以及人工智能的算法,从海量数据中提取隐含的、有用的知识,挖掘数据背后隐藏的规律和模式 资料来源:智研数据中心整理 资料来源:智研数据中心整理 资料来源:智研数据中心整理 从数据的最终利用深度来看,商业智能划分为数据报表、数据分析、数据挖掘三个层次。其中,报表系统只是简单地进行数据管理,描述企业已经发生的事件,比如
14、Excel、水晶报表、Reporting Service和润乾报表等报表系统;数据分析是对数据进行优化分析,解析造成企业目前状况的深层次原因,比如OLAP技术;数据挖掘则是对数据进行分析预测,发现知识、预测未来。商业智能的最终目的,是为了产生更好的商业决策。 资料来源:智研数据中心整理 随着终端用户继续把商务智能和以信息为中心的项目摆在优先地位,并投入更多资金以改善决策与分析,商务智能与分析软件已经成为第四大应用软件市场。越来越多的信息被生产出来,导致了商业模式的变革,对大数据的后期处理分析将成为下一个经济周期的关键推动力。 商务智能是一个成熟的市场,多年来一直是CIO优先关注的技术。然而,商
15、务智能与分析还没有应用到人力资源和营销等项目上,许多公司的财务和销售等传统项目仍在使用描述性分析。许多中型企业还没有开始制定和实施商务智能与分析的计划,所以该市场仍然是增长速度最快的软件市场之一。 越来越多的企业将不再购买传统的软件工具来构建分析应用,而是选择更多地采用订阅具体行业的数据服务,这就是新兴的数据即服务。 数据即服务趋势可能会成为商务智能和分析平台市场蓬勃发展的又一重大推力,商务智能和分析平台提供商将获得巨大的市场机会。 根据Gartner最新研究报告, 2013年全球商务智能软件的销售收入将达138亿美元,较去年同比增长7%。与2011年全球商务智能市场的增长率(16%)相比,2
16、013年和未来几年的增长率有所减缓。Gartner预计,到2016年,该市场的销售收入将达到171亿美元。 第二节 2012-2013年全球商业智能(BI)产业市场透析 28 一、商业智能引领全球企业信息化 28 二、商业智能软件厂商 30 三、制造业是商业智能的重要市场 31 第三节 2012-2013年世界各地区企业对商务智能(BI)应用状况分析 32 一、欧洲 32 二、亚太 33 第四节 2014-2019年全球商业智能的五大预测 33 第四章 2013年中国商业智能(BI)行业市场发展环境解析 36 第一节 国内宏观经济环境分析 36 一、GDP历史变动轨迹分析 36 二、固定资产投
17、资历史变动轨迹分析 43 三、2014年中国宏观经济发展预测分析 46 第二节 2014年中国商业智能市场政策环境分析 53 一、商业智能领域政策法规解析 53 二、相关行业政策 54 第三节 中国商业智能市场社会环境分析 57 第五章 2013年中国商业智能(BI)行业发展背景分析 61 第一节 中国商业智能(BI)行业发展历程 61 第二节 中国商业智能(BI)行业现状特征 63 第三节 中国商业智能(BI)行业发展的全球基调 65 一、信息技术促使商业模式变革 65 二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革 65 三、全球经济一体化促进商务贸易往来 65 四、全球产业分工与各国产业升级
18、 66 第四节 中国商业智能(BI)行业发展分析 71 一、改革30年造就数量庞大的企业群体 71 二、集约化经济转型 74 三、国内IT技术进步与国外技术引进 76 四、IT创造价值观念慢慢渗透各行各业 78 第五节 主要发达国家商业智能(BI)发展现状及价值创造启示 80 一、美国 80 二、日本 81 三、欧洲国家 81 四、印度 82 第六章 2013年中国商业智能(BI)行业市场现状及发展趋势分析 84 第一节 2013年中国商业智能(BI)业运行总况 84 一、商业智能软件进入快速发展期 84 二、商业智能和业务流程管理的集成分析 85 三、中小企业实施商业智能的挑战与收益 88
19、第二节 2013年中国企业对商务智能的应用聚焦 91 一、保险企业中商业智能技术的应用 91 二、大型零售企业如何选型商业智能方案 94 三、应用商业智能可以大幅提升水泥企业的管理效率 97 四、BI在寿险行业的应用 101 第七章 2013年中国商业智能(BI)行业核心产业链环节的发展现状分析 106 第一节 2013年中国商业智能(BI)两个核心产业链环节 106 (一)国内商业智能应用软件的上游企业 主要为硬件平台供应商和商业智能工具平台软件提供商,以国外厂商为主。 硬件平台和工具平台软件是商业智能应用软件实施的基础。一般而言,商业智能应用软件通常借助商业智能工具平台软件和定制化开发相结
20、合的模式进行。目前,上游行业中的软件、硬件设备更新较快,其技术水平的升级直接推动本行业产品的更新换代,上述各细分领域内市场竞争较为充分,行业格局比较稳定。国外硬件平台、工具平台软件供应商的发展时间较长,产品同质化倾向明显,呈现价格稳中趋降、性价比逐年提高的趋势。 商业智能应用软件上游分类主要厂商硬件平台主机平台IBM、HP、SUN 、TeraData网络平台华为,Cisco存储设备EMC、HP、IBM工具平台软件数据库平台软件IBM、Oracle 、Sybase数据集成和管理工具软件IBM,Informatica,TeraData应用中间件IBM、Oracle分析展现工具IBM、Oracle、
21、SAP数据挖掘工具SAS、SPSS 资料来源:产业信息网整理 (二)商业智能行业与下游行业的关系 商业智能行业的下游行业覆盖面较广。目前,国内商业智能行业的下游主要为电信、金融、能源、交通和政府等信息化程度相对较高的领域,本公司最主要的下游为电信行业。近年来,这些领域在IT 系统建设方面的投资保持着较高的增长率,对商业智能行业的发展具有较大的拉动作用。随着国内企业信息化水平的普遍提升,以及企业对商业智能接受程度的提高,商业智能行业的下游覆盖面将日益拓宽,对商业智能产品与服务的刚性需求将保持稳定增长。 商业智能让数据拥有智慧 商业智能是支持企业决策分析的一系列软件、技术、方法的集合。1989年G
22、artner首次提出了商业智能(BI)的概念,将其定义为一类由数据仓库、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。随着商业智能应用范围的拓展,使用者从不同角度对商业智能提出了各自的理解。综合各种理解的核心,商业智能是指从数据中发现有价值的规律、模式,将数据转化为知识,支持企业的决策、营销、服务的一系列软件、技术、方法的集合。简单地说,是指对商业信息的搜集、管理和分析过程,目的是使企业的各级决策者获得知识和洞察力,帮助他们做出对企业更有利的决策。 资料来源:产业信息网整理 数据孤岛/新兴技术/数据资产化凸显商业智能的重要意义。在商业智能的产生和
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