数字决策：中国商业数据智能行业研究©2022.3 iResearch Inc. 数字化转型系列报告2©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。摘要SMS驱动因素：中国商业数据智能市场具备良好的发展前景，其驱动因素主要包括以下方面：①行业政策支持以信息科技赋能企业经营发展；②数字经济及人工智能等信息科技产业规模高速增长；③ “云大物智”等前沿科技成熟度不断提升；④疫情带来的数字化需求激增、企业员工数字化能力提升等市场环境的驱动。SMS商业数据智能与企业数字化转型：商业数据智能与企业数字化转型有着密不可分的关系，这一方面表现为商业数据智能应用过程中的数字化工具与企业数字化转型工具高度重合，另一方面表现为二者的规划模式、应用价值的协同。以商业数据智能为代表的企业数字化转型能够为企业业务流程以及企业生命周期中的各阶段提供丰富的赋能价值，企业进行相应的落地部署也应遵循系统性的整体规划。市场洞察：估算2021年中国商业数据智能市场规模为1182亿元，同比增长28.4%，到2025年该市场规模将增至3460亿元，2020至2025年间复合增速约为30.3%，呈高速增长态势。按应用大类划分，行业垂直应用的市场份额最重且将持续提升，到2025年约占整个商业数据智能市场2/3的比例，其中，金融、零售电商、制造业垂直应用的份额靠前，我们看好制造业商业数据智能应用的发展前景。产业趋势：目前中国商业数据智能发展表现出由IT侧向业务侧倾斜、服务平台化、事务&分析一体化等特点，在甲方企业数字化需求不断提升、乙方厂商技术创新能力持续增强的市场环境下，中国商业数据智能产业将在产品设计、交付等方面继续得到发展，并将对高性能计算硬件以及企业数字化人才培训等协同行业产生带动作用。行业界定：商业数据智能是基于数据科学、服务于企业决策的一系列数字化工具、服务和解决方案，此处的“企业决策”是涵盖基层员工的业务决策、中层管理者管理决策和企业高管战略决策的广义概念，而上述的数字化工具整体来看包括局部数字化、全局可视化以及分析智能化应用三大类，这三类应用依次也代表着企业进行商业数据智能实践的三个主要成熟度阶段。3商业数据智能的概念与应用1商业数据智能与企业数字化转型23中国商业数据智能典型企业案例5中国商业数据智能市场透视与行业实践4中国商业数据智能应用发展展望6中国商业数据智能发展驱动因素41.1 商业数据智能工具的层次结构Ø商业数据智能是基于数据科学、服务于企业决策的一系列数字化工具、服务和解决方案。我们将商业数据智能工具分为局部数字化、全局可视化以及分析智能化三个层次：局部数字化是将企业经营数据通过数据库等工具进行电子化的过程，是商业数据智能应用的基础；全局可视化是基于企业经营数据生产静态报表和动态仪表盘的过程，是现阶段商业数据智能应用的主体；分析智能化是结合大数据与人工智能等技术对数据信息进行进一步挖掘和利用的过程，是企业实现商业数据智能的关键。5©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业数据智能范围界定基于数据分析和AI技术，辅助企业员工进行商业决策我们将商业数据智能定义为基于数据科学，并服务于企业决策的一系列数字化工具、服务和解决方案。从技术范畴上看，商业数据智能一定是基于数据分析和AI技术的，其中数据分析技术包括数据库、大数据分析框架、数据可视化等，AI技术包括机器学习、知识图谱等。上述技术应用于企业经营的多个领域，基于“辅助决策”这一目的，直接产品化或是用于替代重复人工的数据分析和AI应用不属于本报告所指的商业数据智能范畴，但值得注意的是，这些应用仍然是企业数字化转型中重要的环节，并与商业数据智能应用有着密切的协同关系。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。从技术和应用角度理解本报告所指“商业数据智能”概念的范围界定“商业”前瞻性预测经营&管理产品化集成仅替代人工例：销量预测，市场空间预测例：项目进度管理，财务报表展示例：自动驾驶，AR/VR“智能”数据分析人工智能例：智能客服对话模块，智能安防摄像头图像识别模块（数据科学的主要商业化应用）本报告所指的“商业数据智能”范畴“决策”6©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业数据智能工具层次1：局部数字化搭建基础数据结构和软件体系，商业数据智能应用的基础商业数据智能应用是建立在统一格式和一定规模的企业数据基础之上的数据分析应用。因此，对于尚未进行数字化转型的企业而言，构建商业数据智能体系的第一步是对企业数据进行“电子化”处理。此处的数据包括企业经营、决策和管理的方方面面，如财务数据、员工信息、客户信息、市场数据等，经由一系列数据库架构工具的整理，最终展现为各类通用或行业垂直的企业级基础软件及其他符合企业需求的数据集。从市场的一般观点来看，上述基础软件一般不被视为商业数据智能工具，然而它们本身包含了基础的数据整理、查询以及报表生成功能，已经能够为企业经营管理提供一定的赋能功效。来源：中国信通院（2021），艾瑞咨询研究院根据公开资料研究及绘制。企业实现局部数字化的一般架构流程及中国行业机构数据产量1.7 2.3 3.0 73.9%74.5%76.9%201720182019行业机构数据产量（ZB）行业机构数据产量占比（%）2017-2019年中国行业机构数据产量企业级IT基础软件数据库架构&功能企业活动财务报表员工信息市场数据项目进度业务信息采购数据客户资料内控数据OLTPOLTPHTAPETL数据集成日志&搜索数据归约从企业活动中提取、整理数据基于数据库功能形成企业基础软件CRMERPHRMOA企业通用软件电子病历银行核心系统MES/APS供应链管理行业垂直软件企业自主数据集7©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业数据智能工具层次2：全局可视化提高数据可读性、效率产出报表，当前国内市场商业数据智能应用的主体全局可视化工具以企业级数据库或本地数据文件为基础，经过数据接入、清理、建模、图形构建等一系列流程，将企业数据进行整理和提炼，最终呈现为静态的数据报表或动态的数据仪表盘。可视化工具帮助企业提高数据分析和报表产出的效率，并提升数据的可读性以及可理解性，帮助企业更深度地开发数据价值。除常规理解的报表生成之外，全局可视化工具和厂商的另一重要能力是打通企业数据库和基础软件中的数据流，解决数据孤岛问题，对于一些底层商务数据逻辑相对简单的企业和行业，全局可视化的部分底层工具甚至本身就能充当基础软件帮助企业实现一定程度的信息电子化和分发协作。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。商业数据智能全局可视化工具工作的一般流程及产品架构清理关系建模可视化报表构建打通/接入动态仪表盘静态报表数据仓库企业软件本地文件商业数据智能全局可视化工作平台面向业务的界面/敏捷操作模式面向IT的代码/编辑的操作模式系统本地部署系统云端部署桌面客户端服务器客户端移动客户端图表类别形状VI调色排列展示动态交互客户端位置系统部署位置8©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业数据智能工具层次3：分析智能化高效、深入地发掘数据价值，商业数据智能应用的关键分析智能化应用是利用大数据、人工智能等技术进行数据挖掘的过程，能够帮助企业提升业务推进效率、设置和优化核心KPI、预测未来经营成果等，进而指导企业制定市场营销、人力招聘等关键政策，提升企业决策的效率和水平。从数据本身出发，企业既可以通过成熟的分析框架和工具进行历史数据分析，也可以将数据作为“原材料”，通过大数据和AI开发框架进行模型训练。无论以何种方式进行数据挖掘，都需要企业构建以数据为核心的经营和管理理念，培养相应的数据文化氛围，并配置数据分析以及IT开发相关的内外部团队。可以认为，实现分析智能化也意味着企业进入了数字化转型的成熟阶段。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。流程数据整理和基础分析数据挖掘流程数据智能产出核心技术&能力数据库，数据清洗，数据归约，湖仓一体等大数据分析框架，分布式计算，人工智能框架等实时计算，AI工程，边缘计算等企业应用关键•增加数据维度，保证数据实时性•保证数据来源准确可靠，防止“garbage in”•选择适合的数据库架构•促进企业的IT部门与业务部门通力合作•选择合适的数据分析与AI服务供应商•招募数据科学与IT技术复合背景的人才•提升弹性计算和实时计算能力，为大规模和低时延的数据分析提供资源•建立以数据为核心的经营流程和管理模式•组织专业的数据运营团队进行数据的更新以及软件运维内部数据第三方数据企业数据库可视化通用数据智能行业数据智能数据挖掘AI训练商业数据智能分析智能化工具工作的一般流程及产品架构91.2 商业数据智能赋能决策的层次结构Ø企业内部不同层级的员工面临不同性质和特点的决策，包括基层员工的日常业务决策、中层管理人员的管理决策以及企业高管的战略决策，不同的决策类型和不同的员工层级对各层次商业数据智能产品的要求也不尽相同。本节内容我们就上述三类企业常规的决策流程和层级，对商业数据智能赋能企业决策的形态和特点进行阐释。10©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业数据智能决策层次1：基层业务辅助员工执行高频决策，帮助企业构建标准化工作流程对于一般企业和机构而言，基层业务在企业全部经营活动中总是占据最大的比例，也涉及最多的企业员工。尽管基层业务的单次决策对企业整体的重要性比较小，但如何做此类决策却体现并影响着企业的文化氛围、管理水平和执行能力。对于基层业务员工而言，此类决策数量大、频率高、窗口期短，而个人的精力和经验有限，由商业数据智能工具进行决策辅助能够帮助员工提升效率和决策的正确率。同时，考虑到商业数据智能工具提供的可视化面板、标准化流程，其应用也能够帮助企业减少团队和部门间的合作摩擦、增加协作的流畅度，从而优化企业整体的经营效率。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。基层业务员工使用商业数据智能工具的特点、选择、价值与考量决策特点&难点•次数多、反复进行、频率高•决策的正&误结论明确，反馈窗口期短•与个人绩效挂钩核心商业数据智能产品•除IT岗位员工之外，基本不参与底层软件和数据集建设；部分岗位如医疗诊断、工业控制管理会以数据智能为核心工具，其他则以报表和可视化工具为主主要价值与优势•缩短决策时间，提高工作效率•构建标准化工作流程，降低内部协作和管理难度•辅助提高决策正确率关键的应用考量•软件足够简便、易操作•部门、员工间打通，减少重复操作，防止内部信息不对称•与业务契合，不给业务人员增加负担关注点：•本岗位的工作指标、负责的项目进度与绩效指标典型代表：•金融行业 – 风控&量化投资•医疗行业 – 医疗检验&诊断•文娱行业 – 内容制作&审核11©2022.3 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn商业数据智能决策层次2：中层管理提供多维度分析视角，纵向沟通战略决策与基层业务我们认为企业的“中层管理”是对基层业务工作进行统筹规划，但尚未上升到企业的整体战略部署的决策层级，包括对部门业务和业绩的管理，以及对企业整体的人力、成本或财务等单一维度的透视和分析，其执行者可能为部门领导、BU领导乃至企业高管。相较于基层业务，中层管理决策频率较低，但需要决策者考虑更多维度的信息，决策难度和影响面都更广。在这一环节中，查询搜索以及可视化工具为决策者主要使用的商业数据智能工具，以直观的形式向决策者提供所需的数据信息，并生成美观的图表供企业内外部交流沟通，提升信息传递的流畅程度。来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。决策特点&难点•频率较低，但决策内容更复杂•左右基层员工的执行，影响上级领导决策•与团队绩效挂钩核心商业数据智能产品•综合使用底层搜索查询功能、可视化功能与数据智能功能，并会与IT部门沟通协作进行数据库及商业数据智...
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