商业智能的概念在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。
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”
在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能帮助企业的管理层进行快速，准确的决策，迅速的发现企业中的问题，提示管理人员加以解决. 但商业智能软件系统不能代替管理人员进行决策，不能自动处理企业运行过程中遇到的问题.因此商业智能系统并不能为企业带来直接的经济效益，但必须看到，商业智能为企业带来的是一种经过科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性，发现问题的及时性，以及发现那些对手未发现的潜在的知识和规律，而这些信息是企业产生经济效益的基础，不能快速，准确地指定决策方针等于将市场送给对手，不能及时发现业务中的潜在信息等于浪费自己的资源.比如：通过对销售数据的分析可发现各类客户的特征和喜欢购买商品之间的联系，这样就可进行更有针对性的精确的促销活动或向客户提供更具有个性的服务等，这都会为企业带来直接的经济效益。
从行业发展来看，商业智能作为业务驱动的决策支持系统，其发展是以较为完善企业的信息系统和稳定的业务系统为基础的。商业智能未来的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，以制造型企业为主，其次是流通企业，这两个领域将是商业智能不可忽视的新市场。企业随着信息化水平的提高，商业智能产品将会与ERP和CRM等管理软件进一步融合，很多ERP厂商都把商业智能嵌入到相应的ERP系统内，比如SAP的ERP就嵌套了BO公司的商业智能产品，AD 也与和勤软件进行了类似的合作。
当然，商业智能如ERP一样，实施中存在着一定的风险，企业首先要认清自身的需求情况，在选择合作伙伴的同时也要进行充分的了解。各主流厂商都有各自的优势，比如SAS的数据挖掘、Hyperion的预算与报表合并、BO的数据分析与报告等。而商业智能产品的发展趋势必将是整合平台基础上的集成化应用。如何切实了解自身需求、选择具有优势的厂商产品，将是企业实施商业智能成功的关键。
与DSS、EIS系统相比，商业智能具有更美好的发展前景。近些年来，商业智能市场持续增长。IDC预测，到2005年，BI市场将达到118亿$，平均年增长率为27%（Information Access Tools Market Forecast and Analysis: 2001-2005,IDC#24779,June 2001）。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。
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 15
第一节 商业智能（bi）特点及意义涵盖 15
第二节 数据质量与商业智能 18
一、数据质量在商业智能中扮演的角色 18
二、数据质量水平与商业智能的关系 19
三、数据质量与五种形式的商业智能 20
第三节 商业智能（bi）功能 23
一、读取数据 23
二、分析功能 24
三、丰富画面 25
四、数据输出 26
五、定型处理 26
第四节 商业智能（bi）应用范畴 26
一、销售 26
二、商品 26
三、人员 27
第五节 实施商业智能系统流程 27
第六节 商业智能（bi）应用企业效益分析 28
第二章商业智能（bi）原理及商业价值创造路径研究 29
第一节 商业智能发展阶段 29
第二节 商业智能应用企业效益分析 30
一、经济效益 30
二、企业效益 30
三、社会效益 31
第三节 商业智能（bi）产业链条解构 31
一、bi产业链解构模型 31
二、bi产业链构成现状及特点 34
三、bi产业链关键环节现状剖析 35
四、bi产业链发展趋势 36
第四节 商业智能（bi）商业价值创造路径 37
第三章2012-2016年全球商业智能(bi)产业运行动态分析 39
第一节 2012-2016年全球商业智能(bi)产业运行环境浅析 39
第二节 2012-2016年全球商业智能(bi)产业市场透析 39
一、商业智能引领全球企业信息化 39
二、商业智能软件厂商 42
三、制造业是商业智能的重要市场 42
第三节 2012-2016年世界各地区企业对商务智能（bi）应用状况分析 43
一、欧洲 43
二、亚太 45
第四节 2016-2021年全球商业智能的五大预测 47
第四章2012-2016年中国商业智能（bi）行业市场发展环境解析 51
第一节 2012-2016年中国经济环境分析 51
一、国民经济运行情况gdp 51
二、消费价格指数cpi、ppi 53
三、全国居民收入情况 60
四、恩格尔系数 61
五、工业发展形势 63
六、固定资产投资情况 70
七、财政收支状况 80
八、社会消费品零售总额 83
十二、对外贸易&进出口 85
第二节2012-2016年中国商业智能市场政策环境分析 86
一、商业智能领域政策法规解析 86
二、相关行业政策 86
第三节2012-2016年中国商业智能市场技术环境分析 86
第四节2012-2016年中国商业智能市场社会环境分析 88
一、人口环境分析 88
二、教育环境分析 88
三、文化环境分析 90
四、生态环境分析 91
第五章2012-2016年中国商业智能（bi）行业发展背景分析 92
第一节 中国商业智能（bi）行业发展历程 92
第二节 中国商业智能（bi）行业现状特征 92
第三节 中国商业智能（bi）行业发展的全球基调 94
一、信息技术促使商业模式变革 94
二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革 99
三、全球经济一体化促进商务贸易往来 99
四、全球产业分工与各国产业升级 100
第四节 中国商业智能（bi）行业发展pest分析 101
一、改革30年造就数量庞大的企业群体 101
二、集约化经济转型 101
三、国内it技术进步与国外技术引进 101
四、it创造价值观念慢慢渗透各行各业 103
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 103
一、美国 103
二、日本 103
三、欧洲国家 104
四、印度 105
第六章2012-2016年中国商业智能（bi）行业市场现状及发展趋势分析 107
第一节 2012-2016年中国商业智能（bi）业运行总况 107
一、商业智能软件进入快速发展期 107
二、商业智能和业务流程管理的集成分析 108
三、中小企业实施商业智能的挑战与收益 111
第二节2012-2016年中国企业对商务智能的应用聚焦 114
一、保险企业中商业智能技术的应用 114
二、大型零售企业如何选型商业智能方案 117
三、应用商业智能可以大幅提升水泥企业的管理效率 121
四、bi在寿险行业的应用 125
第七章2012-2016年中国商业智能（bi）行业核心产业链环节的发展现状及趋势 129
第一节 2012-2016年中国商业智能（bi）两个核心产业链环节 129
第二节 2012-2016年中国商业智能（bi）软件研发制造环节子行业 130
一、商业智能（bi）软件研发制造演变历程 130
二、商业智能（bi）软件类型结构现状 130
三、中国商业智能（bi）软件研发制造现状及特征 135
四、中国商业智能（bi）软件研发制造竞争格局分析 136
五、2010-2016年中国商业智能（bi）软件经营规模统计分析 136
六、中国商业智能（bi）软件需求规模预测 136
七、中国商业智能（bi）软件研发制造发展趋势 137
第三节 2012-2016年中国商业智能（bi）应用服务环节子行业 138
第八章2012-2016年中国商业智能（bi）的重要市场——制造业 139
第一节 中国制造业发展重要性分析 139
一、中国制造业在国民经济中的地位分析 139
二、先进制造业是带动经济转型的关键 139
第二节 2012-2016年中国制造业发展态势分析 140
一、中国制造业的工业化进程 140
二、制造业增长趋稳 141
三、大项目加速高技术制造业聚集 143
四、全国制造业质量竞争力进一步提升 145
五、大批国外制造商在华建立了生产基地 145
六、高端装备制造业“十三五”期间发展目标 145
第三节 未来制造业发展对商业智能（bi）需求及推动作用分析 182
第九章2012-2016年中国商业智能（bi）主要应用行业需求形势调研 184
第一节 2012-2016年中国商业职能（bi）需求现状分析 184
一、中国商业智能（bi）需求特征分析 184
二、中国商业智能（bi）主要需求主体分析 184
第二节 电子政务商业智能（bi） 185
第三节 零售业商业智能（bi） 186
一、零售业数据处理需求特征 186
二、零售业信息化管理发展演变 187
三、零售业商业智能（bi）发展动因 190
四、零售业商业智能（bi）发展现状 192
五、零售业商业智能（bi）应用实施过程分析 194
六、零售业商业智能（bi）发展趋势 195
七、零售业商业智能（bi）案例研究 196
第四节 保险业商业智能（bi） 198
第五节 银行业商业智能（bi） 200
第六节 大中型制作业商业智能（bi） 203
第十章2012-2016年中国商业智能（bi）投融资与并购趋势研究 205
第一节 中国商业智能（bi）投融资与并购特征分析 205
一、投资规模分析 205
二、投资主体分析 205
三、投资特点分析 206
四、投资方式及回报分析 207
第二节 中国商业智能（bi）行业投融资与并购趋势分析 209
第三节 商业智能（bi）投融资与并购案例分析 209
一、ibm收购商务智能软件公司cognos 209
二、ibm收购aptsoft公司 210
三、sap并购business objects 210
第十一章2012-2016年中国商业智能（bi）行业国外主体综合竞争力分析 212
第一节 ibm 212
第二节 sap 217
第三节 bo 221
第四节 甲骨文 222
第五节 sybase 223
第十二章2012-2016年中国商业智能（bi）行业国内主体综合竞争力分析 231
第一节 金蝶 231
一、企业发展概况 231
二、企业运营动态分析 231
三、企业竞争力分析 237
四、企业发展战略研究 238
第二节 用友 238
一、企业发展概况 238
二、企业运营动态分析 239
三、企业竞争力分析 245
四、企业发展战略研究 245
第三节 创智 246
一、企业发展概况 246
二、企业运营动态分析 246
三、企业竞争力分析 253
四、企业发展战略研究 254
第四节 博科 254
一、企业发展概况 254
二、企业运营动态分析 254
三、企业竞争力分析 261
四、企业发展战略研究 261
第十三章2016-2021年中国企业引进商业智能（bi）及投资前景预测 262
第一节 2016-2021年中国商业智能（bi）发展趋势 262
一、应用领域的探索和扩张 262
二、应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点 263
三、与领域、行业知识的结合 263
四、实时商务智能系统的研究和应用 263
五、不同领域的理论、技术的融合 264
六、商务智能系统可视化、交互性 265
第二节 2016-2021年中国商业智能系统发展趋势 266
一、功能上具有可配置性、灵活性、可变化性 266
二、解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面 266
三、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展 266
四、从传统功能向增强型功能转变 267
第三节 2016-2021年中国商业智能产业新趋势探析 267
一、传感技术无处不在 267
二、普及化的bi 267
三、数据集市到集成数据仓库 268
四、关注非结构化数据 269
第十四章2016-2021年中国企业引进商业智能（bi）及投资前景预测 271
第一节 2016-2021年中国企业引进商业智能（bi）模式swot分析 271
第二节 2016-2021年中国商业智能（bi）投资前景预测 271
一、中国商业智能（bi）投资价值研究 271
二、中国商业智能区域投资潜力分析 274
第三节2016-2021年中国商业智能（bi）行业投资机会与风险分析 274
一、资金风险 274
二、技术风险 275
三、市场风险 275
四、整合风险 275
第四节 研究中心建议 275
图表目录
图表 1 产业链形成模式示意图 33
图表 2 bi产业链模型示意图 34
图表 3 商务智能的理想和现实之间的差距 44
图表 4 美国和欧洲的商务智能的渗透率 45
图表 5 欧美企业商务智能的部署重点的不同 45
图表 6 2015年gdp初步核算数据 51
图表 7 2011-2015年gdp环比增长速度 51
图表 8 2016年gdp初步核算数据 52
图表 9 2016年gdp环比和同比增长速度 53
图表 10 2013-2016年全国居民消费价格涨跌幅 54
图表 11 2013-2016年猪肉、牛肉、羊肉价格变动情况 55
图表 12 2013-2016年鲜菜、鲜果价格变动情况 56
图表 13 2013-2016年居民消费价格分类别同比涨跌幅 57
图表 14 2013-2016年居民消费价格分类别环比涨跌幅 58
图表 15 2016年5月居民消费价格主要数据 58
图表 16 1978-2015中国城乡居民恩格尔系数对比表 61
图表 17 2013-2016年规模以上工业增加值同比增长速度 63
图表 18 2016年5月份规模以上工业生产主要数据 64
图表 19 2013-2016年钢材日均产量及同比增速 66
图表 20 2013-2016年水泥日均产量及同比增速 67
研究方法
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预判，助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合，本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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