2019年商业智能概述及发展趋势展望分析报告
商业智能技术的发展现状与未来趋势
商业智能技术的发展现状与未来趋势近年来，随着信息技术的飞速发展和商业环境的变化，商业智能技术逐渐成为众多企业关注的焦点。
商业智能技术，指的是通过数据分析、数据挖掘、数据可视化以及智能算法等手段，帮助企业在决策过程中更加科学、高效，提升企业竞争力和业务增长。
本文将探讨商业智能技术的发展现状与未来趋势。
一、商业智能技术的发展现状1. 数据分析与挖掘技术的成熟随着大数据的出现，数据分析与挖掘技术变得更加重要。
商业智能技术通过对大数据进行分析和挖掘，可以发现潜在的市场趋势、消费者需求以及产品问题。
这项技术的成熟为企业提供了更准确的决策依据，使企业更加具有洞察力和预见性。
2. 可视化技术的应用和创新商业智能技术在数据可视化方面有了长足的发展。
通过将数据以图表、地图等形式进行展示，企业可以更直观地了解业务状况和数据关系。
此外，虚拟现实和增强现实等技术的发展，使得商业智能技术在可视化方面有了更多的可能性和创新。
3. 智能算法的提升和普及商业智能技术的发展还得益于智能算法的提升和普及。
机器学习、深度学习等算法的应用，可以使商业智能系统更准确地预测销售趋势、分析竞争对手、进行精准推荐等。
智能算法的提升将进一步增强商业智能技术的效能和竞争力。
二、商业智能技术的未来趋势1. 个性化定制和智能化服务商业智能技术的未来趋势之一是个性化定制和智能化服务。
传统的一刀切的标准化服务方式正在逐渐被个性化定制取代。
商业智能技术可以帮助企业了解消费者需求的细微差异，并根据个体差异提供定制化的服务。
智能化服务则是基于数据和算法为客户提供智能购物、智能推荐以及个性化营销等服务，以提高用户体验和满意度。
2. 多模态数据处理和融合未来商业智能技术的另一大趋势是多模态数据处理和融合。
随着物联网、无人机、云计算等技术的快速发展，企业面临的数据形式将变得更加多样化。
商业智能技术需要能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频等，同时能够将它们进行融合，提供更全面和综合的信息支持。
商业智能行业发展趋势及未来展望分析
商业智能行业发展趋势及未来展望分析商业智能（Business Intelligence，BI）是指通过对企业数据进行集成、分析和挖掘，帮助企业决策者快速、准确地发现业务运营中的问题和机会，从而优化业务决策和绩效管理的一种技术和方法。
随着互联网、大数据、智能化技术的不断发展，商业智能行业也在快速增长并不断引领数字化转型的潮流。
一、发展趋势1.云计算随着云计算技术的普及和数据中心的建设，很多企业开始采用云计算将数据存储在云端，进一步降低了采购和维护成本。
同时，云计算将商业智能与其他企业信息系统实现有机融合，可以为企业提供更加灵活、可扩展的分析模型。
2.人工智能人工智能技术的快速发展推动了商业智能领域的变革，通过人工智能技术的支持，商业智能可以快速分析、识别和处理大量数据，从而帮助企业发现新商机、降低成本、提高效率。
如基于自然语言处理技术的智能查询，自动化报告、数据说明和解释等，都是人工智能技术在商业智能领域的应用。
3.数据可视化数据可视化可以帮助企业对大量的数据进行快速理解和决策。
通过可视化技术，企业角色可以清晰地了解业务趋势以及其他商务相关信息，从而为决策提供辅助。
如数据图表、报表和仪表盘等，都是常见的数据可视化工具。
4. 自助式BI自助式BI可以让非技术业务用户通过简单的拖放操作、数据查询和可视化数据分析等方式，为企业提供决策建议和创新。
自助式BI在数据可视化方面的作用尤为突出，有助于帮助非技术背景的业务人员处理大量的信息，从而更好地理解业务趋势并做出合理的商业决策。
二、未来展望未来，商业智能行业将继续保持快速增长的趋势。
随着数字技术、人工智能、云计算等技术的迅猛发展，商业智能技术将会更加普及和成熟。
以下是未来商业智能技术的发展趋势：1. 大数据智能随着企业数据的不断增长，如何有效挖掘这些数据，成为商业智能技术亟待解决的问题。
大数据技术可以轻松存储、处理和分析这些海量数据，大数据技术将不仅仅是简单的数据应用，而是带领商业智能技术向着智能分析和预测的方向发展。
2019年商业智能行业分析报告
2019年商业智能行业分析报告2019年7月目录一、商业智能概述 (5)1、商业智能概念界定 (5)2、商业智能发展阶段 (6)3、全球视角下的商业智能政策环境 (7)4、商业智能与大数据 (8)5、商业智能与人工智能技术 (9)6、商业智能与机器人流程自动化（RPA） (10)7、商业智能与运筹学 (11)8、商业智能产业链 (12)9、商业智能行业投融资情况 (13)（1）近年来投资节奏明显加快，以早期融资为主 (13)（2）客户服务最受追捧，诊疗、零售与交通等领域齐头并进 (14)10、商业智能价值体现与效果提升 (14)11、商业智能未来方向 (15)二、商业智能典型应用场景 (16)1、金融风控 (16)2、物流管理 (17)3、广告营销 (18)4、零售电商 (19)5、交通出行 (20)6、辅助诊疗 (21)7、客户服务 (22)8、在线教育 (23)三、商业智能典型公司案例 (24)1、微软Microsoft：人工智能技术及产品完善，助力诸多商业领域智能化转型 (24)2、百度Baidu：以百度大脑为核心构建AI全栈技术布局，推动产业智能化升级 (27)3、平安科技：对内为平安集团提供技术支撑，对外为行业转型升级赋能 .. 294、云从科技：人工智能国家队，利用计算机视觉技术提升商业效能 (31)5、第四范式 (33)（1）挖掘海量数据中井喷科学规律，助力商业进入智能决策时代 (33)（2）“1+N”推动企业智能化转型，实现极致效果及规模化落地 (33)6、云知声：专注物联网AI能力，构建全栈式技术链条 (34)7、杉数科技：结合数据科学与运筹学核心优势为企业提供决策性分析 (35)8、追一科技：运用人工智能技术为企业提供智能服务解决方案 (36)9、推想科技：借助深度学习技术助力医疗影像诊断实现效能提升 (37)四、商业智能趋势展望 (38)1、产业互联网的兴起将加速商业智能模式裂变 (38)2、互联网巨头、科技公司与商业企业合作共建生态 (39)3、个人数据监管不断趋严带来新的发展机遇与挑战 (40)行业概述。
智能商业总结
智能商业总结引言随着人工智能技术的快速发展，智能商业已经成为当今商业领域的热门话题。
智能商业的概念是指借助人工智能技术和大数据分析来改进商业运营和决策制定的过程。
本文将对智能商业进行总结，并探讨其在商业领域的应用和未来发展趋势。
智能商业的定义和特点智能商业是指将人工智能技术应用于商业运作中的各个环节，从数据收集和分析到销售和客户服务，以提高商业决策的准确性和效率。
智能商业的特点可以总结为以下几点：1.自动化和智能化：智能商业利用人工智能技术自动化商业运作的过程，并通过学习和优化来提供智能化的决策支持。
2.大数据分析：智能商业依靠对海量数据的分析和挖掘，从中发现商业运作中的趋势和模式，并为决策提供依据。
3.实时反馈和调整：智能商业能够及时地反馈商业运作中的数据和指标，帮助企业及时调整策略和运营模式。
4.客户导向：智能商业将客户需求和反馈作为核心，通过分析客户数据和行为，提供个性化的产品和服务。
智能商业的应用智能商业已经广泛应用于各个行业和领域，下面将介绍几个典型的应用案例。
零售业在零售业中，智能商业的应用主要包括商品推荐、库存管理和营销策略优化。
通过对用户购买数据的分析，智能商业可以推荐符合用户偏好的商品，提高销售转化率和用户满意度。
同时，智能商业还可以实时监测商品库存情况，及时补充缺货和清理滞销商品，减少库存成本。
此外，智能商业还可以通过对用户行为和消费习惯的分析，优化营销策略，提高商业运营效果。
金融业在金融业中，智能商业的应用主要集中在风险评估、投资决策和客户服务方面。
通过对客户的财务、信用和行为数据进行分析，智能商业可以更准确地评估客户的信用风险，帮助金融机构制定风险管理策略。
此外，智能商业还可以利用大数据分析和机器学习算法，辅助投资决策，提高投资组合的收益率。
在客户服务方面，智能商业可以通过分析客户需求和行为，为客户提供个性化的金融产品和服务。
健康医疗业在健康医疗业中，智能商业的应用可以改善医疗资源的分配和医疗决策的准确性。
商业智能调研报告
商业智能调研报告商业智能（Business Intelligence，简称BI）指通过收集、整理、分析企业内部和外部的大量数据，提供有关经营、决策、市场等方面的信息以及相关的指导和意见的一种现代化的管理方法和工具。
商业智能的发展源于企业追求高效决策和精细管理的需求。
通过商业智能系统，企业能够即时获得各个方面的信息并进行分析，从而帮助管理层做出更准确的决策。
商业智能系统可以帮助企业在竞争激烈的市场环境中快速反应，抓住机会，提高效率并降低成本。
商业智能系统主要包括数据采集与整理、数据仓库、数据分析和数据可视化等几个核心模块。
数据采集与整理是指通过各种手段收集和整理企业内部和外部的各类数据，包括销售数据、供应链数据、市场数据等。
数据仓库是指将采集到的数据进行归类、存储和管理，以便后续的数据分析和挖掘。
数据分析是商业智能系统的核心环节，通过各种统计和分析方法对数据进行挖掘和分析，发现其中的规律和潜在的商机。
数据可视化是将数据以图表、图形等可视化的方式展示出来，使管理层能够更直观地理解和分析数据。
商业智能系统的应用范围非常广泛。
在销售和市场风险管理方面，商业智能系统可以分析市场需求和竞争状况，帮助企业制定销售策略和市场推广计划。
在供应链管理方面，商业智能系统可以跟踪和分析供应链的各个环节，提高供应链的效率和控制风险。
在客户关系管理方面，商业智能系统可以分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化的服务和产品推荐。
在财务管理方面，商业智能系统可以分析企业的财务数据，并制定财务预测和决策。
此外，商业智能系统还可以应用于人力资源管理、生产管理等其他方面。
商业智能技术的发展和应用给企业带来了诸多好处。
首先，商业智能系统可以提高企业的决策质量和效率，帮助管理层做出更明智的决策。
其次，商业智能系统可以帮助企业发现潜在商机和风险，并通过合适的策略进行应对。
再次，商业智能系统可以帮助企业实现业务流程的自动化和优化，提高工作效率和减少人力成本。
商业智能技术的发展现状与未来趋势分析
商业智能技术的发展现状与未来趋势分析近年来，随着信息化技术的飞速发展，商业智能技术逐渐成为企业决策的重要工具。
商业智能技术通过数据分析和模型建立，帮助企业更好地了解市场需求、优化资源分配、提升运营效率。
本文将就商业智能技术的发展现状及未来趋势进行分析探讨。
一、商业智能技术的发展现状1. 数据采集与整合商业智能技术的基础是数据采集与整合。
而随着互联网的普及，数据规模呈爆炸式增长，使得数据采集和整合成为了一项巨大的挑战。
企业需要借助数据仓库、ETL工具等手段，将散乱的数据进行匹配、整合，以确保数据的准确性和及时性。
2. 数据分析与挖掘商业智能技术的核心是数据分析与挖掘。
传统的商业智能技术主要依靠数据仓库和OLAP工具进行分析，提供标准的查询和报表功能。
而随着机器学习、深度学习等技术的发展，商业智能技术的数据分析能力也得到了大幅提升。
通过数据挖掘技术，企业可以从庞大的数据中发现隐藏的规律和价值，为企业决策提供更加准确的支持。
3. 可视化与报表商业智能技术的另一重要方面是可视化与报表。
通过将数据转化为图表、仪表盘等可视化形式，企业可以更直观地了解数据背后的信息，并从中发现问题和机会。
而传统的报表工具面临的一个问题是缺乏交互性，难以实现灵活的数据探索。
因此，近年来，越来越多的商业智能技术开始采用动态可视化工具，提供更丰富、灵活的报表功能。
二、商业智能技术的未来趋势1. 人工智能的运用未来，人工智能将成为商业智能技术的一大趋势。
通过使用自然语言处理、语音识别等技术，商业智能系统可以更好地理解用户的需求，提供更智能、个性化的服务。
而机器学习和深度学习等技术的发展，也将使得商业智能系统具备更强的分析和预测能力，帮助企业更好地把握市场机遇。
2. 云计算与大数据云计算和大数据技术的发展，将为商业智能技术提供更大的支持。
通过将数据存储和计算任务转移到云平台，企业可以享受到更高效、弹性的服务。
同时，大数据技术的应用，也将为商业智能技术提供更丰富的数据来源和更强大的分析能力，使得商业智能技术的应用范围更广、效果更好。
商业智能技术的发展现状及未来展望
商业智能技术的发展现状及未来展望随着数字化时代的到来，商业智能技术在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
商业智能技术利用数据分析和信息学技术，帮助企业从庞大的数据中提取有用信息，帮助决策者做出准确的决策。
其发展现状和前景备受关注。
商业智能技术的发展可以追溯到上个世纪的数据库技术和数据仓库技术。
这些技术的兴起使得企业能够更好地管理和利用数据。
然而，由于数据量庞大且错综复杂，企业需要更加智能和高效的方式来处理这些数据。
商业智能技术的诞生填补了这个空白。
商业智能技术的核心是数据分析。
大数据时代的到来使得数据的数量和复杂性都大大增加。
商业智能技术能够将这些庞大的数据转化为有用的信息，并通过可视化的方式呈现给决策者。
通过对数据的深入分析，企业可以更好地了解市场动态、客户需求和企业内部状况，从而做出更准确和及时的决策。
目前，商业智能技术已经在各行各业得到广泛应用。
在零售行业，商家可以通过分析销售数据，预测客户需求，优化库存和供应链管理，提高销售效益。
在金融行业，商业智能技术可以帮助银行和保险公司分析市场趋势，评估风险，制定合理的投资和保险策略。
在制造业，商业智能技术可以帮助企业监控设备状态，优化生产计划，提高生产效率。
随着人工智能和机器学习的迅猛发展，商业智能技术也面临着新的机遇和挑战。
商业智能技术结合人工智能和机器学习的方法，能够更加智能地分析数据，提供更准确和个性化的决策支持。
例如，商业智能技术可以通过学习用户的行为和偏好，提供个性化的产品推荐和营销策略。
商业智能技术还可以结合物联网技术，实现对设备和生产过程的实时监控和管理。
未来，商业智能技术还有许多发展的空间。
首先，商业智能技术需要更高效地处理大数据。
当前，大数据的处理依然存在时间长、计算资源消耗大等问题，商业智能技术需要进一步提高算法和技术的效率。
其次，商业智能技术需要更加注重数据安全和隐私保护。
随着数据泄露和隐私侵犯事件的频发，商业智能技术需要加强数据加密和权限控制，保护用户的数据安全。
商业智能技术的应用和发展趋势
商业智能技术的应用和发展趋势商业智能技术是对企业决策和业务提升起到重要作用的一种技术。
商业智能技术可以将大量的数据进行过滤、整理和分析，从而帮助企业管理者更好地了解市场需求、竞争环境和内部业务状况，为企业制定科学的战略和决策提供依据和支持。
随着数据量的不断增加和信息技术的不断发展，商业智能技术也得到了进一步的发展和应用。
1. 商业智能技术的应用商业智能技术主要应用于企业的业务分析、市场研究、客户关系管理、销售管理、供应链管理等方面。
在业务分析方面，商业智能技术可以帮助企业收集和分析业务数据，从而了解产品的销售状况、客户的购买行为、市场的趋势、竞争对手的动态等信息，帮助企业制定更好的营销策略和产品战略。
在市场研究方面，商业智能技术可以帮助企业了解消费者的需求和喜好，分析市场趋势和竞争格局，以及预测未来的市场发展趋势。
在客户关系管理方面，商业智能技术可以帮助企业了解客户的需求和习惯，推出更有针对性的营销和服务方案，提高客户满意度和忠诚度。
在销售管理和供应链管理方面，商业智能技术可以帮助企业掌握销售和库存等方面的数据，及时调整销售策略和采购计划，提高销售效率和供应链效率，降低库存成本。
2. 商业智能技术的发展趋势商业智能技术在不断发展和创新，下面让我们一起来看一下商业智能技术的发展趋势。
(1) 云计算技术的应用随着信息技术的快速发展，云计算技术已经成为一个具有巨大潜力的技术。
商业智能技术在云计算技术的支持下，可以更好地实现数据的分析和应用。
云计算技术可以为商业智能技术提供更加灵活和高效的数据存储和计算能力，同时也可以将商业智能技术全部或部分部署在云端，使企业管理者可以随时随地通过互联网来获取数据分析和决策支持。
(2) 大数据技术的挖掘大数据技术是一个热门的技术领域，其核心在于对于大量的数据进行存取、分析和挖掘。
商业智能技术可以通过大数据技术的支持，将数据转化为价值。
通过对大规模数据的挖掘，商业智能技术可以更好地了解客户需求和市场趋势，并根据数据分析的结果来制定营销和产品策略。
商业智能行业分析报告
商业智能行业分析报告商业智能行业分析报告一、定义：商业智能，英文名称为“Business Intelligence”，简称为BI，是以数据为基础，通过数据的收集、处理、分析和发布等一系列聚合、挖掘、处理等操作，从而逐渐形成数据资产的一种技术和思路。
用于帮助企业管理层、业务管理人员高度概括企业格局和运作情况，并据此作出决策的一种工具。
二、分类特点：1.数据化商业智能以数据为基础，是将数据信息转换成可视化和可分析的过程。
2.关注商业价值和决策支持能力商业智能工具采用高性能的数据挖掘、分析和报表生成技术，致力于帮助企业领导和业务部门快速获取并分析数据，并通过它们预测未来的商业趋势。
3.智能化商业智能的快速发展是因为它所提供的数据分析，预测和决策支持能力，将人工智能与传统的数据分析和报告工具融合在了一起。
三、产业链：商业智能业务模型本质上是企业数据应用的全过程，覆盖了数据收集、数据集成、数据处理与分析、数据建模、数据报表与可视化展现、决策解决方案组织、系统运维等一系列过程。
四、发展历程：商业智能的发展可以分为四个阶段：1、报表期2、分析期3、透视期4、预测期五、行业政策文件：2019年5月29日，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，其中涉及到商业智能方面的内容。
六、经济环境：商业智能是市场和企业在现阶段“数据为王”的背景下对数据最高端的采集、处理和利用价值的体现，BIS产业发展具有较大市场潜力。
随着数据产业的蓬勃发表和科技水平的提升，商业智能持续领跑，行业前景非常广阔。
七、社会环境：随着全球范围内生产与运营的数字化、智能化程度不断提升，传统的“经验驱动”决策模式已经无法适应市场迅猛变化，替代其的就是数据驱动和商业智能技术。
商业智能的发展也是全球技术革命和数字化转型的必然趋势。
八、技术环境：大数据产业的发展为商业智能技术的发展提供了支撑，商业智能技术也与其他新兴技术如云计算、物联网、人工智能、移动应用等技术相结合，进一步推动了商业智能的应用和发展。
商业智能数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告摘要随着大数据时代的到来，商业智能（BI）数据分析在企业决策中的作用日益凸显。
本报告通过对某企业进行深入的BI数据分析，旨在揭示企业运营中的关键问题，为企业提供科学合理的决策依据。
报告将从业务概述、数据收集与分析、关键指标解读、问题诊断与建议四个方面展开。
二、业务概述某企业成立于20XX年，主要从事某行业产品的研发、生产和销售。
经过多年的发展，企业已在国内市场占据一定份额，并逐步拓展海外市场。
近年来，企业面临市场竞争加剧、成本上升等多重压力，希望通过BI数据分析找出问题所在，提升企业竞争力。
三、数据收集与分析1. 数据来源本报告所涉及的数据来源于企业内部系统，包括销售系统、财务系统、人力资源系统等，共计10个系统。
数据时间范围为20XX年至20XX年，共计5年。
2. 数据处理为确保数据准确性，我们对原始数据进行以下处理：（1）清洗：去除重复、错误、异常数据；（2）整合：将不同系统数据整合为一个数据集；（3）转换：将非数值型数据转换为数值型数据；（4）标准化：对数值型数据进行标准化处理。
3. 数据分析工具本报告采用Python、SQL、Tableau等工具进行数据分析。
四、关键指标解读1. 销售业绩（1）销售额：20XX年至20XX年，企业销售额呈上升趋势，但增速逐年放缓。
尤其在20XX年，销售额同比增长仅3.2%，创五年新低。
（2）销售增长率：20XX年至20XX年，企业销售增长率逐年下降，从20XX年的15.6%降至20XX年的3.2%。
2. 成本费用（1）成本率：20XX年至20XX年，企业成本率逐年上升，从20XX年的85.6%上升至20XX年的91.2%。
（2）费用率：20XX年至20XX年，企业费用率波动较大，20XX年达到最高点，为15.2%，20XX年降至10.6%。
3. 盈利能力（1）毛利率：20XX年至20XX年，企业毛利率逐年下降，从20XX年的20.8%降至20XX年的12.3%。
商业智能的发展前景
商业智能的发展前景第一章：引言商业智能是指运用软件技术和数据分析技术，在海量的企业数据中寻找规律和趋势，帮助企业进行决策、分析和预测的管理工具。
商业智能系统能够对市场趋势、客户需求、产品销售情况、企业财务状况等信息进行分析，帮助企业在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
商业智能的发展速度非常快，越来越多的企业开始意识到商业智能的重要性和价值。
本文将从市场需求、技术创新和行业应用等方面探讨商业智能的发展前景。
第二章：市场需求当前，随着信息化和数字化的快速发展，企业对商业智能的需求不断增加。
市场研究公司普华永道发布的一项调查显示，全球超过70%的企业已经开始在商业智能方面开展工作，并且在未来几年中，市场需求将继续增长。
随着人工智能、大数据、云计算等前沿技术的不断发展，商业智能的应用范围将更加广泛，并能够帮助企业更好地了解市场需求、进行销售预测、优化生产过程、提高客户满意度等。
第三章：技术创新商业智能的技术更新速度非常快，不断有新的技术和工具问世，如数据分析、机器学习、深度学习、自然语言处理等。
其中，人工智能技术给商业智能的发展带来了极大的推动作用。
人工智能技术的应用促进了商业智能的自动化和智能化，同时也拓展了商业智能的应用领域。
与此同时，随着云计算技术的成熟，企业不再需要大量投资购买服务器等硬件设备，可以通过云计算平台来快速搭建商业智能系统，降低了企业的开发成本和门槛。
第四章：行业应用商业智能在各行各业都有着广泛的应用，包括金融、医疗、制造、零售等行业。
在金融行业，商业智能可帮助企业进行风险管理、客户分析、证券分析等方面的工作。
在医疗行业，商业智能可帮助医生对病患的数据进行分析，提高医疗服务质量。
在制造业，商业智能可帮助企业进行质量控制、生产优化等方面的工作。
在零售行业，商业智能可帮助企业更好地了解消费者需求，提高销售额。
正是由于商业智能在各个行业有着广泛的应用，未来商业智能的市场前景是非常广阔的。
第五章：总结商业智能是企业走向数字化和智能化的必经之路。
商业智能的应用与发展趋势
商业智能的应用与发展趋势随着互联网和大数据技术的不断发展，商业智能（Business Intelligence，简称BI）逐渐成为了企业管理和决策的重要工具。
商业智能系统能够将企业内部和外部的关键信息进行整合、分析和展示，从而帮助企业领导和管理者更加准确、快速地制定战略和决策。
本篇文章将从商业智能的起源、现状和未来发展趋势等方面进行分析和探讨。
一、商业智能的起源和现状商业智能的起源可以追溯到20世纪80年代的美国。
当时，一批企业开始意识到企业数据的重要性，并开始使用计算机来管理和整合企业数据。
在90年代初，随着计算机和网络技术的进步，商业智能系统的概念逐渐成为了商业、科技和学术界的研究热点。
商业智能系统被定义为：“一套能够将企业内外部数据整合、清洗、加工、分析、展示的软件工具和方法。
”商业智能系统具有数据整合、数据分析、数据展示等核心功能，能够帮助企业从不同维度和角度理解数据，从而制定出更加准确和有据的战略和决策。
现在，商业智能已经广泛应用于各种企业和领域，包括金融、制造、零售、医疗等。
商业智能系统已经成为了企业领导和管理者的必备工具，能够有效提升企业的管理水平和竞争力。
商业智能系统的应用范围不断扩大，涵盖了越来越多的业务领域和场景。
二、商业智能的发展趋势商业智能的发展趋势主要体现在以下几个方面。
1、采用云计算和大数据技术商业智能系统的数据量越来越大，传统的计算机架构已经无法满足其需求。
因此，越来越多的商业智能系统开始采用云计算和大数据技术来支持其数据存储和计算。
这种新的技术趋势能够大幅提高商业智能系统的数据处理和分析能力，加快数据分析和决策的速度和准确性。
2、加强人工智能和自动化技术的应用商业智能系统的下一步发展方向是加强人工智能和自动化技术的应用。
商业智能系统已经能够自动获取和整合数据，但是对于数据分析的过程还需要人工干预和处理。
未来，商业智能系统将会依托人工智能和自动化技术，实现全自动数据处理和分析。
商业智能化市场分析报告
商业智能化市场分析报告1.引言1.1 概述商业智能化是指利用先进的数据分析和处理技术，帮助企业更好地理解市场趋势、客户需求和业务运营情况，从而做出更精准的决策和提高业务效率的过程。
随着信息技术的不断发展和商业竞争的加剧，商业智能化已经成为企业提升竞争力的重要手段。
随着人工智能、大数据和云计算等技术的不断成熟，商业智能化市场正呈现出蓬勃发展的趋势。
本报告旨在对商业智能化市场进行全面分析，探讨其现状和趋势，为企业决策者和投资者提供有益的参考和建议。
1.2 文章结构文章结构部分包括商业智能化市场分析报告的整体框架和章节安排。
首先介绍了引言部分的概述，展示了本文的主要内容和研究目的。
接着分析商业智能化概念、市场现状和趋势，以及对商业智能化市场前景展望、竞争格局和发展建议的结论部分。
整个文章结构旨在全面分析商业智能化市场，为读者提供深入的行业洞察和发展建议。
1.3 目的本报告旨在对商业智能化市场进行全面的分析，以帮助读者更好地了解商业智能化的概念、市场现状和未来趋势。
通过对商业智能化市场的深入研究和分析，我们旨在为相关企业和投资者提供有价值的市场信息和发展建议，帮助他们把握商业智能化市场的机遇和挑战，制定明智的经营策略和投资决策。
同时，通过本报告的撰写，也旨在促进商业智能化市场的健康发展，为行业的可持续发展贡献力量。
1.4 总结总结部分：本文从商业智能化的概念入手，对商业智能化市场现状进行了分析，同时对未来的商业智能化趋势进行了预测。
在结论部分，我们展望了商业智能化市场的前景，并对市场竞争格局进行了分析。
最后给出了商业智能化的发展建议，希望能够为读者在商业智能化领域提供一些启发和思考。
商业智能化的发展前景广阔，但也面临着挑战，希望本文的分析能对读者有所帮助。
2.正文2.1 商业智能化概念商业智能化是指利用先进的技术和工具来帮助企业更好地理解和分析其业务数据，从而进行更有效的决策和优化业务流程的过程。
通过商业智能化，企业可以利用数据分析、数据挖掘、数据可视化等技术手段，对海量的数据进行快速分析和挖掘，发现潜在的商业机会和问题，并及时进行预测和优化。
2019年新型商业智能发展概况解读解读
人工智能技术在商业各领域（如金融、医疗、客服、零售等）实现了广泛应用，进一步降低企业 经营成本，提升应用效能，提高终端消费者的体验，最终实现商业各领域的转型升级。
商业智能与机器人流程自动化（RPA）
机器人流程自动化减少重复性工作，有效提升企业效能
机器人流程自动化（Robotic Process Automation）主要是通过软件机器人自动处理企业内 部基于规则且大量重复性的工作流程任务。应用了该技术之后企业可以解放内部从事大量重复工 作的劳动力，将员工分配到拥有更高附加值的任务之中，并且通过自动化处理实现24小时连续 运行，进一步提升业务处理的效率。目前机器人流程自动化技术已广泛运用到如财务、会计、采 购、人力资源、客户服务等多个通用的职能领域，在金融、医疗、零售等行业的一些流程中实现 了落地。当前机器人流程自动化与人工智能的OCR识别、自然语言处理等技术有机结合，进一 步提升业务处理效能，逐步向认知流程自动化方向发展。
个人数据监管影响：以GDPR为代表的个人数据保护法规虽一定程度限制了技术公司模型训练所获取的 数据集来源，但也激发技术公司迭代并创新算法以减少采集个人信息用于技术开发的依赖程度。
商业智能概念界定
新型商业智能定位于通过核心技术对商业活动环节赋能服务
传统商业智能（ Business Intelligence ）是基于数据仓库、数据挖掘等大数据技术进行数据抽 取、展示与分析，从而为企业实现商业价值提供支撑。艾瑞认为新型商业智能（Business + Artificial Intelligence）是在基于数据维度进行商业分析的层面之上，通过将人工智能核心技 术（机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音交互、知识图谱）与大数据、机器人流程 自动化（RPA）、运筹学等技术相结合，围绕商业活动中各典型关键环节进行洞察分析，并通过 完整的解决方案级应用，推动产品创新与服务升级。本报告围绕上述界定的商业智能特征展开研 究分析，描绘新型商业智能的应用现状、典型玩家布局及未来发展前景。
2019智能化营销发展分析报告
2019智能化营销发展分析报告在当今数字化时代，智能化营销正以惊人的速度改变着企业与消费者之间的互动方式。
2019 年，这一领域更是取得了显著的进展，为企业带来了新的机遇与挑战。
智能化营销的核心在于利用先进的技术和数据分析，实现更精准的目标定位、更个性化的内容推送以及更高效的营销活动管理。
随着大数据、人工智能、物联网等技术的不断发展，智能化营销的手段和工具也日益丰富多样。
首先，数据成为了智能化营销的关键驱动力。
企业能够收集到海量的消费者数据，包括行为数据、偏好数据、购买历史等。
通过对这些数据的深度分析，企业可以清晰地了解消费者的需求和行为模式，从而制定更有针对性的营销策略。
例如，电商平台可以根据用户的浏览和购买记录，为其推荐相关的商品；社交媒体平台可以根据用户的兴趣和关注话题，推送个性化的广告。
然而，数据的收集和使用也引发了一系列的问题，如数据隐私保护。
随着公众对个人数据安全的关注度不断提高，企业在利用数据进行智能化营销时，必须严格遵守相关法律法规，确保数据的收集和使用合法、合规、安全。
否则，一旦发生数据泄露事件，不仅会损害消费者的利益，也会给企业带来严重的声誉损失。
其次，人工智能技术在智能化营销中发挥了重要作用。
机器学习算法可以帮助企业预测消费者的行为和需求，从而提前做好营销准备。
自然语言处理技术则可以实现智能客服，为消费者提供及时、准确的服务。
图像识别技术可以用于广告创意和内容生成，提高营销的吸引力。
但人工智能技术的应用也并非一帆风顺。
算法的准确性和公正性是一个需要关注的问题。
如果算法存在偏差，可能会导致营销结果的不公平，甚至引发社会争议。
此外，人工智能技术的高昂成本也限制了一些中小企业的应用。
再者，社交媒体平台的发展为智能化营销提供了广阔的空间。
社交媒体上的用户活跃度高，信息传播速度快。
企业可以通过社交媒体平台进行精准的广告投放，开展互动营销活动，增强品牌知名度和用户粘性。
例如，通过微博、微信等平台的广告投放，企业可以根据用户的地域、年龄、兴趣等因素进行定向推送。
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概 述
全球视角下的商业智能政策环境
中国的政策更加注重推动技术在重点领域实现应用落地
依据本报告的主要研究范畴，通过对世界主要国家或地区已经颁布的人工智能相关政策进行梳理，发现多项政策均有涉及
到推进AI技术在商业领域实现落地的内容。其中美国、英国、欧盟等国家或地区的政策倾向于鼓励企业逐步采用AI技术， 但并未说明具体涉及的领域。相比而言中国出台的政策则更为具体，指出了技术重点落地的一些领域，注重人工智能与传
2018年6月 印度《国家人工智能战略
》 鼓励在产业界、学术界、
贸易 主体和风险投资主体之间 合作密推切进“AI+X”模式更好的 实现落地
2017年7月 中国《新一代人工智能发 展规划》
推动人工智能与各行业融合创 新，在制造、农业、物流、金 融、商务、家居等重点行业和 领域开展人工智能应用试点示 范，推动人工智能规模化应用， 全面提升产业发展智能化水平
概 述 商业智能与大数据
大数据为商业实现智能化奠定坚实基础
在数字化、信息化推动社会快速发展的时代，各行业都积累了海量的数据资源。据IDC估算，到2025年全球数据总量将达 到163ZB，相当于2016年所产生数据量的十倍。IDC的一项调查显示企业中80%的数据是非结构化数据，由于非结构化数 据的格式和标准不一，如何有效的利用这些资源为企业经营决策提供更多价值就成为了关注的焦点。大数据相关技术可以 通过数据采集、数据存储、数据分析和数据应用等环节对不同来源、不同类型的数据进行处理，有效的解决数据处理方面 的问题，同时伴随机器学习等人工智能技术的引入，大幅提升了企业对于数据的处理效率与分析能力。
（2013-2016）
传统商业智能
企业上线适应自身业 务的应用系统， 类似 于ERP、CRM、OA、 HIS等。市场仍主要被 SAP 、 Oracle 、 IBM 等老牌巨头占领。主 要用户群体集中于大
型企业，且相对封闭。
可视化数据分析产品出 现 ，企业项目中原有的 商业 智能初期产品逐步 下线， 此消彼长，可视 化的数据 分析产品集中 进入市场， 国内外厂商 处于快速成长 期。同时， 随着IT基础设施逐步完善， 更多企业用户拥抱商业 智能。
人 工智能技术进行安全测试和部 署 的障碍，以便创造新的人工智 能 相关产业，并使当前的产业应 用 人工智能技术
2018年4月 英国《人工智能行业新政》
建立一个包含来自产业界和 学术界知名人士以及部长级 官员的人工智能委员会。同 时政府将会与新建立的人工 智能委员会密切合作，通过 扩大出口和投资去支持英国 的AI产业发展
浅层决策智能阶段
（2016-2018）
多维决策智能阶段
（2018-至今）
新型商业智能
大数据、人工智能技 术的发展支持商业智 能进入数据挖掘的浅 层决策智能阶段。云 服务的普及推广支持 商业智能解决方案的 云端部署， 吸引更多 的中小企业用户。行 业进入新型商业智能 阶段。
伴随2018年人工智能 技术的全面商业化落 地，集合AI、大数据、 云 服 务 、 RPA、 运 筹 学等技术的新型商业 智能开始为企业客户 提供多维决策的智能 服务。融合技术、打 磨场景、优化解决方 案的部署成本是现阶 段商业智能企业的发 展重点。
能、云服务技术的革新发展推动浅层决策智能走向成熟，云端部署能力则吸引更多的中小企业用户，新型商业智能时代逐
步开启。现阶段新型商业智能已进入快速成长期，技术融合有效增进了产品的多维智能决策能力，在不断优化解决方案能
力的同时可有效降低应用成本。
商业智能发展阶段
商业智能初期阶段
（2005-2013）
可视化数据分析阶段典型玩家源自局及未来发展前景。新型商业智能概念及延伸
新 型
风控、物流、营销、零售、交通、诊疗、客服等场景环节应用
商
业
智
能
延 伸
人工智能、大数据、RPA、运筹学等核心技术
传 统 商
企业内部 数据
企业外部 数据
业
智 能
结构化 数据
非结构化 数据
ETL 抽取
转换
装载
数据仓库
数据挖掘 OLAP
可视化 分析结果
商业智能概述
1
商业智能概念界定 商业智能发展阶段 全球视角下的商业智能政策环境 商业智能与大数据
商业智能与人工智能技术 商业智能与机器人流程自动化（RPA） 商业智能与运筹学 商业智能产业链 商业智能产业图谱
商业智能行业投融资情况 商业智能价值体现与效果提升 商业智能未来方向
商业智能典型应用场景
2
商业智能典型公司案例
3
商业智能趋势展望
4
概 述
商业智能概念界定
新型商业智能定位于通过核心技术对商业活动环节赋能服务
传统商业智能（ Business Intelligence ）是基于数据仓库、数据挖掘等大数据技术进行数据抽取、展示与分析，从而为 企业实现商业价值提供支撑。认为新型商业智能（Business + Artificial Intelligence）是在基于数据维度进行商业分 析的 层面之上，通过将人工智能核心技术（机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音交互、知识图谱）与大数据、 机 器人流程自动化（RPA）、运筹学等技术相结合，围绕商业活动中各典型关键环节进行洞察分析，并通过完整的解决方 案 级应用，推动产品创新与服务升级。本报告围绕上述界定的商业智能特征展开研究分析，描绘新型商业智能的应用现状、
统产业的深度融合。
世界主要国家或地区商业智能政策环境
2018年4月 欧盟《人工智能通讯》
帮助所有技术潜在用户（特别是中小型企业），鼓励企业相关部门逐
步采用AI技术。欧盟将支持一项名为“AI-on-demand platform”项 目，其将会为欧盟区域内的所有潜在技术用户提供服务和支持
2019年2月 美国总统特朗普签署行政命 令 维护美国人工智能领导地 位 制定适当的技术标准，减少对
概
述 商业智能发展阶段
新型商业智能已向多维决策智能阶段转变
围绕数据分析与智能化技术的不断迭代创新，商业智能至今共经历四次变革，实现由传统商业智能向新型商业智能的转变
过程。商业智能初期阶段用户主要集中于大型企业，产品智能化程度低且部署成本高。随着基础设施建设的日益完善与可
视化产品的出现，大量国内外商业智能厂商涌现并迅速发展，推动商业智能技术普及应用。2016年开始，大数据、人工智