2013年商业智能BI行业分析报告
2013年商业智能BI与大数据行业分析报告
2013年商业智能BI与大数据行业分析报告2013年8月目录一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用 (4)1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她 (4)（1）数据爆发性增长，潜在价值巨大 (4)（2）IT巨头重金投入大数据，抢位关键环节 (6)2、BI是贴近客户并且为客户创造价值的大数据核心应用 (7)（1）BI处于大数据分析应用层的核心位置 (7)（2）BI体系架构：辅助决策，帮助客户拓展业务 (7)（3）BI贴近客户并为客户创造价值，最具含金量 (8)3、BI应用快速推广，未来消费智能百倍增长空间 (9)（1）BI成为全球CIO首选技术，我国BI市场提速发展 (9)（2）从商业智能到消费智能，前景广阔 (10)①BI发展趋势一：从O/B域向M域延伸 (10)②BI发展趋势二：企业全员BI (11)③BI发展趋势三：消费智能 (11)二、标杆分析：东方国信 (12)1、BI龙头，有能力发展成全产业链解决方案提供商 (12)（1）国内BI格局 (12)（2）公司深耕BI领域，具备成为全产业链解决方案提供商的能力 (14)2、战术措施：纵向产业链延伸，横向行业拓展 (17)（1）纵向延伸，向上管理咨询，向下业务运营 (17)（2）横向拓展，重点突破金融、制造、能源等领域 (20)3、业务：电信领域稳健成长，非电信领域倍增空间 (21)（1）电信领域：从O/B域向M域扩展，从联通向移动电信渗透 (21)①从O/B域向M域扩展将提升BI业务的体量和效果 (21)②基于联通的成功，大力拓展移动电信业务 (22)（2）非电信领域：并购进入金融和制造业BI领域，能源空间广阔 (23)①金融行业是BI的下一个主战场 (23)②制造行业是未来BI新的增长点 (26)③能源行业BI空间广阔 (27)3、盈利预测与估值 (29)4、风险提示 (30)一、行业：BI是为客户真正创造价值的大数据核心应用1、大数据时代来临，迎接她，拥抱她（1）数据爆发性增长，潜在价值巨大全球数据量激增。
2013年商业智能BI行业分析报告
2013年商业智能行业分析报告2013年12月目录一、商业智能介绍 (3)二、商业智能与大数据 (6)三、全球BI市场，两类小企业脱颖而出 (8)四、中国BI市场仍处于初级阶段 (14)五、投资思路 (16)一、商业智能介绍商业智能（即BI）是一种为企业提供大规模数据联机处理、数据挖掘、数据分析，以及报表展现等服务，以实现对特定的商业目标或企业整体绩效提供定量化决策支持的综合解决方案。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL 过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP 工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系包括信息获取、信息管理、商业应用三个部分。
在传统的BI 解决方案中更多的将商业应用部分作为BI 的主体，近年来随着BI 企业级应用的增多，以及海量数据处理的需求，将ETL、数据仓库、数据挖掘、OLAP、分析模型、信息展现整合为一起综合的BI 应用逐渐普及。
资料来源：《商业智能介绍》商业智能为企业各个层次的人员提供不同的信息：战略决策层将通过建立战略企业管理模式的商务智能系统来实时了解企业对战略目标的执行程度；中、高层管理人员通过建立运营智能系统来随时了解企业运行情况；企业分析研究人员则可通过商务智能分析工具对企业现状进行分析，向高层领导提供分析结果，支持决策。
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。
商务智能BI案例分析报告
商务智能BI应用实例案例一：公安领域BI产品应用解决方案 (1)案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案 (2)案例三：奥克斯集团BI系统成功应用 (5)案例四：应用商业智能提升水泥企业的管理效率 (7)其他应用1：商务智能大众化：《纽约时报》启示录 (10)其他应用2：服务型政府的BI视野 (12)案例一：公安领域BI产品应用解决方案应用摘要：公安交通管理局警务的业务处理系统建设已经有一定的规模了，在日常的警务工作中，这些应用系统及相关的数据库大大提高工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。
随着城市交通日益发达，管理的相关因素显得更加错综复杂。
加上原有系统在设计时是为满足某个警务工作的需要而有针对性建设的。
这就造成信息的条状分布和信息系统带来新的挑战，因此，新平台系统建设将梳理信息资源，提高综合管理信息应用决策能力。
智能性处理：作为高科技、信息化的智能交通管理的重要步骤，综合市交管局的信息，整合信息孤岛。
提高信息分析的质量，有力地支持警务工作地展开。
公安交通综合数据处理平台建设实现了如下目标：公安交通高科技、信息化的智能交通管理的信息平台。
系统架构：公安交通综合数据处理平台的系统架构分为四个层次，即道路现场、终端信息处理层、信息数据处理层以及信息综合应用层，如图所示：案例二：李宁集团在零售领域BI产品应用解决方案应用摘要：随着李宁集团经营规模的不断扩大，信息化的建设也在不断的深入，从POS系统到ERP 系统，从MAIL系统到OA系统，整个集团的每项工作都与信息系统密不可分，可以说是行业内信息化建设的先导者。
但是随着信息系统的日益增多，面临的问题也不断涌现（如：信息孤岛、大量历史数据的闲置）。
如何将多个信息系统的数据进行整合？如何将大量闲置的历史数据提炼成知识？ADM（汉端科技）根据自己的多年BI行业经验，针对这些问题提出了解决方案。
通过ADM提供的商务智能BI系统项目的实施，最有力的数据挖掘、信息分析整理、数据管理等解决方案，帮助企业梳理和制定完善的报表体系，为企业制定具有竟争力的分析模式和模型、充分利用现有信息资源，让各个业务部门实现销售、产品规划、财务、库存等核心业务的辅助决策。
BI商业智能分析系统项目风险评估报告
M
H
做好工作计划安排
确保资源的全程参与
合理安排计划、做好进度控制、任务分解
加强培训、交流、能力提升
对项目实施队伍订立绩效评估指标
7
项目时间和进度控制不能确定
实施计划过长影响员工多系统成功实施的信心，并影响业务的连续性、实施成本超预算
L
L
M
加强项目管理
双方认真履行职责
加强问题的及时沟通与解决
按层次分类报表，创建阶段性实施计划。
BI商业智能分析系统项目风险评估报告
建立日期：2013-4-30
作者：XXX
修改日期：2013-5-18
文控编号：BIPO-01_001
项目经理：
日期：
项目总监：
日期：
序号
风险来源
风险事件
可能业对商业智能（BI）需求模糊
不能清晰、明确地定义自己的需求或主要考虑技术适用性而不考虑管理适用性
及时的成果确认，减少不必要因素对进度的影响
8
全员是否做到信息化
提供信息的真实性、全面性、准确性
L
L
L
全员做到分析型信息化
告知集团提供全面、准确、真实的信息的必要性和重要性
按高层、中层、基层分析报表类型
高层：CEO、CFO、CSO桌面报表
中层：财务、采购销售、库存、计划、生产
基层：各类明细报表
9
技术人员常犯的错误
我们不要只局限于当前的需求和一个部门的用户。
H+
L
L
我们必须把眼光放得长远一点。
在实施BI项目时，最好是从小到大，一步一步的进行。
13
总数：36选项
级别L占
58%
级别M占
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(BI)系统发展趋势分析
需求度 ， 从而改善 Ｂ Ｉ 应用 目标客户群狭窄的不利状
作所需要的各种数据 ， 这正是 目前商业智能系统最 重要 的市 场发 展趋 势之一 。
在数据转换 的过程 中，需要借助数据仓库 、 联 机分析 、 数据挖掘等工具和技术来 实现 ， 实 际上也
况 。据高德纳咨询公司的预测分析， 到明年 Ｂ Ｉ 预算 的４ ０ ％会 被企 业 的业务 部 门所 占用 。
随着企业信息化的深入 ， 企业 的信息化系统 日 益增多。各个信息化系统也随着应用 的逐渐深入 ，
是这些技术和工具的综合应用。而这些技术和工具 目前已融人到现有的各种商业智能系统产品当中。 商业智能 系统 主要是 服务 于企业 各级管理人 员， 因此其数据 的整理 、 分析 、 挖掘也针对的是商业 信息 。其基本的体系架构主要是数据仓库 、 联机分 析、 数据挖掘这几部分 ， 而 系统则依靠计算机软硬 件、 应用实施以及咨询和服务等 内容来实现。
变 着 自身 的发展 。
一
商业智能 系统 的实施 比较 复杂 ，涵盖 了计算 机、 数据 、 统计 、 管理等不同学科的内容 。所以实施
商业智 能系统不尽需要选择适合企业 的商业智能 系统产品， 还需要掌握适合企业 的实施方式 。一般 来说 ，商业智能系统产 品的实施包括需求分析 、 数 据仓库建模 、 数据抽取 、 建 立分 析 报 表 、 培训 、 系 统 测试 、 改进和完善等步骤。 二、 Ｂ ｆ 应用普 及化 目前 的 Ｂ Ｉ 应用还主要是 为企业管理决策提供 数 据依 据 ， Ｂ Ｉ 提 供 的功 能主要 是 企 业高 层 决策 所需
广到金融、 电信、 保险、 能源、 烟草 、 政务 、 制造、 零售这
些行业 ，而且这些行业的 Ｂ Ｉ 应用几乎占据了全部市 场份额 ， 其中金融 、 制造业是 Ｂ Ｉ 应用的新的利润增长 点， 制造 、 零售则是最具潜力的行业 。Ｂ Ｉ 在这些行业
中国商业智能(BI)行业市场调研与发展前景分析报告(2014-2018)
正文商业智能又名商务智能，英文为BusinessIntelligence，简写为BI。
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。
可以认为，商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。
商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此，把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。
提供商业智能解决方案的著名IT厂商包括微软、IBM、Oracle、SAP、Informatica、Microstrategy、SAS、Royalsoft等。
中国报告网发布的《中国商业智能（BI）行业市场调研与发展前景分析报告(2014-2018)》。
2013-2018年中国商业智能(BI)软件行
2013-2018年中国商业智能(BI)软件行业市场发展趋势及投资规划分析报告第一章中国商业智能(BI)软件行业发展状况综述第一节xx商业智能(BI)软件行业简介一、商业智能(BI)软件行业的界定及分类二、商业智能(BI)软件行业的特征三、商业智能(BI)软件的主要用途第二节商业智能(BI)软件行业相关政策一、国家“十二五”产业政策二、其他相关政策三、出口关税政策第三节政策发展环境一、产业振兴规划二、产业发展规划三、行业标准政策四、市场应用政策五、财政税收政策第四节中国商业智能(BI)软件行业发展状况一、中国商业智能(BI)软件行业发展历程二、中国商业智能(BI)软件行业发展面临的问题第二章中国商业智能(BI)软件生产现状分析第一节商业智能(BI)软件行业总体规模第一节商业智能(BI)软件产能概况一、2006-2010年产能分析二、2013-2018年产能预测第三节商业智能(BI)软件市场容量概况一、2006-2010年市场容量分析二、产能配置与产能利用率调查三、2013-2018年市场容量预测第四节商业智能(BI)软件产业的生命周期分析第五节商业智能(BI)软件产业供需情况第三章商业智能(BI)软件产品市场供需分析第一节商业智能(BI)软件市场特征分析一、产品特征二、价格特征三、渠道特征四、购买特征第二节商业智能(BI)软件市场需求情况分析一、市场容量二、原料需求第三节商业智能(BI)软件市场供给情况分析一、产品供给二、渠道供给能力第四节商业智能(BI)软件市场供给平衡性分析第四章商业智能(BI)软件行业竞争绩效分析第一节商业智能(BI)软件行业总体效益水平分析第二节商业智能(BI)软件行业产业集中度分析第三节商业智能(BI)软件行业不同所有制企业绩效分析第四节商业智能(BI)软件行业不同规模企业绩效分析第五节商业智能(BI)软件市场分销体系分析一、销售渠道模式分析二、产品最佳销售渠道选择第五章商业智能(BI)软件产业投资策略第一节产品定位策略一、市场细分策略二、目标市场的选择第二节产品开发策略一、追求产品质量二、促进产品多元化发展第三节渠道销售策略一、销售模式分类二、市场投资建议第四节品牌经营策略一、不同品牌经营模式二、如何切入开拓品牌第五节服务策略第六章中国商业智能(BI)软件行情走势及影响要素分析第一节2010年中国商业智能(BI)软件行情走势回顾第二节中国商业智能(BI)软件当前市场行情分析第三节影响商业智能(BI)软件市场行情的要素第四节价格风险规避策略研究第五节2013-2018年中国商业智能(BI)软件行情走势预测第七章商业智能(BI)软件行业竞争格局分析第一节中国商业智能(BI)软件行业不同地区竞争格局第二节中国商业智能(BI)软件行业的不同企业竞争格局一、不同所有制企业竞争格局分析二、不同规模企业竞争格局分析三、国内商业智能(BI)软件企业竞争格局分析第三节2013-2018年中国商业智能(BI)软件行业竞争格局变化趋势分析第八章商业智能(BI)软件行业产品营销分析及预测第一节商业智能(BI)软件行业国内营销模式分析第二节商业智能(BI)软件行业主要销售渠道分析第三节商业智能(BI)软件行业价格竞争方式分析第四节商业智能(BI)软件行业营销策略分析第五节商业智能(BI)软件行业国际化营销模式分析第六节商业智能(BI)软件行业市场营销发展趋势预测第九章2010中国商业智能(BI)软件产业投资分析第一节投资环境一、资源环境分析二、市场竞争分析三、政策环境分析第二节投资机会分析第三节投资风险及对策分析第四节投资发展前景一、市场供需发展趋势二、未来发展展望第十章商业智能(BI)软件行业国内重点生产企业分析第一节A.企业分析一、公司基本情况二、公司经营与财务状况1、企业偿债能力分析2、企业运营能力分析3、企业盈利能力分析第二节B.企业分析一、公司基本情况二、公司经营与财务状况1、企业偿债能力分析2、企业运营能力分析3、企业盈利能力分析第三节C.企业分析一、公司基本情况二、公司经营与财务状况1、企业偿债能力分析2、企业运营能力分析3、企业盈利能力分析第四节D.企业分析一、公司基本情况二、公司经营与财务状况1、企业偿债能力分析2、企业运营能力分析3、企业盈利能力分析第五节E.企业分析一、公司基本情况二、公司经营与财务状况1、企业偿债能力分析2、企业运营能力分析3、企业盈利能力分析第十一章商业智能(BI)软件行业风险趋势分析与对策第一节商业智能(BI)软件行业风险分析一、市场竞争风险二、原材料压力风险分析三、技术风险分析四、政策和体制风险五、进入退出风险第二节商业智能(BI)软件行业投资风险及控制策略分析一、2010-2016年商业智能(BI)软件行业市场风险及控制策略二、2010-2016年商业智能(BI)软件行业政策风险及控制策略三、2010-2016年商业智能(BI)软件行业经营风险及控制策略四、2010-2016年商业智能(BI)软件同业竞争风险及控制策略五、2010-2016年商业智能(BI)软件行业其他风险及控制策略第十二章2013-2018年商业智能(BI)软件行业投资机会与风险分析第一节2013-2018年中国商业智能(BI)软件行业投资机会分析第二节2013-2018年商业智能(BI)软件行业环境风险一、国际经济环境风险二、汇率风险三、宏观经济风险第三节2013-2018年商业智能(BI)软件行业产业链上下游风险一、上游行业风险二、下游行业风险第四节2013-2018年商业智能(BI)软件行业市场风险一、市场供需风险二、价格风险三、竞争风险第十三章商业智能(BI)软件行业投资机会分析研究第一节2013-2018年商业智能(BI)软件行业主要区域投资机会第二节2013-2018年商业智能(BI)软件行业出口市场投资机会第三节2013-2018年商业智能(BI)软件行业企业的多元化投资机会报告图表目录图表：xx五力分析模型图表：2006-2011年一季度中国国内生产总值及其增长速度图表：2000年3月—2011年3月居民消费价格指数（上年同月=100）图表：1978-2010中国城乡居民恩格尔系数对比表图表：2010年我国规模以上工业增加值增长速度（月度同比）图表：2006-2010年我国工业增加值及其增长速度图表：2010年主要工业产品产量及其增长速度图表：2010年1-11月规模以上工业企业实现利润及其增长速度图表：金融机构人民币存款基准利率变化一览表图表：金融机构人民币贷款基准利率变化一览表图表：2006-2011年3月我国财政收入及其增长速度图表：2008-2010年我国商业智能(BI)软件行业市场容量分析图表：2008-2010年我国商业智能(BI)软件行业供给总量分析图表：2008-2010年我国商业智能(BI)软件行业产能分析图表：2008-2010年商业智能(BI)软件行业产量及其增长分析图表：2008-2010年商业智能(BI)软件行业需求总量分析图表：2011年商业智能(BI)软件产品需求区域分布统计图表、2013-2018年中国商业智能(BI)软件行业发展规模预测图表、2013-2018年中国商业智能(BI)软件行业发展趋势预测表格2007-2011年1季度公司一资产负债率变化情况图表2008-2011年1季度公司一资产负债率变化情况表格2007-2011年1季度公司一固定资产周转次数情况图表2008-2011年1季度公司一固定资产周转次数情况表格2007-2011年1季度公司一销售毛利率变化情况图表2008-2011年1季度公司一销售毛利率变化情况表格2007-2011年1季度公司二资产负债率变化情况图表2008-2011年1季度公司二资产负债率变化情况表格2007-2011年1季度公司二固定资产周转次数情况图表2008-2011年1季度公司二固定资产周转次数情况表格2007-2011年1季度公司二销售净利率变化情况图表2008-2011年1季度公司二销售净利率变化情况表格2007-2011年1季度公司三资产负债率变化情况图表2008-2011年1季度公司三资产负债率变化情况表格2007-2011年1季度公司三固定资产周转次数情况图表2008-2011年1季度公司三固定资产周转次数情况表格2007-2011年1季度公司三销售净利率变化情况图表2008-2011年1季度公司三销售净利率变化情况表格2007-2011年1季度公司四位资产负债率变化情况图表2008-2011年1季度公司四位资产负债率变化情况表格2007-2011年1季度公司四位固定资产周转次数情况图表2008-2011年1季度公司四位固定资产周转次数情况表格2007-2011年1季度公司四位销售毛利率变化情况图表2008-2011年1季度公司四位销售毛利率变化情况表格2007-2011年1季度公司五资产负债率变化情况表格2007-2011年1季度公司五固定资产周转次数情况图表2008-2011年1季度公司五固定资产周转次数情况表格2007-2011年1季度公司五销售净利率变化情况图表2008-2011年1季度公司五销售净利率变化情况。
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2013年商业智能BI行业分析报告
2013年8月
目录
一、行业监管体系 (4)
1、主管部门 (4)
（1）国家工业和信息化部 (4)
（2）中国软件行业协会及各地方协会 (4)
（3）中国版权保护中心和中国软件登记中心 (5)
2、相关产业政策 (5)
二、行业周期性、季节性与区域性特点 (7)
三、影响行业发展的有利因素 (8)
1、国家产业政策的大力支持 (8)
2、下游企业的需求不断增强 (8)
3、信息技术的不断升级推动了行业的持续发展 (9)
四、商业智能行业的进入壁垒 (9)
1、专业化壁垒 (9)
2、产品研发障碍 (10)
3、技术障碍 (11)
五、上下游产业链分析 (11)
1、商业智能行业与上游行业的关系 (11)
2、商业智能行业与下游行业的关系 (12)
六、商业智能行业市场规模 (13)
七、主要风险 (15)
1、高端人才的缺乏 (15)
2、客户对商业智能软件供应商的认同度有待进一步提高 (15)
3、资金的缺乏 (16)
4、下游主要客户议价能力相对较强 (16)
八、市场竞争状况 (16)
1、工具平台软件市场 (17)
2、应用软件市场 (17)
3、主要企业 (18)
（1）北京用友华表软件技术有限公司 (18)
（2）北京东方国信科技股份有限公司 (18)
（3）北京久其软件股份有限公司 (19)
商业智能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。
一、行业监管体系
1、主管部门
与商业智能行业相关的主要监管部门有工信部、中国软件行业协会及各地方协会及中国版权保护中心和中国软件登记中心等。
（1）国家工业和信息化部
国家工业和信息化部主要制定国家信息产业发展战略、方针政策和总体规划，对全国软件行业实行行业管理和监督，组织协调并管理全国软件企业认定工作，主要职责包括制定并发布软件业的法律、法规、行政规章、技术政策、技术体制和技术标准；授权软件产品检测机构，按照我国软件产品的标准规范和软件产品的测试标准和规范，进行符合性检测；制定全国统一的软件产品登记号码体系、制作软件产品登记证书；发布软件产品登记通告等。
（2）中国软件行业协会及各地方协会
中国软件行业协会及各地方协会通过市场调查、信息交流、咨询。