数据为王:商业智能的现状、热点和趋势

标签:商业智能数据决策支持系统

访客:25771  发表于:2012-08-14 09:26:37

商业智能(BI,Business Intelligence)的说法可以追溯到1958年,当时IBM研究员Hans Peter LuhnIBM内刊的一篇文章中首次提出了商业智能的概念。

但是直到1980年代,决策支持系统(DSS)才开始流行,1990年代商业智能的说法开始流行,业界用商业智能来总称下述领域的软件创新:包括绩效管理、计划、报告、查询、分析、在线分析处理、运营系统集成、预测分析等。

商业智能的市场规模

近年来,为了实现新的成本节省和增长计划,企业在商业智能方案上投入重金,深入挖掘电子表格和各种不同系统(遗留系统、内部孤岛、客户关系、供应商、合作伙伴等)中的数据,以期获得接近实时的可操作分析结果(包括历史分析和未来预测)。

总的来说,商业智能市场可以用五个维度进行定义:容量、速度、种类、抽象度、复杂度。关于商业智能的市场细分,TDWI给出了一个非常简单的模型如下图:


商业智能模型图

根据Gartner的一份商业智能市场分析报告,业务分析、企业绩效管理和商业智能软件市场在2010年增长了13.4%,达105亿美元。企业在商业智能软件平台上的投资是为了解答三个关键问题:我们干得怎么样?为什么?我们该怎么做?

2012年商业智能市场有望强劲增长,IBM的一次CIO调查显示商业智能高居企业IT支出优先级的榜首。另外大数据也将带动商业智能的增长——软硬一体机如OracleEadataIBMNetezzaSAPHANAEMCGreenPlum都是现阶段分析市场的热点。行业应用方案如零售业(包括电子商务)的客户分析和预测分析需求强劲。


商业智能市场规模 数据来源:Gartner


商业智能厂商收入排行(前五名)

Gartner的报告还显示2009年以来商业智能的软件市场格局并未发生大的变化。SAP22.9%的市场份额领跑(这要归功于2007年对Business One的收购),Oracle15.6%的份额位居榜眼,SAS则以13.2%位列第三。值得注意的是,IBM虽然以11.6%的市场份额屈居第四,但是IBM最近已经将数据分析作为战略重心,收购一系列的公司包括CognosSPSSILogCoreMetricsAlgorithmicsOpenPagesClarity SystemsEmptorisDemandTec等。

随着IBM在商业智能市场展开“疯狂”收购,其市场份额有望快速提升,另外IBM还拥有沃森(Watson)和DB2等战略性资产。IBM正在围绕商业智能的价值链:原始数据->数据集成->情报->透视->决策,打造可怕的竞争力。IBM将“管理数据、理解数据和基于数据决策”看做是一个200亿美元的生意。

商业智能市场现状

根据Gartner的报告,商业智能的“四大”:SAPOracleIBM微软,将继续统治市场,合计占据了59%的市场份额。在商业智能平台和企业绩效管理(CPM)领域,“四大”占据了超过三分之二的市场份额。在单纯的统计和分析应用市场,SAS依然独领风骚。

企业IT部门的商业智能工具正趋于整合(可视化、ETL、报告、数据仓库),但同时新的数据可视化工具和业务分析应用也在不断涌现。内存分析和移动商业智能(Mobile BI)是两个新兴且高速发展的分支。与此同时,号称“一把手应用”(CxO Analytics)的基于iPad的分析应用在企业用户中的需求也非常旺盛。

企业用户不是非常关心商业智能产品的品牌,他们看重的是这些产品的易用性、功能性和上市速度。企业用户也排斥那些需要较长实施周期的产品和方案。由于对常规商业智能应用的性能、可用性和延迟感到失望,企业用户更倾向采购专用数据一体机,例如OracleExadata

Gartner分析师Dan Sommer认为,随着企业管理走向“信息驱动”,商业智能将成为企业信息计划的核心。商业智能市场在20122013年都有望加速增长。

商业智能市场详细数据

具体的商业智能市场份额数据如下:


商业智能市场份额数据

Gartner在计算市场份额时只考虑了软件,并未将系统集成和专业服务以及专用软硬件(例如大数据HadoopBI一体机、SSD)等计算在内。但目前不清楚Gartner是否将社交媒体分析以及在线分析服务(Analytics as a serviceAaaS)计算在内。

下面是Gartner给出的商业智能魔力四象限:200920102011


商业智能魔力四象限

商业智能市场增长的六大驱动力

性能、可用性和延迟问题。传统商业智能的这三大问题刺激了数据分析一体机的销售,例如OracleExadataEMC GreenplumIBMNetezza等。目前主流的性能提升方式是将I/O密集型的处理分配给专用的一体机,这些一体机通过缓存等技术大幅降低应用的延迟,例如SAP BussinessObjects。企业对实时数据透视的需求。对实时分析的渴望刺激厂商们开发出内存分析等技术和相关产品,同时也刺激了预测分析技术的发展,此外移动分析、云分析(AaaS)和大数据都是未来的市场热点。升级周期。根据IDC的分析,企业应用市场正进入一个十年一遇的换代周期,企业面临抉择:是继续使用稳定但功能局限的原有商业智能应用,还是拥抱新的面向大数据、云计算和内存分析等新技术的,但可能会有bug的新应用。对基础数据和信息管理的持续投资。这些都是商业智能的底层工作,包括数据发现、建模、集成、清理和数据库优化,这些都是耗时耗神的脏活累活。数据集成和并购集成。企业并购将刺激相关商业智能解决方案的销售。而且正如辉瑞副总裁David Kreutter所言:分析业务与过去相比,越来越多地变成一项运营事务。大数据。根据Wikibon的报告,大数据市场在未来五年将保持58%的惊人复合增长速度。而作为与大数据相关的商业智能平台和应用也将受益。


未来属于那些能够掌控整个数据生命周期的企业——数据从哪里来、如何收集和使用、往哪里去?

我们正从“内容为王”进入“数据为王”的时代,但这一切都离不开商业智能。商业智能工具使得数据更加容易管理、存储维护和分类。更好地访问数据能帮助企业上上下下做出靠谱的决策,而随着数据收集变得更加容易,数据的规模、速度、种类高速发展,企业将开始审视如何合理利用这些数据,在越发不可预测的经济环境中确立新的竞争优势。

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