行業(yè)主要上市公司：百度集團(09888.HK)、網(wǎng)易(09999.HK)、浪潮信息(000977.SZ)、美林數(shù)據(jù)(831546.NQ)、數(shù)聚軟件(838617.NQ)等

本文核心數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)、分析和人工智能技術(shù)成熟度

——商業(yè)智能(BI)技術(shù)架構(gòu)

按照從數(shù)據(jù)到知識的處理過程，一般BI系統(tǒng)的功能構(gòu)架包括數(shù)據(jù)底層、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展示三個功能層級。其中數(shù)據(jù)底層負責管理數(shù)據(jù)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)ETL、數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建等;數(shù)據(jù)分析主要是利用查詢、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)可視化等分析方法抽取數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行分析，形成數(shù)據(jù)結(jié)論;最終通過數(shù)據(jù)展示呈現(xiàn)報表和可視化圖表等數(shù)據(jù)見解。

具體地，對應(yīng)到企業(yè)的決策與經(jīng)營環(huán)節(jié)，BI的運作流程如下圖所示。首先從來自ERP、OA、財務(wù)等不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及外部的數(shù)據(jù)中提取出有價值的部分。接著進行數(shù)據(jù)的處理與存儲，經(jīng)過ETL、數(shù)據(jù)清洗等過程，合并到企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的全局視圖。最后在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、OLAP工具等對其進行分析和處理，將數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)變?yōu)楣芾眈{駛艙、中國式復(fù)雜報表、自助分析、多維分析等數(shù)據(jù)應(yīng)用，從而為企業(yè)管理者和運營人員的決策過程提供支持。

——商業(yè)智能(BI)關(guān)鍵技術(shù)

對照BI的功能構(gòu)架，BI的主要技術(shù)也可以分為展示類、分析類和支撐類三個層級。

——行業(yè)代表性廠商技術(shù)進展

商業(yè)BI領(lǐng)域的技術(shù)方向呈現(xiàn)出顯著的智能化、場景化與生態(tài)化特征：一方面，大模型融合與AIAgent架構(gòu)成為核心突破點，如自然語言交互、復(fù)雜任務(wù)自主拆解等能力的強化，推動BI從工具向智能決策中樞升級;另一方面，聚焦垂直場景深化，在電力、制造、零售等行業(yè)形成專屬解決方案，同時注重云原生、信創(chuàng)適配等底層架構(gòu)優(yōu)化，通過聯(lián)邦分析、全域數(shù)據(jù)中臺等技術(shù)打破數(shù)據(jù)孤島，提升了處理效率與合規(guī)性，此外低代碼生態(tài)與開發(fā)者協(xié)同也加速了技術(shù)普惠化落地。

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