从沉睡的黄金到经济新宠，数据元素正在经历华丽转身。

近年来，数字经济的长远推进，离不开数据要素价值释放带来的持续动力。数据要素作为第五大生产要素，其价值释放需要从数据采集、传输到存储、治理，再到分析和可视化呈现。整个价值链流程漫长而复杂。其中，数据分析和可视化堪称价值释放的“最后一公里”，并逐渐成为数千个行业日常业务决策中不可或缺的“得力助手”，并成就了商业智能（Business Intelligence） （以下简称BI）软件越来越流行）。它受到所有类型用户的重视。

以此为契机，中国BI软件市场正在蓬勃发展，前景广阔。 IDC最新预测数据显示，2024年中国商业智能与分析软件市场规模预计将增长至10.7亿美元，商业智能与分析将成为未来企业的重要投资领域；预计到2028年，市场规模将达到17.9亿美元，未来五年年复合增长率为12.7%。

与此同时，中国BI软件市场格局也在加速酝酿新的变化。以领阳、帆软、永宏科技、思美特等为代表的国内BI厂商全面崛起。在与微软、IBM、SAP等国际巨头的竞争中，逐渐形成崛起、突破的态势；而生成式AI技术浪潮的到来，将加速BI向智能化迈进。国内BI厂商能否借此机会弯道超车，也引起了市场的高度关注。

为何替代成为市场关键词

近年来，“替代”已成为中国BI软件市场的一大关键词。

不可否认，微软、IBM、SAP等国际大公司具有先发优势。 PowerBI、Cognos、BIEE等产品早年在启发市场、推动数据分析应用方面发挥了关键作用。

还需要了解，国内外企业在数据分析和应用方面存在巨大差异，在使用场景、操作习惯、功能定制和服务需求等方面也存在巨大差异。这也带动了Quick BI、vivimeme、Smartbi Insight等国产BI软件的出现，成为中国BI市场不可或缺的重要力量。最具代表性的是阿里云Quick BI，连续五年入围Gartner ABI魔力象限，也是国内唯一入围挑战者象限的BI。

中国BI厂商和产品整体崛起的原因绝非定制化开发、及时服务响应等简单因素。更深层次的原因在于需求变化、技术体系、市场不确定性等综合因素的作用。

首先，BI市场需求变化是BI软件替代的第一推动力。众所周知，中国市场历来以应用创新为导向，应用场景规模庞大且复杂。随着数字经济的快速发展和数据要素日益重要的趋势，各类数据消费和数据决策的需求和变化纷纷涌现。 BI软件需要更好地适应本地场景需求和集成服务。

例如，与国外相比，中国金融机构的用户数量和业务规模普遍要大一个数量级。随着数字化转型升级的深入，金融机构日常业务场景对数据的使用需求大幅增加，数据消费、数据决策逐渐成为从管理层到普通员工的基本操作，大规模的数据分析一些龙头企业甚至要求亿级数据秒级响应；而国外一些优秀的BI产品无法适应国内报表复杂、使用灵活等需求，这使得一些国外企业在深度开拓中国市场的同时，适应中国市场的业务需求纷纷转向国内BI产品。

其次，近年来国内技术体系的整体形成和稳步增长，为BI软件的全面替代提供了稳定的土壤。俗话说，欲向上成长，必先向下扎根。近年来，随着国产芯片、操作系统、数据库、中间件等产品的快速增长，国产技术系统的生态土壤日益厚实，为上层BI替代带来综合效益。健康）状况。

第三，市场不确定性的突然增加是BI成为替代品的助推器。外部环境的剧烈变化，大大增加了市场的各种不确定性。金融、电力、政府等重点行业要考虑数据安全、业务安全等，数据要素需要在可信环境中流动，加速拥抱国货。 BI软件是大势所趋。

最后，生成式人工智能、大模型等技术的兴起，为市场加速替代提供了重大变量。生成式AI和大模型正在重塑整个BI的底层开发、产品交互、用户体验，全面推动BI变得智能、便捷、高效。中国BI厂商需要抓住生成式AI技术带来的机遇，打造自己的核心竞争力，实现突破，引领替代。

挑战依然存在，ABI+SaaS是未来主要路径

替代不是目标，超越才是目标。

俗话说，行百里者半九十。目前，国内BI替代正进入新的关键阶段。市场已经从过去更多地考虑安全维度转向衡量产品、技术、服务支持等综合能力。即国产BI软件需要适应场景。与业务整合，实现行业领先的产品能力。

事实上，中国BI厂商在本土化替代的过程中面临诸多挑战，尤其是在产品性能、环境适应、AI技术能力、用户体验等方面仍存在巨大的提升空间。

以数据接口开放程度为例。数据接口开放性作为BI软件产品的核心能力之一，衡量的是BI软件接入数据源的能力。例如，目前中国市场上有各类数据库品牌200多个。 BI软件完成了数据库与非结构化数据源的对接和适配，对于推广本土化BI软件的使用具有长远的意义和价值。

同样，国产BI软件也因易用性和用户体验而受到诟病。这就需要国内BI厂商在产品性能、低代码/零代码开发、多终端部署与展示、服务能力等方面投入更多的精力，才能取得更好的成绩。匹配用户体验需求。例如，一些国产BI产品在处理大规模数据时可能会出现滞后、宕机等问题。

此外，嵌入式能力对于将数据分析能力无缝集成到ERP、CRM、OA等工作场景中具有重要意义。例如钉钉、企业微信、飞书等现在是大多数企业日常工作中使用的IM软件。 IM软件与BI软件对接，实时推送报表，这对于日常工作场景中的“用数据”大有裨益。

更重要的是，随着生成式AI浪潮的到来，整个BI赛道面临彻底重构，这将对市场格局、产品体系乃至用户体验产生深远影响。因此，ABI+SaaS将是国产BI软件下一步突破和超越的关键主路径。

首先，生成式人工智能、大模型等人工智能技术与BI产品的融合，将打破BI产品使用壁垒，改变产品开发和交互方式，降低数据消费门槛，彻底重构BI产品。 IDC认为，大模型等人工智能技术有望实现数据分析全过程自动化，独立完成数据集成、建模、分析和洞察，并根据业务情况提供决策建议。

然而，AI与BI的融合将是一个长期的过程，难以一蹴而就。这将极其考验BI厂商的技术积累和投入。比如，虽然各种大模型已经出现，但很多通用大模型并不能直接应用在BI等垂直领域。大模型的训练和推理仍然是一个复杂且成本高昂的项目，也是对BI厂商如何使用大模型的考验。模型与行业认知、业务知识的融合。

事实上，全球BI厂商近一两年一直在探索AI与BI的融合。以Salesfoce为例，其Tableau正在将Einstein GPT与现有BI功能集成，为用户提供自然语言和视觉格式的个性化指标洞察。

国内不少BI厂商也紧跟潮流。以阿里云凌阳Quick BI为例。它基于同易钱文通用大模型，结合对BI业务的长期积累和独特理解，持续训练和优化BI领域的大规模解决方案。模型，积极探索大模型与BI产品的融合，与智能构建、智能提问、智能洞察等产品功能相结合。

其次，SaaS模式的数字化发展是一个重要趋势，BI走向SaaS也是重要方向之一。 SaaS不仅大幅降低部署和运维管理的复杂度，还有效降低成本，促进BI软件产品标准化，快速高效匹配业务需求。

IDC最新《中国商业智能与分析软件市场跟踪报告，2024H1》也显示，上半年本地部署收入占比82.9%，同比增长4.9%，公有云模式收入占比17.1%，同比增长15.9%。显然，SaaS模式虽然在中国市场占比较小，但其增速却远远超过本地部署模式。从长远来看，各行业拥抱SaaS已成为大势所趋。

尊重市场，中国BI才有光明的未来

目前中国BI厂商主要分为三类：第一类是帆软、永红等传统BI厂商，注重本地化部署和交付；第二类，Smartbi、易信华辰、观远数据等，专注于SaaS BI厂商，提供并强调一站式BI能力；第三类包括阿里云、腾讯云、网易优数等具有互联网基因的BI厂商。每种类型的制造商都有不同的成长路径、各自的基因、技术能力和重点行业。每种类型的制造商都有自己的特点和优势，并创造了繁荣的市场。

不过，本地化替代不应该成为市场炒作，而应该成为中国BI厂商崛起的产业机遇。随着“十四五”规划、“数据要素三年行动计划”等政策的出台，此时此刻，如何让企业和组织中的更多人在更广泛的业务场景中用好数据已成为所有中国BI企业的阶段性使命。

显然，中国BI厂商需要以用户为中心，紧紧围绕数字智能时代用户的真实场景需求，在产品创新、服务能力等方面持续发力，切实推动数据思维的建立以及数千个行业的数据消费习惯。降低了开发和数据使用门槛，真正为千行百业的数智化转型升级注入源源不断的动力。

面向未来，中国BI厂商的崛起是大势所趋。这将是技术、产品、服务等综合能力的长期竞争。哪些厂商将书写新的市场格局？让我们拭目以待吧！

本文来自微信公众号，作者：大数据在线，36氪授权发布。