2022年BI趨勢年度盤點：數(shù)字化轉型看重ROI，場景化分析成剛需，BI基礎設施需求提升

近年來，數(shù)字化成為全球不可逆轉的潮流，而通過數(shù)據(jù)整合、分析及可視化實現(xiàn)商業(yè)價值的商業(yè)智能（Business Intelligence，BI）也成為這一潮流中最受關注的行業(yè)之一。

回望2022，中國BI軟件市場增長亮眼：根據(jù)IDC日前發(fā)布的《2022上半年中國商業(yè)智能軟件市場跟蹤報告》，這半年間中國BI軟件市場規(guī)模為3.8億美元，同比增速24.7%。到2026年，中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模有望達到19.6億美元，未來5年市場年復合增長率（CAGR）為20.2%。

更微觀地看，根據(jù)筆者觀察，2022年BI行業(yè)呈現(xiàn)四大趨勢：

趨勢一，中臺式的系統(tǒng)建設預算在2022年明顯壓縮，謀求數(shù)字化轉型的企業(yè)整體上越來越關注ROI（投資回報率），能夠滿足企業(yè)業(yè)務需求的軟件產(chǎn)品公司機遇擴大。

趨勢二，隨著企業(yè)數(shù)字化轉型進程加速與敏捷運營需求的提升，SaaS軟件廠商更為迫切地需要快速提升產(chǎn)品競爭力，行業(yè)對于BI基礎設施的需求不斷增加。

趨勢三，隨著企業(yè)自身的IT運維水平和數(shù)據(jù)意識不斷的加強，行業(yè)逐漸由方案優(yōu)先階段轉向工具軟件推動；同時，BI廠商與垂直行業(yè)結合地更加緊密，和業(yè)務結合的場景化分析成為SaaS廠商普遍剛需的亮點功能。

趨勢四，隨著數(shù)據(jù)準備工作量、分析成本以及分析門檻的極大降低，推動客戶自助分析是必然趨勢。

趨勢一：數(shù)字化轉型成本整體下降，ROI指標受關注

筆者觀察到的趨勢一是，疫情以來經(jīng)濟整體下行，過去幾年風靡的高成本投入建設模式及重型服務模式逐漸走不通。盡管數(shù)字化投入總量持續(xù)增長，但大中臺式的系統(tǒng)建設預算在2022年明顯壓縮。

在這樣的背景下，謀求數(shù)字化轉型的企業(yè)整體上越來越務實并關注ROI（投資回報率），能夠滿足企業(yè)業(yè)務需求的軟件產(chǎn)品公司具有廣闊前景。產(chǎn)品軟件公司功能的完備性和成熟度，為企業(yè)的數(shù)字化減少了重復投入，有的甚至能讓數(shù)字化轉型成本系統(tǒng)性下降。

據(jù)衡石科技創(chuàng)始人、CEO劉誠忠介紹，“2022年的變化趨勢是有一些非常資深的行業(yè)ISV廠商和標準的數(shù)據(jù)能力工具平臺廠商合作，基于日益成熟的標準化工具平臺，為客戶敏捷交付全面的中臺方案，這樣的合作甚至可以把成本壓到之前的一個中臺建設成本的 1/10 。它降低的是方案交付廠商大量功能性的重復產(chǎn)研投入和人力實施交付成本，最后為客戶帶來諸如CDP用戶洞察平臺、營銷中臺等方案，解決了之前中臺的長建設周期、高失敗風險和大成本投入的問題。”

事實上，在經(jīng)濟下行壓力增加的2022年，幫助企業(yè)降本提效的BI工具市場仍保持快速增長。各行各業(yè)的數(shù)字化轉型都在加速，BI日益成為企業(yè)數(shù)字化轉型的切入點。誠然，IDC報告提到，進入2022年以來，企業(yè)IT投資變得更加謹慎，部分IT項目出現(xiàn)延期或暫停的情況。但從增速來看行業(yè)整體仍保持良性增長，IDC預計2022全年中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模達到9.6億美元，同比增長22.8%。

從BI行業(yè)格局來看，大的廠商仍然占據(jù)較高的市場份額。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2022上半年，中國商業(yè)智能市場前10名廠商占比共計65.2%，分別是帆軟、微軟、永洪科技、SAP、百度、IBM、SAS、思邁特軟件、Salesforce.com、浪潮。

從融資數(shù)據(jù)來看，2022年是數(shù)據(jù)分析和BI廠商融資的大年，觀遠數(shù)據(jù)、數(shù)說故事、新略數(shù)智、海致BDP等均獲得了億元以上融資，累計融資超過20億元。

隨著云計算、大數(shù)據(jù)等技術的進入成熟期，各行業(yè)SaaS產(chǎn)品也更趨專業(yè)化。對于客戶而言，企業(yè)真正期待的是通過使用產(chǎn)品解決業(yè)務問題，從而獲得商業(yè)成功。這也讓敏捷建設、低代碼成為當下兩大流行趨勢。

首先是敏捷建設，BI近年來逐漸由傳統(tǒng)走向敏捷。何為敏捷？傳統(tǒng)BI由數(shù)據(jù)倉庫、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成，往往由IT人員根據(jù)業(yè)務人員的需求建立數(shù)據(jù)倉庫，而業(yè)務人員在前端查看報表結果。敏捷BI則基于大數(shù)據(jù)處理技術實現(xiàn)快速部署、數(shù)據(jù)源集成、高性能計算、探索式分析，核心目標是幫助企業(yè)建立一個高度整合和自動化的數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)。

另一大風口是低代碼開發(fā)平臺。低代碼開發(fā)從字面上來理解，即只需要編寫少量的代碼，就可以構建應用程序。換句話說，低代碼能夠讓不懂代碼的人，通過“拖拉拽”開發(fā)組件，就能完成應用程序的搭建。從價值來看，低代碼可以彌補日益擴大的專業(yè)技術人才缺口，同時促成業(yè)務與技術深度協(xié)作的敏捷形態(tài)。近年來，包括得帆、Mendix、Outsystems等廠商出現(xiàn)均是低代碼賽道上的新銳。

趨勢二：敏捷運營趨勢下，BI基礎設施需求快速提升

2022年，BI行業(yè)展現(xiàn)出的第二大趨勢是，隨著越來越多企業(yè)數(shù)字化轉型向敏捷運營進階，SaaS軟件廠商快速提升產(chǎn)品競爭力的需求更為迫切，行業(yè)對于BI基礎設施的需求陡然增加。

一位BI行業(yè)的從業(yè)者告訴筆者，隨著企業(yè)數(shù)字化轉型進程加速，在玩家不斷增多與需求快速迭代中，軟件廠商變得更“卷”了。他們不僅需要快速提升自己的產(chǎn)品競爭力，也面對著日益增長的、更復雜的數(shù)據(jù)分析需求。

隨著越來越多SaaS企業(yè)的成長，提高用戶粘性、增強復購與增量的需求也就變得更為迫切。對他們而言，強大的分析模塊成了必備的功能，客戶需要在其平臺上對業(yè)務數(shù)據(jù)進行完整的展示與分析，但卻面臨兩大問題：

首先，自行研發(fā)的成本則相對較高，對現(xiàn)有的產(chǎn)品及研發(fā)團隊有較大挑戰(zhàn)。企業(yè)寶貴的研發(fā)資源大都投入在核心業(yè)務上，需要極大研發(fā)資源投入的數(shù)據(jù)分析雖有強烈需求，卻難以通過自研來保證項目落地。

其次，和SaaS企業(yè)合作也往往不能滿足企業(yè)客戶日益增長的需求。很多人會把BI簡單看成可視化報表，但實際上在落地的時候，客戶不會只遇到可視化報表的問題，他們遇到的是圍繞數(shù)據(jù)的全部問題，包括數(shù)據(jù)的性能、整合，以及在最后查詢的時候如何應對并發(fā)的問題等，這些問題有時并不是純粹的BI工具能夠解決的。

在這樣的背景下，中國BI領域未來需要不斷建設基礎設施逐漸成為行業(yè)共識：有廠商專注于為行業(yè)搭建底層數(shù)據(jù)倉庫能力，也有廠商專注提供通用數(shù)據(jù)能力的標準產(chǎn)品，與專業(yè)領域的SaaS廠商深度協(xié)同。后者正是上文提到的衡石科技，它的產(chǎn)品HENGSHI SENSE是業(yè)內(nèi)獨特的企業(yè)級BI PaaS平臺，通過與SaaS企業(yè)進行產(chǎn)品層面的深入合作，提供標準化數(shù)據(jù)分析能力引擎，快速幫助SaaS廠商在自己的領域內(nèi)從0到1輕松構建數(shù)據(jù)分析和BI報表能力。

當下，To B行業(yè)的SaaS廠商往往希望通過與BI PaaS廠商合作，提高在業(yè)務場景中整合添加數(shù)據(jù)分析和BI報表能力。這從近年衡石科技的增長速度中可見一斑。

數(shù)據(jù)顯示，衡石科技2022年營收增長率超過200%，遠高于BI行業(yè)整體增速。在疫情侵襲、企業(yè)數(shù)字化預算上保持審慎的情況下，衡石科技仍保持增長與近乎100%的續(xù)費率，保持持續(xù)與長期服務。

越來越多的案例表明，數(shù)據(jù)分析交付的不是一套標準的報表方案，而是在構建一個習慣：數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到開始分析，快速形成看板，再利用看板指導業(yè)務，這是個反復迭代的敏捷運營過程。

在客戶方面，衡石科技更多地是選擇與各垂直領域的專業(yè)企業(yè)合作，將數(shù)據(jù)分析的標準能力賦能給SaaS企業(yè)，如財稅、ERP、CRM、營銷、CEM等通用職能SaaS廠商，零售、建筑科技、醫(yī)療、金融、工業(yè)、BI/可視化方案等垂直行業(yè)的SaaS廠商以及大數(shù)據(jù)SaaS廠商及ISV（獨立軟件開發(fā)商）等。此外，衡石也擁有寶馬、元氣森林、西云數(shù)據(jù)、新世紀醫(yī)療集團、太太樂等直客，直客群體覆蓋零售、醫(yī)療、金融等領域，并在2022年產(chǎn)品合作伙伴突破了100家。

這樣的客戶數(shù)量及質(zhì)量意味著，在企業(yè)級BI PaaS平臺領域，衡石科技已經(jīng)獲得了SaaS廠商群體的認可，在這一利基市場通過差異化創(chuàng)新策略確立了市場地位。同時，這樣的合作也能保證“共贏”，對于SaaS/ISV伙伴來說節(jié)省了巨量的研發(fā)成本、大幅縮短開發(fā)周期；對于衡石來說可以更專注地做好通用的標準化平臺產(chǎn)品；對于終端客戶來說則可以在業(yè)務場景中即時得到專業(yè)的分析體驗。

整體而言，商業(yè)智能借助大數(shù)據(jù)、AI等技術手段，通過提供行業(yè)應用方案體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。能夠真正理解行業(yè)痛點，幫助各種SaaS廠商構建數(shù)據(jù)分析能力和BI能力的PaaS廠商無疑是稀缺的。從賽道內(nèi)企業(yè)數(shù)量來看，當下聚焦行業(yè)的數(shù)據(jù)分析解決方案層出不窮，但是真正意義上的標準化產(chǎn)品形態(tài)的BI平臺/數(shù)據(jù)分析平臺在國內(nèi)數(shù)量很少，只有不到10家，而具備企業(yè)級BI PaaS能力的僅衡石科技一家，其后續(xù)發(fā)展?jié)摿χ档藐P注。

趨勢三：與垂直行業(yè)結合更緊密，場景化分析成剛需

第三個趨勢是，隨著企業(yè)自身的IT運維水平和數(shù)據(jù)意識不斷的加強，企業(yè)數(shù)字化轉型逐漸由方案優(yōu)先階段轉向工具軟件帶動方案。同時，縱觀當下的BI市場，BI廠商與垂直行業(yè)結合得越來越緊密，和業(yè)務結合的場景化分析成為SaaS廠商普遍剛需的亮點功能。

過去相當長的時間，數(shù)字化由一些先進的咨詢公司和先進的方法論推動，是一個觀念先行的狀態(tài)。隨后，大量中國企業(yè)通過不同領域的解決方案推動數(shù)字化轉型，進入方案優(yōu)先階段，在這一階段，企業(yè)更加關注客戶場景，而較少關注效率和ROI。

而在當下，越來越多行業(yè)人士意識到，隨著企業(yè)自身的IT運維水平和數(shù)據(jù)意識不斷的加強，市場正逐漸進入第三個階段——工具軟件帶動方案的階段。

“當下的階段在變化，成熟的產(chǎn)品開始脫穎而出，產(chǎn)品和方案開始  緊密結合?！币晃粩?shù)據(jù)分析業(yè)內(nèi)人士表示，未來，數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)將更依賴于有高質(zhì)量數(shù)據(jù)，以此作為優(yōu)化業(yè)務流程和開發(fā)新數(shù)據(jù)驅(qū)動服務和產(chǎn)品的先決條件。

根據(jù)BARC2023的數(shù)據(jù)分析報告，目前企業(yè)對高質(zhì)量數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)管理的需求正不斷提升——企業(yè)需要盡可能靈活地應對動態(tài)變化的市場需求，業(yè)務用戶要求從集成數(shù)據(jù)中進行越來越多的跨部門分析，快速響應變化和新需求的靈活數(shù)據(jù)環(huán)境至關重要。

另一方面，在BI SaaS市場，一個顯著的趨勢是，BI正更加緊密地與垂直行業(yè)結合。

越來越多SaaS軟件廠商選擇下沉到專業(yè)細分領域進行深耕。由于云端都是基于微服務架構，集成起來相對容易，集成一家以后就可以給所有客戶提供服務，為未來在各自垂類輸出標準化產(chǎn)品與規(guī)?；@客打下基礎。

艾瑞咨詢發(fā)布的《2022年中國企業(yè)級SaaS行業(yè)研究報告》顯示，2021年，中國行業(yè)垂直型SaaS市場規(guī)模達到339億元，同比增長37.6%。其中，微商城、電商ERP等SaaS產(chǎn)品繼續(xù)保持穩(wěn)定增長，加之跨境電商SaaS異軍突起，零售電商領域增速領跑行業(yè)垂直型SaaS，市場規(guī)模占比進一步提升，達到36%。此外，隨著企業(yè)接受程度的持續(xù)攀升，SaaS開始進入到更多的垂直行業(yè)，呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢。

（圖片來源：艾瑞咨詢《2022年中國企業(yè)級SaaS行業(yè)研究報告》）

不管是數(shù)字營銷、ERP、CRM、SCRM、CEM、HR、業(yè)財費控、MES，還是供應鏈管理，垂直領域的SaaS企業(yè)可以通過自研或是外部采購的方式增加BI模塊，而這一能力也會通過SaaS廠商傳遞至終端廠商。

值得注意的是，和業(yè)務結合的場景化分析成為SaaS廠商普遍剛需的亮點功能。分析的本質(zhì)是一種業(yè)務運營需求，每天都可能有新的業(yè)務問題需要分析，它的變化頻率是以天為單位的。當前，許多企業(yè)迫切需要一套能夠讓一線業(yè)務人員快速獲得一線數(shù)據(jù)、及時響應的系統(tǒng)，并能讓業(yè)務人員快速上手、高頻使用。

當前，場景化分析領域已經(jīng)涌現(xiàn)出一些優(yōu)秀案例。比如，一個電商平臺希望能夠在查詢用戶歷史訂單的情況下（圖查詢），基于圖數(shù)據(jù)對用戶進行商品個性化推薦（圖計算）。而智能BI廠商“歐拉認知智能”可以滿足這個需求，通過其純自研的圖計算引擎可以進行數(shù)據(jù)分析，幫助客戶在單個系統(tǒng)中進行高效的圖查詢和圖計算操作。

而其中，上文提到的衡石科技則通過嵌入集成產(chǎn)品優(yōu)勢獨樹一幟。以衡石科技的產(chǎn)品HENGSHI SENSE為例，它可以賦能各個領域的SaaS企業(yè)，讓產(chǎn)品高度靈活地嵌入集成到各類應用場景中，零代碼構建高級分析場景。業(yè)務人員只需經(jīng)過簡單培訓，知道特定的函數(shù)或者使用規(guī)則，就可以在“指標管理” 里便捷寫入各類計算公式；還能在搭建看板時通過拖拽維度、度量表達出復雜的計算邏輯，全程無需IT團隊支持。

（通過HENGSHI SENSE，業(yè)務人員經(jīng)過簡單培訓，即可表達出復雜的計算邏輯，全程無需IT團隊支持）

趨勢四：四級臺階，客戶自主分析時代來臨

BI本質(zhì)是持續(xù)高頻迭代的運營工作，隨著數(shù)據(jù)準備工作量、分析成本以及分析門檻的極大降低，推動客戶自助分析是必然趨勢。

縱觀數(shù)據(jù)分析行業(yè)的客戶需求，主要分為四級臺階。

最初的臺階是標準分析模板。無論是擁有個性化需求的重點客戶，還是通過基礎的標準報表就能解決大部分分析需求的普通用戶，其數(shù)字化轉型往往起步于此，當一個組織逐漸讓業(yè)務部門參與數(shù)據(jù)分析，就意味著它開始采用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務進行真正的決策了。

在這個階段，關鍵是要讓業(yè)務團隊能夠以更低的門檻參與其中，需要能夠自助分析。

第二級臺階是個性化報表。對于軟件公司而言，千人千面的研發(fā)能力并不容易，而像衡石這樣的PaaS平臺則能夠幫助他們快速擁有這種專業(yè)的能力，靈活高效地滿足KA客戶（重點客戶）的個性化分析需求，軟件廠商也需要相應的分析專員響應客戶的個性化需求；同時衡石還能幫助SaaS企業(yè)進行多租戶的管理，以及更為精細、安全的權限控制。

第三級臺階是終端客戶業(yè)務側自助分析。在這一階段，由終端客戶的業(yè)務人員自己使用數(shù)據(jù)分析；讓租戶（終端客戶）獲取自助分析能力，幫助SaaS企業(yè)維護好指標體系，讓SaaS平臺方的客戶能自己構建看板。

第四級臺階是終端客戶分析師專業(yè)分析，從自助走向自主。在這一階段，不只是終端客戶的業(yè)務人員可以進行數(shù)據(jù)分析，終端客戶的數(shù)據(jù)分析師也能做更專業(yè)的分析。未來，標準化的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品能夠為其提供深度預測能力、數(shù)據(jù)關聯(lián)和模型學習能力，通過API導入其它SaaS的業(yè)務數(shù)據(jù)，讓SaaS平臺方的客戶進行更高級的探索分析、整合分析。

值得一提的是，未來在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的支持下，增強分析允許非技術人員創(chuàng)建高級數(shù)據(jù)分析模型，甚至可以從中快速獲得商業(yè)洞察。它通過促進數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清理和洞察生成來幫助企業(yè)處理數(shù)據(jù)的復雜性和規(guī)模；它也能讓更多企業(yè)可以訪問數(shù)據(jù)分析，以便從數(shù)據(jù)中獲取價值，讓他們有機會提出正確的問題，并以易于理解和對話的方式產(chǎn)生洞察，并為相關洞察提供進一步解釋。

可以說，這四個階段也是業(yè)務智能化程度由低到高發(fā)展的順序。當前市場上SaaS企業(yè)自研能力主要集中在首級的需求，對于客戶個性化需求難以應付。

縱觀行業(yè)，當下已經(jīng)涌現(xiàn)出一批較為成熟的自助BI商業(yè)化產(chǎn)品，如帆軟BI、BDP、Tableau、永洪BI、億信華辰、云廠商阿里QuickBI、網(wǎng)易有數(shù)、火山引擎智能數(shù)據(jù)洞察等等。

上文提到的衡石科技的能力則覆蓋了全部四個數(shù)據(jù)分析階段，目前階段在合作中則主要集中于第二和第三級需求。

未來，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)量快速增長，內(nèi)外部數(shù)據(jù)來源不斷豐富，總體數(shù)據(jù)分析需求也在不斷增加；另一方面，數(shù)據(jù)分析環(huán)境也正變得越來越復雜——企業(yè)從各種來源收集越來越多的不同結構的數(shù)據(jù)，同時還會實施新的分析解決方案。

在這一背景下，更好地管理和使用數(shù)據(jù)，及清晰定義數(shù)據(jù)關系的重要性會不斷提升。

不難想象，當數(shù)據(jù)得到妥善管理并以高質(zhì)量提供，數(shù)據(jù)分析能力能夠隨心而動、深入業(yè)務，未來的“數(shù)據(jù)驅(qū)動公司”能釋放其數(shù)據(jù)的全部商業(yè)潛力，甚至對現(xiàn)代企業(yè)的運行方式進行整體變革。

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