數字化高速發(fā)展的今天，企業(yè)產生的數據也在與日俱增，很多企業(yè)面臨著各式各樣的數據處理與分析難題，不知道該如何正確處理分析數據。在這種情況下，商業(yè)智能（BI）對企業(yè)決策發(fā)展的重要性愈發(fā)突出。
今年3月1日，杭州星云數字科技有限公司（下稱“星云有客”）宣布完成A輪億元融資，由高瓴創(chuàng)投、IDG資本聯合領投，老股東聯想創(chuàng)投跟投。加上近期宣布完成4000萬元的天使輪和Pre-A輪融資，星云有客短短半年內已經連續(xù)完成3輪融資。
僅2022年，商業(yè)智能（Business Intelli-gence，簡稱：BI）企業(yè)便有觀遠數據、數說故事、新略數智、海致BDP等均獲得了超過億元融資。據不完全統(tǒng)計，商業(yè)智能領域從2021年下半年至今累計融資超過20億元。
商業(yè)智能企業(yè)頻繁獲得資本和巨頭青睞的背后，是各行業(yè)數字化轉型已迫在眉睫。根據中國信通院數據，2005~2019年產業(yè)數字化復合增速達24.9%，高于同期GDP增速，行業(yè)數字化加速滲透。
商家的“高級分析師”
對于經營服裝廠的張超來說，數據分析是他最為迫切需要的。張超透露，自己在廣州有3家服裝工廠，為上百個小商家進行供貨，近幾年也通過一些C2M平臺直接面向消費者。而當用戶數據變得龐大而復雜起來，張超開始“接不住”了。
像張超這樣，對海量數據束手無策，無法分析、無法得出有效結論的商家并不在少數。從經營鏈路上講，首先是廣告投放、引流獲客的成本，近幾年，隨著公域流量見頂，成本在逐漸飆高，怎么通過數據分析高效獲客？其次，當有了用戶數據之后，怎么有效利用，及時發(fā)現問題進行糾正、洞察趨勢為下一步經營進行指導？
在業(yè)務層面，BI為平臺和商家提供從引流、廣告投放、圈人群包、用戶分析、渠道分析、選品分析，包括行業(yè)熱點分析、供應鏈分析以及指導，簡單說，BI讓每個商家擁有了一位高級數據分析師。
比如，在選品階段，BI平臺根據行業(yè)數據和企業(yè)內部數據，為商家提供新品、爆品、打折促銷、直播等多個業(yè)務場景的分析，以幫助商家科學找到適合自己用戶畫像的品類。
據了解，在眾多BI數智廠商中，主要分為兩種類型：一種是PaaS平臺提供底層數據分析能力，一種是SaaS平臺提供成熟的數據分析產品。
舉一個簡單的例子來說明PaaS與SaaS的區(qū)別，比如在廣告投放，圈人群包時，SaaS產品會根據過往數據，給出成型的人群包供商家選擇，類似“20~25歲一線城市男”等人群包，這些人群包是固定的，供商家選擇。而PaaS平臺可以讓企業(yè)根據自己的需求去自定義，在海量人群中“撈”出自己想要的，比如奢侈品品牌可以圈出“30天內瀏覽和購買過愛馬仕的人”，這個定向是非常精準的。
全鏈路數字化價值爆發(fā)
根據《2021年中國BI商業(yè)智能應用實踐白皮書》中數據顯示，2020年國內整個BI市場規(guī)模約60億~70億元，預計到2025年，中國商業(yè)智能軟件市場規(guī)模將達到13.3億美元，未來5年整體市場年復合增長率為17.9%。
有業(yè)內相關機構作出預判：“中國數據分析與商業(yè)智能的市場才剛剛開始。數字化轉型是未來十年中國經濟的最大主題，而BI是其中最確定的剛需之一。
一方面，成立5～10年間的各行業(yè)新經濟企業(yè)，都需要從0到1構建數據分析與決策的能力；另一方面，數據分析與商業(yè)智能的需求在全面進入‘2.0業(yè)務決策時代’，大型企業(yè)正在普遍面臨BI產品升級需求，迫切地希望引入讓廣泛的業(yè)務用戶能用起來的BI產品與能力。
這說明該行業(yè)增長空間依舊很大，而無論是什么類型的平臺，能夠在如此短的時間內“集體”受到資本的青睞，不止因為行業(yè)空間，而是行業(yè)發(fā)展已經到了一個關鍵節(jié)點。從商業(yè)的角度出發(fā)，這些BI廠商都在做一件事，那就是：全鏈路、全觸點的數字化。
在過去的傳統(tǒng)商業(yè)中，這幾個部分相互割裂，而數據平臺的介入，正在重構人、貨、場。
以數據增長服務商Growing IO舉例，其在與漢光百貨合作的案例中發(fā)現，很多用戶喜歡在漢光百貨的微信小程序中直接搜索口紅色號，而非品牌。但小程序中并沒有對應的搜索結果，也有些用戶習慣輸入英文，小程序內卻沒有英文模糊搜索體系，用戶常因為拼寫錯誤一個字母而搜索不到心儀產品。
這些是之前未被發(fā)現而被浪費的流量，但其實可以通過分析用戶搜索數據進行優(yōu)化和利用。所以雙方決定，讓用戶直接搜索色號找到口紅，同時優(yōu)化了模糊搜索的兼容性，最終使得搜索效率提升40%左右。
這樣的生態(tài)建成，意味著企業(yè)不再受平臺掣肘，有更大的選擇權，同時離消費者更近，無論是公域引流還是私域盤活，數據的價值和意義都在變得更具有指導性。
讓數據回歸服務
行業(yè)利好、應用爆發(fā)的同時，一段新的挑戰(zhàn)和難點正需要跨越。應用層面，BI行業(yè)正在發(fā)生“從IT到業(yè)務，從報表到決策”的變革。
過去若干年里，企業(yè)使用BI制作大量的報表，老板、業(yè)務人員忙著看報表，80%的時間耗在提取數據、對數據口徑等繁瑣事務上。但始終沒有讓業(yè)務用起來，真正為業(yè)務賦能。這使得業(yè)務人員與IT技術人員難以高效協作，新技術/系統(tǒng)未能真正令業(yè)務用起來，帶來真正的回報，反而增加了冗余的成本與人力，這是傳統(tǒng)BI產品的桎梏。
技術層面，隨著5G、云計算、AI等技術的發(fā)展，BI的應用場景進行了幾個階段的變化。
有報告明確指出，增強型分析功能是 BI產品發(fā)展最重要也是最顯著的發(fā)展趨勢之一，其原因并不難理解：當前企業(yè)使用的數據的規(guī)模和復雜度已經逐漸超過人類可以處理的程度，靜態(tài)報表、儀表板等傳統(tǒng)工具已經不能滿足需求，而通過機器學習、人工智能等技術增強分析，可以更好地處理這些數據。
其次是數據來源。面對當下逐漸高企的流量成本，公域平臺流量需要更高的成本和更精準的識別。而當公域轉向私域時，私域中的觸點變得更加零碎和復雜，難以統(tǒng)計。
觀遠數據的觀點認為，讓業(yè)務用起來是BI領域接下來巨大的機會。一款好的產品需要面向業(yè)務人員針對業(yè)務分析的場景去設計應用性。也就是說，隨著業(yè)態(tài)的變化，用戶數據整合將變得越來越困難，而數據能否真正服務于業(yè)務，才是關鍵點。
