1.1 商業智能時代

1980年，美國著名未來學家阿爾文·托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一書中提出了大數據（Big Data）的概念，并將其贊頌為第三次浪潮的華彩樂章。大數據又稱巨量數據或海量數據，從字面意思來看，其非常龐大，在功能上遠遠超過了典型數據庫軟件的收集、存儲、管理分析等能力。大數據作為一種新型的生產要素，具有規模大、流通快、類型多和價值密度低這四個顯著的特征。之后，人工智能逐漸深入社會的各個角落，大數據時代登上了歷史舞臺。大數據時代是以信息時代為根本的，通過互聯網途徑，大量收集數據資源，并對數據資源進行存儲和提取，讓所有人都可以從數據中獲取需要的信息，包括事物內部的規律信息和數據表現出來的知識價值。在瘋狂的大數據時代，大數據已經不僅僅是單純的數據，而是一種思維和方法，即以海量數據為基礎，通過數據挖掘、分析和應用等方法來獲取事物的價值，從而達到智能化水平或實現智慧化。在大數據時代下，數據是公開的，信息是可知的，所有的事物趨于透明化的狀態，這極大改變了人類的思維方式，促進了產業的轉型升級，對社會各個領域和行業的進步產生了深刻的影響。

隨著數據驅動思維的運用，新型的商業邏輯變革悄然到來。數據能夠告訴我們，客戶的行為特征和消費偏好，簡單來說就是他們想要什么，喜歡什么，每個人的需求有哪些區別，哪些可以被集合到一起來進行分類。大數據的應運而生讓企業與社會步入一個多元化的時代，大數據時代的到來提高了市場的活力，給不同需求的公司及競爭伙伴帶來了更多的商業競爭機會，這將完全顛覆傳統商業模式。首先，從企業層面來看，商業智能化變革是通過大數據在企業各個流通環節中的充分運用實現的，包括彰顯企業價值、實現企業創新、構建企業價值網絡；其次，從大數據產業鏈層面來看，商業智能化變革是立體的，隨著大數據產業鏈的橫向延伸，縮短產業鏈的長度，減少不確定性，降低成本損耗，同時隨著產業鏈的縱向擴展，將縱向定位與整體行業外部環境結合起來，提供完整的解決方案，實現商業模式創新；最后，從行業層面來看，商業智能化變革是平臺商業模式與數據驅動跨界模式的連接與融合，以大數據為基礎，搭建平臺化商業模式，實現跨境經營。

那么究竟什么是商業智能呢？商業智能的概念最早在1996年由加特納集團（Gartner Group）提出，加特納集團將商業智能定義為：商業智能描述了一系列的概念和方法，通過應用基于事實的支持系統來輔助商業決策的制定。商業智能技術提供使企業迅速分析數據的技術和方法，包括收集、管理和分析數據，將這些數據轉化為有用的信息后，分發到企業各處。傳統商業智能（Business Intelligence，BI）是指基于數據倉庫、數據挖掘等大數據技術進行數據抽取、展示與分析，從而為企業實現商業價值提供支撐。2019年，艾瑞咨詢研究院發布的《中國商業智能研究報告》對商業智能的概念進行了新的定義，融入了機器學習、自然語言處理等人工智能技術，提出：新型商業智能（Business Artificial Intelligence，BAI）是指在基于數據維度進行商業分析的層面上，通過將人工智能核心技術（機器學習、計算機視覺、自然語言處理、智能語音交互、知識圖譜）與大數據、云計算、區塊鏈等技術相結合，圍繞商業活動中各典型關鍵環節進行洞察分析，并通過完整的解決方案級應用，推動產品創新與服務升級。商業智能概念如圖1.1所示。

1.1.1 商業智能的歷史發展

圍繞數據分析與智能化技術的不斷迭代創新，商業智能至今共經歷四次發展變革，實現由傳統商業智能向新型商業智能的轉變。商業智能發展階段如圖1.2所示。

（1）商業智能初級階段（2005年—2013年）：這個時期企業上線適應自己業務的應用系統，類似ERP、CRM、OA、HIS等。市場主要被SAP、Oracle、IBM等老牌巨頭占領，主要用戶群體集中于大型企業，產品智能化程度低且部署成本高。

（2）可視化數據分析階段（2013年—2016年）：隨著基礎設施建設的日益完善與可視化產品的出現，大量國內外商業智能廠商涌現并迅速發展，推動商業智能技術普及應用，進入商業智能發展的第二階段。這個階段的主要特點是可視化數據產品出現，企業項目中原有的商業智能初期產品逐步下線，此消彼長，可視化的數據分析產品集中進入市場，國內外廠商處于快速成長期。同時，隨著IT基礎設施逐步完善，更多企業擁抱商業智能。

（3）淺層決策智能階段（2016年—2018年）：自2016年開始，大數據、人工智能、云服務技術的革新發展推動淺層決策智能技術走向成熟，云端部署能力吸引了更多的中小企業用戶，新型商業智能時代逐步開啟。我們把這一階段稱為商業智能發展的第三階段。

（4）多維決策智能階段（2018年至今）：隨著2018年人工智能技術的全面商業化落地，集合人工智能、大數據、云服務、PRA、運籌學等技術的新型商業智能開始為企業客戶提供多維決策的智能服務。融合技術、打磨場景、優化解決方案的部署成本是現階段商業智能企業的發展重點。

1.1.2 商業智能的研究領域

商業智能研究過程、商業智能資產、商業智能使用過程、商業智能投資、商業智能管理水平七的架構一直都以“價值”為核心進行不斷建構。商業智能對企業的價值及產生價值的路徑和過程不斷地被運用到實踐領域，對組織競爭優勢和組織績效具有重要影響。研讀我國學者馬俊、周建波發表的《國外商業智能創新研究進展與展望》一文，不難發現商業智能的研究范疇主要集中在組織績效提升、商業智能影響力、競爭個領域。

（1）組織績效提升：商業智能系統一直與產品質量、供應鏈和競爭優勢等緊密聯系在一起，商業智能系統對組織減員增效、降本促效、管理決策、提升決策有效性、提升組織決策能力都具有重要的作用。組織獲得稀缺資源的能力，并把稀缺資源轉化為價值產出，是衡量商業智能效果的一個主要因素。

（2）商業智能影響力：商業智能是提升組織績效的必要條件，而商業智能影響力受到諸多因素影響，如運營效率、改進新產品或服務、組織智能、組織結構動態性等。商業智能是通過哪些內部和外部因素去實現商業價值或創造價值的，是商業智能的一個重要的研究方向。

（3）競爭過程：商業智能與組織績效提升之間的關系受競爭定位、行業因素和動態性競爭因素的影響。一個具有較強競爭優勢的企業，更容易將商業智能轉化為組織績效，其中競爭定位是一個不可忽視的因素。企業在設計商業智能系統時，基于競爭動態性，應該實時評估商業智能影響力，同時對商業智能資產進行重新估計。競爭過程是商業智能的一個重要影響因素。

（4）商業智能資產：商業智能資產主要由商業智能技術、人力資源和各種運用組合構成。商業智能資產能夠成為組織的重要資產，取決于商業智能對組織績效提升的實現過程，如新產品開發、商業流程再造、決策優化及商業過程績效改善等。商業智能資產是商業智能實現的最終結果。

（5）商業智能使用過程：商業智能使用過程決定了商業智能資產的實現路徑與變現效率。商業智能使用過程伴隨著時間問題，商業智能系統會有周期性失效或失調問題，只有保證商業智能系統在組織內部正常運轉，商業智能對組織的重要性才能持續顯現。商業智能使用過程是商業智能最終能否變現的一個關鍵性因素。

（6）商業智能投資：商業智能投資主要包括信息技術的硬件、軟件、技術設施、人力資源和管理能力。研究表明，很多組織在使用商業智能的過程中，由于硬件、軟件和信息技術等設施的更新跟不上，因此商業智能沒有發揮應有的作用。對商業智能投資力度不斷加強，將有助于商業智能的進一步實現。

（7）商業智能管理水平：在考慮商業智能投資之前，管理者必須要考慮非商業智能投資及商業智能的管理、轉化活動。過去的商業智能研究表明，在將商業智能投資轉化為商業智能資產的經典路徑模型中，幾乎都考慮到了商業智能管理、轉化活動及非商業智能投資這三個因素。商業智能管理水平是商業智能影響力不斷提升的重要主導因素。

商業智能研究領域如圖1.3所示。