1.1 商业智能时代

1980年，美国著名未来学家阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）最早在《第三次浪潮》一书中提出了大数据（Big Data）的概念，并将其赞颂为第三次浪潮的华彩乐章。大数据又称巨量数据或海量数据，从字面意思来看，其非常庞大，在功能上远远超过了典型数据库软件的收集、存储、管理分析等能力。大数据作为一种新型的生产要素，具有规模大、流通快、类型多和价值密度低这四个显著的特征。之后，人工智能逐渐深入社会的各个角落，大数据时代登上了历史舞台。大数据时代是以信息时代为根本的，通过互联网途径，大量收集数据资源，并对数据资源进行存储和提取，让所有人都可以从数据中获取需要的信息，包括事物内部的规律信息和数据表现出来的知识价值。在疯狂的大数据时代，大数据已经不仅仅是单纯的数据，而是一种思维和方法，即以海量数据为基础，通过数据挖掘、分析和应用等方法来获取事物的价值，从而达到智能化水平或实现智慧化。在大数据时代下，数据是公开的，信息是可知的，所有的事物趋于透明化的状态，这极大改变了人类的思维方式，促进了产业的转型升级，对社会各个领域和行业的进步产生了深刻的影响。

随着数据驱动思维的运用，新型的商业逻辑变革悄然到来。数据能够告诉我们，客户的行为特征和消费偏好，简单来说就是他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些可以被集合到一起来进行分类。大数据的应运而生让企业与社会步入一个多元化的时代，大数据时代的到来提高了市场的活力，给不同需求的公司及竞争伙伴带来了更多的商业竞争机会，这将完全颠覆传统商业模式。首先，从企业层面来看，商业智能化变革是通过大数据在企业各个流通环节中的充分运用实现的，包括彰显企业价值、实现企业创新、构建企业价值网络；其次，从大数据产业链层面来看，商业智能化变革是立体的，随着大数据产业链的横向延伸，缩短产业链的长度，减少不确定性，降低成本损耗，同时随着产业链的纵向扩展，将纵向定位与整体行业外部环境结合起来，提供完整的解决方案，实现商业模式创新；最后，从行业层面来看，商业智能化变革是平台商业模式与数据驱动跨界模式的连接与融合，以大数据为基础，搭建平台化商业模式，实现跨境经营。

那么究竟什么是商业智能呢？商业智能的概念最早在1996年由加特纳集团（Gartner Group）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息后，分发到企业各处。传统商业智能（Business Intelligence，BI）是指基于数据仓库、数据挖掘等大数据技术进行数据抽取、展示与分析，从而为企业实现商业价值提供支撑。2019年，艾瑞咨询研究院发布的《中国商业智能研究报告》对商业智能的概念进行了新的定义，融入了机器学习、自然语言处理等人工智能技术，提出：新型商业智能（Business Artificial Intelligence，BAI）是指在基于数据维度进行商业分析的层面上，通过将人工智能核心技术（机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能语音交互、知识图谱）与大数据、云计算、区块链等技术相结合，围绕商业活动中各典型关键环节进行洞察分析，并通过完整的解决方案级应用，推动产品创新与服务升级。商业智能概念如图1.1所示。

1.1.1 商业智能的历史发展

围绕数据分析与智能化技术的不断迭代创新，商业智能至今共经历四次发展变革，实现由传统商业智能向新型商业智能的转变。商业智能发展阶段如图1.2所示。

（1）商业智能初级阶段（2005年—2013年）：这个时期企业上线适应自己业务的应用系统，类似ERP、CRM、OA、HIS等。市场主要被SAP、Oracle、IBM等老牌巨头占领，主要用户群体集中于大型企业，产品智能化程度低且部署成本高。

（2）可视化数据分析阶段（2013年—2016年）：随着基础设施建设的日益完善与可视化产品的出现，大量国内外商业智能厂商涌现并迅速发展，推动商业智能技术普及应用，进入商业智能发展的第二阶段。这个阶段的主要特点是可视化数据产品出现，企业项目中原有的商业智能初期产品逐步下线，此消彼长，可视化的数据分析产品集中进入市场，国内外厂商处于快速成长期。同时，随着IT基础设施逐步完善，更多企业拥抱商业智能。

（3）浅层决策智能阶段（2016年—2018年）：自2016年开始，大数据、人工智能、云服务技术的革新发展推动浅层决策智能技术走向成熟，云端部署能力吸引了更多的中小企业用户，新型商业智能时代逐步开启。我们把这一阶段称为商业智能发展的第三阶段。

（4）多维决策智能阶段（2018年至今）：随着2018年人工智能技术的全面商业化落地，集合人工智能、大数据、云服务、PRA、运筹学等技术的新型商业智能开始为企业客户提供多维决策的智能服务。融合技术、打磨场景、优化解决方案的部署成本是现阶段商业智能企业的发展重点。

1.1.2 商业智能的研究领域

商业智能研究过程、商业智能资产、商业智能使用过程、商业智能投资、商业智能管理水平七的架构一直都以“价值”为核心进行不断建构。商业智能对企业的价值及产生价值的路径和过程不断地被运用到实践领域，对组织竞争优势和组织绩效具有重要影响。研读我国学者马俊、周建波发表的《国外商业智能创新研究进展与展望》一文，不难发现商业智能的研究范畴主要集中在组织绩效提升、商业智能影响力、竞争个领域。

（1）组织绩效提升：商业智能系统一直与产品质量、供应链和竞争优势等紧密联系在一起，商业智能系统对组织减员增效、降本促效、管理决策、提升决策有效性、提升组织决策能力都具有重要的作用。组织获得稀缺资源的能力，并把稀缺资源转化为价值产出，是衡量商业智能效果的一个主要因素。

（2）商业智能影响力：商业智能是提升组织绩效的必要条件，而商业智能影响力受到诸多因素影响，如运营效率、改进新产品或服务、组织智能、组织结构动态性等。商业智能是通过哪些内部和外部因素去实现商业价值或创造价值的，是商业智能的一个重要的研究方向。

（3）竞争过程：商业智能与组织绩效提升之间的关系受竞争定位、行业因素和动态性竞争因素的影响。一个具有较强竞争优势的企业，更容易将商业智能转化为组织绩效，其中竞争定位是一个不可忽视的因素。企业在设计商业智能系统时，基于竞争动态性，应该实时评估商业智能影响力，同时对商业智能资产进行重新估计。竞争过程是商业智能的一个重要影响因素。

（4）商业智能资产：商业智能资产主要由商业智能技术、人力资源和各种运用组合构成。商业智能资产能够成为组织的重要资产，取决于商业智能对组织绩效提升的实现过程，如新产品开发、商业流程再造、决策优化及商业过程绩效改善等。商业智能资产是商业智能实现的最终结果。

（5）商业智能使用过程：商业智能使用过程决定了商业智能资产的实现路径与变现效率。商业智能使用过程伴随着时间问题，商业智能系统会有周期性失效或失调问题，只有保证商业智能系统在组织内部正常运转，商业智能对组织的重要性才能持续显现。商业智能使用过程是商业智能最终能否变现的一个关键性因素。

（6）商业智能投资：商业智能投资主要包括信息技术的硬件、软件、技术设施、人力资源和管理能力。研究表明，很多组织在使用商业智能的过程中，由于硬件、软件和信息技术等设施的更新跟不上，因此商业智能没有发挥应有的作用。对商业智能投资力度不断加强，将有助于商业智能的进一步实现。

（7）商业智能管理水平：在考虑商业智能投资之前，管理者必须要考虑非商业智能投资及商业智能的管理、转化活动。过去的商业智能研究表明，在将商业智能投资转化为商业智能资产的经典路径模型中，几乎都考虑到了商业智能管理、转化活动及非商业智能投资这三个因素。商业智能管理水平是商业智能影响力不断提升的重要主导因素。

商业智能研究领域如图1.3所示。