行业报告市场研究报告

随着互联网头部企业从集团层面推动以搭建中台为目标的组织架构变革，数字中台的社会关注度迅速上升。当前，中台的发展还处于初级阶段，对于相关概念的定义、实际的价值、建设的要求等问题的认知还不统一；但随着市场关注度日益提升、企业实践逐步落地，市场对数字中台的认知开始聚敛。本报告从数字中台的概念和本质出发，梳理数字中台的发展逻辑，分析数字中台的发展现状和行业应用，判断行业发展的未来和机会，并针对数字中台下一阶段发展的关键问题，提出策略性建议。公众号【互联互通社区】，回复【中国数字中台行业研究报告】获取全部内容

2018年我国消费金融市场规模约8.45万亿元，预计2020年将达12万亿元，行业前景广阔。2018-2019年，消费金融项目数量渐增，热度不减，但长尾明显，资本向头部项目集中。目前从整体来看，消费金融市场竞争格局较为分散，尚未形成垄断局面。在传统银行、持牌消费金融、互联网消费金融领域均有领先的优势企业出现，各具特色，各有所长。大数据分析、人工智能、物联网和区块链等金融科技的应用正在颠覆金融行业价值链。目前较为成熟的是大数据分析和人工智能，用以解决消费金融领域存在于贷前、贷中和贷后流程中的诸多痛点问题。随着国内金融行业监管收紧，消费金融领域历经多年规范与洗牌，利润空间收窄，对客户需求和风险点识别要求更加精准，智能风控将成为消费金融发展的关键。本报告主要研究以下问题：目前消费金融市场现状如何，有怎样的发展趋势？哪些消费金融公司最具发展潜力？消费金融产业链有哪些环节，哪些环节最具价值？消费金融有哪些商业模式，各自优劣势是什么？金融科技将为消费金融带来哪些颠覆性价值？未来消费金融公司的核心竞争力是什么？消费金融领域内哪些头部公司值得关注？注：本报告PDF版本可点击链接下载，提取码：1acn关于36氪研究院36氪研究院是36氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。

MobData分析师认为，无论是马云提出的“新零售”、刘强东的“第四次零售革命”还是张近东的“智慧零售”，归根到底，是对传统零售的重塑变革，本质在于线上+线下+物流的融合与贯通，最终目的在于带来消费者购物体验的提升和企业运营效率的提高。| 中国3G| @中国好4G |通信行业最具影响力自媒体作者@中国好4G ：资深分析师｜特约撰稿人｜新媒体专栏作者｜手机评测专家中国3G通信行业最具影响力自媒体微信公号:china_3g回复 “目录”查文章编号回复相应数字看对应文章新浪百万名博@中国好4G坚持做有态度的原创订阅号

在IaaS和SaaS如火如荼之后，PaaS也迎来了属于自己的春天。毫无疑问，PaaS与企业在服务与开发过程中的需求密切相关，特别是随着云计算的发展和企业平台化战略的驱动，企业对于云原生应用和全新的应用开发都提出了更高要求，而PaaS作为“承上启下”的中间层也变得越来越重要，更成为了当下云计算技术和应用创新最活跃的领域。根据计世资讯最新发布的《2018-2019年中国PaaS市场研究报告》数据显示，近三年我国PaaS行业市场规模及增速逐年上升，从2016年的49%的年增长率到2017年的52%再到2018年的57%，每年都有可观的增速增长。在我看来，PaaS市场的爆发，无疑将对过去企业服务与开发起到一个根本性的变革。那么，PaaS市场目前正呈现出哪些新的发展趋势？面对如今众多的PaaS提供商，又有哪些公司是值得关注的呢？PaaS迎来新一轮爆发期事实上，从计世资讯对中国PaaS平台市场竞争力分析中，我们就能够看到，包括浪潮、华为、用友、新华三凭借出色的产品服务能力和市场以及战略能力位居市场领导者的位置；而在Paas的细分产品领域，aPaaS作为PaaS市场中最大的一块蛋糕，同样也得到了快速发展。计世资讯通过对市场中各厂商进行系统的评估后也发现，包括浪潮、用友和SAP等公司正在引领当前企业级市场的aPaaS领域。中国PaaS平台市场竞争力分析从计世资讯的研究报告中，我们不难看到目前中国PaaS以及aPaaS市场的发展，正在呈现出以下几个特点：一是，从发展趋势看，PaaS正在成为企业数字化转型过程中“不可或缺”的解决方案，尤其是aPaaS在细分产品中能够实现蓬勃发展就佐证了这一发展趋势。背后的原因是，过去几年中大型企业由于其庞大的规模和业务的复杂性，更倾向于选择aPaaS，因为它可实现将一个应用平台上的基础服务能力进行“选购”，封装成一个SDK包，提供给企业开发自有的APP，由此化解个性化难满足、业务场景变化快、IT运维成本高等方面带来的挑战。二是，从产品创新看，中国PaaS市场也正从过去的标准化和通用型模式，走向以场景应用和个性化需求为主导的产品创新模式。客观的说，目前大中型企业在云化的过程中，其不同阶段和不同场景下确实有着不同的PaaS需求，因此PaaS服务显然不能继续走过去的标准化模式，而是要提供场景化和个性化的解决方案，才能让整个PaaS服务无限贴近产业、企业和业务，满足企业的数字化转型需求。以aPaaS这个细分市场为例，除了浪潮、用友、SAP、金蝶在领跑，纷享销客、销售易这类专注于CRM市场，以及兴业数金、招银云创这类深耕金融市场的公司能够入围报告，就体现了这一重要变化。中国aPaaS平台市场竞争力分析三是，从市场格局看，中国的PaaS服务商也正在重构PaaS市场新的格局，同时更成为了整个中国PaaS舞台上的有力的领导者。可以看到，无论是在PaaS市场还是aPaaS等细分领域，整个市场目前正处于“百花齐放”的状态，这无疑改变了过去由国外厂商“一统天下”的旧格局，比如用友、浪潮、金蝶等公司，这些主流的企业管理软件厂商都开始提供PaaS和aPaaS服务，并将二者的优点有机结合提供更为个性化的服务来满足企业的定制化需求；再如，互联网公司也是市场的重要参与者之一，阿里云、腾讯云等公司在PaaS和aPaaS服务领域也具有极强的产品研发和创新能力。如果说，云是我们这个时代的新硬件，那么PaaS就是它的操作系统，其重要性不言而喻。更为关键的是，如今无论是从市场需求，还是应用场景，乃至未来发展看，中国PaaS和aPaaS市场的崛起和爆发已是大势所趋。领导者胜出的三大维度那么，中国的PaaS服务商为何能够在这一轮的PaaS创新和变革之中，能够率先在市场中实现领跑？特别是处于领导者位置的几家企业，又具备了哪些独特的竞争力呢？我们也可以从三个维度来做观察：首先，一个成熟的PaaS平台，离不开PaaS服务商长期的战略性投入，同时也非常考验PaaS服务商技术创新的能力和实力，由此才能快速洞察并解决企业在数字化转型中遭遇的痛点和需求。以在中国PaaS市场和aPaaS市场领导者阵营中，综合竞争力均排名第一的浪潮为例，其面向未来十年研发了全新一代企业数字化能力平台iGIX，就包含了技术、数据、业务三大中台，拥有领先一代的低代码技术，全面采用开放标准，支持全栈建模，是业内首个支持多语言微服务开发的数字化中台。再以用友为例，其全新一代企业云服务平台iuap5.0产品，同样也为客户提供了一整套产品、解决方案和服务，包括企业数据湖解决方案、数据智能平台和社会级的智慧数据融合服务。其次，PaaS平台还要保证产品的高可用以及稳定性，这同样离不开PaaS服务商丰富实践和落地经验，同时还要经过大中型企业客户的一线实战检验，这样才能更快的把PaaS平台推广到实际的业务当中去。其中，作为互联网公司代表的百度，则源于其在AI领域的长期的“精耕细作”，同样它也是与云计算结合最紧密的服务商，其AI的各项能力大都可以通过云来实现，通过aPaaS服务，可以在云环境下为企业提供开发AI所需要的算力、通用算法以及其他的各种开发环境和服务。而浪潮iGIX数字化中台，同样也沉淀了大量的行业经验，更融合贯通了新一代的数字化技术，这决定了浪潮iGIX数字化中台既可以作为平台的“平台”，也可以作为企业打造中台的重要技术支撑。最后，进入中国PaaS市场“领导者”的服务商，还有一项明显的特点，就是在生态领域的布局十分广泛，依托生态伙伴的力量，又进一步帮助企业利用实现PaaS平台实现了“降本增效、灵活迭代”的价值。比如，今年用友就提出了融合生态战略，以及“集成与被集成”的理念，并基于开放的iuap平台，为产业生态伙伴提供更多的支撑，让他们可以开发出不同行业与领域的解决方案，并嵌入云市场实现线上线下的销售。同样，浪潮iGIX不仅可以助力企业打通上下游业务系统，实现互联互通，也是面向企业信息中心/公司、合作伙伴、独立软件开发商（ISV）的生态赋能平台。通过以平台产品聚合生态，浪潮在未来无疑也释放更大的开放合作连接红利。由此可见，PaaS不是谁都能做好的，在中国的PaaS市场中，以浪潮云ERP和用友代表的SaaS服务商仍然具备核心竞争力，他们之所以能够领跑整个市场，归根结底离不开他们将PaaS平台产品创新、大量一线实践检验以及开放共赢的生态合作中的能力汇聚成整体的平台化综合能力，由此真正引领了中国PaaS市场未来发展的新方向。总的来说，在技术、市场以及生态三个层面保持的专注和创新，无疑是以浪潮为代表的中国PaaS服务商在激烈竞争中“脱颖而出”的关键所在，这也让中国的服务商实现对了PaaS市场格局的重塑，同时更引领了中国PaaS市场发展的新方向，而这也将为众多的企业级用户提供了一个更加开放的、灵活的、具备自主创新能力的PaaS平台，进而更好的赋能企业的数字化转型和升级，成为企业上云的关键支撑底座。

知识付费，是指用户为满足自身发展需求，通过知识付费平台以付费方式购买一些知识盈余者将自己的理论知识或思维逻辑梳理转化成的知识产品或服务。2017年以来，除百度、京东、今日头条等巨头入局之外，在罗振宇、吴晓波、马东等头部IP的带动下，郭德纲、高晓松、咪蒙等众多大咖纷纷涌入，吸引了更多用户参与，知识付费行业良机出现。比达咨询（BigData-Research）数据中心监测数据显示，2018年第1季度主要知识付费APP月均活跃用户数方面，喜马拉雅FM月均活跃用户数位列第一，为7552.9万人，用户流量优势显著；知乎排名第二，为5278.0万人；蜻蜓FM以3296.2万人月均活跃用户数排在第三位。更多

【导读】MobData分析师认为，无论是马云提出的“新零售”、刘强东的“第四次零售革命”还是张近东的“智慧零售”，归根到底，是对传统零售的重塑变革，本质在于线上+线下+物流的融合与贯通，最终目的在于带来消费者购物体验的提升和企业运营效率的提高。报告内容如下：

2020年11月23日，中国权威ICT研究咨询机构计世资讯正式发布 《2019-2020年中国超融合产品市场研究报告》（以下简称《报告》）。华云数据凭借出色的产品服务能力和市场以及战略能力稳居市场领导者位置，并实现连续攀升。坚持自主创新 推动行业发展在国家政策的引导和市场的不断教育下，上云已成为企业的共识。大中型企业在上云的过程中，出于对安全等因素的考虑，更倾向于在私有的环境下部署 IT 基础架构。由于超融合架构在标准的x86服务器上通过软件定义实现了计算和存储资源的融合，简化了IT基础架构；同时，其核心分布式块存储技术可以基于x86服务器构建易扩展的存储资源池，这些优点使得越来越多的企业选择了超融合架构，从而导致超融合市场快速增长。计世资讯统计，2019年超融合市场规模达77.4亿元，增速高达52.4%。近三年，随着市场规模基数的增长，增速趋于放缓，但仍以较高的速度增长。在政企上云的大背景下，超融合因其敏捷、灵活、智能等与生俱来的优势，正逐渐成为构建新一代企业云的“主心骨”，将迎来前所未有的发展机遇。华云数据作为中国超融合头部厂商，近年来，坚持自主创新，依托自身强大的技术实力及雄厚资源推出安超OS等创新产品，深化行业实践，打造产业生态，并积极参与行业协会联盟工作和产业标准制定，已经成长为中国超融合市场上的标杆型企业，而其能够进入《报告》，也源于其在超融合技术创新、商业模式、市场、服务等方面取得了优异成绩，做到了以推动中国行业数字化转型为己任，帮助政企用户提升IT能力，满足业务变革需求。贴近用户需求 打造行业标杆案例如今的超融合从落地到用户的具体场景，实现了从新兴技术到商业化落地的闭环发展。《报告》显示，随着企业对于超融合支撑多场景、多领域、多业务的平台需求越来越突出。超融合产品之间的比拼，从原先的技术区分，逐渐转变为基于应用定义场景的区分。即谁越靠近企业用户的需求，对业务场景挖掘得越充分，谁就更容易在超融合领域脱颖而出。华云数据拥有超过30万的用户，服务了政府金融、国防军工、教育医疗、能源电力、交通运输等十几个行业，针对用户需求打造了众多行业标杆案例，并将实践经验深入研究打造，贴近业务需求，找出共同特性并进行推广，以点带面，帮助行业中的更多行业用户实现上云。比如报告里展现的“安超云一体机为协和武汉红十字会医院提供云助力”的案例，就是华云数据结合此前医疗行业的实践经验，以安超OS为核心，保障了协和武汉红十字会医院IT系统上云不受影响，有效改善和提升因疫情患者急剧增加而带来IT基础设施不堪重负的现状，提升医疗信息化水平，通过超融合云计算技术，为协和武汉红十字会医院的医疗质量和效率提供助力。推动融合创新 深获行业认可需要特别提到的是，在本次《报告》中，计世资讯从产品服务能力和市场及战略能力两个维度对市场中主要超融合产品服务商进行竞争力分析。通过对市场中各厂商进行系统的评估，华为、新华三、华云数据作为中国云计算“三华”凭借出色的产品服务能力和市场以及战略能力位居市场领导者的位置。这并非华云数据初次荣登超融合权威报告。此前，华云数据就受到了行业一致认可，进入Forrester 2020全球超融合“Now Tech”研究报告，进入国际权威分析机构Gartner 2019超融合魔力象限等等。在市场竞争激烈的当下，以华云数据为代表的中国超融合服务商正在国际IT舞台上发挥更大的作用，通过不断向各行各业“渗透”和“赋能”，推动超融合技术与实体经济深入融合，帮助更多政企用户实现新时代下的新应用、新模式、新业态、新发展。完善产业生态 助力用户数字化转型随着5G时代边缘计算数据中心的兴起，超融合市场将迎来更大的发展空间，且未来将有一定比例的超融合产品应用在边缘计算领域。计世资讯预测，未来五年，超融合市场将以22.0%的复合增长率持续增长，到2024年市场规模将达到209.3亿元。华云数据作为行业领导者，面对发展机遇，除了打磨产品，为用户带来差异化价值以外，也正在紧跟国家安全可信发展步伐，与国内众多软硬件厂商达成生态战略合作。目前，华云数据已经实现了从芯片、操作系统、中间件、数据库、应用、安全、PaaS到行业应用全方位国产化适配工作，与合作伙伴携手为客户提供基于云计算的通用行业解决方案或垂直行业解决方案，推动中国企业全面上云。华云数据形成了一个国产软、硬件一体化应用体系，并通过持续的支持服务，打造完整的自主创新生态链，为政企用户数字化转型提供了有力的支持。对于华云数据来说，如今的成绩既是对过往努力的肯定，也是对未来发展的一份信心。未来，华云数据将在紧跟市场发展的同时，更加努力的为政企客户提供更好的产品与服务，并通过不断的技术创新与行业洞察，更好地响应政府产业政策，全面推动企业上云。

体育大生意第1454期，欢迎关注领先的体育产业信息平台5月30日，2018中国电竞产业大会在第五届中国（北京）国际服务贸易交易会期间举行。艾瑞咨询与华体电竞联合发布《2018中国电竞行业研究报告》。报告采取多元化大数据分析，剖析电竞行业产业发展现状及未来趋势，集消费者洞察、案例分析、市场竞争监测、营销决策、数据共享、企业精细化运营等多方面于一体，覆盖电竞全产业链，包括赛事、俱乐部、头部公司、内容制播、电竞生态等领域。此报告核心内容有：1. 市场：2017年中国电竞行业进入爆发期，整体市场规模突破650亿元，主要因为移动电竞游戏收入迅速提升。2. 资本：不同背景的各方资本涌入俱乐部，关注电竞产业链头部内容。3. 游戏：《绝地求生》大火，战术竞技（求生）类游戏模式扩散。热门游戏带动电脑装备升级。4. 赛事：电竞赛事专业化、主场化、联盟化、商业化，质量与规模提升，催生+泛娱乐新玩法。电竞场馆在全国各地扩散。▼中国电竞行业发展趋势：进入爆发期在经历探索期、发展期、平台期过后，2017年，中国电竞行业进入爆发期。▼2017年中国电竞整体市场规模突破650亿元2017年整体市场规模突破650亿元。电竞生态市场整体规模较小，但规模占比在提升，预计2019年将会达到138亿元的市场规模。▼移动电竞游戏收入迅速提升由于头部游戏的迅速增长，中国移动电竞游戏市场占比迅速提升，在2017年已经与端游电竞游戏市场占比持平。预计未来随着更多移动电竞产品出现，整体市场占比将会进一步提升。▼移动电竞用户成为主要增长来源得益于爆款产品的推广与普及，电竞用户的主要增长来源于之前未曾有电竞游戏经历的新用户。用户的爆发式增长也给电竞衍生市场带来巨大的增长空间。值得注意的是，这些新增的移动电竞用户的电竞习惯仍需要头部游戏的培养。▼中国电竞整体产业链迅速完善▼中国电竞头部厂商保持领先▼中国电竞行业整体发展趋势：各方资本涌入俱乐部电竞行业发展趋势：游戏直播平台秀场化运营、整体市场突破650亿元、各方资本涌入俱乐部、战术竞技类游戏扩散、电竞赛事联盟化与主场化。▼战术竞技（求生）类游戏模式扩散“大吉大利，今晚吃鸡”，这句话成为流行语的背后，则是《绝地求生》的走红，而相同玩法的游戏也大量涌现。▼超过70%的用户为《绝地求生》升级电脑《绝地求生》新用户74.3%都来自于身边的朋友推荐，而从直播平台观看直播转化而来的用户率为55.2%。71.0%的用户为了玩《绝地求生》升级了电脑。▼移动端仍以MOBA市场为主，球球领先休闲电竞市场MOBA（多人在线战术竞技）仍然在移动电竞市场占据主要份额。▼不断提升的赛事质量将电竞行业带入下一个阶段▼资本涌入产业链上游苏宁、京东、哔哩哔哩等企业开始跨界以赞助俱乐部的形式，关注电竞产业链头部资源。▼内容制作实力大幅提升赛事质量与规模的提升，也催生了内容制作的长足进步。除了技术、制作之外，未来电竞内容也会随着用户媒体习惯而改变。▼游戏直播秀场化、秀场直播游戏化87.5%的用户会因为游戏主播转移到秀场平台而一同转移。▼运营活动过度或对观众体验造成影响81.6%的用户有关注的主播，其为平台核心资源。运营活动过度会造成一定负面影响，但只有6.6%的用户会因为受到影响而离开平台。▼电竞场馆在全国扩散电竞场馆已经向电竞商业综合体变迁，用户体验将增强，而电竞场馆的商业价值进一步提升。▼中国电竞行业商业价值：跨界营销成为常态用户对于电竞广告的整体满意度普遍较高，跨界营销成为常态。▼电竞游戏广告投放需瞄准目标群体电竞游戏广告投放需要瞄准目标群体，联动游戏内、外各个资源实施全面营销动作。注：本文所用图片来自网络

前言近年来，随着人们的数据意识和数据素养不断提升，商业智能和数据分析领域迎来了快速发展期，据Gartner商业智能报告统计，到2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。同时，大数据、人工智能、机器学习、深度学习等技术的快速发展，也促进了商业智能和数据分析产品的新一轮进化。Gartner分析师认为，到2020年，自然语言生成和人工智能将是90%的新BI平台的标准特征，50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理，或语音生成，或将自动生成。但我们必须认识到，我国商业智能的市场特征、企业需求、关注点、发展阶段均与国外有所不同，以Gartner为代表的分析机构并不能准确描述我国商业智能行业的实际状况。针对这一问题，帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位，了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待，同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考，形成了该篇报告。主要预测：2018年，中国大数据 BI 产品将主要在自助分析的可操作性和功能丰富度、平台的安全性、数据管理能力、分析的共享能力、数据挖掘能力、大数据处理能力六大功能模块进行提升。一、2018年中国商业智能行业发展分析(一) 行业总体形势向好在当前经济环境下，企业盈利的压力和难度不断增加，越来越多的企业，尤其是一、二线稍具业务规模的企业，其高层都希望通过精细化运营提升市场竞争力，降低企业的运营成本。这些企业绝大多数都已经在2008年~2015年间上线了各种业务系统，存储了大量管理和运营数据，具备应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种条件，这些需求将在2018年~2022年继续爆发。值得注意的是，艾瑞咨询在《2017年中国商业智能行业研究报告》中指出，我国已经进入商业智能领域第一方阵，成为发展最快的国家之一，但和美国还有比较大的差距。所以未来中国大数据BI行业总体将呈现加速度增长，市场容量将不断扩大。(二) 大数据BI厂商马太效应显现马太效应是指强者越强，弱者越弱的现象，国内BI行业的马太效应已经显现。据帆软品牌部调研数据显示，处于行业第一梯队的帆软、Tableau、微软PowerBI的品牌知名度和市场份额与其他厂商进一步拉大。帆软2017年全年营收2.77亿，远超其他国内厂商之和。同时帆软销售部反映，2017年度销售跟单中遇到的竞品种类和数量均较2016年有相当大幅度的下降。BI行业出现马太效应实属必然，综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。可以预见，2018年中国BI行业马太效应将进一步增强，逐步淘汰掉实力弱、规模小、产品差的企业。(三) 新型自助式BI与传统型BI平分秋色得益于敏捷、自助的特征，从2013年起新型自助式BI迎来了高速发展期，这一时期也是传统型BI的衰退期。2017年，传统型BI与新型自助式BI在国内市场中平分秋色。受访企业中，约50.2%的企业仍然在使用传统型BI，其中最典型的需求是企业常规日报、月报等汇总分析报告。约49.8%的企业应用新型自助式BI，通过报表平台+自助式BI+大数据底层平台的解决方案，来解决企业综合的数据展示和分析需求，形成经营和战略决策。在调研中我们注意到，约有18%的企业引进了新型自助式BI，部分或全部替代了传统BI。虽然传统型BI尤其自身优势和应用场景，但随着新型自助式BI的不断发展，传统型BI必将逐渐退出历史舞台，从国际传统BI巨头积极调整产品结构可见一斑。二、2017年中国商业智能用户状况分析根据企业的IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入程度占比，我们将BI用户（企业）划分为5大类型，即BI应用金字塔模型，以更好的统计、分析企业的BI应用状况。(一) BI应用金字塔模型1. IT完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成95%以上的BI分析页面（注：主要是指用于生产、经营、管理会议所需要的数据分析页面，下同）的开发。业务人员仅负责前端数据查看，完成查看报表时相关联动钻取操作。调研中我们发现，处于“IT完全主导型”这一等级的企业，约有93.2%都在使用传统型BI工具，企业的业务人员基本没有能力，也没有需求去自主完成数据分析的工作。这些企业的业务变革并不剧烈，企业管理层认为当前的日常数据报告能够满足企业管理和决策的需要，相对缺少变革的动力。2. IT强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成80%~95%数量的BI分析页面。业务人员完成低于20%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，67.5%的企业认为当前业务人员不具备数据分析的能力。而企业需要快速完成部分数据分析工作，所以选择让IT人员更多承担工作。这类企业中普遍认为，商业智能产品本身并非能够快速上手，且业务人员仍需要统计学基础，阻碍数据分析工作从IT人员向业务人员的转移。3. 业务强主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作，完成前期示例不超过20%数量的BI分析页面。业务人员完成超过80%数量的BI分析页面。从调研数据来看，这类企业中，超过80.2%是曾经推行传统BI的企业，并且部分业务人员是有较高学历和能力的，能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能，并愿意在工作中积极使用；从帆软数据应用研究院的实地走访的部分企业来看，这些企业普遍行业排名靠前，公司从高层就重视数据分析工作。4. 业务完全主导型其典型特征为，IT人员做底层数据仓库，以及BI工具层面的数据模型处理的部分相关工作。业务人员完成95%以上数量的BI分析页面和相当部分BI工具层面的数据模型处理。相比于第三类使用人群（业务强主导型），这类用户的一大特点是业务变革十分迅速，从事业务工作的人员学历普遍较高，业务经营和发展需要企业快速做出决策。而基于数据分析得出的业务判断相比个人历史经验准确度更高，是这类企业基本共识。比如在新兴的互联网企业，或者新零售领域，这个特点尤为突出。5. 智能自助型其典型特征为，IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关工作。业务人员处理所有BI工具层面的数据处理，以及所有BI分析页面。IT人员搭建数据中心，业务人员完全自主处理和分析数据，这类企业有着明显的资源密集型的特点，业务人员更多的是偏向运营相关的工作。当然，因为此类受访企业占比较少，原因分析的可信度还有待进一步调研来核实。(二) BI用户状况分布基于BI应用金字塔模型，2017年企业分布如下；从调研数据中，我们可以得出两大结论。1、IT人员主导企业数据分析的模式仍占据主流，也就是IT驱动仍是2017年企业商业智能平台应用现状。从数据调研的受访企业来看，有高达60.5%的企业的数据分析工作仍是第二类型（IT强主导型），甚至有21.5%的企业的数据分析工作处在第一类型（IT完全主导型），这显然和业务人员自助数据分析的目标距离遥远。2、新型自助BI正在成为商业智能市场的主流。17.5%的企业是在2017年上线了新型自助BI，实现了让少部分业务人员自助完成BI数据分析的目标。三、2018年商业智能用户需求分析(一) 企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控，占受访企业97.6%需求描述：BI工具支持企业的多级部门的数据/分析页面权限管控，使得不同层级的部门机构只能看到本部门机构和辖属部门机构的数据/分析页面。需求产生的原因：有的信息中心为释放压力，放权给业务部门使用数据，一旦口子打开，数据缺口就会像洪水一样泛滥，就又会走向另外一个极端，导致放权下的数据管理混乱，数据口径不统一，部门之间的数据壁垒等等问题就会出现，同时这将给企业带来极大的数据安全隐患。满足该需求对企业的价值和意义：在满足业务部门BI数据自助分析的同时，兼顾企业的数据权限管控，形成企业以IT部门集中管理下的良性数据分析风貌，杜绝企业数据安全隐患。(二) 业务人员可通过BI工具进行自助数据分析，占受访企业94.5%。需求描述：业务人员可以在浏览器前端，对自己权限范围内的数据进行多维拖拽探索和自助分析，发掘隐含在数据中的业务价值。需求产生的原因：企业的传统信息化建设中，IT信息中心对公司数据进行高度集中的管控，来自企业各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出，一旦业务部门需求集中扎堆，就会造成响应不足，业务部门怨声载道。信息中心自身成员熬夜加班做报表，成就感却很低。满足该需求对企业的价值和意义：通过高效灵活的BI工具，业务人员对自己权限范围内感兴趣数据进行多维拖拽探索和自助分析，以工具简单易上手的低学习成本，让真正对分析业务价值最熟悉的业务人员实现自助数据分析探索，最大化业务数据的分析维度和分析效率，灵活发掘数据中可能潜在的业务价值，同时也解放了IT人员的劳动力，降低企业人力成本。(三) 可快速搭建型自助BI业务数据模型，占受访企业87.5%。需求描述：数据库表中的数据需要基于业务分析主题进行分类管理，相关数据表之间支持手动/自动构建关联模型，同时建立的关联模型支持灵活应用，无需反复编辑修改或创建新的模型，一次建立即可灵活满足多重业务场景进行数据分析使用。需求产生的原因：传统BI工具创建的底层数据关联相互独立，无法重复利用，一旦遇到新的业务数据计算分析场景，数据关联就需要修改或重新创建，极为麻烦，非常不利于IT人员维护。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具快速构建的新型自助式BI业务数据模型，较传统BI工具针对不同业务分析场景需要多次、重复建模的应用痛点，极大地提高了BI工具的企业中业务数据分析应用的效率，解放了以往IT人员对数据维护的压力。(四) OLAP多维分析：上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等，占受访企业84.5%需求描述：BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。需求产生的原因：随着业务发展的复杂化，单一角度的数据分析往往难以再发掘出更多有价值的潜在业务信息，取而代之的是需要BI工具能够满足强大的页面OLAP多维分析功能。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具强大的OLAP多维分析功能，以实现多角度、多关联数据之间的数据无限层次探索分析，发掘出数据中潜在的业务价值。(五) 大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒级响应，占受访企业63.6%需求描述：BI工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒级响应，提供多维加速引擎对传统关系型数据仓库（SQLServer、Oracle、Mysql等）进行数据提速处理，同时也支持实时对接企业大数据平台（Vertical、Kylin、Greenplum等）进行数据分析计算。需求产生的原因：一方面，传统关系型数据库在面对上亿级别以上数据量时，容易出现性能瓶颈，长时间的查询等待往往会导致业务数据分析效率太低。另一方面，当今信息化水平飞速发展，越来越多的企业已经有了自己的高性能大数据平台，对于这部分企业来说，拥有一款能够直接对接大数据平台进行数据分析的工具尤为总要。满足该需求对企业的价值和意义：BI工具提供的强大数据计算处理引擎，能够降低企业数据查询等待时间成本，提高业务数据分析效率。同时，通过直接对接企业大数据平台，还可满足企业实时数据分析的需求。(六) 业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作，占受访企业57.5%。需求描述：BI工具可通过快速易上手的交互方式，让业务人员也能完成工具层面的零代码数据加工处理工作，例如例如表合并、分组统计、结构数据分层、过滤、增加列、同比环比、累计值、所有值、公式运算等数据清洗和数据处理方法，实现对数据的无限层次多维透视分析统计。需求产生的原因：当业务需求相对偏复杂时，简单的维度和指标统计往往无法直接计算出业务所需要的计算结果，以往的处理方式往往可能是业务部门提需求给IT，然后IT经过SQL或者代码对底层数据表加工处理，然后最终导出一张excel数据表给业务部门，期间的反复沟通和等待时间往往降低了企业的业务数据分析应用效率。满足该需求对企业的价值和意义：通过BI工具，使得业务人员也能快速实现对数据的无限层次多维透视分和析加工统计，降低了传统模式下的沟通成本和等待时间，提高了企业业务数据分析的应用效率。(七) 移动端数据分析查看支持，占受访企业44.9%需求描述：BI工具支持移动端数据分析多维分析查看功能（兼容PC端的上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等），对于BI工具的应用app支持便捷的扫码登陆、离线查看、批注、分享等功能，同时满足某些社区平台如微信、钉钉的企业公众号集成。需求产生的原因：在当今这个移动设备便捷时代，仅仅PC端的数据分析已经不能满足某些特定时间和场所的业务分析需求了，而BI对移动端的支持已经成了必然要满足的功能点。满足该需求对企业的价值和意义：通过移动端的BI分析查看，使得数据分析不仅仅局限于PC端，较大地增强了数据分析的便捷性。同时微信和钉钉的集成接入，让业务通过社区平台也能直接查看想要的数据分析页面，更是为移动端数据分析锦上添花。四、中国大数据BI产品功能预测结合用户需求调研，和我国BI厂商的产品计划研究，2018年如下六个大的功能模块将会得到增强。(一) 提升自助分析的可操作性和功能丰富度为满足业务人员可通过BI工具进行自助数据分析的需求，中国大数据BI产品需要改善自助分析的功能和可操作性，包括图表的丰富性。前端布局自定义搭配，让业务人员随心所欲布置。比如仪表板自由布局，可快速拖拽生成所需要分析的页面；在全面支持常见的柱状图、条形图等图形基础上，增加支持中国（世界）地图、GIS地图、桑基图等大数据图表；为了适应更加多样的用户，大数据BI平台需要支持强大的OLAP多维分析功能，包括分析视角的上卷、下钻，维度的旋转切换，指标的切换，分析数据的切片过滤，组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。业务人员在OLAP多维分析的基础上，能够在数据分析查看时，再次对所有维度进行二次的维度指标加工，并无限层次多维透视分析统计，全面开放业务人员对数据的处理和分析操作，以满足当前中国用户多个视角、多个层级的分析需求，把传统业务分析的智慧充分沉淀到数据分析系统中来。为了给不同用户提供个性化的视觉体验，大数据BI平台支持表格动态数值预警功能和图形设置动态警戒线，支持图表样式风格自由拖拽调整。同时，也需要大数据BI平台智能自动设置预警值和样式风格等。(二) 提升平台的数据挖掘能力为满足企业业务人员自助数据分析和自动挖掘的需求，中国大数据BI产品需要在已有的数据可视化和数据分析的功能基础上，增强数据自动挖掘能力，使业务人员在能够掌握挖掘基本概念的基础上，深入挖掘分析业务数据，为业务运营提供数据结论支持。大数据BI平台需要支持嵌入式高级分析功能，用户能够轻松使用平台内置的高级分析功能，也可以通过导入和集成外部开发的高级分析模型。比如平台内含数据挖掘常见算法（如线性预测、时序预测、聚类、分类等），或者提供外接其他数据挖掘平台和工具的可视化接口（如R语言或者Python语言），甚至内含适合特定业务场景的挖掘模型 。(三) 提升平台大数据处理能力为满足企业对大数据BI平台实时响应的需求，中国大数据BI产品需要将当前大数据处理能力提升一个量级，达到10亿数据量秒级响应水平，同时支持丰富多样的数据源。大数据BI平台需要支持丰富的数据源，如企业主流的关系型数据库、大数据平台、NOSQL数据库以及多维数据库，需要支持实时对接数据平台和分布式引擎拓展，同时支持跨数据源关联，同时支持对较大级别数据量进行数据抽取和索引建模，提高数据分析效率。(四) 提升平台的数据管理能力为了满足中国企业业务人员用户对数据处理的需求，中国大数据BI平台需要提升自身的元数据管理能力、数据的ETL处理能力、数据存储能力。提高元数据管理能力，使得用户能够集中管理元数据，包括对元数据进行检索、提取、处理、存储、分享复用和对外发布。中国企业的业务人员将需要在数据分析的过程中，直接操作经过IT人员标准化处理的元数据。近几年来，中国数据分析人才迅速增加，企业中也成长出一批有一定数据分析能力的业务人才，这些中国企业业务人才更多的是需要对数据进行ETL处理和存储，这就需要平台功支持用于查询、提取、转换和加载的功能，具有索引、管理、调度数据的能力。(五) 提升平台分析的共享能力随着ERP、OA、MES、HIS等常见业务系统的完善，企业少则数十套IT系统，多则上千套系统。新型自助BI需要能够与多个系统同时融合，全面分析企业的业务数据。这就需要中国大数据BI产品需要加强产品与不同软件系统的集成融合能力，这是中国企业面临的共同难题。大数据BI平台需要支持嵌入式部署，如主流的应用服务器，支持跨平台的权限集成和页面集成。大数据BI平台不同用户创建的分析页面，可以方便地分享给其他成员。同时，在企业的分析用户设计仪表板时，可以复用仪表板中的图表、维度、指标等，支持用户分享指定页面进行给其他部门成员，便于互动沟通交流。为满足企业人员实时办公、互通信息的需要。大数据BI平台还需要支持移动端上共享和查看分析结果，支持在移动端对分析结果进行数据层级钻取穿透、联动等。(六) 提升平台的安全性为了满足企业多级部门同时使用、不同权限的功能，中国大数据BI产品除了要提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能，还需要内置强大的用户行为监控与分析功能，确保企业的数据安全和信息保密。大数据BI平台将支持持批量导入用户，支持同步企业统一权限管理数据库中的用户，以企业IT系统统一的用户管理方式进行用户管理。支持用户以企业IT系统统一的用户权限认证方式进行权限管理。同时，需要支持短信平台功能，并可用于用户账号身份验证等，多种用户和权限管理方式，来满足广大中国企业的不同的安全级别要求和安全管理策略。随着大数据BI在中国的发展，中国企业自身的大数据BI平台已有众多员工账号。这就对大数据BI平台提出新的挑战，除了要拦截非法用户，还要对大数据BI平台有效用户进行有效监控。2018年，大数据BI平台需要支持监控用户的操作行为，支持监控页面被访问的频次、访问来源，甚至是支持监控访问到的数据范围。为了保证大数据 BI平台系统持续支持企业经营管理，需要大数据BI平台支持系统数据迁移到企业数据库，支持对系统进行备份与还原，备份可以手动或设置周期定时备份。同时，支持云端服务器部署和本地服务器部署，支持多机热备，达到企业的灾备要求。此外，为了有效避免BI平台出现严重异常，还需要支持监控自身的运行性能，遇到系统性能风险，提前给出系统预警信号。