数据，这个曾经沉睡的资源，如今已成为经济发展的新宠儿，正在经历一场华丽的蜕变。随着数字经济的蓬勃发展，数据要素的价值释放成为了推动经济增长的关键动力。作为新时代的第五大生产要素，数据的价值实现涉及从采集、传输到存储、治理，再到分析和可视化的全过程，这一链条既漫长又复杂。特别是数据分析和可视化，它们被视为价值释放的“最后一公里”，已经成为各行各业日常决策中不可或缺的工具，使得商业智能（BI）软件越来越受到重视。
得益于这股潮流，中国的BI软件市场正在蓬勃发展，前景广阔。根据IDC的最新预测，2024年中国商业智能与分析软件市场规模预计将达到10.7亿美元，预计到2028年，这一数字将增长至17.9亿美元，未来五年的年复合增长率为12.7%。
在中国BI软件市场，新的格局正在迅速形成。以瓴羊、帆软、永洪科技、思迈特为代表的国内BI厂商正在全面崛起，与微软、IBM、SAP等国际巨头竞争，逐渐展现出竞争优势。同时，生成式AI技术的兴起，正在推动BI向智能化发展，国内BI厂商能否抓住这一机遇实现超越，成为市场关注的焦点。
“替代”已成为中国BI软件市场的关键词。虽然国际大厂如微软、IBM、SAP拥有先发优势，他们的产品如PowerBI、Cognos、BIEE等在市场启蒙和推动数据分析应用方面发挥了重要作用，但国内外企业在数据分析与应用方面存在巨大差异，这为国产BI软件如Quick BI、vividime、Smartbi Insight等提供了市场空间。特别是阿里云瓴羊Quick BI，连续五年入围Gartner ABI魔力象限，并成为唯一入围挑战者象限的国产BI。
中国BI厂商的崛起，不仅仅是因为定制化开发和及时服务响应，更深层次的原因在于需求变化、技术体系和市场不确定性等综合因素。首先，市场需求的变化是推动BI软件替代的主要动力。中国市场以应用创新为核心，拥有庞大而复杂的应用场景，对数据消费和决策的需求不断变化，要求BI软件更好地适应本地场景和业务融合。
例如，中国的金融机构用户数量和业务规模普遍较大，随着数字化转型的深入，对数据的需求大幅增加，数据消费和决策成为基本操作。而一些国际BI产品无法适应国内复杂的报表和灵活使用的需求，促使外企在中国市场转而拥抱国产BI产品。
其次，国产技术体系的整体成型和稳步成长，为BI软件的全面替代提供了坚实的基础。随着国产芯片、操作系统、数据库、中间件等产品的快速成长，国产技术体系的生态土壤越来越丰富，为BI软件的替代创造了条件。
第三，市场不确定性的增加是推动BI替代的另一个因素。外部环境的动荡变化增加了市场的不确定性，特别是在金融、电力、政府等重点行业，出于数据安全和业务安全的考虑，数据要素需要在可信环境中流动，这加速了对国产BI软件的拥抱。
最后，生成式AI、大模型等技术的崛起为市场加速替代提供了新的变量。这些技术正在重塑BI的底层开发、产品交互和使用体验，推动BI向智能化、便捷化、高效化发展。中国BI厂商需要抓住这一机遇，构建核心竞争力，在替代中实现突破和引领。
尽管如此，ABI+SaaS仍是未来的主要路径。替代不是目的，超越才是目标。当前，BI国产化替代正进入一个全新的关键阶段，市场从过去更多地考虑安全维度，转向对产品、技术和服务支撑等综合能力的衡量。
中国BI厂商在国产化替代的过程中面临着不小的挑战，尤其是在产品性能、环境适配、AI技术能力、使用体验等方面还有很大的提升空间。例如，数据接口的开放程度是衡量BI软件接入数据源能力的核心指标。中国市场中有200多家数据库品牌，BI软件对数据库、非结构化数据源的对接与适配对于推动国产化BI软件的普及具有长期意义和价值。
同样，国产BI软件在易用性和使用体验上也存在问题，需要在产品性能、低代码/零代码开发、多端部署与展示、服务能力等方面进行改进，以更好地满足用户的使用体验需求。例如，一些国产BI产品在处理大规模数据时会出现卡顿、宕机等问题。
嵌入式能力对于将数据分析能力无缝融入ERP、CRM、OA等工作场景也至关重要。例如，钉钉、企业微信、飞书等IM软件是大多数企业日常工作中使用的，将BI软件接入这些IM软件以即时推送报表，对于日常工作中的“用数”大有裨益。
更重要的是，随着生成式AI浪潮的到来，整个BI赛道正面临彻底重构，这将对市场格局、产品体系乃至使用体验产生深远影响。因此，国产BI软件的突破与超越，ABI+SaaS将是一条关键的主路径。
首先，生成式AI、大模型等AI技术与BI产品的融合，将打破BI产品使用壁垒，改变产品开发与交互方式，降低数据消费门槛，并彻底重构BI产品。IDC认为，大模型等AI技术有望实现数据分析全流程的自动化，自主完成数据集成、建模以及分析与洞察，并能结合业务情况提供决策建议。
然而，AI与BI的融合将是一个长期过程，这考验着BI厂商的技术积累与投入。例如，虽然有各类大模型涌现，但很多通用大模型并不能直接应用于BI等垂直领域，大模型的训练与推理是一项复杂且成本高昂的工程，且考验着BI厂商如何将大模型与行业认知、业务知识融合。
全球BI厂商最近一两年都在探索AI与BI的融合。以Salesforce为例，其Tableau正在将Einstein GPT与现有BI功能融合，为用户提供自然语言和视觉格式的个性化指标见解。
国内多家BI厂商也在紧跟这一趋势，以阿里云瓴羊Quick BI为例，其基于通义千问通用大模型，结合对BI业务的长期积累和独特理解，持续训练与优化针对BI领域的大模型，并积极探索大模型与BI产品的融合，与智能搭建、智能问数、智能洞察等产品功能相结合。
其次，SaaS模式是数字化发展的重要趋势，BI走向SaaS化也是重要的方向之一。SaaS不仅降低了部署、运维管理的复杂性，还有效降低了成本，推动了BI软件产品的标准化，并快速、高效地匹配业务需求。
IDC最新《中国商业智能和分析软件市场跟踪报告，2024H1》显示，上半年，本地部署收入占比为82.9%，同比增长4.9%，公有云模式收入占比为17.1%，同比增长15.9%。显然，SaaS模式虽然在中国市场占比较少，但增长速度远超本地部署模式，从长远来看，各行业拥抱SaaS已成大势所趋。
尊重市场，中国BI未来才能可期。目前，中国BI厂商主要分为三类：第一类，帆软、永洪等以本地化部署交付为主的偏传统BI厂商；第二类，Smartbi、亿信华辰、观远数据等偏向SaaS交付且强调一站式BI能力的BI厂商；第三类，阿里云瓴羊、腾讯云、网易有数等具有互联网基因的BI厂商。每一类厂商的成长路径、自身基因、技术能力、重点行业等均有所差异，各具特色、各有所长，共同铸就了繁荣的市场。
但国产化替代不应是一场市场投机，而应成为中国BI厂商崛起的一次产业契机。随着《十四五规划》、《“数据要素×”三年行动计划》等政策的陆续出台，中国千行百业正全面激活数据要素潜能，推动数实融合，走高质量发展的转型升级之路。此时此刻，如何让企业与组织的更多人在更广泛的业务场景中用好数据，已经成为所有中国BI企业的一个阶段性使命。
显然，中国BI厂商需要以用户为中心，紧密围绕用户在数智化时代的真实场景需求，在产品创新、服务能力等方面持续下苦功夫，有效推动千行百业的数据思维建立、数据消费习惯养成、数据使用门槛降低，真正为千行百业的数智转型升级注入持续动力。
面向未来，中国BI厂商的崛起已是大势所趋，这将是一场技术、产品、服务等综合能力的长期比拼，市场新格局将由哪几家厂商来书写？让我们拭目以待！
