商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（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，然后分发到企业各处。
商业智能又名商务智能，英文为Business Intelligence，简写为BI。
提到“商业智能”这个词，网上普遍认为是Gartner机构在1996年第一次提出来的，但事实上IBM的研究员Hans Peter Luhn早在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标。”
在1989年，Howard Dresner将商业智能描述为“使用基于事实的决策支持系统，来改善业务决策的一套理论与方法。”
商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是数据仓库、OLAP和数据挖掘等技术的综合运用。
商业智能帮助企业的管理层进行快速，准确的决策，迅速的发现企业中的问题，提示管理人员加以解决. 但商业智能软件系统不能代替管理人员进行决策，不能自动处理企业运行过程中遇到的问题.因此商业智能系统并不能为企业带来直接的经济效益，但必须看到，商业智能为企业带来的是一种经过科学武装的管理思维，给整个企业带来的是决策的快速性和准确性，发现问题的及时性，以及发现那些对手未发现的潜在的知识和规律，而这些信息是企业产生经济效益的基础，不能快速，准确地指定决策方针等于将市场送给对手，不能及时发现业务中的潜在信息等于浪费自己的资源.比如：通过对销售数据的分析可发现各类客户的特征和喜欢购买商品之间的联系，这样就可进行更有针对性的精确的促销活动或向客户提供更具有个性的服务等，这都会为企业带来直接的经济效益。
从行业发展来看，商业智能作为业务驱动的决策支持系统，其发展是以较为完善企业的信息系统和稳定的业务系统为基础的。商业智能未来的应用与行业内信息化的基础状况密切相关，以制造型企业为主，其次是流通企业，这两个领域将是商业智能不可忽视的新市场。企业随着信息化水平的提高，商业智能产品将会与ERP和CRM等管理软件进一步融合，很多ERP厂商都把商业智能嵌入到相应的ERP系统内，比如SAP的ERP就嵌套了BO公司的商业智能产品，AD 也与和勤软件进行了类似的合作。
当然，商业智能如ERP一样，实施中存在着一定的风险，企业首先要认清自身的需求情况，在选择合作伙伴的同时也要进行充分的了解。各主流厂商都有各自的优势，比如SAS的数据挖掘、Hyperion的预算与报表合并、BO的数据分析与报告等。而商业智能产品的发展趋势必将是整合平台基础上的集成化应用。如何切实了解自身需求、选择具有优势的厂商产品，将是企业实施商业智能成功的关键。
与DSS、EIS系统相比，商业智能具有更美好的发展前景。近些年来，商业智能市场持续增长。IDC预测，到2005年，BI市场将达到118亿$，平均年增长率为27%（Information Access Tools Market Forecast and Analysis: 2001-2005,IDC#24779,June 2001）。随着企业CRM、ERP、SCM等应用系统的引入，企业不停留在事务处理过程而注重有效利用企业的数据为准确和更快的决策提供支持的需求越来越强烈，由此带动的对商业智能的需求将是巨大的。
中国报告网发布的《2017-2022年中国商业智能行业竞争态势及十三五发展定位分析报告》内容严谨、数据翔实，更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展动向、市场前景、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。它是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第一章 商业智能（bi）相关概述
第一节 商业智能（bi）特点及意义涵盖
第二节 数据质量与商业智能
一、数据质量在商业智能中扮演的角色
二、数据质量水平与商业智能的关系
三、数据质量与五种形式的商业智能
第三节 商业智能（bi）功能
一、读取数据
二、分析功能
三、丰富画面
四、数据输出
五、定型处理
第四节 商业智能（bi）应用范畴
一、销售
二、商品
三、人员
第五节 实施商业智能系统流程
第六节 商业智能（bi）应用企业效益分析
第二章 商业智能（bi）原理及商业价值创造路径研究
第一节 商业智能发展阶段
第二节 商业智能应用企业效益分析
一、经济效益
二、企业效益
三、社会效益
第三节 商业智能（bi）产业链条解构
一、bi产业链解构模型
二、bi产业链构成现状及特点
三、bi产业链关键环节现状剖析
四、bi产业链发展趋势
第四节 商业智能（bi）商业价值创造路径
第三章 2014-2016年全球商业智能(bi)产业运行动态分析
第一节 2014-2016年全球商业智能(bi)产业运行环境浅析
第二节 2014-2016年全球商业智能(bi)产业市场透析
一、商业智能引领全球企业信息化
二、商业智能软件厂商
三、制造业是商业智能的重要市场
第三节 2014-2016年世界各地区企业对商务智能（bi）应用状况分析
一、欧洲
二、亚太
第四节 2016-2022年全球商业智能的五大预测
第四章 2014-2016年中国商业智能（bi）行业市场发展环境解析
第一节 2014-2016年中国经济环境分析
一、国民经济运行情况gdp
二、消费价格指数cpi、ppi
三、全国居民收入情况
四、恩格尔系数
五、工业发展形势
六、固定资产投资情况
七、财政收支状况
八、社会消费品零售总额
十二、对外贸易&进出口
第二节2014-2016年中国商业智能市场政策环境分析
一、商业智能领域政策法规解析
二、相关行业政策
第三节2014-2016年中国商业智能市场技术环境分析
第四节2014-2016年中国商业智能市场社会环境分析
一、人口环境分析
二、教育环境分析
三、文化环境分析
四、生态环境分析
第五章 2014-2016年中国商业智能（bi）行业发展背景分析
第一节 中国商业智能（bi）行业发展历程
第二节 中国商业智能（bi）行业现状特征
第三节 中国商业智能（bi）行业发展的全球基调
一、信息技术促使商业模式变革
二、全球经济一体化促进商业理念的传播与变革
三、全球经济一体化促进商务贸易往来
四、全球产业分工与各国产业升级
第四节 中国商业智能（bi）行业发展pest分析
一、改革30年造就数量庞大的企业群体
二、集约化经济转型
三、国内it技术进步与国外技术引进
四、it创造价值观念慢慢渗透各行各业
第五节 主要发达国家商业智能（bi）发展现状及价值创造启示
一、美国
二、日本
三、欧洲国家
四、印度
第六章 2014-2016年中国商业智能（bi）行业市场现状及发展趋势分析
第一节 2014-2016年中国商业智能（bi）业运行总况
一、商业智能软件进入快速发展期
二、商业智能和业务流程管理的集成分析
三、中小企业实施商业智能的挑战与收益
第二节2014-2016年中国企业对商务智能的应用聚焦
一、保险企业中商业智能技术的应用
二、大型零售企业如何选型商业智能方案
三、应用商业智能可以大幅提升水泥企业的管理效率
四、bi在寿险行业的应用
第七章 2014-2016年中国商业智能（bi）行业核心产业链环节的发展现状及趋势
第一节 2014-2016年中国商业智能（bi）两个核心产业链环节
第二节 2014-2016年中国商业智能（bi）软件研发制造环节子行业
一、商业智能（bi）软件研发制造演变历程
二、商业智能（bi）软件类型结构现状
三、中国商业智能（bi）软件研发制造现状及特征
四、中国商业智能（bi）软件研发制造竞争格局分析
五、2014-2016年中国商业智能（bi）软件经营规模统计分析
六、中国商业智能（bi）软件需求规模预测
七、中国商业智能（bi）软件研发制造发展趋势
第三节 2014-2016年中国商业智能（bi）应用服务环节子行业
第八章 2014-2016年中国商业智能（bi）的重要市场——制造业
第一节 中国制造业发展重要性分析
一、中国制造业在国民经济中的地位分析
二、先进制造业是带动经济转型的关键
第二节 2014-2016年中国制造业发展态势分析
一、中国制造业的工业化进程
二、制造业增长趋稳
三、大项目加速高技术制造业聚集
四、全国制造业质量竞争力进一步提升
五、大批国外制造商在华建立了生产基地
六、高端装备制造业“十三五”期间发展目标
第三节 未来制造业发展对商业智能（bi）需求及推动作用分析
第九章 2014-2016年中国商业智能（bi）主要应用行业需求形势调研
第一节 2014-2016年中国商业职能（bi）需求现状分析
一、中国商业智能（bi）需求特征分析
二、中国商业智能（bi）主要需求主体分析
第二节 电子政务商业智能（bi）
第三节 零售业商业智能（bi）
一、零售业数据处理需求特征
二、零售业信息化管理发展演变
三、零售业商业智能（bi）发展动因
四、零售业商业智能（bi）发展现状
五、零售业商业智能（bi）应用实施过程分析
六、零售业商业智能（bi）发展趋势
七、零售业商业智能（bi）案例研究
第四节 保险业商业智能（bi）
第五节 银行业商业智能（bi）
第六节 大中型制作业商业智能（bi）
第十章 2014-2016年中国商业智能（bi）投融资与并购趋势研究
第一节 中国商业智能（bi）投融资与并购特征分析
一、投资规模分析
二、投资主体分析
三、投资特点分析
四、投资方式及回报分析
第二节 中国商业智能（bi）行业投融资与并购趋势分析
第三节 商业智能（bi）投融资与并购案例分析
一、ibm收购商务智能软件公司cognos
二、ibm收购aptsoft公司
三、sap并购business objects
第十一章 2014-2016年中国商业智能（bi）行业国外主体综合竞争力分析
第一节 ibm
第二节 sap
第三节 bo
第四节 甲骨文
第五节 sybase
第十二章 2014-2016年中国商业智能（bi）行业国内主体综合竞争力分析
第一节 金蝶
一、企业发展概况
二、企业运营动态分析
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略研究
第二节 用友
一、企业发展概况
二、企业运营动态分析
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略研究
第三节 创智
一、企业发展概况
二、企业运营动态分析
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略研究
第四节 博科
一、企业发展概况
二、企业运营动态分析
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略研究
第十三章 2016-2022年中国企业引进商业智能（bi）及投资前景预测
第一节 2016-2022年中国商业智能（bi）发展趋势
一、应用领域的探索和扩张
二、应用行业将更广泛，制造业、零售业将是商务智能应用的热点
三、与领域、行业知识的结合
四、实时商务智能系统的研究和应用
五、不同领域的理论、技术的融合
六、商务智能系统可视化、交互性
第二节 2016-2022年中国商业智能系统发展趋势
一、功能上具有可配置性、灵活性、可变化性
二、解决方案更开放、可扩展、可按用户定制，在保证核心技术的同时，提供客户化的界面
三、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
四、从传统功能向增强型功能转变
第三节 2016-2022年中国商业智能产业新趋势探析
一、传感技术无处不在
二、普及化的bi
三、数据集市到集成数据仓库
四、关注非结构化数据
第十四章 2016-2022年中国企业引进商业智能（bi）及投资前景预测
第一节 2016-2022年中国企业引进商业智能（bi）模式swot分析
第二节 2016-2022年中国商业智能（bi）投资前景预测
一、中国商业智能（bi）投资价值研究
二、中国商业智能区域投资潜力分析
第三节2016-2022年中国商业智能（bi）行业投资机会与风险分析
一、资金风险
二、技术风险
三、市场风险
四、整合风险
第四节 研究中心建议
图表目录：
图表 1 产业链形成模式示意图
图表 2 bi产业链模型示意图
图表 3 商务智能的理想和现实之间的差距
图表 4 美国和欧洲的商务智能的渗透率
图表 5 欧美企业商务智能的部署重点的不同
图表 6 2015年gdp初步核算数据
图表 7 2014-2015年gdp环比增长速度
图表 8 2016年gdp初步核算数据
图表 9 2016年gdp环比和同比增长速度
图表 10 2014-2016年全国居民消费价格涨跌幅
图表 11 2014-2016年猪肉、牛肉、羊肉价格变动情况
图表 12 2014-2016年鲜菜、鲜果价格变动情况
图表 13 2014-2016年居民消费价格分类别同比涨跌幅
图表 14 2014-2016年居民消费价格分类别环比涨跌幅
图表 15 2016年5月居民消费价格主要数据
图表 16 1978-2015中国城乡居民恩格尔系数对比表
图表 17 2014-2016年规模以上工业增加值同比增长速度
图表 18 2016年5月份规模以上工业生产主要数据
图表 19 2014-2016年钢材日均产量及同比增速
图表 20 2014-2016年水泥日均产量及同比增速
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图表详见正文••••••
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