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3月1日消息，杭州星云数字科技有限公司（下称“星云有客”）宣布完成A轮亿元融资，由高瓴创投、IDG资本联合领投，老股东联想创投跟投。加上近期宣布完成4千万元的天使轮和Pre-A 轮融资，星云有客短短半年内已经连续完成3轮融资。
不止星云有客备受资本青睐，仅2022年，BI数智厂商便有观远数据、数说故事、新略数智、海致BDP等均获得了超过亿元以上融资。据光锥智能不完全统计，BI数据分析中心在2021下半年至今累计融资超过20亿元。
（数据来源：企查查 整理：光锥智能）
除初创厂商外，近几年，互联网巨头也在积极布局BI分析平台。阿里云基于阿里电商生态打造了Quick BI 数据可视化分析平台，对接各类云上数据库和自建数据库；腾讯基于微信社交生态，推出腾讯有数，帮助微信内平台进行系统性的数据分析。而百度则基于百度智能云，打造数据可视化Sugar BI 平台。
BI数智厂商频繁获得资本和巨头青睐的背后，是各行业数字化转型已迫在眉睫。根据中国信通院数据，2005-2019年产业数字化复合增速达24.9%，高于同期GDP增速，行业数字化加速渗透。
2020年下半年，国务院国资委正式印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》（以下简称《通知》），提出要打造制造类、能源类、建筑类、服务类企业数字化转型示范。
2021年-2022年，国家相继出台各类推动产业数字化转型政策。2022年初，工信部、国家发改委等八个部委联合发布了《“十四五”智能制造发展规划》，《规划》中强调了数字化、智能化产业已成为历史潮流，期望通过供应商等方式推动各行业与数智技术融合。
当越来越多的企业把数据视作新型资产来管理，在走向数据驱动的路途中，尤其在云和智能的未来，BI数智厂商在迎来新一轮爆发的同时，也正在面临新一轮行业变革。
对于经营服装厂的张超来说，数据分析是他最为迫切需要的。张超告诉光锥智能，自己在广州有大概3家服装工厂，为上百个小商家进行供货，近几年也通过一些C2M平台直接面向消费者。而当用户数据开始变的庞大而复杂起来，张超开始“接不住”了。
“从前只需要分析哪款销量最高，最好卖，根据这个去制定下一年的产能计划，现在竞争更激烈，我们开始想要知道，不同地区用户的喜好，不同季节各地的差异性，以及现在的潮流趋势。以前我们做广告没什么技巧，现在需要考虑投放给哪些人是最有效果的，毕竟要节约成本。”
像张超这样，对海量数据束手无策、无法分析、无法得出有效结论的商家并不在少数。从经营链路上讲，首先是广告投放、引流获客的成本，近几年，随着公域流量见顶，成本在逐渐飙高，怎么通过数据分析高效获客？其次，当有了用户数据之后，怎么有效利用，及时发现问题进行纠正、洞察趋势为下一步经营进行指导？
在业务层面，BI为平台和商家提供从引流、广告投放、圈人群包、用户分析、渠道分析、选品分析，包括行业热点分析、供应链分析以及指导，简单的说，BI让每个商家拥有了一位高级数据分析师。
比如，在选品阶段，BI平台根据行业数据和企业内部数据，为商家提供新品、爆品、打折促销、直播等多个业务场景的分析，以帮助商家科学的找到适合自己用户画像的品类。
据光锥智能观察，在众多BI数智厂商中，主要分为两种类型：一种是PaaS平台提供底层数据分析能力，一种是SaaS平台提供成熟的数据分析产品。
比如数说故事，是为企业提供数据分析能力的BI产品，以“PaaS+APP Store+生态圈”的方式提供应用产品及行业的垂直服务。把PasS上的每款应用看作一款产品，这些产品都依赖底层数据、平台、算法共生，提升效率。同时，可开放平台联合更多合作伙伴，尽可能的降低价格，提升体验。
星云有客、观远数据、海致BDP，则是以SaaS平台为主的数据分析厂商，以“分析决策”为核心能力，并推出了一站式的智能分析平台。在企业IT架构底层，对接企业的ERP、POS、CRM、小程序、财务、供应链等核心数据源，并预置一系列行业常用的分析模型，让商家可以面向业务场景进行数据分析与决策。
而用友则是PaaS＋SaaS的融合型解决方案，覆盖财务云、人力云、采购云、供应链云、金融云等，既为商家提供数据分析能力，也为其提供成熟的产品。
举一个简单的例子来说明PaaS与SaaS的区别，比如在广告投放，圈人群包时，SaaS产品会根据过往数据，给出成型的人群包供商家选择，类似“20-25岁一线城市男”等人群包，这些人群包是固定的，供商家选择。而PaaS平台可以让企业根据自己的需求，去自定义，在海量人群中“捞”出自己想要的，比如奢侈品品牌可以圈出”30天内浏览和购买过爱马仕的人”，这个定向是非常精准的。
根据《2021年中国BI商业智能应用实践白皮书》中数据显示，2020年国内整个BI市场规模约60-70亿元，预计到2025年，中国商业智能软件市场规模将达到13.3亿美元，未来5年整体市场年复合增长率为17.9%。
观远数据对未来趋势做了一定的预判：“中国数据分析与商业智能的市场才刚刚开始。数字化转型是未来十年中国经济的最大主题，而BI是其中最确定的刚需之一。一方面，成立5～10年间的各行业新经济企业，都需要从0到1构建数据分析与决策的能力；另一方面，数据分析与商业智能的需求在全面进入‘2.0业务决策时代’，大型企业正在普遍面临BI产品升级需求，迫切地希望引入让广泛的业务用户能用起来的BI产品与能力。同时，智能化技术与国产化替代两个中长期趋势正在加速降低数据分析的门槛，加速增加更接地气的服务。未来10年，国内会有现在50-100倍的用户活跃的使用BI与数据分析，在企业运营与决策中获得领先优势。”
这说明该行业增长空间依旧很大，而无论是什么类型的平台，能够在如此短的时间内“集体”受到资本的青睐，不止因为行业空间，而是行业发展已经到了一个关键节点。光锥智能发现，从商业的角度出发，这些BI厂商都在做一件事，那就是：全链路、全触点的数字化。
全链路数字化分为品牌营销数字化、用户数字化、产品创新数字化以及渠道数字化。在过去的传统商业中，这几个部分相互割裂，而数据平台的介入，正在重构人、货、场。
品牌营销数字化：当下企业对消费者洞察过于碎片化，其触达成本高、效率低，企业无法有效实现与消费者高速的连接。BI数据平台可以帮助企业进行全面分析。比如数说故事在某大型日化品牌案例中，首先融合了多种数据源，建立日化行业数据库，实时追踪全平台舆情态势；同时对数据快速响应，可视化仪表盘解析市场格局；并通过KOL排行榜、营销活动，量化市场投放效果。最后在不同场景下制定更明细的策略，助力品牌增值。
用户数字化：今天的商业环境比以往更为复杂，消费者获得资讯、购物路径的数字化触点在极具增加，想要更好的了解用户和消费者，快速响应用户痛点及需求，就必须构建与消费者对话的全触点体系，这是企业做好数字化转型的关键一环。
以数据增长服务商Growing IO举例，其在与汉光百货合作的案例中发现，很多用户喜欢在汉光百货的微信小程序中直接搜索口红色号，而非品牌。但小程序中并没有对应的搜索结果，也有些用户习惯输入英文，小程序内却没有英文模糊搜索体系，用户常因为拼写错误一个字母而搜索不到心仪产品。
这些是之前未被发现而被浪费的流量，但其实可以通过分析用户搜索数据进行优化和利用。所以双方决定，让用户直接搜索色号找到口红，同时优化了模糊搜索的兼容性，最终使得搜索效率提升40%左右。
（左为调整前，右为调整后）
选品数字化：上述的小测试，也带动了选品的数字化。在分析了用户的搜索数据后，汉光百货发现用户经常会搜索高端品牌的产品，如Gucci、CHANEL，汉光的运营同学拿着搜索数据去跟品牌商沟通，更容易说服他们加盟入驻。
而这，或许就是资本青睐BI数智厂商的原因。国内BI厂商越来越重视产品生态，头部厂商已形成了各自相对成熟的生态体系。围绕商业智能的应用主题，通过线上社区、线下活动为伙伴和用户的高质量的生态服务，是当前BI生态运营的主要方式。
而这样的生态建成，意味着，企业不再受平台掣肘，有更大的选择权，同时离消费者更近，无论是公域引流还是私域盘活，数据的价值和意义都在变得更具有指导性。
行业利好、应用爆发的同时，一段新的挑战和难点正需要跨越。
应用层面，观远数据观察到企业一线的反馈：BI行业正在发生“从IT到业务，从报表到决策”的变革。过去若干年里，企业使用BI制作大量的报表，老板、业务人员忙着看报表，80%的时间耗在提取数据、对数据口径等繁琐事务上。但始终没有让业务用起来，真正为业务赋能。这使得业务人员与IT技术人员难以高效协作，新技术/系统未能真正令业务用起来，带来真正的回报，反而增加了冗余的成本与人力，这是传统BI产品的桎梏。
技术层面，随着5G、云计算、AI等技术的发展，BI的应用场景进行了几个阶段的变化。
在 Gartner2020年发布的魔力象限报告中，明确指出增强型分析功能是 BI 产品发展的最重要、也是最显著的发展趋势之一，其原因并不难理解：当前企业使用的数据的规模和复杂度已经逐渐超过人类可以处理的程度，静态报表、仪表板等传统工具已经不能满足需求，而通过机器学习、人工智能等技术增强分析，可以更好地处理这些数据。
不过即便如此，目前智能BI的应用场景和市场依然并没有大范围铺开。在IDC的《2020年中国商业智能软件市场数据跟踪报告》中显示，在国内BI市场，目前最主要的需求是报表分析软件，2020年全年年市场份额占比为79.0%，高级分析和预测分析市场份额仅占比21.0%。
原因在于，首先数据存储和数据处理技术仍需要进步和迭代。势乘资本 Scale Partners分析师王圆珍对光锥智能表示：“数据库与BI平台的对接最难的地方在于建立二者的通道。数据库中的数据需要进行数据清洗、数据标准化、数据提取等等环节后，才是BI平台能够使用的数据。现在很多数据都没有被真正用起来。”
其次是数据来源。面对当下逐渐高企的流量成本，公域平台流量需要更高的成本和更精准的识别。而当公域转向私域时，私域中的触点变得更加零碎和复杂，难以统计。
哪怕是腾讯有数平台内嵌在腾讯整个生态内，都难以将私域生态中的数据系统性的抓取和统计。光锥智能曾对多个使用腾讯有数平台的企业进行沟通，截止至2021年底，大部分企业均表示，腾讯有数平台对生意有指向性，但却仍然不够。其原因在于微信私域生态中的触点十分零散，朋友圈、社群、私聊对话这些场景都无法进行精确统计，但却是企业和品牌决策的关键数据。
“我们很想知道，到底是哪些用户是通过社群转化的，有哪些是通过朋友圈，什么样的内容是更有效的，但却一直无法获得。”某国际连锁护肤品牌对光锥智能说到。
观远数据对光锥智能谈到，“让业务用起来是BI领域接下来巨大的机会。一款好的产品需要面向业务人员针对业务分析的场景去设计应用性。真正告别传统BI的‘让IT忙起来’，实现‘让业务用起来’。”
也就是说，随着业态的变化，用户数据整合将变得越来越困难，而数据能否真正服务于业务，才是关键点。更不要提链路的后半段：选品、渠道、营销的打通和协同。
这就像一个魔方6个面，打乱之后有无数个组合。如果同时修复6个面的魔方，需要长时间的练习，熟练掌握几百个公式，世界级选手才能在15秒内同时恢复6个面的魔方。
这不止是时间问题。
