根据IDC报告，年中国BI软件存量市场规模为38.2亿元，到年，市场规模将达到78.5亿元，未来4年整体市场年复合增长率（CAGR）为19.2%。此外，还有规模达到亿元的增量市场和数百亿元的潜在市场。
我们知道，商业智能（BI）是由Gartner公司于年提出的概念：BI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。
BI是对商业信息的搜集、管理和分析过程，其目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力，促使他们做出对企业更有利的决策。BI系统一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成，涉及到软件、硬件、咨询服务、管理及应用。
思迈特软件创始人吴华夫表示：中国的BI行业发展历经了三个发展阶段，即传统BI阶段、自助BI阶段和智能BI阶段，而后两个阶段统称为现代BI。
随着移动互联网、大数据、云计算、人工智能等技术的发展，中国步入数据化转型的快车道，数据量加速攀升，预计到年中国大数据产业规模将超万亿元，-年均复合增长率达到29.25%。其中，超过60%数据由企业管理，拥有大数据的中国企业已超过90%。
但是，随着信息化技术的发展和业务的不断深化，企业积累的海量数据已经成为非常重要的数据资产，企业对数据的应用方式也从粗放式管理逐渐走向精细化运营，从而也对BI和大数据分析工具有越来越多的需求，这时候传统的BI已经不能满足企业的业务发展需求了。
首先，传统BI是门槛很高，不是一个人人能享用的东西，可能那时候只在电信、大的银行才有这种BI的应用，而且一个产品可能几百万，非常的贵，门槛很高。
其次，业务用户只能受限于IT预先构建好的模型，做固定路径的分析，或者是固定报表，对于，宏观分析、长期历史分析难度很大。当业务变化的时候，分析需求无法被快速满足，同时与其他新型数据库兼容性很差。
第三，对于企业而言，数据化运营的主力是企业的每个部门、每个人，但传统BI系统使用边界只有数据分析人员才能使用，当业务部门想看懂数据，需要交付给IT部门同事，因为需求沟通不准确，IT部门同事分析出来的报表不但未能满足业务人员的需求，还极大的降低了运营效率。
在新的数据化运营架构里，敏捷BI最重要的内涵是分析无边界，它的用户客群由IT人员转变为业务人员，不再是业务人员提需求，IT使用BI产品解决需求的模式，是将分析能力交给业务人员，由业务人员进行自助式分析。
其实，企业客户希望自己能做数据接入，能自己处理数据，能自己建模，能自己分析数据，甚至能预测数据未来的趋势。其实，这时候IT和业务的关系已经被改变，这就是自助化BI。
而在智能化阶段，业务用户能够更简单的访问数据，如通过自然语言交互的方式获取数据，洞察和发现数据深层次规律。
“目前，整个中国的BI市场的竞争格局往多方向发展，有的专注于行业化/场景化解决方案，有的偏向于通用的平台产品；有的偏向于产品本身，有的提供交付+产品的一体化能力。
从产品端来说SaaS化和AI化是重要趋势，SaaS是未来BI的主要交付方式，有利于BI的进一步普及。各家SaaS厂商也在不断进行资源融合，例如19年CRM巨头Salesforce收购Tableau。
AI是BI技术未来的发展趋势，各家BI公司都在竞相进行AI投资。实际上，国内离AI的全面应用还有一段距离，但提前对AI技术投资的公司，将会在未来的发展中抢得先机。
以思迈特软件为例，我们对AI+BI的理解就是利用AI技术进一步加强BI使用的广度和深度，帮助更多的用户，更深入的洞察数据。
在广度方面，我们提供了各种自助分析工具，有最常用的即席查询和透视分析，有可视化分析的自助仪表盘，有最接地气的Excel融合分析，有最易用的自然语言分析NLA等等，可以满足用户不同场景下的各种分析需求。在深度方面，我们推出了机器学习AI平台，让用户在一个界面上就可以进行数据挖掘，可以做预测性的分析。
在行业的布局我们是把多年的实施经验积淀下来，通过行业应用商店对外提供可复用的应用模板，大大降低了行业客户实施BI的门槛和风险。”
总的来说，在新的背景下，国家也在鼓励自主创新，推动国产化替代。BI软件作为一款应用软件，是最有可能，也相对比较容易实现国产化的，这对于国内BI厂商来说是一个很好的机会。
当前的行业数字化转型也已经进入倍增创新阶段，无论地区*府的经济和产业倍增规划还是企业的倍增创新转型中，对数据的挖掘和利用都被提到重要的战略位置，作为实现数据价值的有力工具，BI产品的市场需求旺盛。我们将根据市场和技术的发展趋势，在BI领域不断探索AI的应用，保持AI+BI融合技术领先。”
那么，对于企业客户而言，从传统BI向新一代BI转型的难点和挑战是什么呢？
吴华夫解释道，从传统BI到新一代BI的转型，面临三个主要挑战：
首先，BI分析工具是否够用、好用。企业中的用户包括：数据工程师、分析师、数据科学家，以及广大的不懂IT的业务用户。
同时，这些用户的IT水平不一致、对BI工具的要求也各不相同。如何提供一套工具，能满足不用的用户需求就显得极为重要。
其次，数据如何在保持管控的同时，去开放给所有人使用。数据一定要开放给业务用户去用，才能产生价值。但开放会带来数据主权问题、数据安全等问题，如何保持两者的平衡？
第三，数据文化。如何激励企业的员工共享数据、自助分析、共享知识，最终新成一种数据驱动的文化。
所以，围绕产业以及客户需求的变化，思迈特软件的做法是，以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，贴合IT需求、管理需求、业务需求，产品集数据管理、管理赋能、业务赋能于一身，提供从内外部多数据源整合、数据处理到数据分析应用的一站式的商业智能及大数据分析产品和服务，助力企业构建数据生态系统，实现降本增收。
首先，Smartbi的分析套件功能较为全面，包括：面向业务分析师的自助仪表盘+面向业务探索的即席查询和透视分析+面向IT人员的报表工具电子表格+面向数据科学家的机器学习平台+面向熟悉Excel用户的Excel融合分析+不需要任何技术要求的自然语言分析。
同时，Smartbi通过数据导航来实现，具体包括：数据目录、数据脱敏、数据审批授权等功能。
其次，Smartbi的协同社交功能就是帮助企业构建数据文化的，包括：鼓励员工分享交流分析价值的应用市场、数据排行榜/分析排行榜、帮助用户在使用过程中解决问题的数据答疑、还有个性化门户自动给用户推送想看的内容等等。
另外，Smartbi还积累了很多大型集团型企业推广运营自助分析的经验，都可以传递给用户。主要是给业务人员提供合适的数据分析工具，同时提升全员的数据素养，在企业内部营造一种数据分析的文化。
