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。

文章来源：《商业故事》 网址: http://www.sygszzs.cn/zonghexinwen/2022/0307/1414.html