征婚总裁的幼齿新娘具体地，对应到企业的决策与经营环节，BI的运作流程如下图所示。首先从来自ERP、OA、财务等不同业务系统以及外部的数据中提取出有价值的部分。接着进行数据的处理与存储，经过ETL、数据清洗等过程，合并到企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的全局视图。最后在此基础上利用合适的查询和分析工具、OLAP工具等对其进行分析和处理，将数据信息转变为管理驾驶舱、中国式复杂报表、自助分析、多维分析等数据应用，从而为企业管理者和运营人员的决策过程提供支持。

　　商业BI领域的技术方向呈现出显著的智能化、场景化与生态化特征：一方面，大模型融合与AIAgent架构成为核心突破点，如自然语言交互、复杂任务自主拆解等能力的强化，推动BI从工具向智能决策中枢升级;另一方面，聚焦垂直场景深化，在电力、制造、零售等行业形成专属解决方案，同时注重云原生、信创适配等底层架构优化，通过联邦分析、全域数据中台等技术打破数据孤岛，提升了处理效率与合规性，此外低代码生态与开发者协同也加速了技术普惠化落地。

　　过去十年是中国BI厂商的高速发展期，一批优秀的BI软件厂商通过与需求场景、行业应用的不断磨合和技术迭代，逐步形成了独具中国市场特色的数据分析产品。IDC最新数据显示，2024年全年中国商业智能和分析软件市场规模为10.7亿美元，同比增长8.1%。

　　近年来，在行业数字化转型的大背景下，企业对数据价值的重视程度在不断提高，并且随着大数据分析应用的普及和场景化，商业智能市场将持续增长。作为数据价值体现的直接工具，商业智能软件在众多领域变得不可或缺，用户普遍对数据可视化、数据大屏、数据地图等较新商业智能应用场景需求旺盛。

　　结合历史增速稳定性、驱动因素的中长期影响以及市场规模扩大后的增速自然放缓，2025-2030年我国商业智能行业市场规模预计从11.5亿美元增长至16.8亿美元。

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国商业智能（BI）行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》