《2023-2029年中国商业智能（BI）行业发展形势分析及投资方向分析报告》共十四章，包含中国商业智能（BI）行业国内主体综合竞争力分析,2023-2029年中国企业引进商业智能（BI）及行业前景调研分析,2023-2029年中国企业引进商业智能（BI）及行业前景调研分析等内容。
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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
第一节 2022年全球商业智能（BI）产业运行环境浅析
第二节 2022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 2022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 2023-2029年全球商业智能的五大预测
第一节 2022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
九、对外贸易&进出口
第二节 2022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 2022年中国商业智能市场技术环境分析
第四节 2022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
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
第一节 2022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 2022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
第一节 2022年中国商业智能（BI）两个核心产业链环节
第二节 2022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、2018-2022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 2022年中国商业智能（BI）应用服务环节子行业
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 2022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“十四五”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
第一节 2022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
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
第一节 IBM
第二节 SAP
第三节 BO
第四节 甲骨文
第五节 Sybase
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、企业投资前景研究
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、企业投资前景研究
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、企业投资前景研究
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、企业投资前景研究
第一节 2023-2029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 2023-2029年中国商业智能系统发展趋势
第三节 2023-2029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
第一节 2023-2029年中国企业引进商业智能（BI）模式SWOT分析
第二节 2023-2029年中国商业智能（BI）行业前景调研分析
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 2023-2029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 投资建议
图表 2018-2022年中国GDP总量及增长趋势图
图表 2022年中国月度CPI、PPI指数走势图
图表 2018-2022年我国城镇居民可支配收入增长趋势图
图表 2018-2022年我国农村居民人均纯收入增长趋势图
图表 2018-2022年中国城乡居民恩格尔系数走势图
图表 2022年我国工业增加值增速统计
图表 2018-2022年我国全社会固定投资额走势图（2022年不含农户）
图表 2018-2022年我国财政收入支出走势图 单位：亿元
图表 2018-2022年中国社会消费品零售总额增长趋势图
图表 2018-2022年我国货物进出口总额走势图
图表 2018-2022年中国货物进口总额和出口总额走势图
图表 2018-2022年我国人口及其自然增长率变化情况
图表 各年龄段人口比重变化情况
更多图表见正文......
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
品质保证
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