隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，BI（商業(yè)智能）市場(chǎng)正變得越來(lái)越競(jìng)爭(zhēng)激烈。面對(duì)眾多BI產(chǎn)品和服務(wù)提供商，甲方企業(yè)應(yīng)該如何做出明智的選擇？

很多數(shù)字化項(xiàng)目，其實(shí)除了專業(yè)的IT人士或者數(shù)字化人士，大多數(shù)是不被其它業(yè)務(wù)人員所熟知的，比如財(cái)務(wù)部，營(yíng)銷部，但是BI 是比較例外的，在數(shù)字化項(xiàng)目里，它開(kāi)始的比較早，比如數(shù)據(jù)治理其實(shí)也涉及了各個(gè)業(yè)務(wù)方，但是它興起的晚，而且實(shí)施專業(yè)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目的企業(yè)并不是很多，所以幾乎只有BI 項(xiàng)目是比較特殊的，不懂?dāng)?shù)字化的業(yè)務(wù)人員也知道它。

所以在這種情勢(shì)下，BI 從早期的報(bào)表工具走向敏捷分析的道路上，越來(lái)越多的ERP廠商以及其它軟件廠商都來(lái)?yè)揭坏溃械氖侵苯娱_(kāi)發(fā)了相關(guān)的產(chǎn)品，有的是在自己本身產(chǎn)品的基礎(chǔ)之上增加了報(bào)表模塊，當(dāng)然這其中還包括越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)者加入進(jìn)來(lái)做產(chǎn)品。

在這個(gè)過(guò)程中，有很多專業(yè)的，不專業(yè)的產(chǎn)品、創(chuàng)業(yè)者加進(jìn)來(lái)，很多人都把BI 項(xiàng)目當(dāng)成了開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，所以你看很多乙方服務(wù)的企業(yè)創(chuàng)始人多數(shù)是開(kāi)發(fā)出身，他們其實(shí)并不了解數(shù)據(jù)分析，更別說(shuō)數(shù)據(jù)應(yīng)用，所以整個(gè)市場(chǎng)就相對(duì)比較混亂。

現(xiàn)在從大模型出來(lái)之后，整個(gè)競(jìng)爭(zhēng)的形勢(shì)我覺(jué)得又上了一層樓。

為什么這樣說(shuō)？

大模型此前大家拼的都是報(bào)表開(kāi)發(fā)，在這個(gè)階段已經(jīng)有大量的產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)商加入進(jìn)來(lái)，導(dǎo)致了整個(gè)BI市場(chǎng)一片混亂，反正大家都在做，客戶也有需求，懂的不懂的，專業(yè)的不專業(yè)的都在做，幾年的發(fā)展，其實(shí)整體的服務(wù)商的體量是相對(duì)比較飽和的，但是隨著大模型的誕生后又加劇了這種競(jìng)爭(zhēng)。

大模型的催生讓更多的人工智能即AI 的創(chuàng)業(yè)者加入了這個(gè)市場(chǎng)，當(dāng)前來(lái)說(shuō)AI能做的創(chuàng)業(yè)方向其實(shí)就幾個(gè)點(diǎn)，數(shù)字化項(xiàng)目里BI 受眾群體廣，所以很多人工智能創(chuàng)業(yè)的人也選了這個(gè)賽道，因?yàn)镃hatBI 現(xiàn)在也算市場(chǎng)初期，很多甲方企業(yè)的人還處于模模糊糊，稀里糊涂的狀態(tài)，然后理所應(yīng)當(dāng)成了韭菜苗。

有菜可以割，那么加入的人群就會(huì)越來(lái)越多，此前做BI 報(bào)表的產(chǎn)品方開(kāi)始進(jìn)行產(chǎn)品擴(kuò)充，所以問(wèn)答式的BI 肯定在他們的產(chǎn)品線之內(nèi)，但是問(wèn)答B(yǎng)I的技術(shù)邏輯和原先開(kāi)發(fā)報(bào)表產(chǎn)品的技術(shù)點(diǎn)完全不一樣，其實(shí)一定程度產(chǎn)品的門(mén)檻反而比原先拖拉拽的BI工具顯得簡(jiǎn)單了。

當(dāng)然我們不能說(shuō)沒(méi)有技術(shù)壁壘，比如如何解決問(wèn)答的幻覺(jué)，各家有沒(méi)有自研的算法產(chǎn)品，但是縱觀技術(shù)市場(chǎng)，我覺(jué)得一家企業(yè)的技術(shù)非常獨(dú)特是很難的，其實(shí)很快就可以被攻破，然后被同質(zhì)化，因?yàn)楸旧砑夹g(shù)是有技術(shù)架構(gòu)、技術(shù)原理以及技術(shù)算法的，這些都可以被突破，只是時(shí)間長(zhǎng)短的問(wèn)題。

所以整體來(lái)說(shuō)，很多非BI產(chǎn)品的廠商其實(shí)也可以實(shí)現(xiàn)這種問(wèn)答能力，當(dāng)然有人會(huì)說(shuō)那他們不專業(yè)，能實(shí)現(xiàn)的效果肯定也不太好，但是有一件事是需要被正視的，就是當(dāng)前大模型驅(qū)動(dòng)的各種商業(yè)化產(chǎn)品，本身的商業(yè)化應(yīng)用程度就不高，并不存在哪家產(chǎn)品非常具有優(yōu)勢(shì)，其實(shí)各家產(chǎn)品的效果都不太理想，都處于不理想的范圍內(nèi)，那么就是都具備優(yōu)勢(shì)，大家的起跑線基本沒(méi)有很大的差異。

現(xiàn)在的BI 產(chǎn)品是由報(bào)表工具+問(wèn)答產(chǎn)品一起組成的，所以整體的市場(chǎng)的產(chǎn)品量肯定是上去
了，現(xiàn)在問(wèn)答產(chǎn)品剛剛進(jìn)入市場(chǎng)還處于市場(chǎng)份額的上升期，所以這個(gè)過(guò)程能不能存活到最后，這一段的競(jìng)爭(zhēng)旅程是非常關(guān)鍵的，如果存活了，那么將有更多的創(chuàng)業(yè)者進(jìn)入到這個(gè)市場(chǎng)，如果大模型的BI產(chǎn)品最后被打下來(lái)了，那么大家又回到原先BI產(chǎn)品的服務(wù)體量了，但是隨著技術(shù)的更新迭代，有沒(méi)有新的產(chǎn)品形態(tài)誕生，這是個(gè)未知數(shù)。

市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，對(duì)于甲方來(lái)說(shuō)，是好事也不是件好事。

服務(wù)商的增多意味著在供需上，供方太多就會(huì)在產(chǎn)品價(jià)格上開(kāi)始出現(xiàn)下降，因?yàn)橐獡屨伎蛻簦f(shuō)實(shí)話，很多人選產(chǎn)品要看品牌，實(shí)際上同一梯隊(duì)的產(chǎn)品差異不太大，不用過(guò)于糾結(jié)到底選誰(shuí)，當(dāng)然你可能確實(shí)碰到難題了，你可以后臺(tái)聯(lián)系我，我來(lái)幫你給建議。

價(jià)格的優(yōu)勢(shì)對(duì)于甲方來(lái)說(shuō)，它就是好事，你的預(yù)算支出可以更少，服務(wù)商的增多你可以選擇的范圍也可以更廣，而且當(dāng)前ChatBI其實(shí)也是在市場(chǎng)探索，你可以以低價(jià)來(lái)進(jìn)行嘗試，這樣并非不是一件好事，如果ChatBI價(jià)格過(guò)高，那么不建議你嘗試使用，因?yàn)楸旧磉@塊商業(yè)化就不成熟，可以被割韭菜，但是不能被割狠了。

看上去好處是挺多的，那么有什么不利的地方嗎？

當(dāng)市場(chǎng)供需出現(xiàn)失衡的時(shí)候，供方很難拓展客戶，所以在成交的過(guò)程中很容易對(duì)于產(chǎn)品的功能進(jìn)行虛報(bào)，這個(gè)我覺(jué)得是非常不友好的地方，因?yàn)榧追狡髽I(yè)來(lái)說(shuō)，更多的幾乎都是非專業(yè)人士，他們并不具備特別專業(yè)的判斷力，包括現(xiàn)在大模型出來(lái)之后，很多企業(yè)都躍躍欲試，然后被很多服務(wù)商說(shuō)的非常動(dòng)心，但是實(shí)際上我們需要看到這塊的整個(gè)市場(chǎng)當(dāng)前都并不成熟，產(chǎn)品需要市場(chǎng)來(lái)驅(qū)動(dòng)，當(dāng)然新品也需要一片韭菜苗來(lái)割，所以這個(gè)時(shí)候很容易出現(xiàn)買(mǎi)了產(chǎn)品用不了或者效果不行的情況發(fā)生。

ChatBI出來(lái)之后，很多廠商都是說(shuō)他們可以實(shí)現(xiàn)智能分析，實(shí)際上這個(gè)效果微乎其微，所以過(guò)度依賴這種產(chǎn)品，會(huì)導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)對(duì)于數(shù)據(jù)分析這件事的認(rèn)知走上一條不理智的道路，那么企業(yè)本身的數(shù)據(jù)應(yīng)用就直接到了天花板，很難有更高的高度了。

所以此時(shí)，甲方一定要理智，一定要根據(jù)自身實(shí)際的情況來(lái)作選擇，雖然買(mǎi)一個(gè)產(chǎn)品費(fèi)用可能是幾十萬(wàn)，對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)這個(gè)預(yù)算并不是很高，但是BI這個(gè)項(xiàng)目涉及了數(shù)據(jù)底層的工作還有業(yè)務(wù)需求分析的工作卻是對(duì)企業(yè)至關(guān)重要的，并不能馬虎。