2025年商業智能/BI報告合集（共43套打包）

1、最核心的是展示類的數據可視化技術，拋開企業數據量級的不同和深度分析的需求，數據可視化技術能夠滿足最基本的 BI 目標，即將數據轉化為信息并輔助決策;數據可視化的具體形式又分為報表和可視化圖表兩大類，其中報表是我國大多數企業目前的主要數據展示形式。數據可視化旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。其基本思想是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。例如柱形圖、折線。

2、Apollo 在汽車智能化領域推出多個拳頭產品，以軟硬結合的汽車智能化解決方案助車企。 2020 年 12 月百度 Apollo 發布樂高式汽車智能化解決方案，方案包括可組裝的“智駕、智艙、智圖、智云”四大系列產品，可以根據車企不同層級的智能化量產需求提供定制化解決方案。1)Apollo 智駕：從 AVP 到 ANP，以泊車為起點拓展至城市全場景自動駕駛2020 年，百度 Apollo 配合高精地圖、V2X以及純視覺的量產方案，發布了高級別智能駕駛解決方案 ANP(Apollo Navigation Pilot)，即領航輔助駕駛。ANP 是 L4 自動駕駛技術降維釋放到輔助駕駛領域的產品，。

3、中國專業的智能數據產品與服務提供商，深耕商業智能和大數據領域14年，著眼于打造數據全生命周期的智能化產品線，致力于幫助企業和政府解決數據應用難題，實現企業生產力和政府治理能力的數字化轉型，讓數據驅動進步。成立于2006年，由上市公司華宇軟件控股，不融資。大數據技術賦能BI:提供全生命周期的數據服務，產品包含數據存儲、數據處理、數據治理、數據分析四個部分，企業可以根據數據需求進行選擇。多產品集成:所有產品都是基于公共平臺研發，每款產品都可獨立應用，也可進行產品間的互聯互通與無縫集成。行業經驗豐富:在多個行業。

4、傳統 Bl 的被動方法無法處理當今數據驅動的需求。在數字經濟中，實時敏捷性變得至關重要。組織在事件發展過程中對事件做出響應的速度越快，它的競爭力就越好。這意味著用最新的、實時的信息和分析來武裝人員和系統優化每一個業務時刻。傳統的 BL 無法滿足這些需求。它通過批量加載代表過去的預配置歷史數據集采取被動方法來預測未來。那么在最重要的時刻現在理解和采取明智行動的能力呢?簡而言之，傳統的商業智能解決方案并不是為優化實時決策和行動而設計的。當今的組織需要與信息建立更加動態的關系。一種數據具有很高的業務價值，因為。

5、保險：平安保險利用人工智能甄別汽車事故照片的真實性，并對索賠定價。照片上傳后，該算法將估算損壞成本，并且如果雙方就金額達成一致，即可立即放款。平安科技首席執行官陳立明表示，人工智能使得該公司98.7%的汽車事故索賠能在24小時內得到解決。制造：制造商正利用圖象識別、機器學習和機器人流程自動化等多種人工智能技術改進質量控制，優化生產流程，并實現預測性維護。在我們的調查中，制造商在采用機器人流程自動化方面最為先進，采用該技術的比例已達到54%。此外，只有在這個行業，人才短缺不是部署人工智能的最大挑戰。相反，該。

6、零售行業隨著外部環境變化、行業競爭的加劇，零售行業普遍面臨利潤低的問題。如何降低成本、提升運營效率是零售行業重點關注的目標，行業整體步入精細化運營時代。因此,零售企業需要借助BI數據分析，發現產品研發、采購、營銷、銷售、運營等各環節的業務問題,提升企業內部經營管理效率，洞察新的增長機會。具體而言，零售行業對于Bl數據分析平臺的需求包括以下幾方面:管理決策支持: 以往決策層只能通過各部門上報業務系統數據或統計報表，在此基礎上手動進行數據整合分析，數據分析過程繁瑣耗時，且業務部門上報的數據可能存在瞞報、漏報。

7、 0201 目錄 contents 01/ 02/ 03/ 04/ 05/ 06/ 07/ 08/ 09/ 10/ 11/ 常見漏洞解決措施 安全檢測及評估指標 安全管理策略及隱私 典型的安全防護場景 附錄 概述 信息安全現狀 商業智能的安全總體策略 設備及網絡通信安全 應用及數據安全 移動端安全 03 05 08 10 13 18 21 23 27 30 33 商業智能安全白皮書 0403 01/ 概述 依據 中華人民共和國計算機信息系統安全保護條例 ( 國務院 147 號令 )、 國家信息化領導小組關于 加強信息安全保障工作的意見 ( 中辦發 200327 號 )、 關于信息安全等級保護工作的實施意見 ( 公通字 200466號)和 信息安全。

8、 前言 當前的時代是信息爆炸的時代， 數據已經成為新的生產要素， 其價值愈發凸顯。 作為數據的生產者和消費者， 企業需要思考的是如何利用生產運營過程中產生的數據反哺生產運營。 數據驅動決策的需求正在不斷地推動 企業尋找信息化建設與數字化轉型的新方式， 而商業智能便提供了一個絕佳的思路。 商業智能問世已有二十余年， 受到廣大企業的青睞與追捧， 碩果累累。 雖然不少企業沒有特別強調商業智能這 一概念， 但是商業智能的廣泛應用已成既定事實。 商業智能市場規模增長迅速， 國內市場增速更是大于全球 市場。 Gartner 在 Market。

9、 愛分析 中國 BI 商業智能行業報告 2019 年 8 月 報告編委 報告指導人 金建華 愛分析 創始人&CEO 報告執筆人 李喆 愛分析 合伙人&首席分析師 田群 愛分析 分析師 彭晨 愛分析 分析師 陳小松 愛分析 助理分析師 外部專家 何春濤 永洪科技 創始人& CEO 特別鳴謝 報告摘要 BI 商業智能的核心在于體現決策價值 企業數字化轉型的本質是經驗驅動決策向數據驅動決策的轉變。 BI平臺成為數據產生價值的主要方式。以BI建設為中心的數據中臺服務，逐漸 成為海量數據處理與分析的核心平臺。 在企業中提供更深刻的業務洞察力，是管理層依賴BI平臺進行。

10、BaiduCPODBaidu MEG商業產品運營部 百度智能小程序商業投放 數據監控方案 商業產品運營部 小程序組 2019年8月 BaiduCPOD Baidu MEG商業產品運營部 目錄 智能小程序數據監控方式 智能小程序推廣URL填寫規范 Part 1 Part 2 1.1 開放平臺官方統計 1.2 廣告主自主監控（含第三方監控） 1.3 小程序&H5數據監控對比 2.1 小程序推廣URL填寫規范 2.2 小程序推廣URL參數獲取 2.3 商業投放來源追蹤問題自查 BaiduCPOD Baidu MEG商業產品運營部 小程序商業投放數據 -監控方案全景圖 1.1 開放平臺官方統計 1.1.1 基礎數據監控 1.1.2 轉化數據監控 oCPC。

11、2019年 中國商業智能研究報告 2 2019.6 iResearch Inc. 開篇摘要 概念界定：區別于傳統商業智能，現階段商業智能通過將人工智能核心技術與大數據、機器人流程自動化 （RPA）、運籌學等技術相結合，促進商業中各領域在產品創新與服務升級等方面實現轉型升級。 政策環境：美國、英國、歐盟等國家或地區的政策傾向于鼓勵企業采用人工智能等新興技術，但并未明確引導 方向及發展領域。對比而言，國內政策更加落地，指明技術與場景落位方向。 行業概述 場景梳理：總結梳理金融風控、物流管理、廣告營銷、零售電商、交通出行、醫療健康、客戶服。

12、2019年中國人工智能商業落地 研究報告 億歐智庫 Copyright reserved to EO Intelligence, Aug 2019 目錄 CONTENTS 2019中國人工智能商業落地榜單研究 人工智能商業落地企業案例分析 五大視角解讀年度人工智能概況1. 2. 3. 2.1 2019中國人工智能商業落地初創企業100強榜單 2.2 2019中國人工智能商業落地成熟企業60強及20大巨頭 企業榜單 2.3 2019中國人工智能落地投入強度十大城市榜單 3.1 AI+跨領域 3.2 AI+金融 3.3 AI+營銷 3.4 AI+機器人 3.5 AI+教育 3.6 AI+基礎硬件 3.7 AI+其他行業 五大視角解讀年度人工智能概況 3 EO Intelligence 。

13、2019.07 人工智能商業化研究報告（2019） 36Kr研究院 杜玉 2 報告摘要 宏觀環境、政策、數據和技術是人工智能商業化的四大驅動力 商業化是相對于實驗室產品而言。人工智能商業化，即：企業利用人工智能技術來解決 實際的問題，并通過市場進行規?；儸F的行為。 目前，七類人工智能技術已經進入商業化階段，商業化路徑大致可分為兩種。一種是人 工智能技術公司主動去探索并推動產品和技術在實際場景中的落地；另一種是實體產業 積極的思考人工智能是否可應用于相關的業務場景來協助降本增效。 宏觀環境變化、政策、數據和技術是人工智能進。

14、ARTIFICIAL INTELLIGENCE MEETS BUSINESS INTELLIGENCE Big Datas Role in the Future of Artificial Intelligence Across Key Verticals 2ARTIFICIAL INTELLIGENCE MEETS BUSINESS INTELLIGENCE Harnessing the Potential of Intelligence Companies across the worldand across different industrieshave embraced the potential of Artificial Intelligence (AI). The automotive, commercial, consum- er, healthcare, and manufacturing sectors are investing billions into AI, hoping to boost productivity and profitability in。