商业智能在中国已经风行多年，然而在中高端市场，比如通讯、银行、保险等，传统商业智能厂商始终是业绩不佳。时至今日，在银行业方面值得关注的案例也只有山东建设银行BI项目及光大银行统计分析系统建设项目，但这两个项目的投资回报率究竟如何尚不可知。究其原因，不外乎是高端行业用户的业务运作模型及信息资源架构具有其特定的复杂性，它们对BI系统的需求也具有极强的业务相关性，不仅仅限定于通用的查询、分析、报表、绩效管理等；这些都远远超出了传统的通用商业智能产品所处理的范畴。这一点从目前的传统商业智能厂商经常被指责为“行业经验严重不足”也可见一斑。
另一方面，中高端行业用户因其数据积累相对丰富，他们对于BI系统的需求反而比其他用户群体更加迫切，经过反复的调研，甚至立项尝试，使他们对商业智能是又敬又怕。经过多年从业经验，个人认为长期立足于这些中高端行业的行业软件厂商/集成商将强势加入瓜分BI市场份额的行列。
1、大行业需要流程型商业智能
传统的工具型商业智能解决了企业中所谓的“数据孤岛”问题，但同时独立的商业智能工具加剧了“应用孤岛”。工具型商业智能在企业上线后成为一种有力的决策支持手段，但决不是唯一的手段。多种决策相关应用并列存在，增加了企业IT复杂度。另一方面，目前决策支持应用发展的趋势是与企业的业务系统、办公系统等融合，不但要求发现问题，而且要求在发现问题后可以采取相应的措施（比如通过BI系统发现某问题域的目标客户后，需标示目标客户，并转向业务系统的工作流程，执行促销、监管等等操作）。商业智能系统与业务系统在应用流程层面的交互需求表明商业智能系统必然由工具型向流程型（基于工作流）进化。
行业软件厂商长期立足于特定行业，在为客户提供业务系统的同时也逐渐形成了自己在该行业方面的经验沉淀。他们在理解客户需求、满足客户更高的要求方面具有先天的优势；因此他们能够利用旧系统、旧应用，结合新技术、新概念，在传统的业务流程中加入商业智能的环节，使业务流程商业智能化，同时使商业智能流程化。
2、大行业需要“窄”而“深”的商业智能
传统商业智能工具提供了决策的多种手段，然而在每一方面都是浅尝辄止，涉猎不深，这一点从大多数主流商业智能工具都限定在查询、分析、报表、Portal等手段上即可看出。中高端用户在商业智能方面的需求往往限定于行业特定的问题域，但在该问题域内要求的环节比较多，流程比较繁琐，一般还需要加入人为辅助的因素。目前既有的产品型商业智能因定位于泛化的问题域，无法满足特定问题域的深入需求。而行业厂商则可以利用自己的优势提出具有吸引力的针对性的项目型解决方案，赢得客户。这一点从移动经营分析系统项目就可以看出。
3、传统商业智能厂商客户化能力不足
国内商业智能厂商一般是比较年轻的公司，经济实力是他们的最大缺陷，大部分此类公司规模不大，财务困顿，同时公司文化积累、技术积累也比较有限，大量的客户化需求及项目回款周期的漫长使中高端客户对他们来说是又想吃又怕不能够消化的蛋糕。而对于国外的商业智能应用厂商（BO、Cognos、Brio等），他们在国内是以销售为主，国内的分支机构、办事处或代理既没有实力、也没有条件（不拥有研发能力及源码等）满足比较大的客户化需求，因此他们希望就像卖Office一样，卖出就完事。这一点毫不夸张，据笔者掌握的情况，仅移动行业的客户中就不至一家买了国外某厂商的数套产品，几年以来一直束之高阁。
在这种情况下，高端客户的需求是强盛的，他们只好转向一直以来与他们合作的而且信赖的行业软件厂商/集成商。
那么行业软件厂商
（待续）
