自助服务商业智能 (BI) 市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机会和预测，按部署模式（本地和按需）、业务功能（财务、营销、销售、运营和人力资源 (HR)）、地区和竞争细分，2019 年至 2029 年

市场概览

全球自助式商业智能 (BI) 市场在 2023 年的价值为 80.1 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2029 年的复合年增长率为 11.14%。全球航空客运量增加、发展中国家机场基础设施改善以及触摸屏、多媒体和生物识别自助服务亭的采用增加以提升乘客体验等因素推动了全球市场的增长。

关键市场驱动因素

用户授权和可访问性：

自助式 BI 增长的主要催化剂是数据的民主化。传统的 BI 系统通常需要专业技能，将数据访问限制在特定群体中。然而，自助式 BI 解决方案通过提供直观的界面，使非技术用户能够与数据交互并从数据中获取见解，从而为更广泛的用户群提供支持。这种民主化在组织内部培育了一种数据驱动的文化，各级决策者都可以为明智的决策做出贡献。

数据驱动决策的兴起：

成本效率和时间节省：

传统的 BI 实施通常涉及漫长的开发周期，并且成本高昂。自助式 BI 平台显著减少了数据分析和报告所需的时间和资源。让用户能够创建自己的报告和仪表板，可以减轻 IT 部门的负担，并加快整体决策过程。这种成本效益使自助式 BI 成为寻求敏捷高效解决方案的组织的不二之选。

数据可视化和分析方面的进步：

数据可视化和分析工具的发展在推动自助式 BI 的采用方面发挥了关键作用。现代 BI 平台提供具有拖放功能的用户友好界面，使用户无需编码专业知识即可创建具有视觉吸引力和洞察力的报告。这种对高级分析的可访问性扩大了数据探索和解释的范围。

云计算和可扩展性：

云计算的普及改变了自助式 BI 的游戏规则。基于云的 BI 解决方案提供可扩展性、灵活性和可访问性，使组织可以更轻松地部署和管理其 BI 计划。这种向云的转变不仅降低了基础设施成本，还促进了地理上分散的团队之间的无缝协作和数据共享。

与大数据技术的集成：

大数据技术的出现扩大了组织中数据源的范围。自助式 BI 平台已经发展到可以与各种数据集无缝集成，包括来自大数据存储库的数据集。此功能使用户能够分析并从大量不同的数据集中获取见解，从而解锁商业智能的新维度。

用于随时随地决策的移动 BI：

移动设备的普及改变了商业专业人士访问信息的方式。自助式 BI 平台已经采用了移动 BI，允许用户随时随地访问报告和仪表板。这种移动性不仅提高了用户的便利性，还确保决策者无论身在何处都能实时获取关键见解。

主要市场挑战

技术复杂性和集成：

技术的快速发展虽然是增长的动力，但也带来了复杂性和集成方面的挑战。随着生物识别、人工智能和机器学习的整合，自助商业智能 (BI) 变得越来越复杂。无缝协调这些技术并确保不同系统和供应商之间的互操作性对机场来说可能是一项艰巨的任务。

网络安全问题：

随着自助商业智能 (BI) 变得更加互联和数据驱动，网络安全威胁的风险迫在眉睫。保护敏感的乘客信息并确保自助服务亭的安全运行至关重要。潜在的违规或恶意攻击是行业面临的重大挑战，必须通过强有力的网络安全措施和持续监控来积极应对。

维护和可靠性：

自助商业智能 (BI) 在高流量环境中运行，因此维护是一项关键挑战。定期磨损、暴露在不同的环境条件下以及频繁更新软件的需求要求制定强有力的维护策略。确保自助服务亭的可靠性对于防止乘客服务中断和保持机场运营的整体效率至关重要。

机场标准化：

不同机场和地区缺乏自助商业智能 (BI) 的标准化流程和界面，这对供应商和机场当局都构成了挑战。实现一定程度的标准化可以增强互操作性、降低实施成本并简化乘客流程。然而，就此类标准达成共识是一项复杂的任务，需要国际层面的合作。

法规遵从性：

机场在高度监管的环境中运营，遵守行业标准和政府法规是不可协商的。自助商业智能 (BI) 必须遵守与数据保护、可访问性和航空安全相关的各种法规。各国的监管环境可能有所不同，因此，机场自助服务亭的部署和运营也因此变得更加复杂。

用户接受度和可访问性：

虽然自助商业智能 (BI) 旨在提高效率，但其成功最终取决于用户的接受度。确保自助服务亭易于使用、适合具有不同需求的乘客、并适应不同的语言和文化偏好是一项挑战。在技术复杂性和用户简便性之间取得适当的平衡对于广泛采用至关重要。

克服挑战的策略：

协作和行业标准

应对标准化挑战需要主要利益相关者之间的协作，包括机场当局、供应商和监管机构。为自助服务商业智能 (BI) 建立行业标准可以促进互操作性、简化实施并在一致的框架内促进创新。

强大的网络安全措施：

为了解决网络安全问题，行业必须投资于强大的网络安全措施，包括加密、安全数据存储和持续监控。共享威胁情报和最佳实践的协作努力可以增强机场自助服务亭系统的整体网络安全态势。

预测性维护解决方案：

实施预测性维护解决方案可以缓解与维护和可靠性相关的挑战。通过利用数据分析和物联网 (IoT) 技术，机场可以主动识别和解决潜在问题，最大限度地减少停机时间并确保机场自助服务亭的持续运行。

以用户为中心的设计和可访问性：

为了提高用户接受度，自助服务商业智能 (BI) 应在设计和开发阶段接受用户测试和反馈流程。加入迎合不同用户需求的功能，包括为残障乘客提供的可访问性功能，有助于提供积极的用户体验并得到更广泛的采用。

监管合规性监控：

及时了解不断变化的法规和合规性要求至关重要。机场当局和自助服务亭供应商应共同努力，确保自助服务商业智能 (BI) 遵守最新标准，并可进行定期审核以验证合规性。

结论：

全球自助服务商业智能 (BI) 市场面临的挑战虽然复杂，但并非不可克服。应对这些挑战需要行业利益相关者的共同努力，包括技术提供商、机场、监管机构和乘客。通过促进合作、采用行业标准和投资创新解决方案，全球自助商业智能 (BI) 市场可以继续发展，为乘客提供更好的体验，同时克服未来的障碍。

主要市场趋势

自助服务解决方案需求不断增长：

由于乘客对自助服务解决方案的需求不断增长，自助商业智能 (BI) 变得越来越重要。这些自助服务亭提供一系列服务，包括办理登机手续、行李标签和登机牌打印，使旅客能够独立完成机场旅程。这一趋势不仅加快了旅客办理流程，还降低了机场的运营成本。

非接触式技术和生物识别技术：

人工智能 (AI) 集成：

人工智能通过提供高级功能，正在彻底改变自助商业智能 (BI)。人工智能虚拟助理实时协助乘客，提供有关航班、服务和机场设施的信息。此外，人工智能算法分析数据以优化自助服务亭位置、简化客流并预测高峰时间，从而有助于打造更加智能和响应迅速的机场环境。

定制和多功能性：

现代自助商业智能 (BI) 旨在满足各种乘客需求。它们超越了传统的登机流程，提供重新预订、座位升级等服务，甚至促进零售交易。这一趋势反映了行业致力于为具有不同需求的乘客提供量身定制的无缝旅行体验。

增强的用户界面和可访问性：

自助商业智能 (BI) 的用户界面经过了重大改进，强调了用户友好性和可访问性。大型触摸屏、清晰的图形和多语言选项迎合了全球受众的需求，确保来自不同文化背景的乘客可以轻松导航和使用自助服务亭服务。

可持续性和绿色计划：

环保意识已经渗透到航空业，自助商业智能 (BI) 也不例外。制造商越来越多地在自助服务亭设计中采用可持续材料、节能组件和回收选项。这种对环保解决方案的承诺与全球减少航空旅行碳足迹的努力相一致。

全球扩张和新兴市场：

对自助商业智能 (BI) 的需求不仅限于现有的航空枢纽。新兴市场和地区机场正努力改善基础设施并适应日益增长的空中交通，因此采用率正在不断提高。这一趋势反映了先进机场技术的民主化，使全球范围内的航空旅行更加便捷。

网络安全和数据隐私问题：

分段洞察

部署模式洞察

本地解决方案通常对具有严格安全性和合规性要求的企业具有吸引力。金融、医疗保健和政府等行业可能更喜欢本地 BI 解决方案，以更好地控制其数据并确保遵守行业法规。

本地部署使组织能够更直接地控制其数据治理策略。这在数据隐私和治理是关键考虑因素的行业中尤为重要。

本地解决方案为组织提供了更高程度的自定义和对其 BI 环境的控制。对于具有特定要求或希望将 BI 工具无缝集成到现有基础架构中的企业来说，这可能至关重要。

在某些情况下，本地解决方案可能更受青睐，因为它们有可能提供更快的性能和更低的延迟。这对于处理大型数据集并需要实时或近实时分析的企业尤其重要。

一些组织可能已经建立了更适合本地解决方案的遗留系统。从传统基础架构迁移到基于云的解决方案可能是一个复杂的过程，企业可能会选择坚持使用本地解决方案，直到他们进行全面的数字化转型。

值得注意的是，对本地或基于云的解决方案的偏好可能会因行业趋势、技术进步和不断变化的业务需求而异。有关 2023 年全球自助式 BI 市场的最准确和最新信息，建议参考最近的市场报告、行业分析或咨询该领域的专家。

区域洞察

预测期内，北美将占据主导地位。不断发展的数字化转型正在推动对自助式 BI 工具的投资，以了解市场状况。此外，美国大量主要市场参与者的存在预计将推动该国的增长率。欧洲将在收入份额方面占据第二位。初创企业和中小企业对数字工具的投资不断增加，以推动对自助式分析的需求。欧洲各国之间的竞争日益激烈，为了应对市场挑战，企业热衷于实施创新的数字解决方案。预测期内，亚太地区将见证快速增长。印度和中国等国家人口的不断增长正在产生大量结构化和非结构化数据。因此，为了了解市场趋势和客户需求，各行各业都在采用自助式 BI 工具。随着各行各业对数字化的快速投资，印度预计将获得快速的复合年增长率。

最新发展

2023 年 6 月：ThoughtSpot Inc. 宣布收购 BI 平台提供商 Mode Analytics，以增强数据团队和生态系统的能力。两家公司共同为所有类型的用例提供快速自助分析。

2023 年 3 月：AtScale 宣布与 Snowflake Ready 技术验证合作伙伴合作，以更高的性能提升商业智能和分析。此次整合包括消费者与实时数据交互的自助分析功能。

2023 年 2 月：Omni Analytics 宣布其下一代 BI 平台具有自助服务工具和完全受管控的功能，可供商业使用。该公司旨在通过其服务满足不断增长的企业需求，具有成本效益和更高的性能。

2022 年 5 月：Snowflake Inc. 宣布与分析自动化公司 Savant Labs 合作，使用自助分析提取运营洞察。据公司称，这有助于减少工程师的工作量并提供跨数据源的快速洞察。

2021 年 8 月：Zoho Corporation 推出了一个人工智能驱动的商业智能平台，以增强分析和自助式数据准备来推动企业发展。该公司通过与 Zoho DataPrep 工具集成，帮助企业轻松管理和创建数据管道。

主要市场参与者

• 思科系统公司（美国）
• IBM 公司（美国）
• 微软（美国）
• 甲骨文（美国）
• SAP（德国）
• MapR 技术公司（美国）
• RapidMiner 公司（美国）
• Birst 公司（美国）
• ALTERYX 公司（美国）
• Zoho Corporation Pvt. Ltd.（印度）