2023-2028年中国商业智能化市场运营动态及未来前景分析报告
【报告编号】25821
【出版日期】2022年10月
【交付方式】电子版或特快专递
【报告价格】【纸质版】:6000 【电子版】:6000 【合订版】:6500
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第一章 商业智能原理及商业价值创造路径分析
第一节 商业智能发展阶段
第二节 商业智能内涵、结构及原理
一、商业智能内涵
二、商业智能特征功能
三、商业智能层次结构
四、商业智能实现原理
第三节 商业智能产业链条解构
第四节 商业智能商业价值创造路径
第二章 全球商业智能业运行动态分析
第一节 2018-2022年全球商业智能产业运行环境浅析
第二节 2018-2022年全球商业智能产业市场透析
第三节 2018-2022年世界各地区企业对商务智能应用状况分析
一、欧洲
二、亚太
第四节 2023-2028年全球商业智能的五大预测
第三章 中国商业智能行业发展背景分析
第一节 中国商业智能行业发展历程
第二节 中国商业智能行业现状特征
第三节 中国商业智能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 中国商业智能行业发展PEST分析
第五节 主要发达国家商业智能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
第四章 中国商业智能行业市场现状及发展趋势分析
第一节 2018-2022年中国商业智能业运行总况
第二节 2018-2022年中国企业对商务智能的应用聚焦
第五章 中国商业智能行业核心产业链环节的发展现状及趋势
第一节 2018-2022年中国商业智能两个核心产业链环节
第二节 2018-2022年中国商业智能软件研发制造环节子行业
一、商业智能软件研发制造演变历程
二、商业智能软件类型结构现状
三、中国商业智能软件研发制造现状及特征
四、中国商业智能软件研发制造竞争格局分析
五、中国商业智能软件经营规模统计分析
六、中国商业智能软件需求规模预测
七、中国商业智能软件研发制造发展趋势
第三节 2018-2022年中国商业智能应用服务环节子行业
第六章 中国商业智能主要应用行业需求形势分析
第一节 2018-2022年中国商业职能需求现状分析
一、中国商业智能需求特征分析
二、中国商业智能主要需求主体分析
第二节 电子政务商业智能
第三节 零售业商业智能
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、零售业商业智能发展动因
四、零售业商业智能发展现状
五、零售业商业智能应用实施过程分析
六、零售业商业智能发展趋势
七、零售业商业智能案例研究
第四节 保险业商业智能
第五节 银行业商业智能
第六节 大中型制作业商业智能
第七章 中国商业智能投融资与并购趋势分析
第一节 中国商业智能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、投资方式及回报分析
第二节 中国商业智能行业投融资与并购趋势分析
第三节 商业智能投融资与并购案例分析
一、IBM收购商务智能软件公司COGNOS
二、IBM收购APTSOFT公司
三、SAP并购BUSINESS OBJECTS
第八章 中国商业智能行业国外主体综合竞争力分析
第一节 IBM
第二节 SAP
第三节 BO
第四节 甲骨文
第五节 SYBASE
第九章 中国商业智能行业国内主体综合竞争力分析
第一节 金蝶
一、企业简介
二、企业经营状况
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略
第二节 用友
一、企业简介
二、企业经营状况
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略
第三节 创智
一、企业简介
二、企业经营状况
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略
第四节 博科
一、企业简介
二、企业经营状况
三、企业竞争力分析
四、企业发展战略
第十章 2023-2028年中国企业引进商业智能及投资前景预测分析
第一节 2023-2028年中国企业引进商业智能模式SWOT分析
第二节 2023-2028年中国商业智能投资前景预测
一、中国商业智能投资价值研究
二、中国商业智能区域投资潜力分析
第三节 2023-2028年中国商业智能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
第十一章 2023-2028年中国企业引进商业智能及投资前景预测分析
第一节 2023-2028年中国商业智能发展趋势
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
七、从单独的商业智能向嵌入式商业智能发展
第二节 2023-2028年中国商业智能产业新趋势分析
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