事实上，很多数字化项目并不被除了专业IT人员或数字化人员之外的其他业务人员所熟知，比如财务部门、营销部门。然而，BI 是一个例外。在数字项目中，它开始得相对较早。例如，数据治理实际上涉及各个业务方，但出现较晚，实施专业数据治理项目的公司并不多。因此，几乎只有BI项目是特殊的，甚至不懂数字的业务人员也知道。
因此，在这种情况下，随着BI从早期的报表工具转向敏捷分析，越来越多的ERP厂商和其他软件厂商加入进来，有的直接开发了相关产品，有的则建立在自己的产品之上。除此之外，还增加了报告模块，当然也包括越来越多的创业者加入到产品的打造中来。
在这个过程中，很多专业和非专业的产品和创业者都加入进来，很多人把BI项目当成开发项目，所以你看乙方服务的公司创始人大部分都是开发出身的。其实他们不懂数据分析，更不懂数据应用，所以整个市场比较混乱。
现在大车型出来了，我感觉整个竞争形势都上了一个台阶。
为什么这么说？
在大模型出现之前，大家都专注于报表开发。现阶段大量产品和开发者加入，导致整个BI市场一片混乱。反正大家都在做，客户也有需求。他们理解他们不理解的东西，而且他们很专业。所有不专业的人都在这样做。经过几年的发展，服务商整体规模其实已经比较饱和，但随着大车型的诞生，这种竞争愈演愈烈。
大模型的诞生，让更多的人工智能（AI）创业者加入到市场中。目前，AI能做的创业方向只有几个。 BI在数字项目上受众广泛，所以很多做AI创业的人也选择了这个赛道，因为它还被认为是市场的早期阶段，而甲方公司的很多人还处于模糊和困惑的状态，并且那么它们自然就变成了韭菜苗。
如果有菜可以切，就会有越来越多的人加入。以前做BI报告的产品公司开始拓展产品，所以问答式BI肯定是在他们的产品线之内的，但是问答式BI的技术逻辑和原来开发报告的技术点不一样产品完全不同。事实上，某些产品的门槛实际上比原来的拖放式BI工具还要简单。
当然，我们不能说没有技术壁垒，比如如何解决问答的错觉，各家公司是否有自研的算法产品等。但纵观技术市场，我认为一个公司的技术很难做到非常独特。事实上，它可以很快被采用。突破然后同质化，因为技术本身有技术结构、技术原理和技术算法，这些都可以突破，只是需要多长时间的问题。
所以总体来说，很多非BI产品厂商其实是可以实现这种问答能力的。当然，有人会说他们不专业，能达到的效果肯定不是很好，但是有一点需要认真对待，那就是目前各种大模型驱动的商业产品都有一个商业应用程度低。没有一种产品具有巨大的优势。事实上，每一种产品的效果都不是很理想，都在不理想的范围之内。那么他们都有优势，而且大家的起跑线基本上没有太大的差别。
目前的BI产品都是由报表工具+问答产品组成，所以整体市场产品量肯定是在上升的。
现在，问答产品刚刚进入市场，还处于市场份额上升期，所以这个流程能否坚持到最后，在这场竞争征程中非常关键。如果它生存下来，那么更多的企业家将进入这个过程。市场上，如果大型号的BI产品最终被淘汰，那么大家都会回归原来BI产品的服务量。但随着技术的更新迭代，是否会诞生新的产品形态还是未知数。
市场竞争的加剧对于甲方来说既是好事也是坏事。
服务商的增加意味着从供给和需求方面来说，如果供应商太多，产品价格就会因为需要抢占客户而开始下降。说实话，很多人选择产品都是看品牌。事实上，同一梯队的产品之间并没有太大的区别。不用太担心选择谁。当然，你可能确实会遇到困难。您可以后台联系我，我会帮您提供建议。
价格优势对于甲方来说是一件好事，你的预算支出可以更小，而且随着服务商的增加，你可以有更广泛的选择。而且我们目前正在开拓市场，你可以低价做。尝试一下并不是一件坏事。如果价格太高，不建议大家尝试使用，因为商业化本身还不成熟。你可以像韭菜一样被割，但不能割得太狠。
看起来好处很多，那么有没有什么坏处呢？
当市场供需失衡时，供应商很难拓展客户，因此在交易过程中很容易谎报产品的功能。我觉得这是非常不友好的，因为对于甲方来说，更多的几乎都是非专业人士，他们没有特别专业的判断力。包括现在大机型已经出来了，很多企业都跃跃欲试，很多服务商都表示很动心，但其实我们需要看到这方面的整个市场。目前还不成熟，产品需要市场驱动。当然，新产品也需要切一块韭菜苗，所以这时候很容易发现你买的产品不能用或者效果不起作用。
它出来后，很多厂家都表示可以实现智能分析。事实上，效果微乎其微。因此，过度依赖这个产品，会导致企业内部对数据分析的认识不理性。那么企业的数据应用本身就直接到了天花板，很难再达到更高的水平。
所以，这个时候甲方一定要理性，根据自己的实际情况做出选择。虽然购买一个产品的成本可能是几十万，但对于很多企业来说，这个预算并不是很高，但是BI项目涉及到数据底层的工作以及业务需求的分析，对于企业来说至关重要，应该不可掉以轻心。
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