36氪独家｜从BI到BI+，「思迈特软件」完成亿元级B轮融资

36氪独家获悉，商业智能（BI）和大数据分析产品服务商「思迈特软件（Smartbi）」近日已完成过亿元级B轮融资，本轮融资由高成资本领投，琥珀资本跟投，指数资本担任本轮独家财务顾问。此前，思迈特软件曾先后获得价值资本、方广资本投资。

创始人兼CEO吴华夫表示，此轮融资后，思迈特软件将持续加大研发投入，探索BI与AI的深度融合，同时加速行业解决方案的沉淀与积累，提升产品附加值。

脱身于老牌BI公司

数据产业中的通用技术主要指数据管理技术，属于工具类服务，如数据的采集、分析、可视化，是数据源和数据应用之间的桥梁。这一层又可分为针对垂直业务场景的数据技术和通用型数据技术，前者包括广告监测（友盟+、Talkingdate）、用户行为分析（诸葛数据、神策数据）等，后者便是BI和数据可视化，传统BI业务几乎等同于数据可视化，主要是提供工具将企业报表等数据实现可视化。

BI在国外市场已经相对成熟，有市值高达100亿美元的Tableau、14亿美元的MicroStrategy、估值超过20亿美元的Domo，不过仍更多停留在工具层面，主要面向有一定技术、分析基础的IT人员和数据分析师。

而因为可以面向企业老板做业绩展示，国内最早崛起的是做硬件大屏+可视化展示的公司，之后出现了帆软、海致bdp、永洪BI等有分析属性的服务商，辅助管理层进行决策。最近几年又出现了一波新的厂商，比如DataHunter、观远数据等。在新厂商中，基于数据向行业应用上升，提供场景化的业务数据分析趋势越发明显，其中观远数据就定位一站式商业智能大数据分析平台，为客户提供“BI+AI”产品。

成立于2011年的思迈特软件脱身于老牌BI公司广州菲奈特软件公司。菲奈特主要在金融、财税领域经营传统BI业务，2006-2007年，根据IDC的排名，菲奈特市场排名仅次于IBM、SAP、Oracle之后。菲奈特被东南融通收购后于2007年在美上市，又于2011年8月退市。其中东南融通一度在数据类市场拥有44%占有率，拥有千人规模的BI团队。

东南融通退市后的同年11月，在东南融通担任研发工作的吴华夫，带领20余人团队创办了广州思迈特软件有限公司，从团队擅长的传统BI业务起家，主要提供报表报告的数据可视化、数据挖掘等通用型工具，目前同样在经历从"工具"到"分析"的转变。

从"工具"到"分析"，将BI模版化

而思迈特软件的转变历程，直接体现在了其现有的产品结构中：

1、传统BI——企业报表软件、Office分析报告产品

这类产品主要通过插件直接将Excel、Word、PPT作为设计器，操作人员可通过拖拽业务对象到相应位置完成数据映射。但主要面向有一定技术、分析基础的IT人员和数据分析师，随着业务场景的丰富，非常难仅依靠IT部门来满足所有部门的需求。以银行为例，每个支行、网点、部门都有诉求，通过数据来实现客户挖掘、风控分析、信贷分析等功能。

图片来源：思迈特软件

2、敏捷式BI——自助分析平台

敏捷式BI正是为了让一线业务人员也能够简易地使用数据，同时传统BI工具主要依赖服务商将产品基于用户需求进行适配和落地，交付和实施占据了服务和收入比重的70%，敏捷式BI还能缩短实施和交付周期，提升厂商利润率。

思迈特软件于2018年开始，将服务商的行业应用案例模版化，投放至应用商店，让一线业务人员能通过拖拉拽等方式，自助式构建特定场景需求的可视化分析模型。除了拖拉拽等方式，思迈特同步在进行"自然语言探索分析"的研发，以代替鼠标操作。

图片来源：思迈特软件

3、智能化BI——机器学习平台

思迈特软件的机器学习平台则是一个通过数据挖掘进行预测性分析的平台。企业数据常常分布在一个个独立的ERP、CRM等系统，想要通过分析数据的潜在关联，挖掘潜在客户和潜在需求，势必要打破系统间的数据壁垒。

在具体做法上，思迈特的核心数据源主要是对接企业的已有系统，并通过机器学习算法进行关联、去重、筛除脏数据等。有了可用数据，便可自建或通过应用商店中的分析模型，实现智能化BI应用，即"BI+AI"，典型的应用场景如：基于历史数据，建立模型，进行潜在的需求、销售、客户流失等预测。

目前，思迈特软件在金融、政府、能源、制造等领域拥有2000多家企业客户，在全球财富500强的10家国内银行中，有8家是思迈特软件的客户。吴华夫预计今年营业收入可实现1倍增长，总营收将超过亿元，其中75%来自产品收入。

有望为民生银行创造10%的全行利润

在与民生银行合作的案例中，思迈特软件协助其搭建了一个全行的自助分析平台——阿拉丁，将银行内外部数十个系统的数据全部整合在一起，再将平台开放给各业务部门和各个分行。最初吴华夫认为这是一个数据开放平台，但随着企业对平台应用的开发，阿拉丁已经成为一个场景化的数据分析平台。

最直观的案例是民生银行某分行为挖掘潜在客户搭建的"高净值客户分析模型"。在银行内，一般按照客户价值存款多少来区分客户价值，这个被大部分银行通用的标准并不合理，因为单张银行卡内的存款并不等同于个人净资产。

该分行的一线人员结合自身的经验，收集了一系列定位潜在高净值客户的消费指标，比如用开豪车、住豪宅、用好手机号码、进出高档消费场所等，最终锁定目标客户，进行定向销售。更重要的是，该分行的这一模型可以上传至平台内部的应用商店，在其他分行推广使用。

据民生银行公众号公开信息，这一平台自2014年开始搭建，民生银行希望通过阿拉丁平台，用3-5年的时间，为全行贡献10%的利润。

吴华夫分析到：这也是目前思迈特软件的敏捷式BI和智能化BI主要应用在客户营销、活动管理领域的原因。因为相比"节流"，企业更看重"开源"，而能够将IT系统能够从辅助系统变成"挣钱"的系统，正是BI的核心价值所在。

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