博睿数据:2021年年度报告摘要

公司代码：688229公司简称：博睿数据北京博睿宏远数据科技股份有限公司
2021年年度报告摘要第一节重要提示
1本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到 www.see.com.cn 网站仔细阅读年度报告全文。
2重大风险提示
公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施，敬请查阅本报告
第三节“管理层讨论与分析”。
3本公司董事会、监事会及董事、监事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。
4公司全体董事出席董事会会议。
5立信会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。
6公司上市时未盈利且尚未实现盈利
□是√否
7董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案
公司2021年度拟不进行利润分配，也不进行资本公积金转增股本。
8是否存在公司治理特殊安排等重要事项
□适用√不适用
第二节公司基本情况
1公司简介
公司股票简况
□适用□不适用公司股票简况股票种类股票上市交易所及板块股票简称股票代码变更前股票简称
A股 上海证券交易所科创板 博睿数据 688229 无公司存托凭证简况
□适用√不适用联系人和联系方式
联系人和联系方式董事会秘书（信息披露境内代表）证券事务代表姓名李新建梁缤予办公地址北京市东城区东中街46号4层北京市东城区东中街46号4
层电话010-65519466010-65519466
电子信箱 lixj@bonree.com liangby@bonree.com
2报告期公司主要业务简介
(一)主要业务、主要产品或服务情况
自成立以来，博睿数据始终秉承“以数据赋能 IT 运维”的理念，致力为企业级客户提供应用性能监测服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服务。公司主营业务属于 IT 运维管理领域的重要分支—应用性能管理行业。
在当前的数字化时代背景下，无论是电商通过网站平台售卖商品，还是航空公司通过 APP 程序售卖机票，亦或是汽车制造商通过生产管理系统进行生产排期、零部件调配，软件应用在企业的日常运营和业务开展中已无处不在。同时，消费者的行为和习惯已随着信息技术的快速发展而发生了巨大改变，应用已成为企业的品牌，只有最佳的用户体验才能赢得消费者的持续参与和信赖，进而为企业带来收入。因此，企业在运营日益复杂的应用程序和 IT 基础架构环境的同时，还需要不断开发、部署、更新各类应用程序以持续吸引用户、保障高质量的用户体验、提高员工生
产力、提升企业运营效率，可以说数字化转型的成功已成为企业生存竞争的关键。
公司产品可通过监测、分析、优化企业软件应用的性能状况，如 APP 是否卡顿崩溃、交易的响应时间、服务器负载情况等，帮助企业精准定位影响其软件应用使用性能和用户体验的原因，助力企业加速数字化转型进程。
公司产品可供 IT 运维人员、开发人员、技术支持人员、前端业务人员等不同角色使用，可贯穿前端网页、APP 等应用、中端网络和后端服务器应用，提供端到端的统一监控视角；从界面交互的操作层到业务逻辑层、最后直击代码底层，实现全栈溯源；利用机器学习技术创建动态基线来判定客户的应用和业务交易的健康标准，自动发现业务异常，最终以可视化图表的方式向客户展示。
(二)主要经营模式
1、销售模式
公司以直销模式为主。公司下游客户主要为大型互联网企业，主要客户包括腾讯、平安集团、百度等优质企业。随着信息技术的不断发展深入，数字化转型进程由互联网行业逐渐向传统的金融业、制造业、能源业传导，公司客户也拓展至华为、中铁程科技有限责任公司、国家电网有限公司等非互联网领域内的标杆企业。
公司主要采用参与各种行业活动、客户与客户之间相互介绍、电话沟通、现场拜访、参与招
投标等方式拓展客户，根据客户需求采用制定方案、提供技术咨询、提供测试等形式与客户进一步接洽，若客户存在采购意向，双方则进入商务谈判阶段，根据谈判情况确定最终报价并签署合同。
2、采购模式
在经营过程中，公司的采购主要包括网络资源采购、软硬件采购、会员监测服务采购等。公司采购主要由采购部负责，其中会员的招募与管理主要由会员运营部负责。
公司制定了《物资采购管理制度》，建立了专门的采购管理系统，当公司发生采购需求时，由需求部门具体人员在采购系统中发起采购申请，经过部门负责人、公司分管负责人、采购部门负责人审批后交由采购部具体人员安排采购，确保所需物资优质、高效供应，并不断降低采购成本和管理成本。
3、服务模式目前，公司主要服务企业级客户。公司为客户提供持续的技术咨询服务和故障处理服务，及时发现并迅速解决客户在使用中遇到的技术问题，同时还为大客户配备专门的售后技术工程师，为客户开展产品使用培训，指导客户使用公司的产品，协助客户解读性能数据、定位性能问题、并提出优化建议等。此外，根据客户要求，公司技术人员还会上门提供专业的技术指导并撰写服务报告。
4、研发模式
公司设立研发部门，组建了专门的研发队伍、测试队伍，还设置了专门的代码管理、质量控制、资源调度、安全管理等岗位，确保产品研发的质量和效率。公司产品研发遵循标准的软件开发流程，自主研发流程主要为：需求分析、开发立项、设计及研发、测试、验收、培训等环节，完善、严谨的研发管理体系可保障公司产品在精准符合客户需求的前提下，有效地缩短开发周期。
(三)所处行业情况
1.行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
公司是一家为企业级客户提供应用性能管理服务、销售应用性能监测软件及提供其他相关服
务的高新技术企业，主营业务属于 IT 运维管理领域内的重要分支——应用性能管理行业，是应用性能管理（APM）行业的领先厂商。公司的核心产品为“数字体验监测产品”、“应用发现跟踪和诊断产品”两大类别，并在核心产品线中加载了“智能运维”能力。经过十余年发展，构建起以应用性能管理产品为核心，以大数据分析与智能运维产品为未来发展方向的多维度、一体化产品格局。根据中国证监会发布的《上市公司行业分类指引（2012年修订）》，公司属于软件和信息技术服务业（分类代码：I65）。根据《国民经济行业分类和代码表 （按第 1 号修改单修订）》（GB/T
4754-2017），公司所处行业为“信息传输、软件和信息技术服务业”门类中的“软件和信息技术服务业”。
（1）行业发展阶段：
随着 IT 系统复杂度提升、信息量剧增、分布式架构兴起、系统环境高动态化等趋势发展，传统的 IT 运维监测软件已逐渐落后，以 APM 产品为代表的可实时进行端到端一体化监控、具备智能分析能力的应用性能管理软件逐渐引领市场需求。在全球应用性能管理领域，北美市场起步较早。市场经过多年的发展，已全面形成有效、完整的市场竞争格局。从2015年开始，云计算、物联网、人工智能、大数据技术的发展带动周边产业迅速崛起，数字经济蓬勃发展。因此中国应用性能管理行业的需求日趋强烈，迎来蓬勃的发展势头。随着传统行业数字化转型进程不断加速，APM 相关产品及服务正不断向金融、航空、制造等传统行业延伸。国内数字化业务的蓬勃发展势必将带动应用性能管理行业的增长。根据 Gartner 机构预测数据，全球 APM 市场在 2020 年约为
44.8亿美元，到2023年的复合年增长率为11.1%1。
（2）行业发展基本特点：
*新基建国家战略的推进将加速各行业的数字化升级进程，带来更广泛的行业机遇国内企业数字化转型已经不是陌生的话题，然而对于不同行业，其数字化转型的步伐却有着明显差距。新媒体、新零售等行业由于具备先天的互联网属性，信息化水平较高，其数字化转型已经取得了阶段性成果，且 APM 产品在上述行业中的渗透程度较高。而汽车、电力、医疗、建筑、工业、农牧业等传统领域，由于其自身信息化水平较低，数字化转型进程较为缓慢，但其庞大的业务规模和稳定增长的用户群体都决定了其未来的数字业务规模巨大。伴随着更多传统行业逐步将数字业务置于其经营和战略的核心地位，其对应用性能管理服务的需求也将快速增长。因此，发力向传统行业不断渗透，提供符合相关行业需求的 APM 产品与解决方案，与各传统行业的标杆客户寻求合作是当下国内应用性能管理行业发展的必然趋势之一。
*信息安全日益受重视，国产化将是必然趋势
1 数据来源：《Magic Quadrant for Application Performance Monitoring》，Gartner在 IT 技术迅猛发展的时代背景下，信息安全被提升到了国家战略的高度，IT 国产化的呼声也越来越高。应用性能管理产品作为数字化时代的信息化基础设施，在我国信息化与数字化过程升级、传统产业改造与现代服务业发展方面发挥出不可替代的基础支撑作用。因此，APM 产品国产化趋势明显，特别是在政府、金融、能源等国民经济重点领域。
随着国内网络基础设施的不断完善，以及企业数字化转型进程的持续加速，国内的 APM 产品也日渐完善与成熟。由于国内厂商更容易理解国内复杂的 IT 系统环境以及国内企业的实际需求，本土化优势开始显现，国内 APM 厂商的市场空间进一步释放。目前，国内 APM 行业尚处于市场竞争格局未完全形成，各类企业迅速抢占市场，整体处于高速繁荣发展的阶段。
* IT 架构复杂度提升使得面向业务与用户体验的统一监控平台成为必然
数字化转型将继续推动数字业务增长，数据量规模将大量增加，且 IT 环境复杂度日趋提升。
这也导致从分散的监控工具的角度去监控与管理 IT 系统不足以保证数字业务成功。企业需要改变其监控方式，建立自上而下从基础架构到应用程序的监控与管理能力，并实现 IT 系统与用户体验的关联分析，持续提升数字化业务的可观测性。因此，端到端、全链路、面向业务与用户体验的统一监控平台是当前 APM 产品主要的发展方向。
* IT 运维市场融合发展APM 正向邻近领域延伸
虽然今天的“监控类”产品在 ITOM 领域中还是相对独立的运维工具，但未来其将向邻近领域逐渐延伸，与另外两大类别——自动化工具和 IT 服务管理工具（ITSM）高度集成、紧密融合，形成“监”、“管”、“控”三位一体的 IT 运维管理生态体系，全面提升企业 IT 运维服务架构的自动化程度和灵活性。
首先，监测工具可与自动化工具（如应用程序发布编排工具）相集成，在软件的敏捷开发和运营实践（DevOps）工具链中高度融合，发挥协同作用，对企业软件应用迭代更新的有效性做出自动化智能决策，减少应用更新过程中繁复的手动流程。其次，监测工具可与 IT 服务管理工具相集成，加载了人工智能技术的监测工具可以帮助 IT 管理部门精准告警，甚至可在问题蔓延前预警问题，自动管理和调配 IT 系统资源，实现性能问题的全自动预警、告警、决策与管理。
（3）主要的技术门槛：
*建设功能完备、高性能、一体化的应用性能管理产品，实现端到端全链路的全栈式的监控，研发技术难度高
应用性能管理产品涉及注入事务流程模拟及回放技术、探针大规模自动化部署技术、多语言
多系统框架数据采集技术、海量数据实时处理分析技术等多项监测技术难点，在监测数据的采集、处理、存储及分析等环节均有较高的要求。同时应用性能管理产品需要满足高性能、稳定性、可扩展性、跨平台、跨语言的要求，这需要开发商具备优秀的软件架构能力和底层技术研发能力。
* 应用性能管理产品需搭载 AI 能力实现分析与决策智能，人工智能技术门槛较高AIOps 是将 AI 技术应用到 IT 运维领域，提升效率和创造现实价值的“工程化”过程。在 AI技术应用的过程中将面临多项技术难点。
I 多维度、多数据源、海量数据的存储、分析和处理
算法的应用是以数据为前提的。IT 系统除常规的服务器配置、资源占用情况等信息外，业务在运行时会产生大量的日志、异常、告警、状态报告等海量数据。在有数万台服务器的场合下，每天产生的数据量是数亿级的，存储量是 TB 级别的。而这些海量的数据也往往来自于不同的 IT运维工具。如何对海量的数据进行收集、清洗、存储、关联分析等，保证 AIOps 平台的高质量的数据来源是一个技术难点。
II AI 工程化的复杂性目前，机器学习是 AIOps 的重要手段，同时还涉及自然语言处理，高级搜索，知识图谱等人工智能技术的应用。如何将这些领先的技术综合应用到 IT 运维领域达成实际“工程化”的落地效果而非 AIOps 的简单算法落地，是面临的另外一个挑战。III 复杂业务模型下的故障定位与修复当前复杂的业务模型使得定位故障很困难，发现根因问题成本较高。一个问题的追查往往需要多部门合作，开发、运维人员相互配合分析。现在的大规模系统很难找到一个能掌控全局的人。
通过 AI 技术进行故障定位、告警处理、根因分析、故障自愈可以大幅度降低问题的追查难度，提升运维效率。但是并非用了人工智能或机器学习，故障定位的效果就一定很好，这取决于很多因素，首先需要建立复杂业务系统的关联性，为智能化提供自动化、标准化的支持。在此基础上针对智能化的能力比如特征工程、算法模型、参数调整、数据清洗等，也需要不断地调整和学习。
* 新兴技术导致 IT 系统更新频繁，应用复杂度急剧升高带来监控的新技术挑战当下，企业正逐步加快数字化变革的步伐，导致 IT 系统更新频繁，应用复杂度急剧升高。微服务、容器化等云原生技术也从之前仅有技术型公司关注的前沿技术逐渐在传统企业中兴起，同时云计算服务则早已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。越来越多的前沿技术正在被广大企业大规模应用，使得 APM 产品对数据采集和分析的难度与成本大幅提高。因此，增强 APM 产品及服务对于当下新兴技术的适应性，更好的兼容云计算、容器化、微服务等创新技术也是应用性能管理行业发展的重要技术挑战。
2.公司所处的行业地位分析及其变化情况
（1）公司产品性能优越，构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系，具有较强的技术先进性。
公司自成立以来始终坚持自主创新，紧跟传统互联网、移动互联网、云计算、大数据、人工智能等行业前沿技术的发展变革，持续不断的推陈出新。公司专注于企业 IT 运维管理中的应用性能管理领域，以 APM 相关产品和技术为主体，围绕企业数字化转型过程中对应用性能管理的需求和实践，持续开展创新迭代，已自主研发27项核心技术，形成了覆盖桌面端采集、移动端采集、服务端采集、数据存储和分析、AI 智能分析五大领域的技术群，在多项技术领域已取得业内领先地位，并获得8项已授权技术发明专利，80项在申请技术发明专利，77项软件著作权。公司持续发力机器学习、文本语义分析、图像处理等前沿技术领域，进一步加强产品的融合分析能力，打造应用性能监测产品的智能引擎，已构建了一整套自主可控的知识产权体系和产品体系，具有较强的技术先进性。
（2）拥有深厚产品研发和客户服务经验，产品体系健全而丰富
基于多年的产品建设与技术积累，当前博睿数据产品已经覆盖了包括数字终端体验（DEM）、网络性能（NPMD）、应用性能（APM）、基础设施（ITIM）等全面的监控能力，为企业提供从代码到用户的全面的系统可观测能力。产品体系的完善性领先于行业同类厂商。公司多年持续投入研发，目前已经在智能探针技术、大数据处理和人工智能技术上建立了较强的技术竞争力。
（3）拥有优质的客户群和品牌形象，在国内市场竞争中处于优势地位
公司具备良好的客户资源和品牌形象。随着企业数字化转型进程不断推进，公司通过多产品组合的整体解决方案，帮助客户优化用户体验，提升 IT 运维水平。目前，公司客户已涵盖互联网、金融、新媒体、云服务、制造业等多个行业，并长期服务各行业的头部客户，合作关系稳固，客户粘性较强，在长期市场竞争中处于优势地位。
3.报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势
（1）云计算时代、容器与微服务技术蓬勃发展，使得应用性能管理日益重要
企业正逐步加快数字化变革的步伐，应用复杂度急剧升高，导致 IT 系统更新频繁。为适应海量、高并发、应用快速部署升级、资源弹性拓展的需求，微服务、容器化等技术成为企业 IT 架构的主流趋势，而云计算服务则已经成为企业大规模运营数字业务所必备的技术服务。云计算、容器与微服务技术的发展使得 IT 运维和故障检测难度大幅提升，传统人力排查方式已经无法高效、准确定位系统故障，应用性能监测(APM)逐渐成为更加重要的监控手段。因此，增强 APM 产品及服务对于当下新兴技术的适应性，更好的兼容云、容器化、微服务等主流技术也是应用性能管理行业发展的重要一环。
（2）人工智能赋能运维场景，AI 技术带来应用性能监测产品体验升级
智能运维，将人工智能应用于运维领域，结合大数据和机器学习等技术，提升 IT 运维效率，实现机器自我学习、自行分析决策、自动化执行脚本，进一步解决自动化运维无法解决的问题。
Gartner 早在 2016 年即已提出基于大数据及算法的智能运维概念，根据 Gartner 预测，2023 年，
40％的 DevOps 团队将使用 AIOps 平台功能来增强应用程序和基础架构的监控工具2。
AIOps 增强了 IT 运维的能力，包括异常检测、事件关联和根本原因分析，以改善监控、服务管理和自动化任务。因此企业对 AIOps 的兴趣与日俱增，希望通过 AIOps 能力使 IT 运营变得更加主动和可预测的方式。
（3）加载 AIOps 的应用性能监测产品将逐步取代传统的 IT 监测软件
IT 系统复杂化和高动态化已成为现代信息技术发展的大趋势。构成 IT 系统的组件规模持续扩大，组件之间的交互模式也日趋复杂，且各组件的变化越来越频繁，由此将引发 IT 运维数据种类及规模的指数级增长。传统的 IT 运维软件各自之间相互独立，存在数据割裂，主要依靠大量人力凭借经验逐个排查系统各组件之间的问题，运维质量低下、耗时耗力、成本高昂，却仍无法快速、精准的定位并解决性能问题。未来，国内的 IT 运维管理市场将由低效的传统运维逐步向智能运维过渡，通过加载“机器学习”、“深度学习”等先进的人工智能技术，真正实现 IT 管理服务体系的高度智能化和完全自动化。可以说，具备统一监控视角，且加载了 AIOps 能力的应用性能监测产品将逐步替代传统 IT 监测软件。
（4）5G 与物联网将激发新的业务增长点与新的产品需求目前，中国的 5G 商用计划已逐步启动，5G 具备更高速率、更低时延和更大用户连接能力等显著特征，不仅能满足人与人的通信，还能满足人与物、物与物的通信，万物互联、人机交互的时代即将到来。5G 网络的规模化布局将进一步刺激物联网相关产业的飞速发展，相关应用也将大量涌现，诞生如智能交通、智能医疗、智能家居、智慧农业、智慧物流、车联网等新兴业态，物联网终端设备类型和规模也随之爆发式增长。如何提供卓越的用户感知体验将成为物联网应用提供商面对的巨大挑战，也将成为应用性能管理行业的巨大潜在市场。根据艾瑞咨询测算，2019年中国物联网连接量达到55亿个，同比增速高达75.6%。到2023年，中国物联网连接量将增长至150亿个3，APM 厂商将从物联网设备应用性能管理的需求中充分挖掘市场机遇。
3公司主要会计数据和财务指标
3.1近3年的主要会计数据和财务指标
单位：元币种：人民币本年比上年
2021年2020年2019年
增减(%)
总资产819275349.39874718681.88-6.34236239251.61
归属于上市公司股772038595.43840892365.06-8.19203896539.87东的净资产
营业收入133107816.58138840443.95-4.13164535969.42
2 数据来源：《Market Guide for AIOps Platforms》，Gartner
3数据来源：艾瑞咨询《中国商业物联网行业研究报告》发布时间：2021-03-08扣除与主营业务无133107816.58138840443.95-4.13/
关的业务收入和不具备商业实质的收入后的营业收入
归属于上市公司股-72957543.2331139082.31-334.3061037678.98东的净利润
归属于上市公司股-83261597.9322142349.11-476.0356495190.18东的扣除非经常性损益的净利润
经营活动产生的现-74813824.7127152056.48-375.5451212409.24金流量净额
加权平均净资产收-9.017.20减少16.21个百分33.29益率（%）点基本每股收益（元-1.640.84-295.241.83／股）稀释每股收益（元-1.640.84-295.241.83／股）
研发投入占营业收52.2328.47增加23.76个百分点18.88
入的比例（%）
3.2报告期分季度的主要会计数据
单位：元币种：人民币
第一季度第二季度第三季度第四季度
（1-3月份）（4-6月份）（7-9月份）（10-12月份）营业收入30557807.0531956537.0030453970.2240139502.31归属于上市公司股
-15798068.43-32475141.12-28430164.403745830.72东的净利润归属于上市公司股
东的扣除非经常性-17056206.74-32744364.15-31580746.51-1880280.53损益后的净利润经营活动产生的现
-15694082.42-20295932.89-26981653.04-11842156.36金流量净额季度数据与已披露定期报告数据差异说明
□适用√不适用
4股东情况
4.1普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前10
名股东情况
单位:股
截至报告期末普通股股东总数(户)2705年度报告披露日前上一月末的普通股股东总数2692
(户)截至报告期末表决权恢复的优先股股东总数0
（户）年度报告披露日前上一月末表决权恢复的优先0
股股东总数（户）截至报告期末持有特别表决权股份的股东总数0
（户）年度报告披露日前上一月末持有特别表决权股0
份的股东总数（户）前十名股东持股情况包含
质押、标记或转融冻结情况通借持有有限股东名称报告期期末持股比例出股股东售条件股（全称）内增减数量(%)份的性质份数量股份限售数量状态股份数量李凯000境内
1026627023.1210266270无自然
人冯云彪000境内
506430011.415064300无自然
人孟曦东000境内
470661010.604706610无自然
人王利民000境内
16641003.750无自然
人北京佳合兴利投资000其他
16500003.721650000无中心（有限合伙）北京元亨利汇投资000其他
16500003.721650000无中心（有限合伙）
吴华鹏-21591800境内
14481823.260无自然
人
侯健康-4973400境内
13700163.090无自然
人焦若雷000境内
12764102.870无自然
人上海金浦欣成投资000其他
管理有限公司－苏
州苏商联合产业投12273402.760无资合伙企业（有限合伙）
上述股东关联关系或一致行动的说明1、冯云彪为李凯姐姐之配偶；冯云彪、孟曦东
为公司控股股东、实际控制人李凯的一致行动人；孟曦东、冯云彪担任元亨利汇执行事务合伙人；李凯担任佳合兴利执行事务合伙人。2、未知前十名无限售条件股东之间是否存在关联关系或属于一致行动人。
表决权恢复的优先股股东及持股数量的说明不适用存托凭证持有人情况
□适用√不适用截至报告期末表决权数量前十名股东情况表
□适用√不适用
4.2公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图
√适用□不适用
上图中李凯持有博睿数据的23.43%股份中，含有其妻子持有的0.31%。
4.3公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图
√适用□不适用
上图中李凯持有博睿数据的23.43%股份中，含有其妻子持有的0.31%。4.4报告期末公司优先股股东总数及前10名股东情况□适用√不适用
5公司债券情况
□适用√不适用
第三节重要事项
1公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对
公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。
报告期内，公司实现营业收入13310.78万元，同比减少4.13%；归属于上市公司股东的净利润-7295.75万元，同比减少334.30%；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-8326.16万元，同比减少476.03%。
2公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终
止上市情形的原因。
□适用√不适用