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2018年中国大数据BI行业报告:自然语言生成和人工智能成为新标准特征

发布日期:2019-05-31 17:40:20 | 编辑:互联网创业网| 阅读次数:

摘要:近年来,随着人们在一个快速发展的时期迎来了数据和数据质量不断提高,商业智能和数据分析的意识,根据Gartner商业智能报表统计,2020年全球商业智能市场容量有望达到228一亿ü。小号。 美元。与此同时,大数据,人工智能,机器学习,深度学习和其他技术的飞速发展也促进了新一轮发展的商业智能和数据分析产品。Gartner分析师认为,到2020年,人工智能和自然语言生成将成为新的BI平台,五0%的人使用搜索查询分析,自然语言处理或语音产品,或者自动产生的90%的标准功能。但是,我们必须认识到,我们的商业智能

近年来,随着人们在一个快速发展的时期迎来了数据和数据质量不断提高,商业智能和数据分析的意识,根据Gartner商业智能报表统计,2020年全球商业智能市场容量预计将达到$ 22.8十亿。与此同时,大数据,人工智能,机器学习,深度学习和其他技术的飞速发展也促进了新一轮发展的商业智能和数据分析产品。Gartner分析师认为,到2020年,人工智能和自然语言生成将成为新的BI平台,50%的人使用搜索查询分析,自然语言处理或语音产品,或者自动产生的90%的标准功能。

但是,我们必须认识到,我们的商业智能市场的特点,业务需求,关注和国外的发展阶段是在分析公司Gartner为代表的不准确描述中国商业智能行业的实际情况不同。为了解决这个问题,扬帆研究院调查了不同的216个企事业单位尺寸的软数据的应用,了解到他们的大数据的BI应用程序的状态,需求,大数据的BI产品功能的预期,而基于帆应用研究软数据研究所长期观察和行业的反思,文章报告的形成。

主要预测:

2018年,中国大数据的BI产品将主要在操作和功能丰富,安全平台共享功能,数据管理,分析和数据挖掘功能,六大功能模块升级的大数据处理能力的自我分析。

中国发展分析商业智能行业之首,2018

(一)行业向好整体情况

在当前的经济环境下,企业盈利和压力越来越大,越来越多的企业,特别是在经营规模经营的一,二线位的难度,其高管希望通过提升业务的精细化的市场竞争力,降低企业运营成本。绝大多数这些公司已经在2015年2008--各种联机业务系统,存储了大量的管理和运营数据,与各种条件,数据分析和数据管理大数据的BI应用中的哪一个在2018年将需要年 - 2022继续爆发。值得注意的是,艾瑞咨询在“2017年中国商业智能行业研究报告”指出,中国已经进入了商业智能的第一方阵,成为增长最快的国家之一,但美国,有一个比较大的差距。因此,中国大数据BI行业的未来作为一个整体将呈现增长加速,市场容量将继续扩大。

(B)大的BI厂商马修数据显示

马修指的是强者越强,弱者愈弱的现象,国内马修BI行业的崛起,综合实力强大的公司投入更多的资源,使产品,服务,用户的需求和解决更多的问题。可以预见的是,到2018年,中国将进一步加强马修BI行业,逐步消除强度,规模小,差的企业产品弱。

(三)新的自助式BI和传统BI平分秋色

得益于灵活,自助服务功能,从2013年起,新的快速发展时期,迎来了自助式BI,经济衰退是传统BI的时期。

2017年,传统的和新的自助式BI BI平分秋色,在国内市场。该公司调查,约50。企业的2%,仍采用传统的商务智能,最典型的需求分析报告是日常业务的总结每天,每月,等。。关于49。新的自助式BI的企业应用程序,报告通过自助式BI +平台+大数据基础平台,以解决企业数据的显示和分析,形成运营和战略决策的全面需求的解决方案的8%。

在调查中,我们注意到,企业的约18%,引入新的自助式BI,部分或全部替代传统BI的。虽然传统的BI都有自己的优点和应用场景,但随着新的自助式BI,与传统BI的不断发展将退出历史舞台逐步退出,积极调整传统的BI国际巨头的产品结构明显。

其次,在2017年中国商业智能用户情况分析

根据工作量和承诺的水平占企业IT和业务人员在数据分析中,我们的BI用户(公司)被分为五种类型,即BI应用金字塔模型,具有更好的统计,企业BI应用现状分析。

(A)的BI应用程序金字塔模型

1。IT完全主宰

通常其特点是,IT人员执行相关的所有底层数据仓库,商业智能工具和数据模型层处理来完成BI分析页面(注95%以上的工作:主要是指生产,经营,需要管理会议数据分析页面,下同)发展。相关联动演练行动,只有当负责前端数据视图,完整,查看报告业务人员。

研究,我们发现,在“IT是完全至上”的企业的水平,约93.2%是使用传统的BI工具,公司的基本经营人买不起,也不需要独立完成数据分析工作。这些企业的业务转型是不是暴力,企业管理人士认为,目前每天的数据报表,以满足企业的管理和决策,相对缺乏力量的变化的需求。

2。强大的IT领导

它是典型的特征是,IT人员做基础数据仓库,商业智能工具和数据模型处理的工作,80%的完成BI分析页面的数量的95%的方方面面。业务人员完成BI分析页面的数量少于20%。

从调查数据来看,这些企业,67。企业的5%的人认为目前的商务人士不必分析数据的能力。企业需要快速完成数据分析工作的一部分,所以我选择了让IT人员更下工作。这些公司普遍认为,商业智能产品本身不加快速度很快,和商界人士仍然需要基本的统计,数据分析阻碍从IT人员业务人员转移。

3。强大的业务导向

这是典型的特征是,IT人员做基础的数据仓库,数据模型和所有相关的工作流程BI工具的水平,完成了初步的样品不超过BI分析页面的数量的20%。BI分析页面的数量的业务人员完成超过80%。

从调查数据来看,这样的企业,超过80。2%被用于实现商务人士的传统企业BI和部分具有较高的教育和学习,掌握商业智能工具和数据分析技能的能力,并愿意在工作中积极运用; 该研究所的数据应用软帆一些企业对数据分析的重要性实地考察,这些企业普遍排名靠前的行业,从公司高管。

4。完整的业务导向

它是典型的特征是,IT人员做基础数据仓库,商业智能工具和数据模型级处理部分相关工作。页数和BI分析工具,BI级的数据处理模型相当一部分的业务人员完成超过95%。

相比于使用人群的第三类(强以企业为主体),这些用户的一大特色是业务变化非常迅速,从事业务的人员普遍较高教育,企业发展的需要迅速做出决定。基于商业判断更高的精度相比,基于历史经验的个人数据分析,这种类型的企业是一个基本共识。例如,在新兴的互联网公司,或者新的零售领域,这一功能尤为突出。

5。智能自救

通常它的特点是,IT人员只底层数据仓库,数据连接,数据字典相关工作。业务数据处理人员处理的BI工具的各个方面,以及所有的BI分析页面。

IT管理人员,建立一个数据中心,业务人员完全独立的处理和分析数据,这样的企业具有明显的资源密集的特点,商务人士更倾向于运营相关的工作。当然,因为有这些受访者占比较少,分析可信度还有待进一步的研究来验证。

(B)BI用户分布情况

BI应用的金字塔模型,企业在2017年的分布情况如下;

从调查数据来看,我们可以得出两个结论。

1,IT人员主导的模式的企业数据分析依然占据主流,这仍然是维持现状IT驱动的业务智能平台的应用2017年。但从调查中受访者的企业数据来看,有高达60。企业数据分析的5%仍是第二类型(IT强烈取向),和甚至21。在第一类(IT完全垄断)的企业数据分析,这显然是从遥远的目标自助服务数据分析和业务人员的5%。

2,新的自助式BI正成为一种主流的商业智能市场。17。企业的5%,是2017年的线,新型自-BI的,这样就达到少数商务人士的帮助自己的BI数据分析目标。

三,2018年BI用户需求分析

(A)多层次的企业IT部门的数据分级授权和控制平台,占受访者97.6%

需求描述:BI工具支持多级数据扇区企业/分析页面的权限控制,使不同层次的部门机构只能看到在这个部门机构和下箸部门机构的数据/分析页面。

需求产生的原因是:使用数据释放压力,委托权威的工商部门的一些信息中心,一旦孔被打开,数据差距就会像洪水一样泛滥,它会走向另一个极端,导致数据管理的权力下放的混乱,数据口径不统一,各部门之间的数据壁垒的问题,所以会出现,同时带来巨大的企业数据的安全隐患这将。

符合价值和企业的重要性的需求:同时满足企业BI自助服务数据分析,考虑到企业数据的访问控制列表,企业的数据分析,良好的前景的IT部门统一管理下形成的,把一个最终企业的数据安全风险。

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(B)的商务人士可以通过BI的数据分析工具,帮助自己的,占受访者94.5%

需求描述:商务人士可以在浏览器的前端,在数据自己职权范围内的多维阻力探索和自我分析,发掘隐藏的商业价值中的数据。

需求产生的原因是:在从不同的企业职能和报告企业数据高度集中的管理和控制,数据处理,IT信息中心的传统的企业信息化建设都将是由IT人员输出,一旦业务部门的需求集中扎堆会导致反应不足,企业抱怨。信息中心自己的成员挑灯夜战做报告,成就感是非常低。

为了满足企业的价值和意义的需要:操作人员要通过拖动高效,灵活的BI工具,研究了简单易上手的低成本工具感兴趣的是他们自己的权利的多维数据探索和自我分析,做到了真正的分析最熟悉的业务人员的业务价值,实现自我的勘探数据分析,多维分析,最大限度地提高业务数据分析的效率,灵活的数据可以发掘潜在的商业价值,而且劳动力IT人员的解放,减轻劳动成本。

(C),可以快速构建商务型自助式BI的数据模型,占受访者87.5%

需求描述:基于业务数据库中的表中的数据需要分析的主题分类管理,支持表/自动构建关联模型之间的手动数据,而相关模型支持灵活的应用程序,而不必重复编辑修改或创建一个新的模式,一个建立灵活运用数据分析,以满足多种业务场景。

需求产生的原因是:相互独立创建的传统BI工具相关的基础数据,也不能在新的业务数据的情况下被重用,计算和分析场景,数据关联将需要修改或重新创建,是极其麻烦的,这是不利于维护IT人员。

符合价值和企业的重要性的需求:新的自助式BI数据模型快速构建通过BI工具,需要对不同的业务场景,比传统的BI工具分析多次,重复建模应用程序的痛点,极大地提高企业业务数据分析应用的BI工具的效率,以前的IT人员解放维持压力数据。

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(d)OLAP多维分析:数量,钻,旋转,切片,联动,跳跃等。,占84名受访。5%

需求描述:BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能,包括在体积透视分析,钻头,旋转开关,指示器开关的尺寸,数据过滤的部分分析,过滤器部件之间的连接,页面的超链接跳变等。

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所产生的需求的原因:随着复杂的数据分析,鉴于业务发展的单点往往是比较困难的重新发现潜在的业务有价值的信息,通过BI工具更换需要能够满足强大的OLAP多维分析页面功能。

符合价值和企业的重要性的需求:为了实现多角度的功能强大的OLAP多维分析功能的BI工具,无限制的数据探索分析水平之间的多数据关联,发掘潜在的商业价值数据。

(E)到处理十亿数据秒的响应的大型数据处理性能的能力,占63名受访。6%

需求描述:BI工具支持处理超过亿个大数据分析和第二反应的计算,传统的关系型数据仓库(SQLSERVER,甲骨文,MySQL等提供多维度的加速引擎。)进行数据处理速度,而且还支持实时对接企业大数据平台(垂直,麒麟,Greenplum的,等。)进行数据分析和计算。

所产生的需求的原因:一方面是,在亿万面对传统的关系型数据库多数据量水平,容易出现性能瓶颈,长时间等待查询业务数据分析往往会导致效率低下。在另一方面,今天的信息化水平的飞速发展,越来越多的企业拥有自己的高性能的大数据平台,为这部分业务,可以对数据分析工具的大数据平台直接对接显得尤为最终。

为了满足企业的价值和意义的需求:BI工具提供计算的强大的数据处理引擎,企业可以减少数据查询延迟成本并提高业务数据分析的效率。同时,通过直接对接大型企业数据平台,同时也能满足企业实时数据分析的需求。

(六)经营人可以完成的工具零代码级的数据处理工作,占受访者57.5%

需求描述:BI工具的交互方式快速平易近人,让商务人士可以做到零级代码的数据处理工作工具的水平,例如,如表合并后的集团统计,层次数据结构,过滤,添加列,了所有的连锁累计值值,计算公式和其他数据清理和数据处理方法来实现多维数据分析统计透视的无限水平。

需求产生的原因是:当相关业务需求的部分复杂,简单的维度和指标的统计往往无法直接计算业务所需要的结果,以前的治疗往往是业务部门提过SQL或代码需要它,那么它表处理的基础数据,然后导出在等待时间期间的最终Excel数据表来商业部门,和重复的通信趋向于减少业务数据应用的企业的效率分析。

为了满足价值和企业的重要性的需求:商务智能工具,使业务人员能够快速实现数据的多维视角点,分析和处理统计无限水平,降低通信成本的传统模式下和等待时间,提高企业业务数据分析的应用效率。

对于移动端数据分析视图(七)的支持,占44名受访。9%

需求描述:BI工具支持移动终端的数据的多维分析查看功能(兼容体积PC侧,钻头,旋转,切片,联动,跳跃等。),应用程序BI工具支持,方便扫描码登陆,下线,评论,分享等功能,同时满足一些社区,如微信平台,钉子企业综合公共号码。

需求产生的原因是:在今天的便捷移动设备,数据分析的时代,只有在PC端已无法满足业务分析需要一定的时间和地点,而移动BI的支持已经成为一个必然归宿满足功能点。

为了满足企业的价值和意义的需求:商业智能分析,通过移动端看,这样的数据分析并不局限于PC,极大地增强了便于数据分析。而微通道的综合接入钉,使得业务可以直接通过社区平台查看所需数据分析页面,是对蛋糕用于MS数据分析的糖霜。

第四,中国大数据预测BI产品特点

结合用户需求研究,产品规划研究的BI厂商,在2018以下六大功能模块将得到加强。

(A),以提高操作和功能丰富的自我分析

商务人士可满足自助式BI工具,通过数据分析的需求,中国大数据BI产品需要提高自我分析功能和可操作性,包括丰富的图表。

前端布局定制搭配,让商务人士任意排列。例如,仪表盘布局自由度可以快速拖放到页面进行分析,以生成; 直方图完全支持常见的,基本图形如对中国(世界)地图,GIS地图和其他大型数据热平衡图图表增加支撑条形图;

容纳更多的不同用户,BI平台需要支持大数据OLAP强的特点,该分析包括的视图,钻头,旋转开关,指示器开关尺寸的侧倾角,分析所述数据切片的滤波,组件过滤器之间的连接,页面超链接跳转等。Business人多维OLAP分析的基础上,分析可以再次在二级数据处理维度索引的所有层面看,和多维统计分析的角度无限水平,业务人员的全面开放进行数据处理和分析操作满足目前的需求分析中国用户的多个视图,多层次,传统的商业智能分析,以完全稳定的数据分析系统。

为了提供不同的用户提供个性化的视觉体验,大数据BI平台支持动态数值表和警示图形功能动态警戒线设置,支持自由拖拽风格调整图表样式。这还需要大量数据的BI平台智能自动设定报警值和款式风格。

(二)以提高平台的数据挖掘功能

为了满足企业的业务人员自身的数据分析和自动化采矿的需求,中国大数据BI产品需要的功能已有的数据可视化和数据分析的基础上,增强自动数据挖掘能力,使业务人员根据掌握挖掘的基本概念业务数据挖掘的深入分析,提供确凿的数据来支持业务运营。

嵌入式BI平台的大数据高级分析模型需要支持先进的分析功能,用户可以很方便地使用内置先进的分析平台,您也可以导入和外部发展相结合。平台包含这种共用数据挖掘算法(例如。g。线性预测,时间序列预测,聚类,分类等。),或者提供的数据挖掘平台和其他外部可视化工具接口(例如。g。,R Python语言或语言),甚至对于包含挖掘模型场景中的特定服务。

(C)提升平台大的数据处理能力

为了满足大型企业数据BI平台实时响应,要求中国大型BI数据所需的电流大的数据的大小,1十亿数据秒级响应级别量的订单处理能力,同时支持多种数据源。

大数据BI平台需要支持丰富的数据源,如企业的主流关系型数据库,大数据平台,NOSQL数据库和多维数据库,需要支持实时数据平台和分布式对接引擎的开发,同时支持交联的数据源,而在数据提取和索引建模,数据分析的水平支持大数据量,提高工作效率。

(d),以提高平台的数据管理功能

为了满足数据处理中国人的企业业务用户的需求,中国大数据BI平台需要加强其元数据管理能力,ETL数据处理能力,数据存储能力。

改进的元数据管理功能,使用户能够集中管理元数据,包括元数据检索,提取,处理,存储,共享和重用发布。中国企业的业务需要在数据分析的过程中,元数据标准化进程的直接操作通过IT人员。

近年来,中国在数据分析人才快速增长,企业已经发展出了许多商务人士的某些数据分析能力,这些中国公司更多的业务人才是需要对数据进行ETL处理和存储,这需要工作平台支持对于该查询,提取,转换和加载功能,具有分度,管理,调度数据功能。

(五)加强共享平台的分析能力

随着ERP,OA,MES,HIS等常见业务系统,从几十套IT系统的企业,千余套系统的改进。全新的自助式BI需要能够同时与多个系统集成和企业业务数据的综合分析。这需要中国的大数据BI产品需要加强产品的集成和整合不同软件系统的能力,这是中国企业面临的共同问题。大数据BI平台需要支持嵌入式部署,如支持跨平台集成和权利页面集成主流应用服务器。

由不同的用户创建大数据BI平台页面分析,可以方便地与其他成员共享。同时,在仪表板的企业用户设计的分析,仪表盘可以在图表中,维度,指标,等再利用。,允许用户共享指定页面的部门的其他成员,以促进互动交流。

为了满足实时业务办公室人员,需要交换信息。大数据BI平台也需要支持,支持在移动终端钻渗透,联动等结果的数据级分析在移动终端上共享和查看结果。

(F),以增强平台的安全性

为了满足企业多层次的部门使用,它具有不同的权限,中国大数据的BI产品除了提供丰富灵活的用户管理,访问控制功能,同时还内置了强大的用户行为的监测和分析能力,确保企业数据安全和信息保密。

大数据BI平台将支持保持批量导入用户,让用户同步企业统一权限管理数据库,统一的用户管理,企业IT用户管理系统。允许用户在企业IT系统的统一用户认证权限管理权。同时,需要支持短信平台功能,并可以用来验证用户账户,各种用户和权限管理,满足了广大中国企业在不同层次的安全需求和安全管理策略。

随着在中国的大型BI数据的发展,中国公司自己的大数据的BI平台有许多员工帐号。这就提出了对于大数据BI平台新的挑战,除了拦截未经授权的用户,同时也为大型数据有效用户的BI平台进行有效监控。2018年,大数据的BI平台需要支持监控用户的行为的操作,监控支持页面的频率被访问,访问的支持来源,甚至监控访问数据范围。

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