帆软2018年中国大数据BI行业分析报告 正式出炉!

互联网 | 编辑: 汤骏驰 2018-03-14 17:20:10转载

近日,帆软数据应用研究院官方发布了一份2018年中国大数据BI行业分析报告,通过对国内数百家企事业单位的调研,了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待,同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考,最终形成了该篇报告。

近日,帆软数据应用研究院官方发布了一份2018年中国大数据BI行业分析报告,通过对国内数百家企事业单位的调研,了解到他们的大数据BI应用状态、需求情况、对大数据BI产品功能的期待,同时基于帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考,最终形成了该篇报告。

近年来,随着人们的数据意识和数据素养不断提升,商业智能和数据分析领域迎来了快速发展期,根据Gartner分析师的预测,到2020年,自然语言生成和人工智能将是90%的新BI平台的标准特征,50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理,或语音生成,或将自动生成。但帆软数据应用研究院认为,我国商业智能的市场特征、企业需求、关注点、发展阶段均与国外有所不同,以Gartner为代表的分析机构并不能准确描述我国商业智能行业的实际状况。

基于对国内商业智能市场的调研,帆软数据应用研究院预测,2018年,中国大数据 BI 产品将主要在自助分析的可操作性和功能丰富度、平台的安全性、数据管理能力、分析的共享能力、数据挖掘能力、大数据处理能力六大功能模块进行提升。

从分析报告中可以看出,2018年中国商业智能行业发展主要呈现以下三个大趋势:

· 行业总体将呈现加速度增长,市场容量将不断扩大;

· 综合实力强大的厂商将进一步增强,逐步淘汰掉实力弱、规模小、产品差的企业;

· 新型自助式BI将不断发展,逐渐替代传统型BI;

研究院表示,越来越多的企业,尤其是一、二线稍具业务规模的企业,其高层都希望通过精细化运营提升市场竞争力,降低企业的运营成本。而这些企业绝大多数都已经上线了各种业务系统,存储了大量管理和运营数据,2018—2022年将爆发应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种需求。

据帆软相关调研数据显示,帆软2017年全年营收2.77亿,远超其他国内厂商之和。同时帆软销售部反映,2017年度销售跟单中遇到的竞品种类和数量均较2016年有相当大幅度的下降。中国BI行业出现马太效应(是指强者越强,弱者越弱的现象)其实实属必然,综合实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务,解决更多用户的需求和问题。

同时,虽然此次受访的企业中,应用传统型BI与新型自助式BI的比例持平,但是约有18%的企业在引进新型自助式BI,部分或全部替代了传统BI。传统型BI固然有其自身优势和应用场景,但随着新型自助式BI的不断发展,传统型BI必将逐渐退出历史舞台。

帆软数据应用研究院根据企业的IT人员和业务人员在数据分析中的工作量和投入程度占比对国内商业智能用户状况进行分析,将BI用户(企业)划分为下面5大类型,即BI应用金字塔模型:

 

1. IT完全主导型

T人员做底层数据仓库,以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作,完成95%以上的BI分析页面(注:主要是指用于生产、经营、管理会议所需要的数据分析页面,下同)的开发。业务人员仅负责前端数据查看,完成查看报表时相关联动钻取操作。

2. IT强主导型

IT人员做底层数据仓库,以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作,完成80%~95%数量的BI分析页面。业务人员完成低于20%数量的BI分析页面。

3. 业务强主导型

IT人员做底层数据仓库,以及BI工具层面的数据模型处理的所有相关工作,完成前期示例不超过20%数量的BI分析页面。业务人员完成超过80%数量的BI分析页面。

4. 业务完全主导型

IT人员做底层数据仓库,以及BI工具层面的数据模型处理的部分相关工作。业务人员完成95%以上数量的BI分析页面和相当部分BI工具层面的数据模型处理。

5. 智能自助型

IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关工作。业务人员处理。有BI工具层面的数据处理,以及所有BI分析页面。IT人员搭建数据中心,业务人员完全自主处理和分析数据。

基于BI应用金字塔模型以及2017年用户企业的分布,帆软数据应用研究院得出结论,IT人员主导企业数据分析的模式仍占据主流,也就是IT驱动仍是2017年企业商业智能平台应用现状,但新型自助BI正逐渐成为商业智能市场的主流。

 

 

同时,研究院收集整理2018年商业智能用户需求,总结归纳为以下七大类:

 

1.企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控

BI工具支持企业的多级部门的数据/分析页面权限管控,使得不同层级的部门机构只能看到本部门机构和辖属部门机构的数据/分析页面。

在满足业务部门BI数据自助分析的同时,兼顾企业的数据权限管控,形成企业以IT部门集中管理下的良性数据分析风貌,杜绝企业数据安全隐患。

2.业务人员可通过BI工具进行自助数据分析

业务人员可以在浏览器前端,对自己权限范围内的数据进行多维拖拽探索和自助分析,发掘隐含在数据中的业务价值。

通过高效灵活的BI工具,业务人员对自己权限范围内感兴趣数据进行多维拖拽探索和自助分析,以工具简单易上手的低学习成本,让真正对分析业务价值最熟悉的业务人员实现自助数据分析探索,最大化业务数据的分析维度和分析效率,灵活发掘数据中可能潜在的业务价值,同时也解放了IT人员的劳动力,降低企业人力成本。

3.可快速搭建型自助BI业务数据模型

数据库表中的数据需要基于业务分析主题进行分类管理,相关数据表之间支持手动/自动构建关联模型,同时建立的关联模型支持灵活应用,无需反复编辑修改或创建新的模型,一次建立即可灵活满足多重业务场景进行数据分析使用。

通过BI工具快速构建的新型自助式BI业务数据模型,较传统BI工具针对不同业务分析场景需要多次、重复建模的应用痛点,极大地提高了BI工具的企业中业务数据分析应用的效率,解放了以往IT人员对数据维护的压力。

4.OLAP多维分析:上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等

BI工具支持强大的页面OLAP多维分析功能,包括分析视角的上卷、下钻,维度的旋转切换,指标的切换,分析数据的切片过滤,组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。

通过BI工具强大的OLAP多维分析功能,以实现多角度、多关联数据之间的数据无限层次探索分析,发掘出数据中潜在的业务价值。

5.大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒级响应

BI工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒级响应,提供多维加速引擎对传统关系型数据仓库(SQLServer、Oracle、Mysql等)进行数据提速处理,同时也支持实时对接企业大数据平台(Vertical、Kylin、Greenplum等)进行数据分析计算。

BI工具提供的强大数据计算处理引擎,能够降低企业数据查询等待时间成本,提高业务数据分析效率。同时,通过直接对接企业大数据平台,还可满足企业实时数据分析的需求。

6.业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作

BI工具可通过快速易上手的交互方式,让业务人员也能完成工具层面的零代码数据加工处理工作,例如例如表合并、分组统计、结构数据分层、过滤、增加列、同比环比、累计值、所有值、公式运算等数据清洗和数据处理方法,实现对数据的无限层次多维透视分析统计。

通过BI工具,使得业务人员也能快速实现对数据的无限层次多维透视分和析加工统计,降低了传统模式下的沟通成本和等待时间,提高了企业业务数据分析的应用效率。

7、移动端数据分析查看支持

BI工具支持移动端数据分析多维分析查看功能(兼容PC端的上卷、下钻、旋转、切片、联动、跳转等),对于BI工具的应用app支持便捷的扫码登陆、离线查看、批注、分享等功能,同时满足某些社区平台如微信、钉钉的企业公众号集成。

通过移动端的BI分析查看,使得数据分析不仅仅局限于PC端,较大地增强了数据分析的便捷性。同时微信和钉钉的集成接入,让业务通过社区平台也能直接查看想要的数据分析页面,更是为移动端数据分析锦上添花。

结合用户需求调研,和国内BI厂商的产品计划研究,研究院预测,2018年商业智能产品以下六个大的功能模块将会得到增强:

1、提升自助分析的可操作性和功能丰富度

为满足业务人员可通过BI工具进行自助数据分析的需求,中国大数据BI产品需要改善自助分析的功能和可操作性,包括图表的丰富性。

前端布局自定义搭配,让业务人员随心所欲布置。比如仪表板自由布局,可快速拖拽生成所需要分析的页面;在全面支持常见的柱状图、条形图等图形基础上,增加支持中国(世界)地图、GIS地图、桑基图等大数据图表;

为了适应更加多样的用户,大数据BI平台需要支持强大的OLAP多维分析功能,包括分析视角的上卷、下钻,维度的旋转切换,指标的切换,分析数据的切片过滤,组件之间的联动过滤、页面超级链接跳转等。业务人员在OLAP多维分析的基础上,能够在数据分析查看时,再次对所有维度进行二次的维度指标加工,并无限层次多维透视分析统计,全面开放业务人员对数据的处理和分析操作,以满足当前中国用户多个视角、多个层级的分析需求,把传统业务分析的智慧充分沉淀到数据分析系统中来。

为了给不同用户提供个性化的视觉体验,大数据BI平台支持表格动态数值预警功能和图形设置动态警戒线,支持图表样式风格自由拖拽调整。同时,也需要大数据BI平台智能自动设置预警值和样式风格等。

2、提升平台的数据挖掘能力

为满足企业业务人员自助数据分析和自动挖掘的需求,中国大数据BI产品需要在已有的数据可视化和数据分析的功能基础上,增强数据自动挖掘能力,使业务人员在能够掌握挖掘基本概念的基础上,深入挖掘分析业务数据,为业务运营提供数据结论支持。

大数据BI平台需要支持嵌入式高级分析功能,用户能够轻松使用平台内置的高级分析功能,也可以通过导入和集成外部开发的高级分析模型。比如平台内含数据挖掘常见算法(如线性预测、时序预测、聚类、分类等),或者提供外接其他数据挖掘平台和工具的可视化接口(如R语言或者Python语言),甚至内含适合特定业务场景的挖掘模型。

3、 提升平台大数据处理能力

为满足企业对大数据BI平台实时响应的需求,中国大数据BI产品需要将当前大数据处理能力提升一个量级,达到10亿数据量秒级响应水平,同时支持丰富多样的数据源。

大数据BI平台需要支持丰富的数据源,如企业主流的关系型数据库、大数据平台、NOSQL数据库以及多维数据库,需要支持实时对接数据平台和分布式引擎拓展,同时支持跨数据源关联,同时支持对较大级别数据量进行数据抽取和索引建模,提高数据分析效率。

4、 提升平台的数据管理能力

为了满足中国企业业务人员用户对数据处理的需求,中国大数据BI平台需要提升自身的元数据管理能力、数据的ETL处理能力、数据存储能力。

提高元数据管理能力,使得用户能够集中管理元数据,包括对元数据进行检索、提取、处理、存储、分享复用和对外发布。中国企业的业务人员将需要在数据分析的过程中,直接操作经过IT人员标准化处理的元数据。

近几年来,中国数据分析人才迅速增加,企业中也成长出一批有一定数据分析能力的业务人才,这些中国企业业务人才更多的是需要对数据进行ETL处理和存储,这就需要平台功支持用于查询、提取、转换和加载的功能,具有索引、管理、调度数据的能力。

5、 提升平台分析的共享能力

随着ERP、OA、MES、HIS等常见业务系统的完善,企业少则数十套IT系统,多则上千套系统。新型自助BI需要能够与多个系统同时融合,全面分析企业的业务数据。这就需要中国大数据BI产品需要加强产品与不同软件系统的集成融合能力,这是中国企业面临的共同难题。大数据BI平台需要支持嵌入式部署,如主流的应用服务器,支持跨平台的权限集成和页面集成。

大数据BI平台不同用户创建的分析页面,可以方便地分享给其他成员。同时,在企业的分析用户设计仪表板时,可以复用仪表板中的图表、维度、指标等,支持用户分享指定页面进行给其他部门成员,便于互动沟通交流。

为满足企业人员实时办公、互通信息的需要。大数据BI平台还需要支持移动端上共享和查看分析结果,支持在移动端对分析结果进行数据层级钻取穿透、联动等。

6、 提升平台的安全性

为了满足企业多级部门同时使用、不同权限的功能,中国大数据BI产品除了要提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能,还需要内置强大的用户行为监控与分析功能,确保企业的数据安全和信息保密。

大数据BI平台将支持持批量导入用户,支持同步企业统一权限管理数据库中的用户,以企业IT系统统一的用户管理方式进行用户管理。支持用户以企业IT系统统一的用户权限认证方式进行权限管理。同时,需要支持短信平台功能,并可用于用户账号身份验证等,多种用户和权限管理方式,来满足广大中国企业的不同的安全级别要求和安全管理策略。

随着大数据BI在中国的发展,中国企业自身的大数据BI平台已有众多员工账号。这就对大数据BI平台提出新的挑战,除了要拦截非法用户,还要对大数据BI平台有效用户进行有效监控。2018年,大数据BI平台需要支持监控用户的操作行为,支持监控页面被访问的频次、访问来源,甚至是支持监控访问到的数据范围。

为了保证大数据 BI平台系统持续支持企业经营管理,需要大数据BI平台支持系统数据迁移到企业数据库,支持对系统进行备份与还原,备份可以手动或设置周期定时备份。同时,支持云端服务器部署和本地服务器部署,支持多机热备,达到企业的灾备要求。此外,为了有效避免BI平台出现严重异常,还需要支持监控自身的运行性能,遇到系统性能风险,提前给出系统预警信号。

作为中国大数据BI和分析平台领导厂商,帆软专注商业智能和数据分析12年,而帆软数据应用研究院则是帆软关 于BI & Analysis领域的前端研究和智库机构, 研究范围涉及行业典型 案例研究,行业原创观点、前沿趋势与报告解读,数据化管理思维模型研究等。通过此次2018年中国大数据BI行业分析报告的发布,帆软希望帮助更多的企业打造和完善信息化建设,引领企业走向数据化运营决策之路。


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