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2018年中国大数据BI行业分析报告全文
发?#38469;?#38388;2018-03-03 | 阅读次数663 | 返回列表>>|
前言

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BIBusiness Intelligence和数据分析领域迎来了快速发展期据Gartner商业智能报告统计到2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元同时大数据人工智能机器学习深度学习等?#38469;?#30340;快速发展也促进了商业智能和数据分析产品的新一轮进化

Gartner分析师认为到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?#28304;?#29702;或语音生成或将自动生成但我们必须认识到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

针对这一问题帆软数据应用研究院调研了规模不一的216家企事业单位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?#34987;?#20110;帆软数据应用研究院对行业的长期观察和思考形成了该篇报告

主要预测

2018年中国大数据 BI 产?#26041;?#20027;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

2018年中国商业智能行业发展分析

(一) 行业总体?#38382;?#21521;好

在当前经济环?#35802;n?#20225;业盈利的压力和?#35759;?#19981;断增加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这些企业绝大多数?#23478;?#32463;在2008年~2015年间上线了各种业务系?#24120;?#23384;储了大量管理和运营数据具备应用大数据BI进行数据分析和数据化管理的各种条件这些需求将在2018年~2022年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中指出我国已经进入商业智能领域第一方阵成为发展最快的国家之一但和美国还有比较大的差距所以未来中国大数据BI行业总体将呈?#26088;?#36895;度增长市场容量将不断扩大

(二) 大数据BI厂商马太效应显现

马太效应是指强者越强弱者越弱的现象国内BI行业的马太效应已经显现据帆软品牌部调研数据显示处于行业第一梯队的帆软Tableau微软PowerBI的品牌知名度和市场份额与其他厂商进一步拉大帆软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?#24120;?017年?#35748;?#21806;跟单中遇到的竞?#20998;?#31867;和数量均较2016年有相当大幅度的下降BI行业出现马太效应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可以预见2018年中国BI行业马太效应将进一步增强逐步淘汰掉实力弱规模小产品差的企业

(三) 新型自助式BI与传统型BI平分秋色

得益于敏捷自助的特征从2013年起新型自助式BI迎来了高速发展期这一时期也是传统型BI的衰退期

2017年传统型BI与新型自助式BI在国内市场中平分秋色受访企业中约50.2%的企业仍然在使用传统型BI其中最典型的需求是企业常规日报月报等汇总分析报告约49.8%的企业应用新型自助式BI通过报表平台+自助式BI+大数据底层平台的解决方案来解决企业综?#31995;?#25968;据展示和分析需求形成经营和战略决策在调研中我们注意到约有18%的企业引进了新型自助式BI部分或全部替代了传统BI虽然传统型BI尤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从国际传统BI巨头积极调整产?#26041;?#26500;可见一斑

2017年中国商业智能用户状况分析

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?#26085;?#27604;我们将BI用户企业划分为5大类型即BI应用金字塔模型以更好的统计分析企业的BI应用状况

(一) BI应用金字塔模型

1. IT完全主导型

其典型特征为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95%以?#31995;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

调研中发?#37073;?/STRONG>处于IT完全主导型这一等级的企业约有93.2%都在使用传统型BI工具企业的业务人员基本没有能力也没?#34892;?#27714;去自主完成数据分析的工作这些企业的业务变革并不剧烈企业管理层认为当前的日常数据报告能够满足企业管理和决策的需要相对缺少变革的动力

2. IT强主导型

其典型特征为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

从调研数据来看这类企业中67.5%的企业认为当前业务人员不具备数据分析的能力而企业需要快速完成部分数据分析工作所以选择让IT人员更多承担工作这类企业中普遍认为商业智能产品本身并非能够快速上?#37073;?#19988;业务人员仍需要统计学基础阻碍数据分析工作从IT人员向业务人员的转移

3.业务强主导型

其典型特征为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

从调研数据来看这类企业中超过80.2%是曾经推行传统BI的企业并?#20063;?#20998;业务人员是有较高学历和能力的能够学习和掌握商业智能工具和数据分析技能并愿意在工作中积极使用从帆软数据应用研究院的实地走访的部分企业来看这些企业普遍行业排名靠前公司从高层就重视数据分析工作

4.业务完全主导型

其典型特征为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

相比于第三类使用人群业务强主导型这类用户的一大特点是业务变革十分迅速从事业务工作的人员学历普遍较高业务经营和发展需要企业快速做出决策而基于数据分析得出的业务判断相比个人历史经验准?#33539;?#26356;高是这类企业基本共识比如在新兴的互联网企业或者新零售领域这个特点尤为突出

5.智能自助型

其典型特征为IT人员只做底层数据仓库数据连?#21360;?#25968;据?#20540;?#30456;关工作业务人员处理所有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这类企业有着明显的资源密集型的特点业务人员更多的是偏向运营相关的工作当然因为此类受访企业占比较少原因分析的可信度还有待进一步调研来核实

(二) BI用户状况分布

基于BI应用金字塔模型2017年企业分布如下

从调研数据中我们可以得出两大结论

1IT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从数据调研的受访企业来看有高达60.5%的企业的数据分析工作仍是第二类型IT强主导型甚至有21.5%的企业的数据分析工作处在第一类型IT完全主导型这显然和业务人员自助数据分析的目标距离遥远

2新型自助BI正在成为商业智能市场的主流17.5%的企业是在2017年上线了新型自助BI实现了让少部分业务人员自助完成BI数据分析的目标

2018年商业智能用户需求分析

(一) 企业多级部门数据分层次IT权限和平台管控?#38469;?#35775;企业97.6%

需求描述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

需求产生的原因有的信息中心为?#22836;?#21387;力放权给业务部门使用数据一旦口子打开数据缺口就会像洪水一样泛?#27169;?#23601;又会走向另外一个极端导致放权下的数据管理混?#36965;?#25968;据口径不统一部门之间的数据壁垒等等问题就会出?#37073;?#21516;时这将给企业带来极大的数据安全隐患

满足该需求对企业的价值和意义在满足业务部门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

(二) 业务人员可通过BI工具进行自助数据分析?#38469;?#35775;企业94.5%

需求描述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

需求产生的原因企业的传统信息化建设中IT信息中心对公司数据进行高度集中的管控来自企业各职能部门的数据处理以及报表就会全部由IT人员来输出一旦业务部门需求集中扎堆就会造成响应不足业务部门怨声载?#39304;?#20449;息中心自身成员熬夜加班做报表成就感却很低

满足该需求对企业的价值和意义通过高效灵活的BI工具业务人员对自己权限范围内?#34892;?#36259;数据进行多维拖拽探索和自助分析以工具简单?#21672;?#25163;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

(三) 可快速搭建型自助BI业务数据模型?#38469;?#35775;企业87.5%

需求描述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?#33267;?#27963;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

需求产生的原因传统BI工具创建的底层数据关联相互独立无法重复利用一旦遇到新的业务数据计算分析场景数据关联就需要修改或重新创建极为麻?#24120;?#38750;常不利于IT人员维护

满足该需求对企业的价值和意义通过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

(四) OLAP多维分析上卷下钻旋转切片联动跳转等?#38469;?#35775;企业84.5%

需求描述BI工具支?#26234;?#22823;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?#35874;?#25351;标的?#35874;?#20998;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

需求产生的原因随着业务发展的复杂化单一角度的数据分析往往难以再发掘出更多有价值的潜在业务信息取而代之的是需要BI工具能够满足强大的页面OLAP多维分析功能

满足该需求对企业的价值和意义通过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

(五) 大数据处理性能处理能力达到十亿数据秒?#26029;?#24212;?#38469;?#35775;企业63.6%

需求描述BI工具可支撑处理亿级以上大数据分析计算的秒?#26029;?#24212;提供多维加速引擎?#28304;?#32479;关系型数据仓库SQLServerOracleMysql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VerticalKylinGreenplum等进行数据分析计算

需求产生的原因一方面传统关系型数据库在面对上亿级别以上数据量时容易出?#20013;?#33021;瓶颈长时间的查询等待往往会导致业务数据分析效率太低另一方面当今信息化水平飞速发展越来越多的企业已经有了自己的高性能大数据平台对于这部分企业来?#25285;?#25317;有一款能够直接对接大数据平台进行数据分析的工具尤为重要

满足该需求对企业的价值和意义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

(六) 业务人员可完成工具层面的零代码数据加工处理工作?#38469;?#35775;企业57.5%

需求描述BI工具可通过快速?#21672;?#25163;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?#21916;?#20998;组统计结构数据分层过滤增加列同?#28982;?#27604;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

需求产生的原因当业务需求相对偏复杂时简单的维度和指标统计往往无法直接计算出业务所需要的计算结果以往的处理方式往往可能是业务部门提需求给IT然后IT经过SQL或者代码对底层数据表加工处理然后最终导出一张excel数据表给业务部门期间的反复沟通和等待时间往往降低了企业的业务数据分析应用效率

满足该需求对企业的价值和意义通过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

(七) 移动端数据分析查看支?#37073;际?#35775;企业44.9%

需求描述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

需求产生的原因在当今这个移动设备便捷时代仅仅PC端的数据分析已经不能满足某些特定时间和场所的业务分析需求了而BI对移动端的支持已经成了必然要满足的功能点

满足该需求对企业的价值和意义通过移动端的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

中国大数据BI产品功能预测

结合用户需求调研和我国BI厂商的产品计划研究2018年如下六个大的功能模块将会得到增强

(一) 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?#36828;?#20041;搭配让业务人员随心所欲布置比如仪表板自由布?#37073;?#21487;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?#20301;?#30784;?#24076;?#22686;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?#26234;?#22823;的OLAP多维分析功能包括分析视角的上卷下钻维度的旋转?#35874;?#25351;标的?#35874;?#20998;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?#24076;?#33021;够在数据分析查看时再次?#36816;?#26377;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

(二) 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?#24076;?#22686;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?#24076;?#28145;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?#26234;?#20837;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

(三) 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?#26029;?#24212;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?#38469;?#24341;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

(四) 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?#21271;?#20934;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

(五) 提升平台分析的共享能力

随着ERPOAMESHIS等常见业务系统的完善企业少则数十套IT系?#24120;?#22810;则上千套系统新型自助BI需要能够与多个系统同时融?#24076;?#20840;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?#26234;?#20837;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

(六) 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?#34892;?#29992;户进行?#34892;?#30417;控2018年大数据BI平台需要支?#26088;?#25511;用户的操作行为支?#26088;?#25511;页面被访问的频次访问来源甚至是支?#26088;?#25511;访问到的数据范围

为了保证大数据 BI平台系统?#20013;?#25903;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?#21271;?#20221;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?#36865;?#20026;了?#34892;?#36991;免BI平台出现?#29616;?#24322;常还需要支?#26088;?#25511;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

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