数据分析产品一大堆,为什么我只选择他

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数据分析最近几年在各行各业都得到了越来越充分的应用,并且增长越来越快。在这种情况下,用户对数据分析产品的要求也越来越高。

根据Gartner的权威调查,数据分析行业未来几年的发展规划中应有几个重要组成部分:

  • 智能的、企业管理级的、基于Hadoop/Spark、基于搜索和可视化的数据探索分析功能将作为新型BI和分析平台的重要组件;

  • 具备智能数据发现能力的现代BI平台的用户数量将以两倍的速度增长。

  • 自然语言生成和人工智能将成为90%现代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,或者将自动生成。

  • 非专业数据分析师的数量增长速度比专业分析师的高5倍。

  • 大多数BI和分析软件许可采购都将基于云,以实现更快的部署的目标。

而对于数据分析产品BI厂商来说,也将面临更加激烈的市场竞争。这就要求分析产品必须具备一定的核心竞争能力。

基础设施:

  • BI平台管理,安全和体系结构:实现平台安全,管理用户,审计平台访问和利用,优化性能,确保高可用性和灾难恢复的功能;

  • 云BI:可基于云和本地数据在云中构建,部署和管理分析;

  • 各种数据源连接和接入:能够连接到各种类型的存储平台(内部和云端)中包含的结构化和非结构化数据。

数据管理:

  • 元数据管理:通用的语义模型和元数据的工具;

  • ETL和数据存储:自包含的ETL引擎、数据存储引擎,能够查询、调度和管理数据;

  • 自助数据准备:拖动不同来源数据,创建分析模型,维度度量。

分析和内容创作:

  • 嵌入式高级分析:轻松访问平台自身内置的高级分析功能,或集成外部模型;

  • 交互式视觉探索:通过一系列可视化选项来探索数据;

  • 分析仪表盘:通过视觉探索创建交互式仪表盘,嵌入地图;

  • 智能数据发现:智能的发现、可视化和描述数据中的重要内容,例如相关性,例外,聚类,链接和预测,而不需要他们建立模型或编写算法。用户通过可视化,自然语言,搜索技术探索数据;

  • 移动探索和创作:发布内容到移动端,甚至交互模式提供内容,并利用移动设备的本机功能,如触摸屏,摄像头和位置感知功能。

分享:

需要更便利的分享方式、更丰富的共享和协作手段。

  • 能够嵌入到应用系统中去;

  • 在分析内容上发布,共享和协作:支持内容搜索,日程安排和警报。使用户能够通过讨论主题,聊天和注释来分享,讨论和跟踪信息,分析,分析内容和决策。

基于这一系列数据分析产品厂商的未来发展趋势,结合国内市场的典型表现,结合我们过往所服务的客户的普遍需求,我们重新设计了全新的Smartbi V8产品架构。

图:Smartbi V8产品体系


是不是很全面呢?并且,Smartbi立足大数据分析产品,聚合渠道和资源,为客户提供场景化分析应用。

怎么样,Smartbi是不是你所见过最全面的数据分析软件产品呢?

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