大数据可视化工具因其能将数字变成酷炫的图表而进入大众视野,但大家对该产品的了解还很有限,本文将从竞争格局、发展现状以及未来趋势三个维度具体探究大数据可视化工具市场的发展。

1

大数据可视化工具的市场竞争格局

海比研究认为,大数据可视化工具的厂商主要来自四类:一类是提供商业智能可视化工具的软件服务商;第二类是新兴可视化工具提供商;第三类是互联网巨头公司;第四类是互联网大数据服务商。

提供商业智能可视化工具的软件服务商,国内主要代表为帆软、永洪科技、四方伟业、SMARTBI等,国外主要代表为SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等。

从综合情况来看,国外厂商相对具有技术过硬、功能强大的优势,但在具体落地国内应用时,普遍存在使用复杂、价格高、服务支持不到位的问题;而国内厂商则恰恰相反,在价格、服务以及产品易用方面具有优势,而在技术研发实力方面还有待提升。

在这些厂商中,以帆软和永洪为代表的敏捷BI厂商,其投入成本较低,呈现出平民化、易于操作的特点,企业客户尤其是大量中小企业客户,可以通过较低的投入享受到专业的大数据服务。而相对应的SAP、IBM、Oracle等国外厂商,因为产品较重、使用门槛较高、价格昂贵,只有大型企业客户才会使用。

新兴的可视化工具提供商,国内厂商主要代表有数字冰雹、恒泰实达等,国外主要代表有Tableau、Qlik、Microstrategy等。

这些厂商的产品均定位于企业级应用而非部门级应用,数据分析平台内置高性能数据仓库,同时提供与外部数据对接的各类接口,可独立部署,也可以与客户原本的数据仓库进行对接。在可视化展示部分具有展示内容主题化、展示画面风格统一化、展示效果直观化和简单化的特点。

此外,这些厂商在实施周期、集成能力以及咨询能力方面均有优势。由于其产品性能稳定、可配置性高,客户群体主要为党政军及大企业客户,如各地级市政府部门、军工企业、军事科研院所及作战部队等。

来自互联网巨头公司的可视化厂商,主要的代表有网易有数、百度图说、阿里云数加等。

这些互联网厂商从云端切入大数据、BI市场。在互联网行业,数据的沉淀周期更短,通常产品一上线就会有相应的网站数据分析、用户转化路径分析等基本的数据分析需求。数据在云端,无论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等各个方面考虑,都具备了很强的操作性和可行性。

业务云端化是趋势,数据云端化也是趋势,数据使用云端化也是趋势。互联网巨头的生态体系也是一个不可忽视的重要因素,在数据市场上,用一个生态相较于单个厂商,在技术实力、安全性和稳定性、价格、服务支持、品牌地位等方面均有绝对优势。

互联网大数据服务商,主要以海云数据,友盟等为代表。

这些互联网大数据服务商,能够提供快速有效的处理海量、密集的多源异构数据的解决方案。在提供多行业、多场景、具备通用性综合解决方案的同时,不断构建自身大数据生态平台。目前,这些厂商也在积极布局人工智能,通过AI能力服务平台赋予端用户,落地企业业务。

纵观整个市场,大数据可视化工具产品可谓百花齐放,不同背景的厂商在这个概念下提供着自己的产品和服务。目前,国内可视化工具市场仍处于发育阶段,但如果能针对复杂的数据分析场景,为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案,满足不同行业的企业用户需求,有能力覆盖多个行业,那么这些厂商就能够引领潮流发展。

四大角度剖析大数据可视化工具的现状

现在,企业更加注重分析数据、发现问题、找解决方案、实施交付的闭环实现,这就需要提供可视化工具的厂商能够在平台功能和服务能力方面实现双重支撑。除了提供有丰富功能的数据分析平台外,还应具备数据咨询能力。

从厂商、产品、技术、企业需求四大角度呈现大数据可视化产品的发展现状:

从厂商角度来看,大数据可视化工具厂商呈现出明显的马太效应。处于行业第一梯队的品牌知名度和市场份额与其他厂商的距离进一步拉大。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。

在产品现状方面,大数据可视化工具已经不止于满足使用传统的数据可视化工具对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现,还需满足互联网爆发的大数据需求,快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。现有的大数据可视化工具具有直观、交互性、实时三大特征。

从技术角度来看,未来AI将与BI深度集成。BI满足了企业在数据分析、问题诊断、决策支持上的需求,AI则满足了业务预测、问题预警、探究数据背后的关联关系等深层次需求。相比AI,经过十几年发展的BI,其可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能处理能力都可让AI借力。

从企业用户需求来看,一方面,在一二线稍具业务规模的企业目前已经上线了各种业务系统,存储了大量的数据,他们迫切需要挖掘数据价值提升市场竞争力,降低企业运营成本。另一方面,企业虽然已经具备了进行数据分析和数据化管理的各种条件,但是由于企业缺少对大数据关键节点有效整合的价值方案,决策者在进行业务决策时,往往会陷入信息孤岛。在实现业务应用的最终判断时,决策者往往需要调配大量资源,导致人力与资金的高度浪费。

三大趋势看大数据可视化工具发展

目前市场上现有的大数据可视化工具,虽然能满足大部分企业的需求,但是还存在很多不足的地方。比如,在可操作性与功能丰富度方面;提升数据处理量级后的秒级响应;提升自身元数据管理能力、ETL处理能力以及数据存储能力;与多个系统融合同时支持移动端的数据共享和查看;提供灵活丰富的用户管理功能、权限控制功能,确保企业的数据安全和信息保密等方面还有待提升。

未来,有洞察力的数据可视化工具可以更好助力企业IT决策,具体来看,大数据可视化工具发展将呈现三大趋势:

趋势一、增强功能丰富度,支持多维度数据分析

可视化分析工具需要拥有性能强大的数据处理平台,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。通过专业的统计数据分析方法,提升数据挖掘能力,数据处理能力以及数据管理能力。

通过不断丰富产品功能,尤其在可视化图形的展现多样性以及多个视图整合方面,帮助用户从不同角度分析数据、缩小答案的范围、展示数据的不同影响。通过不断改善分析的功能和可操作性,让前端布局自定义搭配,让业务人员随心所欲布置,为不同用户提供个性化的视觉体验。

趋势二、数据视图交互联动,推动企业决策

将数据分析结果通过AI输出系列可视化图表,除了原有的饼状图、柱形图、热图、地理信息图等数据展现方式,还可以通过图像的颜色、亮度、大小、形状、运动趋势等多种方式在一系列图形中对数据进行分析,帮助用户通过交互,挖掘数据之间的关联。

将每一项数据在不同维度指标下交互联动,展示数据在不同角度的走势、比例、关系,帮助使用者识别趋势,发现数据背后的知识与规律。并支持数据的上钻下探、多维并行分析,利用数据推动决策。

趋势三、强大的大屏展示以及分享功能

支持主从屏联动、多屏联动、自动翻屏等大屏展示功能,可实现高达上万分辨率的超清输出,并且具备优异的显示加速性能,支持触控交互,满足用户的不同展示需求。

可以将同一主题下的多种形式的数据综合展现在同一个或分别展示在几个高分辨率界面之内,实现多种数据的同步跟踪、切换;同时提供大屏幕触控屏,作为大屏监控内容的中控台,通过简单的触控操作即可实现大屏展现内容的查询、缩放、切换,全方位展示企业信息化水准。

根据不同的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。

要想在激烈的市场竞争中脱颖而出,除了自身的产品功能要足够强大外,还需要厂商持续不断的在研发领域投入并形成优势。除此之外,还需要有非常强的市场和行业洞察和服务能力,为客户创造价值。

相关阅读:

2018年值得拥有的十大大数据挖掘工具

十个大数据热门趋势

五个技术技巧助力优化大数据分析

关注中国IDC圈官方微信:idc-quan 我们将定期推送IDC产业最新资讯

查看心情排行你看到此篇文章的感受是:


  • 支持

  • 高兴

  • 震惊

  • 愤怒

  • 无聊

  • 无奈

  • 谎言

  • 枪稿

  • 不解

  • 标题党
2018-09-29 10:47:46
大数据应用 你还不知道大数据产业吗,那就OUT了
大数据产业是以数据为核心资源,将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示,最终实现数据的价值。整个大数据产业分为大数据技术、大数据服务和大数据应用。 <详情>
2018-09-29 10:35:00
大数据技术 从融合洞见AI未来,看云计算、大数据与AI之间的关系
在云计算与大数据成熟的沃土上诞生的AI可谓是天选之子,随着新科技时代的到来,人们的生活将会更加紧密地与AI技术、大数据和云计算等新科技粘连在一起,在这种背景下三者的 <详情>
2018-09-29 10:21:08
大数据资讯 CRM大数据杀熟?老客户应该怎么维护才能实现双赢
杀熟行为只会掐断了用户的信任与期盼。试着思考企业与用户之间的关系,是相爱,亦或杀熟,哪种关系会更长久?若想成长为大企业,乃至发展到百年企业,甚至更久,则企业要做 <详情>
2018-09-29 09:52:21
大数据技术 Python主要用于什么开发?
Python市场占有率为4.333%,仅次于Java以及C和C++位列这个榜单的第四。 <详情>
调查显示:中国企业率先采用对象存储
2018-12-13 19:17:40
IDCC2018|奥飞数据COO杨培峰:中国IDC企业转型与出海的思考
2018-12-13 18:26:43
IDCC2018|中软国际数据业务总裁贾丕星:差异化行业的数据资产管理特征思考
2018-12-13 17:34:48
医疗大数据行业分析: 三大利好因素迎来广阔发展前景
2018-12-13 17:25:48
央视聚焦贵阳 点赞大数据加速营商环境优化
2018-12-13 17:19:11
工信部:将规范手机号二次销售业务解绑问题
2018-12-13 17:12:31
室内大数据方案支撑打造智慧商场、开拓行业数字化运营新市场
2018-12-13 17:04:07
总价6.16亿美元:澳洲电讯等四家运营商赢得澳大利亚5G频谱拍卖
2018-12-13 16:55:15
云服务市场龙虎斗:入华或入欧,暗夺转明争
2018-12-13 16:47:44
IDCC2018|腾讯云高级架构师李晓辉:腾讯云助力政府、企业数字化转型案例分享
2018-12-13 16:37:49
环信即时通讯云助力智慧树打造最大幼教互动云平台
2018-12-13 16:33:16
大数据技术标准推进委员会常务副主席魏凯:《数据资产管理白皮书3.0》发布
2018-12-13 16:32:27
IDCC2018|华为企业BG企业技术服务部大数据服务总监陈飚:大数据资产管理-从传统到智能
2018-12-13 16:27:00
白盒服务器能否成为数据中心的一个未来趋势?
2018-12-13 16:25:03
IDCC2018|中国支付清算协会业务协调三部主任丁华明:《非银行支付机构数据资产管理调研报告(2018)》解读
2018-12-13 16:23:15