• 網站首頁 網站簡介 資訊中心 政策法規 資格認證 培訓信息 遠程學習 專家顧問 在線報名 成績查詢
     推薦閱讀
    · 2018年12月最新一期國家職業資
    · 恭喜藍源國際注冊商標正式被國家商標
    · 2018年12月專場考試國家職業資
    · 2018年12月關于舉辦勞動關系協
    · 國家職業資格信用管理師報考條件
    · 2015年4月14日-4月18日舉
    · 2014年6月高級勞動關系協調師培
    · 2014年12月第六屆國家職業資格
    · 2014年12月第六屆國家職業資格
     審核查詢
    本人姓名:
    身份證號:
     
     學員反饋
    2014年3月18日-22日來自全國各地的150名生產型制造型企業的中高級管理層...
     會后普遍學員表示非常感謝北京藍源國際企業管理有限公司(藍源國際企業管...
    [更多]
     
     >> 資訊中心 當前位置:網站首頁 >> 資訊中心 >> 《2018年中國大數據BI行業....  
    《2018年中國大數據BI行業分析報告》(全文)
    發布時間:2018-03-03 | 閱讀次數:558 | 返回列表>>|
    0
    前言

      近年來,隨著人們的數據意識和數據素養不斷提升,商業智能(BI,Business Intelligence)和數據分析領域迎來了快速發展期,據Gartner商業智能報告統計,到2020年全球的商業智能市場容量預計將達到228億美元。同時,大數據、人工智能、機器學習、深度學習等技術的快速發展,也促進了商業智能和數據分析產品的新一輪進化。

      Gartner分析師認為,到2020年,自然語言生成和人工智能將是90%的新BI平臺的標準特征,50%的分析查詢將使用搜索、自然語言處理,或語音生成,或將自動生成。但我們必須認識到,我國商業智能的市場特征、企業需求、關注點、發展階段均與國外有所不同,以Gartner為代表的分析機構并不能準確描述我國商業智能行業的實際狀況。

      針對這一問題,帆軟數據應用研究院調研了規模不一的216家企事業單位,了解到他們的大數據BI應用狀態、需求情況、對大數據BI產品功能的期待,同時基于帆軟數據應用研究院對行業的長期觀察和思考,形成了該篇報告。

      主要預測

      2018年,中國大數據 BI 產品將主要在自助分析的可操作性和功能豐富度、平臺的安全性、數據管理能力、分析的共享能力、數據挖掘能力、大數據處理能力六大功能模塊進行提升。

      2018年中國商業智能行業發展分析

      (一) 行業總體形勢向好

      在當前經濟環境下,企業盈利的壓力和難度不斷增加,越來越多的企業,尤其是一、二線稍具業務規模的企業,其高層都希望通過精細化運營提升市場競爭力,降低企業的運營成本。這些企業絕大多數都已經在2008年~2015年間上線了各種業務系統,存儲了大量管理和運營數據,具備應用大數據BI進行數據分析和數據化管理的各種條件,這些需求將在2018年~2022年繼續爆發。值得注意的是,艾瑞咨詢在《2017年中國商業智能行業研究報告》中指出,我國已經進入商業智能領域第一方陣,成為發展最快的國家之一,但和美國還有比較大的差距。所以未來中國大數據BI行業總體將呈現加速度增長,市場容量將不斷擴大。

      (二) 大數據BI廠商馬太效應顯現

      馬太效應是指強者越強,弱者越弱的現象,國內BI行業的馬太效應已經顯現。據帆軟品牌部調研數據顯示,處于行業第一梯隊的帆軟、Tableau、微軟PowerBI的品牌知名度和市場份額與其他廠商進一步拉大。帆軟2017年全年營收2.77億,遠超其他國內廠商之和。同時帆軟銷售部反映,2017年度銷售跟單中遇到的競品種類和數量均較2016年有相當大幅度的下降。BI行業出現馬太效應實屬必然,綜合實力強大的廠商更能投入資源做好產品、服務,解決更多用戶的需求和問題。可以預見,2018年中國BI行業馬太效應將進一步增強,逐步淘汰掉實力弱、規模小、產品差的企業。

      (三) 新型自助式BI與傳統型BI平分秋色

      得益于敏捷、自助的特征,從2013年起新型自助式BI迎來了高速發展期,這一時期也是傳統型BI的衰退期。

      2017年,傳統型BI與新型自助式BI在國內市場中平分秋色。受訪企業中,約50.2%的企業仍然在使用傳統型BI,其中最典型的需求是企業常規日報、月報等匯總分析報告。約49.8%的企業應用新型自助式BI,通過報表平臺+自助式BI+大數據底層平臺的解決方案,來解決企業綜合的數據展示和分析需求,形成經營和戰略決策。在調研中我們注意到,約有18%的企業引進了新型自助式BI,部分或全部替代了傳統BI。雖然傳統型BI尤其自身優勢和應用場景,但隨著新型自助式BI的不斷發展,傳統型BI必將逐漸退出歷史舞臺,從國際傳統BI巨頭積極調整產品結構可見一斑。

      2017年中國商業智能用戶狀況分析

      根據企業的IT人員和業務人員在數據分析中的工作量和投入程度占比,我們將BI用戶(企業)劃分為5大類型,即BI應用金字塔模型,以更好的統計、分析企業的BI應用狀況:

      (一) BI應用金字塔模型

      1. IT完全主導型

      ○其典型特征為,IT人員做底層數據倉庫,以及BI工具層面的數據模型處理的所有相關工作,完成95%以上的BI分析頁面(注:主要是指用于生產、經營、管理會議所需要的數據分析頁面,下同)的開發。業務人員僅負責前端數據查看,完成查看報表時相關聯動鉆取操作。

      ○調研中發現,處于“IT完全主導型”這一等級的企業,約有93.2%都在使用傳統型BI工具,企業的業務人員基本沒有能力,也沒有需求去自主完成數據分析的工作。這些企業的業務變革并不劇烈,企業管理層認為當前的日常數據報告能夠滿足企業管理和決策的需要,相對缺少變革的動力。

      2. IT強主導型

      ○其典型特征為,IT人員做底層數據倉庫,以及BI工具層面的數據模型處理的所有相關工作,完成80%~95%數量的BI分析頁面。業務人員完成低于20%數量的BI分析頁面。

      ○從調研數據來看,這類企業中,67.5%的企業認為當前業務人員不具備數據分析的能力。而企業需要快速完成部分數據分析工作,所以選擇讓IT人員更多承擔工作。這類企業中普遍認為,商業智能產品本身并非能夠快速上手,且業務人員仍需要統計學基礎,阻礙數據分析工作從IT人員向業務人員的轉移。

      3.業務強主導型

      ○其典型特征為,IT人員做底層數據倉庫,以及BI工具層面的數據模型處理的所有相關工作,完成前期示例不超過20%數量的BI分析頁面。業務人員完成超過80%數量的BI分析頁面。

      ○從調研數據來看,這類企業中,超過80.2%是曾經推行傳統BI的企業,并且部分業務人員是有較高學歷和能力的,能夠學習和掌握商業智能工具和數據分析技能,并愿意在工作中積極使用;從帆軟數據應用研究院的實地走訪的部分企業來看,這些企業普遍行業排名靠前,公司從高層就重視數據分析工作。

      4.業務完全主導型

      ○其典型特征為,IT人員做底層數據倉庫,以及BI工具層面的數據模型處理的部分相關工作。業務人員完成95%以上數量的BI分析頁面和相當部分BI工具層面的數據模型處理。

      ○相比于第三類使用人群(業務強主導型),這類用戶的一大特點是業務變革十分迅速,從事業務工作的人員學歷普遍較高,業務經營和發展需要企業快速做出決策。而基于數據分析得出的業務判斷相比個人歷史經驗準確度更高,是這類企業基本共識。比如在新興的互聯網企業,或者新零售領域,這個特點尤為突出。

      5.智能自助型

      ○其典型特征為,IT人員只做底層數據倉庫、數據連接、數據字典相關工作。業務人員處理所有BI工具層面的數據處理,以及所有BI分析頁面。

      ○IT人員搭建數據中心,業務人員完全自主處理和分析數據,這類企業有著明顯的資源密集型的特點,業務人員更多的是偏向運營相關的工作。當然,因為此類受訪企業占比較少,原因分析的可信度還有待進一步調研來核實。

      (二) BI用戶狀況分布

      ▊基于BI應用金字塔模型,2017年企業分布如下;

      ○從調研數據中,我們可以得出兩大結論:

      1、IT人員主導企業數據分析的模式仍占據主流,也就是IT驅動仍是2017年企業商業智能平臺應用現狀。從數據調研的受訪企業來看,有高達60.5%的企業的數據分析工作仍是第二類型(IT強主導型),甚至有21.5%的企業的數據分析工作處在第一類型(IT完全主導型),這顯然和業務人員自助數據分析的目標距離遙遠。

      2、新型自助BI正在成為商業智能市場的主流。17.5%的企業是在2017年上線了新型自助BI,實現了讓少部分業務人員自助完成BI數據分析的目標。

      2018年商業智能用戶需求分析

      (一) 企業多級部門數據分層次IT權限和平臺管控,占受訪企業97.6%

      ○需求描述:BI工具支持企業的多級部門的數據/分析頁面權限管控,使得不同層級的部門機構只能看到本部門機構和轄屬部門機構的數據/分析頁面。

      ○需求產生的原因:有的信息中心為釋放壓力,放權給業務部門使用數據,一旦口子打開,數據缺口就會像洪水一樣泛濫,就又會走向另外一個極端,導致放權下的數據管理混亂,數據口徑不統一,部門之間的數據壁壘等等問題就會出現,同時這將給企業帶來極大的數據安全隱患。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:在滿足業務部門BI數據自助分析的同時,兼顧企業的數據權限管控,形成企業以IT部門集中管理下的良性數據分析風貌,杜絕企業數據安全隱患。

      (二) 業務人員可通過BI工具進行自助數據分析,占受訪企業94.5%

      ○需求描述:業務人員可以在瀏覽器前端,對自己權限范圍內的數據進行多維拖拽探索和自助分析,發掘隱含在數據中的業務價值。

      ○需求產生的原因:企業的傳統信息化建設中,IT信息中心對公司數據進行高度集中的管控,來自企業各職能部門的數據處理以及報表就會全部由IT人員來輸出,一旦業務部門需求集中扎堆,就會造成響應不足,業務部門怨聲載道。信息中心自身成員熬夜加班做報表,成就感卻很低。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:通過高效靈活的BI工具,業務人員對自己權限范圍內感興趣數據進行多維拖拽探索和自助分析,以工具簡單易上手的低學習成本,讓真正對分析業務價值最熟悉的業務人員實現自助數據分析探索,最大化業務數據的分析維度和分析效率,靈活發掘數據中可能潛在的業務價值,同時也解放了IT人員的勞動力,降低企業人力成本。

      (三) 可快速搭建型自助BI業務數據模型,占受訪企業87.5%

      ○需求描述:數據庫表中的數據需要基于業務分析主題進行分類管理,相關數據表之間支持手動/自動構建關聯模型,同時建立的關聯模型支持靈活應用,無需反復編輯修改或創建新的模型,一次建立即可靈活滿足多重業務場景進行數據分析使用。

      ○需求產生的原因:傳統BI工具創建的底層數據關聯相互獨立,無法重復利用,一旦遇到新的業務數據計算分析場景,數據關聯就需要修改或重新創建,極為麻煩,非常不利于IT人員維護。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:通過BI工具快速構建的新型自助式BI業務數據模型,較傳統BI工具針對不同業務分析場景需要多次、重復建模的應用痛點,極大地提高了BI工具的企業中業務數據分析應用的效率,解放了以往IT人員對數據維護的壓力。

      (四) OLAP多維分析:上卷、下鉆、旋轉、切片、聯動、跳轉等,占受訪企業84.5%

      ○需求描述:BI工具支持強大的頁面OLAP多維分析功能,包括分析視角的上卷、下鉆,維度的旋轉切換,指標的切換,分析數據的切片過濾,組件之間的聯動過濾、頁面超級鏈接跳轉等。

      ○需求產生的原因:隨著業務發展的復雜化,單一角度的數據分析往往難以再發掘出更多有價值的潛在業務信息,取而代之的是需要BI工具能夠滿足強大的頁面OLAP多維分析功能。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:通過BI工具強大的OLAP多維分析功能,以實現多角度、多關聯數據之間的數據無限層次探索分析,發掘出數據中潛在的業務價值。

      (五) 大數據處理性能處理能力達到十億數據秒級響應,占受訪企業63.6%

      ○需求描述:BI工具可支撐處理億級以上大數據分析計算的秒級響應,提供多維加速引擎對傳統關系型數據倉庫(SQLServer、Oracle、Mysql等)進行數據提速處理,同時也支持實時對接企業大數據平臺(Vertical、Kylin、Greenplum等)進行數據分析計算。

      ○需求產生的原因:一方面,傳統關系型數據庫在面對上億級別以上數據量時,容易出現性能瓶頸,長時間的查詢等待往往會導致業務數據分析效率太低。另一方面,當今信息化水平飛速發展,越來越多的企業已經有了自己的高性能大數據平臺,對于這部分企業來說,擁有一款能夠直接對接大數據平臺進行數據分析的工具尤為重要。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:BI工具提供的強大數據計算處理引擎,能夠降低企業數據查詢等待時間成本,提高業務數據分析效率。同時,通過直接對接企業大數據平臺,還可滿足企業實時數據分析的需求。

      (六) 業務人員可完成工具層面的零代碼數據加工處理工作,占受訪企業57.5%

      ○需求描述:BI工具可通過快速易上手的交互方式,讓業務人員也能完成工具層面的零代碼數據加工處理工作,例如例如表合并、分組統計、結構數據分層、過濾、增加列、同比環比、累計值、所有值、公式運算等數據清洗和數據處理方法,實現對數據的無限層次多維透視分析統計。

      ○需求產生的原因:當業務需求相對偏復雜時,簡單的維度和指標統計往往無法直接計算出業務所需要的計算結果,以往的處理方式往往可能是業務部門提需求給IT,然后IT經過SQL或者代碼對底層數據表加工處理,然后最終導出一張excel數據表給業務部門,期間的反復溝通和等待時間往往降低了企業的業務數據分析應用效率。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:通過BI工具,使得業務人員也能快速實現對數據的無限層次多維透視分和析加工統計,降低了傳統模式下的溝通成本和等待時間,提高了企業業務數據分析的應用效率。

      (七) 移動端數據分析查看支持,占受訪企業44.9%

      ○需求描述:BI工具支持移動端數據分析多維分析查看功能(兼容PC端的上卷、下鉆、旋轉、切片、聯動、跳轉等),對于BI工具的應用app支持便捷的掃碼登陸、離線查看、批注、分享等功能,同時滿足某些社區平臺如微信、釘釘的企業公眾號集成。

      ○需求產生的原因:在當今這個移動設備便捷時代,僅僅PC端的數據分析已經不能滿足某些特定時間和場所的業務分析需求了,而BI對移動端的支持已經成了必然要滿足的功能點。

      ○滿足該需求對企業的價值和意義:通過移動端的BI分析查看,使得數據分析不僅僅局限于PC端,較大地增強了數據分析的便捷性。同時微信和釘釘的集成接入,讓業務通過社區平臺也能直接查看想要的數據分析頁面,更是為移動端數據分析錦上添花。

      中國大數據BI產品功能預測

      結合用戶需求調研,和我國BI廠商的產品計劃研究,2018年如下六個大的功能模塊將會得到增強:

      (一) 提升自助分析的可操作性和功能豐富度

      為滿足業務人員可通過BI工具進行自助數據分析的需求,中國大數據BI產品需要改善自助分析的功能和可操作性,包括圖表的豐富性。

      前端布局自定義搭配,讓業務人員隨心所欲布置。比如儀表板自由布局,可快速拖拽生成所需要分析的頁面;在全面支持常見的柱狀圖、條形圖等圖形基礎上,增加支持中國(世界)地圖、GIS地圖、桑基圖等大數據圖表;

      為了適應更加多樣的用戶,大數據BI平臺需要支持強大的OLAP多維分析功能,包括分析視角的上卷、下鉆,維度的旋轉切換,指標的切換,分析數據的切片過濾,組件之間的聯動過濾、頁面超級鏈接跳轉等。業務人員在OLAP多維分析的基礎上,能夠在數據分析查看時,再次對所有維度進行二次的維度指標加工,并無限層次多維透視分析統計,全面開放業務人員對數據的處理和分析操作,以滿足當前中國用戶多個視角、多個層級的分析需求,把傳統業務分析的智慧充分沉淀到數據分析系統中來。

      為了給不同用戶提供個性化的視覺體驗,大數據BI平臺支持表格動態數值預警功能和圖形設置動態警戒線,支持圖表樣式風格自由拖拽調整。同時,也需要大數據BI平臺智能自動設置預警值和樣式風格等。

      (二) 提升平臺的數據挖掘能力

      為滿足企業業務人員自助數據分析和自動挖掘的需求,中國大數據BI產品需要在已有的數據可視化和數據分析的功能基礎上,增強數據自動挖掘能力,使業務人員在能夠掌握挖掘基本概念的基礎上,深入挖掘分析業務數據,為業務運營提供數據結論支持。

      大數據BI平臺需要支持嵌入式高級分析功能,用戶能夠輕松使用平臺內置的高級分析功能,也可以通過導入和集成外部開發的高級分析模型。比如平臺內含數據挖掘常見算法(如線性預測、時序預測、聚類、分類等),或者提供外接其他數據挖掘平臺和工具的可視化接口(如R語言或者Python語言),甚至內含適合特定業務場景的挖掘模型。

      (三) 提升平臺大數據處理能力

      為滿足企業對大數據BI平臺實時響應的需求,中國大數據BI產品需要將當前大數據處理能力提升一個量級,達到10億數據量秒級響應水平,同時支持豐富多樣的數據源。

      大數據BI平臺需要支持豐富的數據源,如企業主流的關系型數據庫、大數據平臺、NOSQL數據庫以及多維數據庫,需要支持實時對接數據平臺和分布式引擎拓展,同時支持跨數據源關聯,同時支持對較大級別數據量進行數據抽取和索引建模,提高數據分析效率。

      (四) 提升平臺的數據管理能力

      為了滿足中國企業業務人員用戶對數據處理的需求,中國大數據BI平臺需要提升自身的元數據管理能力、數據的ETL處理能力、數據存儲能力。

      提高元數據管理能力,使得用戶能夠集中管理元數據,包括對元數據進行檢索、提取、處理、存儲、分享復用和對外發布。中國企業的業務人員將需要在數據分析的過程中,直接操作經過IT人員標準化處理的元數據。

      近幾年來,中國數據分析人才迅速增加,企業中也成長出一批有一定數據分析能力的業務人才,這些中國企業業務人才更多的是需要對數據進行ETL處理和存儲,這就需要平臺功支持用于查詢、提取、轉換和加載的功能,具有索引、管理、調度數據的能力。

      (五) 提升平臺分析的共享能力

      隨著ERP、OA、MES、HIS等常見業務系統的完善,企業少則數十套IT系統,多則上千套系統。新型自助BI需要能夠與多個系統同時融合,全面分析企業的業務數據。這就需要中國大數據BI產品需要加強產品與不同軟件系統的集成融合能力,這是中國企業面臨的共同難題。大數據BI平臺需要支持嵌入式部署,如主流的應用服務器,支持跨平臺的權限集成和頁面集成。

      大數據BI平臺不同用戶創建的分析頁面,可以方便地分享給其他成員。同時,在企業的分析用戶設計儀表板時,可以復用儀表板中的圖表、維度、指標等,支持用戶分享指定頁面進行給其他部門成員,便于互動溝通交流。

      為滿足企業人員實時辦公、互通信息的需要。大數據BI平臺還需要支持移動端上共享和查看分析結果,支持在移動端對分析結果進行數據層級鉆取穿透、聯動等。

      (六) 提升平臺的安全性

      為了滿足企業多級部門同時使用、不同權限的功能,中國大數據BI產品除了要提供靈活豐富的用戶管理功能、權限控制功能,還需要內置強大的用戶行為監控與分析功能,確保企業的數據安全和信息保密。

      大數據BI平臺將支持持批量導入用戶,支持同步企業統一權限管理數據庫中的用戶,以企業IT系統統一的用戶管理方式進行用戶管理。支持用戶以企業IT系統統一的用戶權限認證方式進行權限管理。同時,需要支持短信平臺功能,并可用于用戶賬號身份驗證等,多種用戶和權限管理方式,來滿足廣大中國企業的不同的安全級別要求和安全管理策略。

      隨著大數據BI在中國的發展,中國企業自身的大數據BI平臺已有眾多員工賬號。這就對大數據BI平臺提出新的挑戰,除了要攔截非法用戶,還要對大數據BI平臺有效用戶進行有效監控。2018年,大數據BI平臺需要支持監控用戶的操作行為,支持監控頁面被訪問的頻次、訪問來源,甚至是支持監控訪問到的數據范圍。

      為了保證大數據 BI平臺系統持續支持企業經營管理,需要大數據BI平臺支持系統數據遷移到企業數據庫,支持對系統進行備份與還原,備份可以手動或設置周期定時備份。同時,支持云端服務器部署和本地服務器部署,支持多機熱備,達到企業的災備要求。此外,為了有效避免BI平臺出現嚴重異常,還需要支持監控自身的運行性能,遇到系統性能風險,提前給出系統預警信號。

       上一篇:工信部將在五個方面推動大數據產業發展...
       下一篇:報考勞動關系協調師解答和報考流程...
    聯系我們 | 培訓合作 | 法律聲明 | 網站律師

    版權所有:國家職業教育工作網      主辦單位:北京藍源國際企業管理有限公司(固安藍源企業管理咨詢有限公司) 

     地址:北京大興工業開發區金苑路3號金融大廈D20室    總公司辦公地址:北京市國家新媒體產業基地A座(星光影視園) 

    電話:010-83639113 13366366766  工信部備案號:京ICP備10209633號-3   公安備案號:11011502002929  

           工業和信息化部教育與考試中心大數據項目實訓基地戰略合作單位    工業和信息化部教育與考試中心BIM專業技能項目中心

    京公網安備 11011502002929號

    pk10哪个平台返点高