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2018年中国大数据BI工具发展趋势分析(上)
2018-2-9 13:49 |来自: 大数据BI工具| 查看: 614| 评论: 0
  2017年,大数据、商业智能BI、人工智能AI、机器算法等领域突军异起,其中,大数据商业智能BI行业发展态势最为迅猛,一年来,各品牌大数据BI工具产品如雨后春笋般诞生。到了2018年,商业智能BI行业又会有什么样的发展趋势呢?市场特征、企业需求、BI工具功能......每年都会有对该行业的期待与无尽猜想,所以,本篇“2018年中国大数据BI工具发展趋势分析”就来探讨这个话题,一起展望未来!

 

  主要预测:
  2018年,中国大数据 BI 工具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。
  2018年中国商业智能行业发展分析:
  行业总体形势向好:越来越多的企业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。所以未来中国大数据BI行业总体形势向好。
  新型自助式BI工具与传统型BI工具平分秋色: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巨头积极调整产品结构可见一斑。

 

  2017年中国商业智能用户状况分析:
  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等,完成95%以上的BI分析开发。
  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。
  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。
  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。
  5.智能自助型
  其典型特征为,IT人员只做底层数据仓库、数据连接、数据字典相关工作。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。
  由于篇幅有限,本篇就先探讨以上三大块内容,下篇再继续探讨“2018年中国大数据BI工具发展趋势分析”其他方面的内容。
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