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[原创] 数据分析可视化工具面临业务技术双挑战(上)

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发表于 2017-11-21 10:29:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
  随着大数据、商业智能、移动互联网等概念在国内被炒得沸沸扬扬,加上“人人都是分析师”这种自助式的概念传开后,人们对数据分析可视化工具的要求越来越多,甚至希望在技术上,BI产品可以增添智能属性和大数据属性。可以说,当下的数据分析可视化工具很火热,但同时也面临越来越多的挑战,随着BI产品在企业间的普及,其自助性和智能性等多方面都需要随之更新,以适应这个快速的市场变化。

数据分析可视化工具

数据分析可视化工具

  关于数据分析可视化工具需要更新技术的言论出自国外。10月初,世界领先的研究公司Forrester发布了2017年第3季度商业智能报告,商业智能技术再一次被推上风口浪尖。报告指出,未来的商业智能将朝着快速、通用、自助和易操作的方向发展。老一代商业智能(BI)应用成本太高,开发和部署时间过长。在接下来的两到五年内,只有能快速响应客户需求、具有商业洞察力的企业,才能成功并生存下来。

  与此同时,在国内,随着投资热带来的一波2B产业潮, 各类自助型的BI产品层出不穷。互联网+、人工智能、大数据概念被炒得飞起,BI在技术上也逐渐被要求赋予智能和大数据的属性。关于商业智能和大数据的争议再被推上台面。

  在这些争议中有人不少认为部署BI是大势所趋,在数据量足够大的情况下,我们当然希望BI能带来大数据般的处理效率和挖掘效果;但一方面又深知与国外形势的不同,国内企业的底层基础较弱,信息技术和数据都还未跟上,大数据or商业智能,还得静观其变。

数据分析可视化

数据分析可视化

  也有人持反对意见,认为大数据还没有这么神奇,大数据的鼓吹更多是因为政策影响,IT项目要与大数据相关才高大上,才能被批准。面对大数据,我们需要反思这样几个问题。我们已经有了那么大的数据量了吗?我们有那么多的非结构化的数据要处理吗?我们有成熟的业务算法来满足业务需求吗?

  这些关于商业智能和大数据的争议都值得我们反思和研究。唯有解决这些问题,才能更好地制造出适合国内企业的数据分析可视化工具。大数据与商业智能是相辅相成的,大数据技术甚至可以为商业智能提供土壤,让应用场景多元化。下一篇将为大家详细讲解大数据与商业智能的新关系,如何帮助BI产品攻破业务与技术的双挑战。

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