艾瑞咨询发布了《2022年中国大数据分析平台行业研究报告》,该报告全面梳理了大数据分析平台的行业界定、市场情况、架构、应用与趋势。北极九章作为代表厂商入选报告,并独家分享典型案例。
本期北极研究院解读报告中的部分核心观点。
大数据分析平台的核心价值
放大数据分析价值
大数据分析平台基于集体智慧的分布式数据驱动决策,使用者的数据洞悉分析能力、用数效率和决策产出得到极大提升,数据资产的商业价值充分体现。
降低分析门槛
低代码和无代码的分析工具极大降低了业务人员使用数据分析的门槛,有利于企业形成数据驱动文化,提高数据驱动效能,让企业各个层级的人员都能够参与到数据分析当中。
降低分析成本
大数据分析平台缩短了从数据提取到离线分析,再到报告制作的周期,无需重复提数,边际成本趋近于零,显著降低了时间和人力成本。
核心产品及趋势
商业智能(BI)
随着大数据处理技术的发展,商业智能的洞察和分析能力进一步提升,数据分析和可视化的门槛不断降低,企业实现不同层级的自助分析和多种类型的图表展示,并在统一平台进行整合和共享,获得不同层级的数据洞察,最终用于商业决策。机器学习和人工智能在商业智能中扮演越来越重要的角色。
趋势一:BI SaaS化
云上落地是商业智能最大的技术发展趋势。
趋势二:一站式平台化
商业智能趋于集成数据仓库提供存储功能,集成Python及R语言提供数据挖掘,延伸范围越来越广。
趋势三:BI与新技术融合
商业智能与流程自动化RPA和人工智能等新技术深度融合。
趋势四:自助式BI
业务人员可独立分析数据,生成定制报告,不再依赖IT部门或数据分析师。
趋势五:协作BI
商业智能与社交媒体和网络技术等协作工具融合,允许共享报告,增加涉众和专家互动,提升商业决策质量。
增强分析
2017年由Gartner首次提出,并将其定义为下一代数据和分析范式,通过将机器学习和人工智能运用于现有的操作流程中,使数据管理和分析自动化,从而更有效地进行数据分析。增强分析使更多的用户获得更深入的数据洞察,减少了当前依赖IT处理所带来的效率问题和口径偏差。
趋势一:增强数据准备
一是可视化交互,实现可视化的数据配置、数据源的混合以及数据清洗工作,让数据准备更加快捷;二是算法辅助,利用ML和AI技术实现部分流程的自动化。
趋势二:增强数据分析
一是自动洞察,代替一部分分析师的工作,从数据中发现潜在信息和价值;二是自动可视化,根据数据分析结果自动选择可视化的方式进行展示,与NLQ、NLG等技术配合,将大大加快整个分析流程。
趋势三:增强机器学习
通过算法将特征工程、模型选择与参数优化,以及深度神经网络结构搜索等机器学习过程中的关键步骤自动化,帮助数据科学家更高效地得到满意的模型。
趋势四:产品应用
主要应用于BI领域,作为AI深度分析模块集成BI产品,使数据洞察更为精准化、自动化、智能化。
北极九章