在商業(yè)智能（BI）與分析平臺(tái)的市場(chǎng)上，從技術(shù)主導(dǎo)的報(bào)表系統(tǒng)，遷移到現(xiàn)代化的業(yè)務(wù)主導(dǎo)的分析，已經(jīng)是主流趨勢(shì)。數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者們面臨著數(shù)不清的選擇：傳統(tǒng) BI 服務(wù)商們正在奮起直追革新的產(chǎn)品，而新一代革新者們也毫不落后。

戰(zhàn)略部署的設(shè)想

到 2020 年，智能、管控、基于 Hadoop / Spark、搜索和視覺的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)功能，將融合成一套統(tǒng)一的新一代數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)功能，而這將成為現(xiàn)代 BI 和分析平臺(tái)的組成部分。

到 2021 年，以智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)為核心的現(xiàn)代 BI 和分析平臺(tái)的用戶，他們的增長(zhǎng)率將是不使用現(xiàn)代 BI 的用戶的兩倍，并且他們也會(huì)帶來兩倍的商業(yè)價(jià)值。

到 2020 年，自然語言生成技術(shù)和 AI 技術(shù)將會(huì)成為 90% 的現(xiàn)代 BI 平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)配置。

到 2020 年，50% 的分析查詢都會(huì)通過「搜索」、「自然語言處理」或者「語音」來生成，或是被自動(dòng)生成。

到 2020 年，允許用戶訪問內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)精簡(jiǎn)目錄的公司，將從數(shù)據(jù)分析的投資中獲得其它公司兩倍的商業(yè)價(jià)值。

到2020年，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家【1】人數(shù)的增長(zhǎng)率將是數(shù)據(jù)科學(xué)家的五倍。

公民數(shù)據(jù)科學(xué)家：一種新興的、用來解決數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺的角色。根據(jù)最近 Gartner 報(bào)告的定義，公民數(shù)據(jù)科學(xué)家是「一個(gè)可以創(chuàng)建或生成預(yù)測(cè)/分析模型的，但本質(zhì)工作并非在統(tǒng)計(jì)學(xué)和分析領(lǐng)域的人」。

市場(chǎng)定義與解析

基于視覺的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)是現(xiàn)代商業(yè)智能 BI 平臺(tái)的一個(gè)基本特征，它始于 2004 年前后，并逐漸改變了市場(chǎng)，讓新的購(gòu)買趨勢(shì)，從以 IT 為中心的報(bào)表系統(tǒng)（SOR），轉(zhuǎn)變?yōu)橐詷I(yè)務(wù)為中心的敏捷分析。

現(xiàn)代 BI 和分析平臺(tái)的特點(diǎn)是，可以用簡(jiǎn)單易上手的工具支持全面的分析工作，并且不需要 IT 通過在前期定義數(shù)據(jù)模型來為分析做準(zhǔn)備（包括在企業(yè)級(jí)部署時(shí) ）。

這個(gè)市場(chǎng)在逐漸成熟：市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈導(dǎo)致產(chǎn)品差異變小，買方要求更大范圍的企業(yè)部署，以及最近出現(xiàn)的定價(jià)壓力…這些都是市場(chǎng)成熟的證據(jù)。買家希望擴(kuò)展現(xiàn)代 BI 的使用，包括為企業(yè)內(nèi)外的每個(gè)人提供自助服務(wù)。他們希望在不使用獨(dú)特的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具的情況下，用戶就可以分析比以前更多樣化、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)源組合。

因此，買家們除了考察商業(yè)用戶要求的敏捷性和易用性，還開始看重企業(yè)的成熟度、管控能力，以及價(jià)格 / 價(jià)值。Land & Expand 的購(gòu)買模式對(duì)于展示價(jià)值和推動(dòng)購(gòu)買仍然很重要，不過，在整個(gè)企業(yè)中高效省錢的部署機(jī)制也變得重要了起來。

在擁擠的商務(wù)智能和分析平臺(tái)市場(chǎng)里，有老牌的大型科技公司，也有背靠風(fēng)險(xiǎn)資本巨頭的創(chuàng)業(yè)公司。今年的新鮮事是，那些曾經(jīng)難以適應(yīng)「現(xiàn)代化的革新浪潮」并在市場(chǎng)轉(zhuǎn)型期拼命想要存活的傳統(tǒng) BI 供應(yīng)商（如 IBM，SAP，Oracle 以及 MicroStrategy），終于將他們的現(xiàn)代化產(chǎn)品完善了，完善到足以吸引許多已經(jīng)在使用它們作為企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)報(bào)表系統(tǒng)的用戶。

此外，隨著基于視覺的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)成為主流，一種新的創(chuàng)新浪潮出現(xiàn)了。雖然，目前基于視覺的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法，已經(jīng)加快了數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)以及從數(shù)據(jù)中識(shí)別規(guī)律的速度，不再是以前的以 IT 為中心的基于語義的方法，但是，獲得洞察仍然需要大量的手動(dòng)操作，并且容易有偏見。智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)——由 IBM Watson Analytics 和 BeyondCore（2016年9月被 Salesforce 收購(gòu)）提出的概念——利用機(jī)器學(xué)習(xí)將分析工作流程自動(dòng)化（從準(zhǔn)備和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)，到洞察分享和結(jié)果闡釋）。

智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵能力在于：自然語言處理（NLP）、自然語言查詢（NLQ）以及自然語言生成（NLG）在用戶語境中，通過文字或語音的交互和敘述，來闡釋最具統(tǒng)計(jì)意義的重要發(fā)現(xiàn)。就像經(jīng)典的創(chuàng)新者困境一樣，傳統(tǒng) BI 供應(yīng)商（如 IBM 和 SAP，他們?cè)l(fā)明了基于語義的平臺(tái)）想要轉(zhuǎn)型到現(xiàn)代 BI，進(jìn)程十分緩慢。不過，他們已經(jīng)領(lǐng)先于一些目前市場(chǎng)上的創(chuàng)新者了—— 如 Tableau, Qlik 和 TIBCO Spotfire ——而現(xiàn)在，他們又面臨著一個(gè)新的困境，即是否投資下一輪智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的市場(chǎng)潮流。

有關(guān)部署的看法也在轉(zhuǎn)變，并對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生了影響。 在過去三年魔力象限的受訪者中，有 45％ 表示對(duì)于云端部署 BI 和分析平臺(tái)有興趣——其中商業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)Υ俗铌P(guān)注。而在今年的調(diào)查中，積極推進(jìn)和計(jì)劃云端 BI 部署的受訪者躍升至?51％?以上，其中大部分的增長(zhǎng)來自 IT 領(lǐng)域。大多數(shù) BI 和分析平臺(tái)供應(yīng)商現(xiàn)在正在回應(yīng)這種熱情：通過一系列的云部署、訂閱式定價(jià)模式、以及針對(duì)買方投入給予的不同程度的服務(wù)支持。

這個(gè)魔力象限主要關(guān)注的是現(xiàn)代 BI 和分析平臺(tái)產(chǎn)品，因?yàn)樗鼈兺苿?dòng)著當(dāng)今市場(chǎng)新的采購(gòu)潮流。

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從數(shù)據(jù)到價(jià)值，從未如此簡(jiǎn)單

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