首頁>>技術前沿>>網站/軟件行業動態大數據可視化工具因其能將數字變成酷炫的圖表而進入大眾視野，但大家對該產品的了解還很有限?？v觀整個市場，大數據可視化工具產品可謂百花齊放，不同背景的廠商在這個概念下提供著自己的產品和服務。目前國內大數據可視化工具市場仍處于發育階段，但如果能針對復雜的數據分析場景，為各種規模的企業提供靈活易用的全業務鏈的大數據分析解決方案，滿足不同行業的企業用戶需求，有能力覆蓋多個行業，那么這些廠商就能夠引領潮流發展。
目前市場上的大數據可視化工具廠商主要來自四類：一類是提供商業智能可視化工具的軟件服務商;第二類是新興可視化工具提供商;第三類是互聯網巨頭公司;第四類是互聯網大數據服務商。
從綜合情況來看，國外廠商相對具有技術過硬、功能強大的優勢，但在具體落地國內應用時，普遍存在使用復雜、價格高、服務支持不到位的問題;而國內廠商則恰恰相反，在價格、服務以及產品易用方面具有優勢，而在技術研發實力方面還有待提升。這些廠商的產品均定位于企業級應用而非部門級應用，數據分析平臺內置高性能數據倉庫，同時提供與外部數據對接的各類接口，可獨立部署，也可以與客戶原本的數據倉庫進行對接。在可視化展示部分具有展示內容主題化、展示畫面風格統一化、展示效果直觀化和簡單化的特點。此外這些廠商在實施周期、集成能力以及咨詢能力方面均有優勢。由于其產品性能穩定、可配置性高，客戶群體主要為黨政軍及大企業客戶，如各地級市政府部門、軍工企業、軍事科研院所及作戰部隊等。
來自互聯網巨頭公司的可視化廠商，主要的代表有網易有數、百度圖說、阿里云數加等。這些互聯網廠商從云端切入大數據、BI市場。在互聯網行業，數據的沉淀周期更短，通常產品一上線就會有相應的網站數據分析、用戶轉化路徑分析等基本的數據分析需求。數據在云端，無論是從數據獲取、處理、分析的便捷性、應用成本還是解決方案的架構等各個方面考慮，都具備了很強的操作性和可行性。業務云端化是趨勢，數據云端化也是趨勢，數據使用云端化也是趨勢?；ヂ摼W巨頭的生態體系也是一個不可忽視的重要因素，在數據市場上，用一個生態相較于單個廠商，在技術實力、安全性和穩定性、價格、服務支持、品牌地位等方面均有絕對優勢。
互聯網大數據服務商，主要以海云數據，友盟等為代表。這些互聯網大數據服務商，能夠提供快速有效的處理海量、密集的多源異構數據的解決方案。在提供多行業、多場景、具備通用性綜合解決方案的同時，不斷構建自身大數據生態平臺。目前，這些廠商也在積極布局人工智能，通過AI能力服務平臺賦予端用戶，落地企業業務。
現在企業更加注重大數據分析、發現問題、找解決方案、實施交付的閉環實現，這就需要提供可視化工具的廠商能夠在平臺功能和服務能力方面實現雙重支撐。除了提供有豐富功能的數據分析平臺外，還應具備數據咨詢能力。
從廠商角度來看，大數據可視化工具廠商呈現出明顯的馬太效應。處于行業第一梯隊的品牌知名度和市場份額與其他廠商的距離進一步拉大。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。在產品現狀方面，大數據可視化工具已經不止于滿足使用傳統的數據可視化工具對數據倉庫中的數據抽取、歸納并簡單的展現，還需滿足互聯網爆發的大數據需求，快速收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，并根據新增的數據進行實時更新?，F有的大數據可視化工具具有直觀、交互性、實時三大特征。從技術角度來看，未來AI將與BI深度集成。BI滿足了企業在數據分析、問題診斷、決策支持上的需求，AI則滿足了業務預測、問題預警、探究數據背后的關聯關系等深層次需求。相比AI，經過十幾年發展的BI，其可視化能力、敏捷易用性、數據準備能力、高性能處理能力都可讓AI借力。
從企業用戶需求來看，一方面在一二線稍具業務規模的企業目前已經上線了各種業務系統，存儲了大量的數據，他們迫切需要挖掘數據價值提升市場競爭力，降低企業運營成本。另一方面，企業雖然已經具備了進行數據分析和數據化管理的各種條件，但是由于企業缺少對大數據關鍵節點有效整合的價值方案，決策者在進行業務決策時，往往會陷入信息孤島。在實現業務應用的最終判斷時，決策者往往需要調配大量資源，導致人力與資金的高度浪費。
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