NoSQL本人寓目到的商业智能发展趋势

商业智能(Business
AMDligence)是个很草率的定义。到底什么是商业智能,我以为但凡是可以援助公司用户自动举行数据解析和增长管理效能的工具都都可以叫做商业智能。在商业智能的世界中,玩家大致分成6类:

1.初创期:这类公司规模小,营收有限,客户较少,为客户提供“小而
美”的劳动,代表公司为Exago,Intuitive BI和Report Miner

2.发展期:这类公司负有改进的商业情势和技术,代表集团为艾达ptive
Insights,Birst,GoodData,贾斯帕(Jasper)soft和Jedox

3.高效发展期:这类公司一度得到了一定的市场份额并高速成长。在2014年,
代表集团为Logi Analytics, Pentaho, Tableau和TIBCO Spotfire

4.成熟期:这类集团强调提供商业智能的软件和劳务,平日创制时间领先15
年,拥有一定的客户基础和现金流,代表集团为Actuate,Information
Builders,MicroStrategy,Qlik和SAS Institute

5.业内类BI:这类公司一般而言制造超越10年,重要为特定行业服务,规模远小
于成熟期的玩家,代表企业为Dimensional Insight, Dundas, JinfoNet,
Phocus和Targit

6.要员:这类公司提供多种劳动,BI只是她们的一小部分。这个店铺平时性
地收购上述5类的店家,代表公司为IBM/Cognos,Infor,Microsoft,Oracle和 SAP

本人观望到,BI在2014直至2015年有如下的几个方向:

方向一:数据可视化以及自身服务的BI系统

NoSQL,包括处在高速发展期的Tableau和巨头SAP和Oracle都发现到,数据可视
化已经变为了收获市场份额的不可或缺手段。近期数据可视化技术的能力比较简单,各种玩家们也都对应地推出了温馨的多寡可视化界面和解决方
案。BI工具的本来面目就是机关分析以从而收缩人力,数据可视化可以带来
更利于,更易用的数码解析解决方案。Tableau,TIBCO Spotfire和
MicroStrategy都在2014年生产了蕴藏数据可视化效用的新本子,
LogiAnalytics也宣布了LogiVision界面

方向二:基于云端的商业智能解决方案

云统计在除了商业智能以外的其他领域曾经得到广泛应用,随着市场逐渐成熟以及商店的商业智能团队对珍视基础设备的厌烦程度逐年增
高,2014年是BI大范围转向云端的大龄。

Birst和GoodData(云端商业智能解决方案商)都赢得了新一轮的筹融资;
贾斯帕(Jasper)(Jasper)Soft发布了按照Amazon云的Cloud Analytics;MicroStrategy,
Microsoft和Oracle也都在2014年发表了基于SaaS平台的BI服务。这一个迹
象申明,商业智能的解决方案正在由本地化走向云端。

趋势三:商业智能解决方案移动化

有关商业智能移动化的发言已经在同行业内流传了几年。然而,市场对于运动端解决方

案的显现形象,能力和支撑装备还抱有迟疑的千姿百态。商业智能移动化有五个样子值得

深刻商讨:

  1.  HTML5 vs.本地化应用:目前本地化应用(Native Apps)可以带来最好的用户体
    验。然而HTML5的便宜在于可以在其他地点举行。两者中哪一类可以取得更多的
    市场份额值得关注

  2.  移动端安全:移动设备管理类别(MDM)让用户可以在除了用户名和密码以外再
    设一道防线。但是当下这类MDM的劳务重点来自于第三方,BI方案商初叶渐渐自
    己打造这些职能

  3.  基本功能vs.特殊效率:依照TDWI的调查,用户在移动端紧要寻求的是包括浏览,
    排列和摸索等基本效率,而诸如形成报表和抓取新数据等成效尽管感觉相当标准,
    但并不是活动端用户所需要的

  4.  离线协理:除了在飞机上以外,在信号屏蔽和库房里面,移动装备的服务都会受
    到限制。近来BI方案商大多数都未曾离线的解决方案。离线扶助也是下一个亟待
    攻克的难题

趋势四:“大数据”vs.“小数据”

成百上千人把“大数据”领会成为Hadoop和NoSQL技术。其实Hadoop解决方案
只是大数目生态系统的一小部分,其他一些包括IBM PureData System和 HP
Vertica等。而只有在很已经举行大数据部署的合作社才真正意义上有
“大数量”,即许多数据。而广大供销社并从未那么大方的数据,不过她
们也同样期望得以开掘和解读自己的数目(这一个数据一般都是非协会化
的)。在2014年,Hadoop技术和价值观数码存储结合的愈发细致,BI方案
商也拓宽了数据源(包括社团和非结构化数据)。诸如Datameer和
Platfora这样的出处公司也日趋推出了更进一步成熟的成品。

动向五:简化再简化

现阶段无数铺面因为商业智能工具过于繁琐而采取敬而远之。2014
年,BI方案商做出了无数有关简化产品的尝尝,近期效益还不是
很精通。具体尝试如下:

Oracle推出了Endeca 3.0,主打简单界面以及高效浏览结构化
和非结构化数据的职能

Microsoft推出Q&A界面,让用户可以搜索已有内容依然创制新 的数据组

IBM Project Neo,基于SaaS平台的不外乎搜索,智能数据可视化 和剖析效益

NeutrinoBI和DataRPM页都生产了更“简单”的出品

当然还有局部其他方向:包括效能更强劲的数据解析平台,与另外平台和劳动的匹配,社交数据的处理和剖析以及用户的数码隐私。

个人观点,仅供参考。

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