数据分析产品一大堆,为什么我只选择他

数据分析最近几年在各行各业都得到了越来越充分的应用，并且增长越来越快。在这种情况下，用户对数据分析产品的要求也越来越高。

根据Gartner的权威调查，数据分析行业未来几年的发展规划中应有几个重要组成部分：

智能的、企业管理级的、基于Hadoop/Spark、基于搜索和可视化的数据探索分析功能将作为新型BI和分析平台的重要组件;

具备智能数据发现能力的现代BI平台的用户数量将以两倍的速度增长。

自然语言生成和人工智能将成为90%现代BI平台的标准特征。

50%的分析查询将使用搜索、自然语言处理或语音生成，或者将自动生成。

非专业数据分析师的数量增长速度比专业分析师的高5倍。

大多数BI和分析软件许可采购都将基于云，以实现更快的部署的目标。

而对于数据分析产品BI厂商来说，也将面临更加激烈的市场竞争。这就要求分析产品必须具备一定的核心竞争能力。

基础设施：

BI平台管理，安全和体系结构：实现平台安全，管理用户，审计平台访问和利用，优化性能，确保高可用性和灾难恢复的功能；

云BI：可基于云和本地数据在云中构建，部署和管理分析；

各种数据源连接和接入：能够连接到各种类型的存储平台（内部和云端）中包含的结构化和非结构化数据。

数据管理：

元数据管理：通用的语义模型和元数据的工具；

ETL和数据存储：自包含的ETL引擎、数据存储引擎，能够查询、调度和管理数据；

自助数据准备：拖动不同来源数据，创建分析模型，维度度量。

分析和内容创作：

嵌入式高级分析：轻松访问平台自身内置的高级分析功能，或集成外部模型；

交互式视觉探索：通过一系列可视化选项来探索数据；

分析仪表盘：通过视觉探索创建交互式仪表盘，嵌入地图；

智能数据发现：智能的发现、可视化和描述数据中的重要内容，例如相关性，例外，聚类，链接和预测，而不需要他们建立模型或编写算法。用户通过可视化，自然语言，搜索技术探索数据；

移动探索和创作：发布内容到移动端，甚至交互模式提供内容，并利用移动设备的本机功能，如触摸屏，摄像头和位置感知功能。

分享：

需要更便利的分享方式、更丰富的共享和协作手段。

能够嵌入到应用系统中去；

在分析内容上发布，共享和协作：支持内容搜索，日程安排和警报。使用户能够通过讨论主题，聊天和注释来分享，讨论和跟踪信息，分析，分析内容和决策。

基于这一系列数据分析产品厂商的未来发展趋势，结合国内市场的典型表现，结合我们过往所服务的客户的普遍需求，我们重新设计了全新的Smartbi V8产品架构。

图：Smartbi V8产品体系

是不是很全面呢？并且，Smartbi立足大数据分析产品，聚合渠道和资源，为客户提供场景化分析应用。

怎么样，Smartbi是不是你所见过最全面的数据分析软件产品呢？

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