原标题:大型组织如何规避会影响发展速度的恼人数据陷阱

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魔力象限评估解读

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作为世界范围商务智能与分析平台最有影响力的评估报告,Gartner魔力象限于2018年2月26日出炉。微软以PowerBI作为其BI平台,连续11年获得领导者地位。

在网络,移动设备,传感器,社交媒体,交易应用程序,日志文件,大数据等实时数据泛滥的情况下,发现了大量垂直市场应用程序,从诈骗检测到科学研究。无论涉及重大隐私问题或企业困难的挑战如何,仅在2017年,大数据投资就获得超过570亿美元的增长势头。预计未来三年的投资将以约10%的年增长率进行增长。

作者:叶松林,Tableau 大中华区总裁

*本文作者为 Tableau 大中华区总裁叶松林

评估结果

魔力象限图评估结果如下:

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Gartner给出了战略性发展的假设,包括:

  • 到2020年,增强分析 –
    包括自然语言查询和解说,增强数据准备,自动化高级分析和基于视觉的数据发现功能的模式 –
    将成为商业智能、分析和数据科学以及机器学习、嵌入式分析将成为市场主要推动力。
  • 到2020年,现代商业智能和分析平台的用户数量将因增强的数据发现能力而有所不同,其速度将以两倍的速度增长,并提供两倍的业务价值。
  • 到2020年,自然语言生成和人工智能将成为90%现代商业智能平台的标配。
  • 到2020年,50%的分析查询将通过搜索,自然语言处理或语音生成,或者将自动生成。
  • 到2020年,为用户提供访问内部和外部数据的组织将从分析投资中获得两倍的业务价值。
  • 到2020年,大众型数据科学家的数量将比专家型数据科学家的数量增长五倍。

现在对大型组织而言,“适者生存,优胜劣汰”这句老话振聋发聩,因为他们发现较小型的对手正以前所未有的速度追赶上来。不容置疑的是,与中小型组织相比,在全球拥有数万到数十万员工的大型组织转型更具挑战性。转向数字化运营的竞赛已经进行多时,而这些企业的困境在于确定何时以何种方式开始改变。海量的数据是这个数字时代的核心,各个组织现可利用技术来收集和分析大量的数据。

根据 Gartner 最新预测,到 2019
年,具有自助服务能力的商业用户的分析产出将超过专业数据科学家。这就意味着以数据为导向、拥有成熟自助分析文化的企业将成为未来商战的翘楚。好奇是人类的天性,我们不仅想知道事物的类型,还想知道其成因和发展过程。我们追求的不仅仅是答案,还想亲身参与探索过程。在尝试理解事物和寻求答案的过程中,数据可助我们一臂之力,分析文化的作用就在于此。

市场现状

基于视觉的数据发现是现代分析和商业智能(BI)平台的一个重要特征。这一波冲击从2004年开始,并已将市场和新的购买趋势从以IT为中心的报告型转变为以使用自助服务为主的业务驱动型敏捷分析。现代分析和BI平台的特点是易于使用,支持全面的分析的整个流程。他们不需要IT人员的大量参与就可以预先定义数据模型进行分析,并且在某些情况下自动生成可重用的数据模型。独立的内存列式存储引擎有助于探索,但也可以快速建立原型。现代分析和BI平台可以选择来自传统的IT模型化数据结构,以促进整个组织的治理和可重用性。许多组织可以通过以灵活的方式扩展IT模型化结构并将其与新的多结构化数据源相结合来开始他们的现代化工作。与此同时,有些组织可能会使用现代分析和BI平台中的分析引擎作为传统数据仓库的替代方案。这种方法通常适用于数量有限的系统的数据以及相对清洁的中小企业。数据湖泊和数据仓库使用的增加也与现代分析和BI平台的功能相吻合,可以使用这些平台初步建模后的数据源(请参阅
“使用分析设计模式从数据湖中获取价值” )。

Gartner在2016年重新设计了BI和分析平台的魔力象限,以反映这个长达十年的转变。多年向现代敏捷和商业主导分析的过渡现在已成为主流,并呈两位数增长;
与此同时,2015年以来,传统商务智能的支出一直在下降,当时Gartner首先分解了这两个细分市场。最初,现代分析和BI市场的大部分增长都是由业务用户推动的,通常是通过个人或业务部门的小额购买。然而,随着这个市场的成熟,IT越来越多地(随着商业用户的影响力)作为扩大自助服务分析范围的一种方式推动这些部署的扩展。

竞争激烈的分析和BI市场长期发展,有着大型技术公司以及大量风险投资支持的创业公司。传统商务智能平台的供应商产品已经包括了现代BI功能,包括基于视觉的数据发现、数据治理等。与此同时,新的供应商不断发展曾经专注于敏捷性的功能,将其扩展到更高的治理和可扩展性,以及发布和共享。客户的理想选择是在单一平台上同时具备模式1:预测导向模式2:探索导向,并在两种模式之间实现互通和提升。

正如可视化数据分析对传统商业智能造成的冲击一样,下一波BI将以基于机器学习的增强分析形式出现,可以为日益增多的大量数据提供见解。将增强性分析为差异化手段的BI供应商能够更好地为他们的产品提供高级定价。

报告原文可以查阅:
https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3TXXSLV&ct=170221&st=sb

如果英文阅读不便,推荐使用Google翻译配合进行:

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许多公司通过分析客户行为,利用得出的见解快速响应市场趋势,从而找到了竞争优势。而他们能否有效找到优势取决于其敏捷性,也就是说公司提取和分析关键信息的速度和规模是重中之重。

分析文化的优势

关于对PowerBI的评估内容

Microsoft Power
BI作为独立产品,提供了从数据准备到数据发现,交互式仪表板和增强型分析的全功能。它可作为在Azure云中运行的SaaS服务提供,并在2017年退出了可以内部部署的Power
BI Report Server,允许用户共享报告(但不包括仪表板),缺少Power BI
SaaS中的一些机器学习功能。Power BI
Desktop既可以作为独立的免费个人分析工具使用,也可以满足高级用户创作复杂数据混搭时使用。

Microsoft Power BI
Pro的标价为每用户每月9.99美元,使其成为当今市场上价格最低的解决方案之一。在2017年,微软推出了Power
BI
Premium,起价为每月4,995美元(价格取决于可扩展性和并发使用要求)。Power
BI
Premium充当云中的虚拟服务器,允许比Pro版本更高的存储和数据刷新频率,并且不需要单独的指定用户许可证。

微软今年再次进入领导者象限,随着Power
BI的持续强劲增长以及客户对其的高度关注和采用度的提升。微软拥有清晰且富有远见的产品路线图,其中包括垂直行业内容。

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因而自助式分析和可视化平台当道,为并非数据科学家的员工赋予分析能力,让他们能够根据最新数据信息快速做出决策。

首先,公司或组织可以将更多的分析功能提供给熟悉业务、了解具体情况,并有可能发掘见解并充分利用的员工,让他们能够在可信和安全的环境中探索数据。他们不仅可以调查数据,还可以进行数据协作,并根据分析结果制定决策。这种分析文化鼓励每个人不受职务限制,访问相关数据,进行数据探索,并在其他员工的基础上进行自己的分析并跟进问题。通过建立自助服务的分析文化,可以提高员工的工作效率,优化内部的决策流程。

优势

低价:许多组织拥有Microsoft Power BI,通常通过企业软件协议;
因此,即使微软尚未部署,供应商也会主动来推。微软在2017年的用户群显着增长。微软已经通过低价策略给BI市场带来定价压力。许可证费用是参考客户选择Microsoft
Power BI的第二重要原因,其中12%的人引用此作为选择它的原因。

易用性和视觉吸引力: 微软14%的客户将此列为主要购买标准。Power

大数据分析所需的基本资源

大数据咨询已成为软件开发服务提供商的可行选择。无论是营销还是品牌实施的新产品,公司都不会轻易作出决定。当提到任何重大举措时,企业都会寻找他们客户提供的数据,以确保公司正朝着观众遵循的方向发展。

从点击流数据到购物车上的信息,都有大量的材料需要筛选,这就是为什么企业支付高价值的大数据咨询服务才能理解这一切。对于新职业市场的人来说,大数据分析是一个不错的选择。
当然,必须熟悉开始处理数字所需的技能和工具。

大数据分析所需的五个资源如下:

1.完成MATLAB Mastery Bundle

MATLAB或Matrix是一个多范型数字计算空间和编程语言。用外行人的话来说,它是一种工具,它使得编写代码,运行脚本以及执行数据分析和可视化等任务变得轻松易懂,从而解决复杂问题,而这些代码还不那么复杂。

  1. Python Power Code BONUS Bundle

市场上有许多重要的编程语言可供选择,数据分析师使用其日常任务和职责中的很多。但是,如果有人要先学习,那就是Python。
Python语言被誉为用户友好型以及直观性。此外,它拥有众多的功能,这使它能够处理数据争夺。
70小时的培训通过展示如何下载,提取,清理,汇总,分析和可视化数据,开始了编程教育。

http://www.uncharted-web.com ,3.大数据和分析主工具包

数据分析师和高级分析咨询人员使用大量的语言和工具来获取角色,这并不足为奇。这四个模块集合为数据库添加了四个重要的分析工具,即Minitab,SPSS,SAS和R
Studio。

4.使用Tableau Desktop 9 Bundle进行数据可视化

通过交互式仪表板分析和呈现数据以完全挖掘信息的主要工具之一是Tableau
9.这个收集将使您了解Tableau。因此,可以开始创建自己的可视化数据。

http://www.tradeximbd.com ,5.完整介绍R编程包

R的核心是一种统计编程语言,它非常适合挖掘和分析数据。但是,它也具有高级图形和机器学习功能,在数据可视化和集成复杂算法方面提供了一些独特的优势。在五门课程和三本电子书中,收集指导通过要点使用R来充分发挥潜力。

一切从普及数据开始

Tableau 全新推出的产品 Ask
Data,利用自然语言处理技术使用户能够以直接对话的方式提问,从而使得更多人可以与数据互动并获得分析型洞察。人们可以通过简单地键入问题来探索已经发布的数据,在不考虑本身数据技能的情况下,使更多人群能够访问数据进行分析,赋能现代企业,使更多员工可以查看、理解数据并用数据做决策。

BI的参考分数也将它置于视觉吸引力的前四分位。在开始的几分钟内获奖的客户已成为微软“五五”策略的一部分

五秒钟注册,五分钟后“惊叹”客户。产品中有许多功能有助于其整体易用性,包括其主要的云部署模式。微软在与Microsoft
Q&A(问题和答案)的自然语言/搜索界面方面早于同行业,它允许用户使用搜索术语创建可视化。

产品愿景: 微软继续执行其路线图。Microsoft Quick Insights(Power
BI中的一项功能)是增强数据发现的基本形式,最初在云服务中。然而,在第四季度,它也在桌面客户端引入了差异分析

  • 以确定哪些因素最有助于销售额的变化。与Microsoft
    Cortana交谈的聊天机器人也是其独特之处,Microsoft Surface
    Hub具有触摸功能,并支持大屏展示。Power BI与Microsoft
    Flow的集成以及其业务应用程序Microsoft Dynamics
    365支持从洞察到行动提供闭环流程的能力。

客户体验
微软和Sisense(另一个厂商)在魔力象限中获得了最高的客户参考分数,以实现业务收益。特别是在向更多用户提供更好的信息和见解方面。低价格和云部署都会提高此业务收益的高成就。用户支持和技术资源的可用性是Microsoft评估为高于平均水平的整体客户体验的其他要素。微软拥有强大的合作伙伴资源,经销商和个人用户社区;
除了由微软直接提供的内容之外,该社区还使用预先构建的应用程序,可视化和视频教程扩展了该产品。

大数据优势

大数据应用程序可让数据科学家,统计人员和其他分析专业人员分析越来越多的结构化数据以及其他形式的数据,而这些数据往往不被传统的商业情报和分析程序所利用。这涵盖了非结构化和半结构化数据的组合,例如互联网点击流数据,网络服务器日志以及来自客户电子邮件的文本,机器数据,社交媒体内容和通过连接的传感器到事物互联网的呼叫细节记录。

在更大的范围内,数据分析技术迎合数据集分析的手段,并最终帮助企业做出充分知情的决策。商业智能查询回答关于业务绩效和操作的基本查询。大数据是一种高级分析,涉及复杂的应用程序元素,如预测模型,统计算法等。

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