
数据为王的年代,BI正躲在大数据背后“掘金”_数据分析师考试
提起大数据,想起马云说过的一个段子,他说有些企业家很焦虑,期待政府能给出一些政策,让经济好起来。与此同时,一些经济学家也在分析未来经济走势balabala。马云的观点是,如果一个企业家在等政府和经济学家来决定命运,那么这样的企业半数已经离死不远了。因为“春江水暖鸭先知”,企业比政府和经济学家更能感受到市场的变化。阿里巴巴的成功靠的不是政府的政策,更不是听了哪个经济学家的分析与判断。
话虽这样说,但毕竟不是所有的企业都是阿里,跟着政策的节奏走,大方向终不会错。再者说,政府发力大数据也是人心所向,越来越多的公司正在向数据型企业转型。所以,当国家发文要拥抱大数据的时候,大数据概念不只是热,而是热得发烫。
大数据成为兵家必争之地,这点毋庸置疑。但放眼市场,你会发现,正在“闷声发财”的不是大数据,而是早已被大数据光芒掩盖了的“BI”。
“最近一家上市公司做BI产品选型,5家PK剩两家:永洪BI和国际排名第一的Tableau。今天最后一轮性能测试完毕,基于数千万条数据的结果显示:友商响应速度平均3分钟,永洪BI响应速度3-10秒,快20倍。以前很多人认为国产的就是落后的,不过现在已经进入全面超越的时代了。”永洪科技CEO何春涛发微信朋友圈后,引来无数粉丝点赞。
永洪科技是一家名副其实的创业型公司,但服务过的客户却不小,包括中国移动、中国电信、中信银行、浪潮集团、宝宝树、人人车、途家网、百程旅行网、艾瑞咨询等业内知名公司。也因此迎来经纬中国抛来的绿色橄榄枝,先后同美国经纬连续做了数千万的A轮和A+轮融资。本应该没落的BI行业,永洪科技却做得风生水起。
前不久,永洪科技还公布了与北京航空航天大学软件学院(以下简称北航软件学院进行战略合作的信息,北航和永洪科技将成立BI联合实验室,共同培育国内大数据分析领域的专业人才。
北航曾经与威盛电子在集成电路领域展开合作,与AMD共建科技创新中心,与微软(日本)合作建立日文应用软件专业实验室,与SAP建立ERP实验室,也在移动与云计算领域与联想集团、HTC、RIM、阿里巴巴、开心网、创新工场等展开合作,但以大数据的名誉与北航合作的,永洪科技是第一家,也是目前为止唯一一家企业。可见,在市场眼里,BI的光芒从未暗淡,大数据不但没有让BI终结,反而让其更加光芒四射。
目前,与永洪科技一样活跃在市场的上的BI提供商还有很多,包括亦策软件、珠海奥威软件、博易智软、悦策科技、帆软软件、亿信华辰等等。或许他们的产品没有SAP Business Objects,IBM Cognos, Microstrategy, Oracle BIE那样庞大和昂贵,但这些小型创业公司正在以其简单、灵活、易用、性价比高等特点赢得市场青睐。
其实,BI能获得“第二春”,完全是历史发展的必然。我们都知道,BI(即商务智能)并不是一个新鲜事物,整个市场在几年前就已经被SAP、IBM 、Oracle、微软等巨头IT企业占领。BI最早被应用于大部分央企,这些企业建完ERP、CRM、 OA 、SCM之后,有了比较完善的信息化基础系统,但大量分散、独立存在的数据出现时,业务人员很难看懂,所以BI顺势而生,帮助业务及管理人员充分掌握、利用各种结构化数据,并辅助决策。
尽管过去的BI也有今天的大数据功能,包括数据集成、数据仓库、数据挖掘、数据分析等,但大部分企业并没有用起来,只把BI当做简单的报表工具。当大数据时代来临,企业基础架构已经全部铺完,BI的刚需才真正被唤醒。这应该是BI能躲在大数据背后掘金的根本原因。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散 ...
2025-09-23当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时,一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 ...
2025-09-22在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指 ...
2025-09-22CDA 数据分析师:参数估计助力数据决策的核心力量 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据已成为驱动业务增长、优化运营效率的核 ...
2025-09-22训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15