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我们通过调研发现,企业客户的IT资源瓶颈化严重。到今天为止,当企业的业务用户需要通过大数据分析来提升业务的时候,总是需要转告IT部门的同事,让他们准备好OLAP,这总是需要漫长的等待,还无法应对变化。
常常出现的现象是:业务部门提出的数据分析需求响应滞后,而IT中心的数据分析报告需求堆积如山。IT资源完全不能满足业务需求的提出速度,需求实现周期以周和月为单位。
用一句话形容就是:IT部门忙得要死,业务部门急得要死。
通过我们的调研发现,传统数据分析不能很好地处理大数据。来自Forrester的一份调研报告显示:100家部署传统数据分析平台的企业,其中80%的用户拒绝使用,只有20%在使用。
80%企业用户不愿意使用的原因有两个:
第一个问题是数据分析的环节多、周期长;
第二个问题是分析结果只能是静态报告。静态报告呈现系统分析流程的结束。当用户在数据中发现问题,想要切换角度进一步查明原因,则需要等待制作新的数据报告,而不能直接在原报告中做交互式分析。
我们调研之后发现,传统数据分析平台的产品碎片化严重。
企业客户做静态报告用的是一种产品,做探索式分析用的是另外一种产品。做大数据分析的产品就更多了,包括Hadoop、Spark等,深度分析用R或Weka,这一系列的数据分析产品种类就超过了10种。
在这种复杂的环境下,导致IT部门的采购成本、实施成本、集成成本、维护成本和使用门槛都很高,业务用户使用体验也不一致,更为严重的是,企业客户经常要纠结于不同产品间的数据对接,很难顺畅地完成一次真正的大数据分析。
大家知道,一个行业如果没有高质量的本土厂商,往往都被外资厂商垄断,后果就是:价格高昂你也得买,用起来还很痛苦,产品水土不服,服务还跟不上。
我们已经看到了为数不多的本土厂商在特定行业里潜心耕耘,取得了优势并彻底改变了行业,例如电信行业的华为。
但在大数据分析行业,高质量的本土厂商屈指可数,思迈特软件Smartbi认为这是我们的社会责任,一定要做好。
总结:投入很大,期望很高,但大数据的价值产出和预期并不匹配。
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