近日,市场研究机构IDC发布《2022年V2全球大数据支出指南》。
数据显示,2021 年全球大数据市场的 IT 总投资规模为 2176.1 亿美元(约 1.5 万亿元人民币),并有望在 2026 年增至 4491.1 亿美元(约 3.1 万亿元人民币),五年预测期内(2021-2026)实现约 15.6% 的CAGR(复合增长率)。
聚焦中国市场,到2026 年,中国大数据 IT 支出规模预计为 359.5 亿美元(约 2484.14 亿元人民币),市场规模位列单体国家第二;从增速的角度来看,中国大数据 IT 支出五年 CAGR (复合年均增长率)约为 21.4%,位列全球第一。
软件市场方面,2026年大数据软件将成为国内第二大技术市场,大数据软件将以26.9%的五年CAGR强势增长,软件IT投资规模逐年接近硬件市场。
作为大数据领域贯穿数据集成、数据分析、数据应用等多环节流程的工具,BI类产品是大数据软件大军中的重要一员。
目前,国内常用的BI产品种类繁多,但在进行数据提取、分析、展现全链路操作时,普遍对使用对象存在一定技术门槛。
以电商平台行业商家运营岗位为例,在双11期间需要对行业商品库存数据进行即时采集与分析,一般情况下行业数据分析师会在此环节承担大多数取数、统计工作,并将结果性数据反馈给运营。但在实际工作场景中,临时性的数据需求往往会因为包括分析师资源紧张、多需求并线等原因,难以被满足,这时候就需要运营自行按照临时自定义的逻辑,完成数据加工处理的操作。
但即便是借助BI产品,也并非仅靠“傻瓜式”操作就能完成整套工作流程。
首先,在数据提取上,运营必须掌握基础SQL操作,才能从庞杂的数据字段中筛选自己所需的数据,这对大多数非技术背景出身的运营岗位人员来说,是一道现实“拦路虎”。
其次,当部分业务数据存储在本地时,如果和线上数据库数据有关联交叉分析,那么本地数据无法定时自主更新,导致每次看板都需要手动迭代,数据的获取时效性和满足度大打折扣。
因此,在速度够快、稳定性高的基础上,企业员工对BI产品的要求也在进一步加码,“门槛低”“上手快”成为第二阶段的追求。
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借助可视化建模,用户通过可视化拖、拉、连线操作,就能将复杂的数据加工建模过程简化成清晰明了的画布流程,真正帮助用户实现数据生产加工环节的“所想即所得”,极大降低数据使用门槛。
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