析议论坛 | 以AI赋能数据分析，一站式数据分析平台仍是国内主流打法

近日，爱分析在京举办了2018·中国大数据高峰论坛。针对数据分析平台这一大数据行业重要细分领域，爱分析邀请了观远数据创始人苏春园/九章云极创始人方磊、和日志易创始人陈军三位创始人进行圆桌讨论。

嘉宾及公司简介

会上，三位创始人就分析平台的智能化趋势，分析平台应该选择通用性还是垂直性发展路线，分析平台如何突破工具软件天花板以及中国厂商是否应该效仿Splunk等国外厂商发展路径等问题展开讨论。

爱分析ifenxi将观远数据创始人兼CEO苏春园的部分圆桌讨论内容实录整理，分享如下：

上个月的今天，我们观远数据在上海做了2018年产品发布会，分享了我们从智能化这个方向上对市场的解读。

因为我们在BI领域，刚才也提到我们看的方向是BI和AI怎么结合，但是这两者的结合需要一个路径，为此我们提出了“5A”的理念：

做数据分析，第一步要解决的问题是“敏捷化（Agile）”，就是能基于企业已有的大量数据资产快速形成指标体系。

第二步就是场景化（Accurate）。比如零售行业，便利店是我们切的一个场景。单点分析应该怎么分析，它可能慢慢的就不仅是敏捷工具的概念，更进一步是一个场景化。我们提供的思路就是给他一系列的场景分析的模版，可以套用这个行业最好的分析实践。

第三步是自动化（Automated）。有了前两步的工作后，我们希望实现自动化。比如数据的自动关联、自动告警等等。

第四个就是行动化（Actionable），指根据现有信息对未来拟采取措施给出建议和指导，最后辅助业务人员作出可行动的决策。

最后一步就是算法和业务的深度融入，我们称之为增强化（Augmented），意为增强的应用。比如智能订货，或者是更精准的预测和路线的规划。

所以大体上我们觉得智能化的趋势是毫无疑问的，如何实现智能化值得我们做更深入的探讨。

我的看法是真正能够扎入到行业，扎入到场景，真正在这个行业里面通用化，然后再跨行业复制。

比如观远数据目前布局零售、金融等行业。我们会在零售行业某些应用的基础上，尽量提炼共性，发现客户的刚需，比如门店或单品的管理等，这都是在行业市场通用的场景，然后再尝试在整个行业推广。从国外发展来看，诸如Salesforce等厂商也都是这样的逻辑。

打磨产品是核心，要在解决方案和产品中找到平衡点。

在银行业，客户不是不付钱给工具软件，而是不付钱给国内的工具软件。

在BI领域，Gartner发布的魔力象限图，过去十几年从未有过BI厂商入选。BI在中国也并不是一个新市场，为什么不能入选？这是值得大家深思和讨论的。

不管是工具，还是解决方案，最后对企业来说就是体现为价值。

以Tableau为例，它能在10多年内崛起，正是因为抓住了self-service这个痛点。美国的企业客户，很有工具精神。Self-service契合了这一点。所以从我们的这个角度来说，我觉得最重要的还是价值，这个价值需要基于国内客户的使用习惯等特性。

中美发展有差异，国内一站式平台仍将占据主流。

美国同行的发展确实非常值得借鉴。以BI领域为例，国外客户在使用BI工具时，可能会同时采用几家厂商的产品，因为各家的产品主打的特点有所不同，这也导致行业整体比较分散。但是国内市场与此不同，国内客户更希望厂商交付的是一个一站式的解决方案，进而能够快速的开始数据分析的构建、探索等等。这是国内外的不同之处。

另外，国内比美国更强调敏捷BI的概念，因为国内的业务变化实在太快，很多业务指标都在快速变化。而美国BI厂商，他们的产品战略通常是全球化的。因此不太可能为了中国的某个场景去改变整体产品迭代方向。这也是从本土需求衍生出来的产品端的巨大差别。

企业级市场从国内到国外，还是很理性的市场。在不同的阶段有不同的需求，一开始可能是一站式，之后客户肯定趋向于找细分领域做到最极致的产品。

远期来看，毫无疑问会有整合。

短期来看，任何一个玩家只要能做好某个点，某个场景，就有生存的机会。我与很多CIO做过交流，发现现在企业给分析工具的预算是很充足的。因此在未来相当长的时间里，创业公司专注某个点打造核心竞争力，就有存活和进一步发展的机会。至于商业模式上如何继续延展，和上下游协同，就是一个新的话题了。