践行敏捷BI,做值得信赖的数据业务公司

原创
大数据
DataHunter注册于2014年,成立后的前两年主要是技术的积累,之后的两年才开始做市场。由于没有历史包袱,并且应用最新的技术构建底层架构,将敏捷的自助式数据分析以及清晰的数据可视化流程结合起来,所以公司成立时间虽然很短,但是成长速度业内领先,而且获得了投资机构的充分认可。

【51CTO.com原创稿件】随着数字化转型规划在各个行业的深入落地,数据正在成为大多数企业最有价值的核心资产,数据洪流正在席卷而来。据IDC预测,全球数据总量预计2020年达到44个ZB,我国数据量将达到8060个EB,占全球数据总量的18%。并且,企业内部数据快速增长的趋势越来越明显,2018年11月IDC联合希捷发布的《数字化世界—从边缘到核心》预测,到2025年,企业存储的数据量将超过全球总数据量的80%。数据洞察成为科学决策的关键。科尔尼进行的IT创新研究显示,45%以上的公司在过去几年中已经采取了商业智能或者大数据相关的举措。90%以上的全球500强企业在一年之内会开展至少一个数据项目。显然,通过数据驱动业务决策的组织比那些由经验、本能驱动的企业更容易达到行业的顶端。

企业数字化转型本质上也是数据挖掘与应用的过程,通过由数据驱动的精准决策,可以为业务创新与增长进行赋能。

获得精益数据洞察如此重要,但在实践中却是面临着种种困难,这主要表现在以下三点:
1、数据分析门槛高。传统的数据分析模式通过技术人员开发实施各种分析查询报表和报告等功能,门槛较高,无法满足各种复杂业务需求的灵活性和扩展性。
2、数据孤岛现象严重
在当前数据分析中,企业往往依托的是特定的数据,不同部门之间的数据源难以融合,也缺乏快速调用外部数据的合理手段。
3、数据协同效果差
企业各部门之间基于数据的共享协作效果差,反馈滞后,导致企业和各部门领导无法及时作出有效决策。

DataHunter,一家专注于业务数据可视化分析展示工具的科技公司,针对以上困难给出了***实践。

首先是从业务线切入,获取面向业务的数据分析与可视化能力,渐进式推动数据系统构建;

二是将多维数据进行整合,破除数据孤岛,搭建统一的数据管理与应用平台;三是深度挖掘数据价值,利用自助式、探索式的数据分析能力,AI智能和机器学习支撑业务决策与运营,赋能数字化转型。

凭借以上实践,DataHunter在成立短短几年内,迅速积累了充分的技术与市场优势,并成为数据可视化领域的领先者之一,数据大屏解决方案更是在大量用户的数字化转型实践中得到成功应用。在三一重工、人民日报、中国联通等项目中树立了数据可视化实施的标杆。

由数据可视化服务提供商转型为数据可视化分析和商业智能服务提供商

随着高扩展性、自助式、探索式为代表的敏捷数据智能(BI)解决方案得到快速发展,并在金融、制造、医疗、消费品等行业不断落地。DataHunter近日正式提出战略转型规划:由数据可视化服务提供商转型为数据可视化分析和商业智能服务提供商。
的确,商业智能正是驱动数据价值挖掘的核心动力之一,这也带动了 BI 市场的持续增长,Gartner 报告指出,2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。值得关注的是,敏捷 BI 由于具备自助式探索、快速部署、高扩展性等优势,正在逐步取代传统的 BI 产品,成为 BI 市场增长的主要驱动力,Gartner 研究显示,敏捷BI市场2017年增长率为28%,显著高于 BI 市场 10%的整体增长率。

三驾马车驱动战略前行

据DataHunter 创始人、CEO程凯征介绍,转型后的DataHunter将以三大产品线并重:
Data Analytics 数据分析平台基于探索式分析,支持智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取,可以轻松整合所有相关业务数据,在消除“数据孤岛”的同时,帮助企业用户降低数据分析门槛,让更多员工能够从自助式数据分析中获得数据洞察。

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DataHunter 创始人、CEO程凯征

Data MAX 数据大屏展示平台可轻松接入企业各个业务系统,提供丰富的可视化设计组件以及多种主题风格。能够通过实时、直观的数据展现,帮助企业***时间了解业务情况,及时做出决策。
Data Wisdom 数据智能决策平台可以将人工智能和机器学习技术全面应用于数据协作平台之上,支持高精准度的业务预测以及产线调优,可帮助业务人员实现智能化、自动化的数据分析流程,实现高效决策。
DataHunter将提供一系列的数据分析咨询服务,包括数据资源整合规划、数据清洗与ETL、数据仓库、数据指标体系建设、智能分析、业务预测,帮助客户进行业务流程重塑,真正做到数据驱动。

谈过去:快速成长,收获客户

程凯征在专访中表示,DataHunter注册于2014年,成立后的前两年主要是技术的积累,之后的两年才开始做市场。由于没有历史包袱,并且应用***的技术构建底层架构,将敏捷的自助式数据分析以及清晰的数据可视化流程结合起来,所以公司成立时间虽然很短,但是成长速度业内领先,而且获得了投资机构的充分认可。
据程凯征介绍,DataHunter目前的盈利模式主要有三种,一是软件服务本身的费用;二是技术服务,比如数据清洗等,按照工作量收费;三是数据费用,主要是互联网数据和第三方数据的采集。在过去的一年,DataHunter的分析产品Data Analytics共更新迭代新版本10个,大屏工具Data MAX共更新迭代新版本5个。收获了富力地产、小米、克丽缇娜、上海检察院、联通大数据、华邦控股等多个标杆客户。

DataHunter

DataHunter部分客户

谈未来:推动数据分析与可视化行业的发展

谈到未来,程凯征表示,首先在产品能力上,DataHunter会继续完善产品功能,扩展AI智能分析的应用场景。在市场销售方面,持续提升品牌影响力,深耕零售、制造、房地产、金融等重点行业,完善行业解决方案,并且建立并完善渠道体系。同时,DataHunter将继续完善“DH+”生态,协同数据提供商、数据存储解决方案提供商、数据分析服务提供商、数据安全服务提供商等上下游企业,为企业用户特别是缺乏数据应用基础的企业提供可快速部署、快速应用的一站式 BI 解决方案,覆盖数据应用的全生命周期,共同推动数据分析与可视化行业的发展。

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责任编辑:赵立京 来源: 51CTO
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