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深入解读《Gartner2017年商业智能和分析平台魔力象

发布时间:2019-11-28 19:50编辑:环球彩票登陆浏览(163)

    Gartner对2020年BI产品发展趋势做了5个方面的预判。

    “支持从数据处理到自助创建数据分析页面的管控。“什么是可控?就是要具备保证IT平台的安全性、后台可监控用户行为、可监测平台的访问和使用状况等功能。用户处理好的数据和创建好的分析页面可共享和复用。

    4、虽然个别厂商仍然具有较大的领先优势,但并非遥不可及。有远见者象限的厂商都聚集在顶部位置,距离领导者已近在咫尺,未来会有越来越多的产品晋升至领导者象限。

    3、有远见者,冲入新鲶鱼。

    Gartner定义了现代型BI的基本特征,即5个典型用例及15个关键功能,见下表。它们在历年BI魔力象限的报告中变化很小,是各BI厂商是入选魔力象限的一个门槛,更是BI厂商衡量自身产品的重要参考标准。

    “拖放不同来源的用户驱动数据组合,以及创建分析模型,例如用户定义的度量、集、组和层次结构。高级功能包括启用机器学习的语义自动发现、智能联接、智能分析、层次生成、数据沿袭和对各种数据源(包括多结构化数据)的数据混合。”上文中笔者简单提到过FineBI的SPA螺旋式分析,虽然满足了业务人员自助ETL数据,但并没有完全符合Gartner定义的高级功能,还需要进一步努力。

    1、“云BI:具有平台即服务和分析应用即服务的能力,可以同时在云端和本地部署、使用和管理数据分析报告和数据分析应用。”放眼以美国为代表的国际IT市场,云端化确实是大势所趋,且已经形成了规模市场,但是中国市场云BI的发展并不乐观,进退维谷,很多云BI产品都不温不火,有的云BI企业甚至转型做某个行业私有云的解决方案。这主要是因为,国内的数据环境相对封闭,企业的关键数据仍然绝大多数存在于私有部署的系统中,数据安全也有很多挑战。没有数据,云BI如同无源之水无本之木,自然难以成熟,所以私有部署将在很长时间内占据主流。中国市场的云BI发光点可能在于业务集中在SAAS云平台系统中的中小型用户,这个有待市场验证。

    “使用户能够轻松访问平台本身内部自包含的高级分析功能,或通过导入和集成外部开发的模型。”若要导入或集成外部开发的分析模型,BI产品应当充满开放性,比如满足分享共享、模版共享,当然产品也可以开放API接口,有开发者开发更多的算法模型,小如同比环比算法,大如灰色预测模型、神经网络预测模型。

    2、“数据准备:平台可拖拽不同来源的用户数据集,可生成分析模型,比如根据不同数据来源的用户可自定义度量、组合、集合和层级。高级功能包括对不同来源的数据通过机器学习、语义识别、智能联结、智能侧写、层级生成、数据行数和数据混合等进行分析处理。” 这是指用户通过自助数据集,可以将元数据进行自定义处理,为后续的分析提前做准备,其中包括指标,字段组合等,维度分不同层级(最常见的省、市、县)后续可以进行钻取分析。高级功能中支持更多的操作,数据join、union,层级自动生成,数据公式等等操作。

    (5)自包含提取,转换和加载(ETL)和数据存储。

    2、厂商逐渐聚集在魔力象限的对角线位置,观察2016年与2019年的对比尤为明显,这一现象表明,在互联网与大数据时代,产品好才是硬道理,市场地位是和产品质量成正比的。

     

    1、挑战者象限的厂商数目最少,仅2018年、2019年有1个,且位置较低,大都集中在有远见者、特定领域者象限,这反映出企业的领先度决定市场地位。走向领导者象限的企业,也都是沿着“特定领域者→有远见者→领导者”这样路径上升,Microsoft、ThoughtSpot均是如此。

    (2)分散式分析。

    其次,产品的先进性方面,由于需求环境的不同,确实难以迅速赶上,但随着Gartner对中国市场的深入研究,必然会调研和尊重中国有特色的市场需求,重视各厂商在BI行业的判断和探索投入,认同中国BI行业的发展方向。届时,中国厂商也不用亦步亦趋跟随欧美,是可与欧美共同谋划BI行业蓝图。还或者,Gartner在充分考虑到中外发展的差异,推出亚太版的BI魔力象限也是有一定可能的。

     

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    2017年2月16日,Gartner发布了2017年BI商业智能和分析平台魔力象限报告,笔者这里进行一些解读,帮助大家更好了解市场状况和趋势。

    每谈到这个话题,笔者与帆软数据应用研究院的同事们都无尽感慨,中国本土的BI和分析平台提供商,林林总总有几十家,大者如帆软在2018年已经取得了4.62亿的销售额,遥遥领先于其他厂商,难道都没有机会进入么? 或者,何时才能进入象限中,走向世界驰名。

    “允许用户通过各种输出类型和分发方法发布、部署和操作分析内容,支持内容搜索、计划和警报的功能。使用户能够通过讨论主题、聊天和注释来共享, 讨论和跟踪信息、分析,共同完成内容分析和决策。”现在国内主流的BI产品, 绝大多数对于挂载或者分享出去的BI分析,只能阅读报表数据,不可以再分析,对Gartner所倡导的这一共享功能响应也不好,原因各异。笔者是十分认可共享经济的,也在公司内大力推广参与感理念,也认为数据分析的价值在交流和共享中才能得到更多升华,幸好东家产品支持,否则我必然好好吐槽一番。言归正传,共享和协作的功能,笔者认为必须要实现这样几点,被分享者享有与原作者一样的分析功能,比如维度切换、指标切换、过滤分析和数据钻取分析等。

    虽然Gartner描绘了BI产品的未来蓝图,甚至明确了时间点和关键数据,但是我们必须要认清中外的BI发展不同步的现实,无论是厂商还是最终用户,都要从理性上看待此BI魔力象限报告。我国商业智能BI的企业需求、关注点、市场特征、发展阶段均与国外不同,自然语言搜索、语音生成、自动生成等增强分析功能,在国内还上处于概念阶段,并未形成规模化市场。所以尤其是厂商,不能盲从,为了所谓的“赶上行业步伐”,完全忽略用户的实际需求和场景价值,并用这些不可用的噱头赚取眼球,这不仅自欺欺人,更是搬石头砸自己的脚,白白浪费有限的企业资源。

    文 | 帆软数据应用研究院 船长

    1、到2020年,增强分析将成为新用户购买BI产品、数据科学和机器学习平台、以及嵌入式分析的主要驱动力。

    4、特定领域者暗流汹涌。

    2、市场状况。主要是反映品牌知名度和影响力,主要通过互联网搜索量、互联网话题量、招聘信息、趋势分析、社交媒体的品牌活跃度来衡量。

    2、十五个关键能力(功能)

    5、到2021年,自然语言处理和会话分析这两个功能,会在新用户、特别是一线工作人员中,将分析和商业智能产品的使用率从35%提升到50%以上。

    (8)分析仪表板

    1、增强分析不仅仅是现代型BI和分析平台的一个重要功能组件,更是未来吸引新用户的重要卖点。增强分析主要是指以机器学习为基础的数据分析和BI功能,包含智能数据发现、增强数据准备、增强数据分析这些模块。增强分析的底层理念是“简单易用”,必须能够支撑用户在没有专业知识背景下,完成数据的“收集-准备-整合和分析”全过程。

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    5、产品评估。结合5大用例以及15大功能,来最终衡量产品是否领先,是否有足够清晰的发展规划。

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    魔力象限是Gartner用于分析行业中厂商的一个工具,包含领导者、挑战值、有远见者和特定领域者四个象限,依据Gartner预先定义的一些标准来划分,具体如下图。

    “使用带有自足的数据管理功能的平台,支持自助敏捷的IT工作流程,包括从数据到集中交付和管理分析内容”。什么叫数据自足呢?笔者认为,应当支持IT人员能够分权限分内容掌控管理数据,而业务人员可以自助取数,可以直连数据,也可以链接经过ETL处理过的数据仓库,更可以自助加工处理一些原本不满足需求的数据。

    所以,笔者研究了入选GartnerBI魔力象限的标准,具体如下:

    “支持平台安全管理,平台用户管理,平台访问管理,性能优化,确保高可用性(多机热备)和灾备恢复(平台定时自动备份)的能力。” 根基不牢,地动山摇,确保系统的高可用性和灾备恢复非常重要, 一般使用多机热备、平台定时自动备份等功能。

    可以看到,对中国厂商的挑战主要有两个,一是收入要求,二是产品评估。但长远来看,进入魔力象限也只是时间问题,短则两年,长则五年。

    —   帆软数据应用研究院  —

    4、市场广度。厂商需要展示主营业务的所在行业,以及地理区域的广度,比如是否覆盖多个行业,或已经实现国际业务。

    “易于管理和部署平台,易于创建、使用、分享BI分析,容易实现数据可视化。“关于易用性,笔者不多评价,毕竟仁者见仁智者见智。

    可以看到,对中国厂商的挑战主要有两个,一是收入要求,二是产品评估。但长远来看,进入魔力象限也只是时间问题,短则两年,长则五年。

    “使组织能够以发布和/或交互模式开发内容并将内容传送到移动设备,并 利用移动设备的本机功能,如触摸、照相机等”。移动BI是老生常谈的问题,也是任何BI产品必须支持的,Gartner给的移动端功能定义比较简单,笔者认为,移动BI真正要发挥作用和价值,必须考虑业务场景和安全。场景上,要结合企业实际业务需求,比如扫码、语音查询、数据填报、支持集成微信企业号或阿里钉钉等,安全上要考虑指纹加密、移动设备绑定mac地址、应用VPN加密信道等。

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    Gartner认为,商业智能和分析平台市场的主流已经从IT主导分析报表转向业务主导分析。数据和分析领导者面临无数选择:是传统的功能封闭的BI供应商,还是作为行业破坏者的新型BI供应商。

    纵观以上5大用例、15个关键功能,在国内用户更为认可的则是自助数据准备、分析仪表板、可交互的视觉化探索、嵌入式分析、分析内容的发布共享和协作这几大功能,这也是国内厂商未来不断角力的重点领域。而数据挖掘和移动端数据探索,以及未提到的自然语言识别、人工智能分析等,由于大多还处在技术炒作周期的泡沫期,且缺乏完整的、强烈的、有价值的使用场景,真正投入实用还要等待很长一段时间。

    (6) 自助数据准备。

    我们结合历年的BI魔力象限(从2016年至2019年),来综合分析,如下图所示。笔者发现几个有趣的现象。

    1、五个主要用例。

    首先,随着国内BI行业的不断成熟(当前BI行业的增速是IT业的2倍,GDP增速的4倍),BI整体盘子变大,即便有马太效应的不断加强,但大多数厂商还是能享受到BI行业增长的红利的。尤其是帆软,当她的销售额突破10个亿,甚至跻身中国软件企业100强的时候,就已经成为国际BI行业中一个不可忽视的力量,必然会引起诸多研究机构的重视。

    “基于云和本地内部数据的平台,具备平台即服务和分析应用即服务的功能,以实现分析应用的开发、部署和管理,且支持云端部署和本地部署两种形式。”国内市场云BI的发展并不理想,核心就是企业尤其是中大型企业对SAAS模式还持观望态度,云BI在国内还需要很长时间的市场教育,这也是国内主流BI厂商并没有着急推出云BI产品的原因。

    中国厂商何时能入象限中

    “平台功能包括用于访问,集成,转换和加载数据到自包含的性能引擎,具有索引数据和管理数据加载和刷新调度的能力。”一般 ETL转换包括对数据表或对字段的ETL转换,具体可操作类型为新增公式列、join、union、行列转换、使用部分字段、过滤、分组统计、构建自循环列、新增分组等。

    2、到2020年,有50%的分析查询会通过搜索、自然语言处理或语音生成,或者自动生成。

    一、几家欢笑几家愁

    4、到2020年,业务部门的数据和分析专家数量的增速将是IT部门专家的3倍,这会迫使企业重新考虑其组织模式和技能。

    传统的SAS、MicroStrategy等需要构建数据库的重型BI执行力下滑,市场影响力被撼动;SAP苦苦支撑,凭借超长的产品链条,仍然小有起色;IBM稳扎稳打,有了一定程度的影响力提升,但前景依然未变,不排除被替代风险。最耀眼的就是几条“鲶鱼”闯入: Zoomdata直接逆袭超越,迅速占领有远见者一席之地;Salesforce、ClearStory Data、Sisense都从特定领域者成功闯入有远见者行列;而TIBCO Software影响力大幅提升,已经略微超越IBM,不过前景依然不明朗;比较惨的是BeyondCore,已经完全跌出BI魔力象限,不见踪影。

    在2019年Gartner的商业智能及分析平台魔力象限中,Microsoft、Tableau、Qlikview继续高居领导者位置,令人意外的是杀入了黑马ThoughtSpot,打破了上述三者连续3年垄断领导者的局面。SAS、SAP依据处于有远见者象限,Oracle也连续三年处于特定领域者象限,当然坐标位置都有所变化。但IBM退步明显,已然是连续三年倒退了,现在已经从有远见者后退到特定领域者。也有从魔力象限中退出的,如Pyamid Analytics等,他们在中国并不知名,或并未进入国内市场,笔者也不详细罗列了。

    (13)发布、共享和协作分析内容

    笔者结合2017年Gartner报告的预判描述(也是对2020年的展望),发现以下3个重点。

    (1)敏捷集中地配置BI:

    所谓“执行力”,包含产品与服务的整体可行性、销售执行力与定价、市场状况、营销团队的执行、客户体验以及公司的整体运营,其实质是揭示企业在市场的成功度。所谓“前瞻性”,即愿景的完整性,包含市场理解、产品战略、营销战略、商业模式、产品的定位和创新性,其实质是解释企业在业内的领先度。

    (3)可控的数据的挖掘分析。

    3、人人都是数据分析师的情况在不断增强。Gartner从原来的“非职业的数据分析师VS职业的数据分析师”改为“业务部门的数据分析师VS IT部门的数据分析师”,更清晰的描述了人人都是数据分析师这一美好未来,在现代型BI和分析平台的帮助下,会有越来越多的人加入数据分析师的大军,数据分析也将成为职场中如同微软办公三件套那样的必备技能。

    (15)易于使用和可视化

    5个用例和15个关键功能

    (4)元数据管理。

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    2、挑战者交白卷。

    魔力象限的定义以及厂商变化

    Gartner魔力象限报告之所以称为业界旗帜,旗帜指向哪里,厂商就跟向哪里,就是因为Gartner分析师们对于行业发展的精准判断,不要忘了,商业智能这个概念也是Gartner提出来的。在2017年的报告中,Gartner分析师们规划了商业智能和分析平台的3年后愿景,和去年相比,今年增加了对市场前景的判断,强调了这样几个关键词:大数据、智能、自助。详情如下:

    1、收入要求。软件销售额(永久许可lic销售额 SAAS订阅模式的销售额 技术支持费用)达到2500万美元,折合人民币1.7亿元;或达到1500万美元但同比增长为50%,或达到1000万美元,或同比增长100%。

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    3、积极参与调研。厂商需要积极配合Gartner的调研,完成衡量关键能力的RFP式调查问卷,提供市场影响力、企业历年营收及增长率、市场战略、差异化定位、竞争策略的详细问卷,并提交长达1小时的视频,来演示产品。

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    日前,Gartner发布了2019年度的BI商业智能和分析平台魔力象限报告(《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》),引发了BI行业的极大关注。在本报告里,Gartner预测了2020年BI行业的发展趋势,定义了现代型BI的5个评选用例及15大功能,并给出了入选魔力象限的厂商,可谓几家欢乐几家愁。帆软数据应用研究院一直专注于BI行业的研究探索,积极推动国内BI行业的发展及企业BI项目的成功落地,所以解读本报告当仁不让,以帮助从业者更好的理解权威报告。

    (9)互动视觉探索

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    二、敢问路在何方

    2020年BI产品发展趋势

    (11)支持移动端展现

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    2)数据管理

    2、有50%的数据分析会通过现代型BI来实现,Gartner并未调整这一数据。就如同Gartner提出的Model1与Model2模型那样,可以预见,报告型BI将与现代型BI(一般现代型BI并不能很好的响应Model1的需求,需要与报告型BI的上下搭配,这也是为什么国际BI具体在国内市场上并未取得成功的重要原因)长期共存。

    和往年一样,Gartner的报告发布以后,处于高位者欣喜万分奔走相告,大肆宣传,恨不得买下所有广告位;而处于低位或未上榜者,则黯然神伤,甚至有些恨Gartner,把竞争差距如此清晰的反馈给读者。

    3、“内置的高级分析功能:让用户可以非常方便地接入高级分析功能,在自有平台或者通过引入、结合外部高级模型进行分析。”这是结合外部的分析模型,比如通过支持R或者Phyton等接入成熟的算法,将BI中的数据导入其中,进行更复杂的分析。

    “此功能考虑了在单个无缝产品中或在几乎没有集成的多个产品中提供功能的程度。”所谓提供功能的程度,既是功能的丰富程度,强大与否,比如数据管理的策略、可视化自助分析能力、企业级管控能力等。

    3、特定领域者的厂商的位置逐渐提升,就好似整体提升了一级。越来越多的厂商经营状况有所改善,整体行业趋好,这得益于市场对现代化BI的认可。

    笔者又做了一个表格,以更清晰的展示各种升降关系。

    4、“分析仪表盘:通过视觉探索和内置的高级地理空间分析能力去生成能够被其他人使用的高交互性的仪表盘和内容。”所谓高级地理空间分析能力,说的就是地图的分析展示能力,可以通过经纬度分析,地理信息分析。数据地图可以分为区域地图、组合地图、标记点地图、单层地图、自定义图片地图、流向地图、热力地图等。当前主流地图的主流技术是基于GIS底层,支持自定义的WMS服务,也可以实现地图离线。一般数据地图功能常用于大屏数据可视化,炫酷又不失实用。

    (7)嵌入式高级分析

    3、到2020年,为用户提供对内部和外部数据策划目录的访问权限的组织将从分析投资中获得两倍的业务价值。

    在Gartner团队的标准中,继2016年报告之后,第二次数显挑战者名单空白。这说明竞争大格局开始走向稳定,一时难有黑马异军突起。

    “让所有用户(业务人员和分析师)能分享同一个数据包模型和元数据。通强大且集中的方式,管理员能搜索、捕获、存储、复用各种元数据,还能把业务用户创建的数据模型提升为系统级的数据模型。”

    Altergy从有远见者行列跌到特定领域者;Birst执行力和市场影响力大幅下滑;GoodData、DataWatch跌出特定领域者,难觅身影;惊喜的是,杀出Oracle、Thoughtspor、Datameer三家厂商,尤其是Oracle。

    (5)外网部署。

    “功能包括具有API的软件开发人员工具包, 有着用于创建和修改分析内容、可视化和应用程序并将其嵌入到业务流程、应用程序或门户中的开放标准。这些功能可以驻留在应用程序之外,重用分析基础结构,但必须从应用程序内部轻松无缝地访问,不必强制用户在系统之间切换。将BI和分析与应用程序架构集成的功能将使用户能够选择在业务流程中嵌入分析的位置。”这一功能,是对用例中“嵌入式BI”的扩展,企业在考察BI产品的可嵌入部署能力时,别忘了考虑单点登录的方案。

    (12)嵌入式分析内容

    (10)智能数据挖掘分析

    三、那些年我们一起追过的功能

    本文出自帆软数据应用研究院

    “自动查找、可视化展现和文字表述关进信息,例如平台可以自动处理与用户相关的数据中的相关性、异常、集群、关联和预测,而无需用户自己构建模型或编写算法。用户通过可视化、自然语言生成的文字、搜索和NLQ技术探索数据、挖掘数据、分析数据、展示数据。”可以说,数据挖掘分析是国内BI软件共同的软肋,没有哪家能够能够提供真正有用的数据挖掘功能。笔者也曾跟数据挖掘公司接触过,他们过的并不好,一方面是确实没有真正产生数据挖掘价值的案例,另一方面是国内IT精英们在多年概念洗脑下的幡然醒悟:“忽悠,接着忽悠”,现在越是北上广深信息化领先的地区的IT人,越是不盲目,越是不相信概念忽悠,越是能问清楚信息化真正的目的和价值。

    “通过一系列可视化选项来探索数据,这些可视化选项超出了基本饼图,条形图和折线图的范围,包括热图和树图、数据地图、散点图和其他特殊用途的图表。这些工具使用户能够通过直接与数据的视觉表示交互来分析和操作数据,以百分比、箱柜和组显示。”互动视觉探索分析,包含数据可视化和交互体验两方面,数据可视化的能力也是通过可视化图表的类型、提供的分析种类来判断,交互体验的能力主要通过易学性、易用性、UI友好性、使用效率来评价。

    “支持从数据到自助分析的工作流,包括各个业务部门和用户的分析。 受控数据发现”。分散式分析,也就是多用户多主题的分析,支持各个业务部门和用户的分析自由创建不同主题的分析页面,并能协同共享。

    1)基础模块

    “允许用户连接到包含在本地和云中的各种类型的存储平台中的结构化和非结构化数据的功能。” 所以在功能支持上,主流BI都支持数据存取到服务器本地以提高平台访问性能和数据安全性,减小对业务系统实时直连抽取数据的压力,避免因数据提取而导致业务系统宕机。同时,平台也提供直连数据库和数据仓库的功能作为备选。

    4)分享结果

    现在已然2017年,2016年的展望中,第2、3个构想,正在或已经成为国内企业的重点突破方向,而第1个, 实现 “到2018年,大多数业务人员和分析师都通过自助式BI工具来准备数据,进行分析数据”还是很困难的,中国有特色的报表,有特色的信息化经验,有特色的组织架构,有特色的数据管理理念!但是,都挡不住时代潮流,笔者坚信这一天终会到来。

    (3)数据源连接和提取。

    (2)云BI。

    3)分析和内容创建

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    5)平台综合能力

    附:2016年/2017年魔力象限图

    好了言归正传,附上Gartner 2016和2017年魔力象限图以及对比图和对照表(浅色圆点是2016年位置),看看谁上谁下,魔力象限中各厂商表现如何。(文末附有2016和2017年各年份的魔力象限图)

    1、领导者竞争激烈。

    “支持将数据转化为可嵌入到其他流程或应用中的BI内容”。支持BI功能模块嵌入业务系统,比如ERP,核心是支持数据处理模块、后台管理模块、创建业务分析模块和页面查看分享模块独立嵌入到已有的业务系统或者其他企业办公软件中。

    “通过视觉探索和嵌入式高级和地理空间分析创建高度交互式仪表板和内容的能力,可供其他人使用。”Gartner特别提到了“地理空间分析”,这的确是炙手可热的功能。地理空间分析,也可以理解为“数据地图”,专门用来展示和分析这些与地图有关的数据。不仅会比单纯的表格要直观形象得多,信息沟通将更加有效,也更具专业的品质和形象。从类型上讲,数据地图可以分为区域地图、组合地图、标记点地图、单层地图、自定义图片地图、流向地图、热力地图等。当前主流地图的主流技术是基于GIS底层,支持自定义的WMS服务,也可以实现地图离线。

    (4)嵌入式BI。

    帆软数据应用研究院专注于企业的数据应用研究,致力于让数据成为生产力。主要分享行业趋势、市场动态、理论观点以及企业的数据应用实践案例。

    “支持类似于针对外部客户的独立服务器部署,允许用户通过局域网和互联网访问。”

    (1)BI平台管理,安全和架构。

     

    Gartner分析师们通过一些用例或功能点,来对各个厂商打分,从而在魔力象限中排列位置。这些功能是厂商必读,是未来的主流BI的标准配置。

     

    Microsoft、Tableau迅猛发展,仍然在第一集团军领跑,其中Microsoft在执行力上大幅度提高,已经和Tableau并驾齐驱,而企业产品前景仍超越Tableau一大截;Qlik小幅度下滑,已经跌到第一集团军边缘,岌岌可危。

    (14)平台功能和工作流

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