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踐行敏捷BI,做值得信賴的數據業務公司

原創
大數據
DataHunter注冊于2014年,成立后的前兩年主要是技術的積累,之后的兩年才開始做市場。由于沒有歷史包袱,并且應用最新的技術構建底層架構,將敏捷的自助式數據分析以及清晰的數據可視化流程結合起來,所以公司成立時間雖然很短,但是成長速度業內領先,而且獲得了投資機構的充分認可。

【51CTO.com原創稿件】隨著數字化轉型規劃在各個行業的深入落地,數據正在成為大多數企業最有價值的核心資產,數據洪流正在席卷而來。據IDC預測,全球數據總量預計2020年達到44個ZB,我國數據量將達到8060個EB,占全球數據總量的18%。并且,企業內部數據快速增長的趨勢越來越明顯,2018年11月IDC聯合希捷發布的《數字化世界—從邊緣到核心》預測,到2025年,企業存儲的數據量將超過全球總數據量的80%。數據洞察成為科學決策的關鍵。科爾尼進行的IT創新研究顯示,45%以上的公司在過去幾年中已經采取了商業智能或者大數據相關的舉措。90%以上的全球500強企業在一年之內會開展至少一個數據項目。顯然,通過數據驅動業務決策的組織比那些由經驗、本能驅動的企業更容易達到行業的頂端。

企業數字化轉型本質上也是數據挖掘與應用的過程,通過由數據驅動的精準決策,可以為業務創新與增長進行賦能。

獲得精益數據洞察如此重要,但在實踐中卻是面臨著種種困難,這主要表現在以下三點:
1、數據分析門檻高。傳統的數據分析模式通過技術人員開發實施各種分析查詢報表和報告等功能,門檻較高,無法滿足各種復雜業務需求的靈活性和擴展性。
2、數據孤島現象嚴重
在當前數據分析中,企業往往依托的是特定的數據,不同部門之間的數據源難以融合,也缺乏快速調用外部數據的合理手段。
3、數據協同效果差
企業各部門之間基于數據的共享協作效果差,反饋滯后,導致企業和各部門領導無法及時作出有效決策。

DataHunter,一家專注于業務數據可視化分析展示工具的科技公司,針對以上困難給出了***實踐。

首先是從業務線切入,獲取面向業務的數據分析與可視化能力,漸進式推動數據系統構建;

二是將多維數據進行整合,破除數據孤島,搭建統一的數據管理與應用平臺;三是深度挖掘數據價值,利用自助式、探索式的數據分析能力,AI智能和機器學習支撐業務決策與運營,賦能數字化轉型。

憑借以上實踐,DataHunter在成立短短幾年內,迅速積累了充分的技術與市場優勢,并成為數據可視化領域的領先者之一,數據大屏解決方案更是在大量用戶的數字化轉型實踐中得到成功應用。在三一重工、人民日報、中國聯通等項目中樹立了數據可視化實施的標桿。

由數據可視化服務提供商轉型為數據可視化分析和商業智能服務提供商

隨著高擴展性、自助式、探索式為代表的敏捷數據智能(BI)解決方案得到快速發展,并在金融、制造、醫療、消費品等行業不斷落地。DataHunter近日正式提出戰略轉型規劃:由數據可視化服務提供商轉型為數據可視化分析和商業智能服務提供商。
的確,商業智能正是驅動數據價值挖掘的核心動力之一,這也帶動了 BI 市場的持續增長,Gartner 報告指出,2020年全球的商業智能市場容量預計將達到228億美元。值得關注的是,敏捷 BI 由于具備自助式探索、快速部署、高擴展性等優勢,正在逐步取代傳統的 BI 產品,成為 BI 市場增長的主要驅動力,Gartner 研究顯示,敏捷BI市場2017年增長率為28%,顯著高于 BI 市場 10%的整體增長率。

三駕馬車驅動戰略前行

據DataHunter 創始人、CEO程凱征介紹,轉型后的DataHunter將以三大產品線并重:
Data Analytics 數據分析平臺基于探索式分析,支持智能推薦圖形、圖表協同過濾、全維度數據鉆取,可以輕松整合所有相關業務數據,在消除“數據孤島”的同時,幫助企業用戶降低數據分析門檻,讓更多員工能夠從自助式數據分析中獲得數據洞察。

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DataHunter 創始人、CEO程凱征

Data MAX 數據大屏展示平臺可輕松接入企業各個業務系統,提供豐富的可視化設計組件以及多種主題風格。能夠通過實時、直觀的數據展現,幫助企業***時間了解業務情況,及時做出決策。
Data Wisdom 數據智能決策平臺可以將人工智能和機器學習技術全面應用于數據協作平臺之上,支持高精準度的業務預測以及產線調優,可幫助業務人員實現智能化、自動化的數據分析流程,實現高效決策。
DataHunter將提供一系列的數據分析咨詢服務,包括數據資源整合規劃、數據清洗與ETL、數據倉庫、數據指標體系建設、智能分析、業務預測,幫助客戶進行業務流程重塑,真正做到數據驅動。

談過去:快速成長,收獲客戶

程凱征在專訪中表示,DataHunter注冊于2014年,成立后的前兩年主要是技術的積累,之后的兩年才開始做市場。由于沒有歷史包袱,并且應用***的技術構建底層架構,將敏捷的自助式數據分析以及清晰的數據可視化流程結合起來,所以公司成立時間雖然很短,但是成長速度業內領先,而且獲得了投資機構的充分認可。
據程凱征介紹,DataHunter目前的盈利模式主要有三種,一是軟件服務本身的費用;二是技術服務,比如數據清洗等,按照工作量收費;三是數據費用,主要是互聯網數據和第三方數據的采集。在過去的一年,DataHunter的分析產品Data Analytics共更新迭代新版本10個,大屏工具Data MAX共更新迭代新版本5個。收獲了富力地產、小米、克麗緹娜、上海檢察院、聯通大數據、華邦控股等多個標桿客戶。

DataHunter

DataHunter部分客戶

談未來:推動數據分析與可視化行業的發展

談到未來,程凱征表示,首先在產品能力上,DataHunter會繼續完善產品功能,擴展AI智能分析的應用場景。在市場銷售方面,持續提升品牌影響力,深耕零售、制造、房地產、金融等重點行業,完善行業解決方案,并且建立并完善渠道體系。同時,DataHunter將繼續完善“DH+”生態,協同數據提供商、數據存儲解決方案提供商、數據分析服務提供商、數據安全服務提供商等上下游企業,為企業用戶特別是缺乏數據應用基礎的企業提供可快速部署、快速應用的一站式 BI 解決方案,覆蓋數據應用的全生命周期,共同推動數據分析與可視化行業的發展。

【51CTO原創稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

責任編輯:趙立京 來源: 51CTO
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