过去10年，大多由IT部门主导BI项目的投资，这些项目高度可控和中心化。IT部门负责编制出产品报告，再推送给消费者和分析人员。现在，大量的商业用户迫切要求进行交互式分析，希望通过深度分析获取数据洞察力，而他们只有非常有限的IT或数据科学技能。IT部门面临的挑战是，他们需要满足越来越多的数据发现的需求，又不能牺牲可控性。

目前，IT部门希望能够做到鱼和熊掌兼得，尤其是满足商业用户驱动的新需求。这些需求不再使用传统的、IT为核心(IT-centric)的企业级平台，转而采用去中心化的数据发现部署，如今这种部署在企业里随处可见。

Gartner估算，超过1/2的购买需求来自于数据发现的驱动。这种去中心化的模型让更多商业用户获取到了数据分析能力，同时也产生了对可控的数据发现方法的需求。

BI市场的变局

这是一个持续了6年的转变。2014年，BI平台正越来越多地被商业用户驱动和交互式分析项目替换。这些新项目越来越多，BI部门的担忧也随之增多，希望做到总体可控的需求也在随之增长。这个转变的目标，是让更大范围的用户和更多的场景获取到数据分析能力。

传统BI厂商十分努力地想通过打包和集成其他产品去满足这些商业用户的需求，但他们苍白的仿制品并未得到市场的认可，因而收效甚微。与此同时，他们也正为下一代分析工具做投资，不过产品尚未完全成熟。

随着企业通过双峰式的、可管控的数据发现方法建设BI平台，很多商业用户希望以自服务的模式去访问IT部门把控的数据源。这需要引入复杂的、但却又是商业用户能用的数据建模工具。他们还希望能有更简单的方式提升数据洞察力。而当前的趋势是，基于云部署、支持各种Mobile设备，更大范围地接入用户尤其是非传统BI用户，以扩展数据分析的应用尤其是通过深度分析来产生洞察力。

我们看到很多数据分析需要整合来自内部和外部的多结构化数据。对BI厂商来说，整合线上线下的、多结构化的、流式的数据，已经成为很重要的功能。基于流计算和多结构化数据的分析大多来自早期用户，但这些功能显得愈发重要。

BI厂商的定位

2014年，对BI巨头而言又是一个被挑战的年头。有一个奇怪的现象，以IT-centric的BI平台功能丰富，但用户使用过程中却感到处处受限。而那些核心业务(Business-centric)的 BI平台功能有限，但用户使用却非常广泛。连写报告这种他们不擅长的功能也被广泛使用，最主要是它们简单交付、极致易用。

当前的BI市场状况看起来像上世纪80年代晚期的主机/工作站市场，那时的客户和需求也正在彻底转变。这些转变驱使惠普对计算平台的战略和架构进行了彻底的再思考和再设计。最终，这场转变让DEC消亡，因为它的行动实在太慢。类似地，今天的BI巨头也站在十字路口中间。

虽然数据发现型的BI平台被认为是IT-centric BI平台的重要补充，但新的分析项目大多都采购了前者而不是后者。这导致用户基数很大的传统BI厂家正逐渐被边缘化，他们不能提供有竞争力的产品，也就无法保持增长。

虽非主流，但是，我们看到用Tableau、QV等产品去替换现有平台的Case越来越多，尤其中小企业。Gartner调查结果发现，越来越多的企业倾向于以更大的平台规模部署数据发现 BI，但他们发现这些产品在企业级监控、管理、扩展性等方面还有欠缺，Business-centric BI厂商正在持续补足这些功能。

如果我们开始看到大规模地转向商业用户为核心的BI厂商，市场转换就很明显了。目前，大量买家似乎都在观望，看他们选购的IT-centric BI平台是否会补足数据发现功能，而这些数据发现功能能满足他们的需求。毕竟，如果没有一家BI厂商能两全其美，两种分割的BI系统会从监控、扩展、支持等方面给企业带来不小的挑战。

2015年很可能是一个关键年。民主化数据分析将统领市场需求，对监管的需求也在增加。新一代数据分析功能更加重要，例如支持深度分析，同时隐藏复杂性(数据准备、自动模式搜索)。在2015年及未来，这些功能对采购的冲击程度，将决定谁会凸现出来成为这次市场转换的领导者。

支持大量的多种多样的数据也成为BI市场的主流需求。同时，融合分散的商业用户导向的应用部署和集中的企业级应用部署，成为BI 供应商的极大挑战。BI平台要支持云数据、流数据、多结构化数据，还要支持社交和网络分析、情绪分析、机器学习。新的挑战和机会来自于将这些多源数据融合并管理起来，以产生商业价值。

国内市场越来越多的企业希望出现业务主导型、高性能、并同时具备大数据分析能力的BI产品。国内敏捷BI起步较晚，永洪科技和同行相继发布不同的数据可视化分析产品，技术上已经不逊于国外同行，而且已经开始在大数据分析、探索式分析等领域超越国际竞品，诸如复杂式报表、数据填报等国内特色的需求也得到了很好的解决。当然，本土团队的产品服务能带来更好的支撑效果和客户体验。

国内市场的另外一个问题是，有些企业尤其是中小企业还未建立起对数据的正确认识，不太了解数据的真正价值，也不知道如何通过数据来指导运营和业务，这需要一个中长期的培育。

此外，我们也看到除了大型机构和大型企业之外，很多中小企业也非常清晰地认识到数据分析的价值，具有非常强烈的建立有效的数据化运营体系的愿望。他们广泛地分布在电商、金融、O2O等泛互联网行业。这些企业身处透明且充分竞争的市场，引领着更多行业、更多企业的发展。

相信，我们会看到的越来越多的企业构建适配的数据分析平台，充分发掘数据价值，快速成长为所处行业的佼佼者。

解析魔力象限之领导者象限

在Gartner的BI魔力象限中，领导者象限的BI厂商都被放到了第一象限靠边的位置，中间是空的。这是因为没有一个厂商能做到既支持越来越大的商业用户导向并被管控的BI部署，又在用户体验上为这场划时代的变革做好了创新的准备。

有观点认为以前的BI巨头将不能重新获取市场的认同，即便他们还在为创新而投入。

Tableau和Qlik得到了市场的认同，是因为他们满足了客户在数据发现上的需求，促成了更简单和更广泛的应用，因而获得了成长。

客户都非常看重产品的易用性，也很看重产品功能、销售过程、产品服务、产品质量、产品升级、商业价值、支持所有用户的分析等方面的满意度。被市场认同的BI厂商，他们更专注于简单易用，以让更多的用户能随时随地进行数据分析。他们正在实现客户最关注的需求，并从新的分析项目投资中获取增长，而诸如监控、管理、嵌入、扩展性等企业级功能还处于开发完善过程之中，例如，Qlik发布了Qlik Sense，而Tableau每个版本都补足一些企业级功能。

有观点认为，Tableau和Qlik一直致力于重点优化产品的易用性以接入更多的用户，但较少关注新出现的增长领域，例如，智能数据发现以进一步提升数据分析的民主性，也较少投入到自服务数据准备领域(Tableau计划在V9发布中包括有限的功能，Qlik也有类似的计划)，但他们在这些领域的能力还比较欠缺。

SAP、SAS和IBM对需求的支持最全，客户群体很大。他们正积极地通过研发新一代的智能数据发现功能以缩短差距并获取客户的认同。这些功能包括：自服务的数据准备、自动模式识别、自然语言查询等智能数据发现功能。另外，他们认为完整地支持可监控的数据发现是他们区别于竞争对手的关键点。这些BI厂商需要将可视化转化为新的市场动力，去提升客户体验，去产生商业价值，将来才能留在领导者象限。

微软、微策略、Oracle、IBM等厂商的产品可视化完整性不错，但也正面临一些挑战。微软通过在Excel中提供数据发现功能一定程度地获取了的用户，尤其是老用户。微软有清晰的产品愿景(自然语言查询、自服务数据准备)，而且其产品体验比其他BI巨头的更好。然而，平庸的产品评分和缺乏清晰的市场和销售重点，牵制住了微软前行的步伐。最新产品Power BI，可以被商业用户独立部署，而不再依赖Excel 2013和Office 365，也许会在将来改变这一状况。