2021爱分析·数据智能平台厂商全景报告 | 爱分析报告
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目录
01
研究范围定义研究范围
数据智能，是指以数据为生产要素，通过融合数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化、机器学习等大数据和人工智能技术，实现数据驱动的智能分析与决策。
爱分析将数据智能划分为平台层和应用层。其中，平台层是指支撑企业实现数据智能应用的通用基础设施，包括大数据平台、商业智能平台、机器学习平台等；应用层涵盖的是各垂直行业和业务场景的数据智能应用，如智能营销、智能风控、智能运营等。本报告的研究范围聚焦于数据智能的平台层。
根据企业进行数据管理的关键流程，结合爱分析对现阶段企业数据基础设施建设需求的调研，在本报告中，爱分析选取了数据存储与处理、数据治理、数据分析与可视化、图分析、机器学习模型开发、隐私计算、数据库管理等7个场景，进行重点研究。
本报告面向企业决策层以及数据部门、业务部门负责人，通过对各场景的需求定义和代表厂商的能力解读，为企业的数据智能平台建设规划与厂商选型提供参考。
厂商入选标准
本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：
厂商的产品服务满足各应用场景定义的厂商能力要求；
厂商具备一定数量以上的客户服务案例（参考第3章各场景定义部分）。
02
全场景地图
爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究，遴选出在数据智能平台场景中具备成熟解决方案和落地能力的代表厂商，如下图所示。
03
场景定义与厂商解读
爱分析对数据智能平台各场景的定义如下。同时，针对参与了此次报告调研的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力解读。
3.1 数据存储与处理
终端用户：
数据部门
核心需求：
数据存储与处理包括了数据集成、存储、资源调度、建模、计算、查询等能力，是支撑数据应用的基座，代表了数据平台的基础能力。
随着数据来源越来越广，数据分散在企业不同业务系统、数据库中。企业需要将复杂的多源异构数据集成，让数据得到充分应用；同时，为了解决海量异构数据的存储问题，企业需要更加完备的数据存储方案存储多种类型和格式的数据，并考虑数据存储的可扩展性、可靠性等要求。
数据量的指数级增长，导致数据查询响应时间过长、交互体验差，与此同时，企业对数据处理的实时性要求也不断提高。企业因此需要通过资源优化、数据预计算等方式获得数据查询与分析的高性能。
传统数据处理大量依赖人工操作，费时费力；同时随着数据类型的增多，对开发人员的技术能力也提出更高要求，需要在数据处理中应用AI增强技术，以提高数据处理效率，并降低技术门槛。
随着云计算的逐渐普及，企业大量大量数据的产生、采集和应用都发生在云端，因此需要数据平台在架构和功能设计上考虑云的运行环境，从而能够利用云的弹性伸缩、敏捷性等方面的优势。
厂商能力要求：
厂商需要能够提供数据库、大数据平台、数据集成工具、数据开发工具等产品和解决方案之一，并具备以下相应能力：
能够支持多源异构数据的采集、并高效完成数据清洗、转换、加载等处理。
能够支持海量异构数据的存储，提供HDFS、Hive、键值存储、文档数据库、图数据库、对象存储等多种存储系统，并保证数据的可扩展性、可靠性。
能够通过产品设计和技术优化，实现高性能、高并发地数据查询和数据分析。
能够在数据清洗、数据建模、数据分析等环节应用AI增强技术，提高数据处理效率，并提高数据平台产品的易用性，加快数据应用落地。
能够提供云原生架构的解决方案，满足企业在云端应用数据分析的需求，并充分利用云平台的优势。
代表厂商：
（入选标准：客户服务案例在5家及以上）
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04
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