大數據可視化工具因其能將數字變成酷炫的圖表而進入大眾視野，但大家對該產品的了解還很有限，本文將從競爭格局、發展現狀以及未來趨勢三個維度具體探究大數據可視化工具市場的發展。

大數據可視化工具的市場競爭格局

海比研究認為，大數據可視化工具的廠商主要來自四類：一類是提供商業智能可視化工具的軟件服務商;第二類是新興可視化工具提供商;第三類是互聯網巨頭公司;第四類是互聯網大數據服務商。

提供商業智能可視化工具的軟件服務商，國內主要代表為帆軟、永洪科技、四方偉業、SMARTBI等，國外主要代表為SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等。

從綜合情況來看，國外廠商相對具有技術過硬、功能強大的優勢，但在具體落地國內應用時，普遍存在使用復雜、價格高、服務支持不到位的問題;而國內廠商則恰恰相反，在價格、服務以及產品易用方面具有優勢，而在技術研發實力方面還有待提升。

在這些廠商中，以帆軟和永洪為代表的敏捷BI廠商，其投入成本較低，呈現出平民化、易于操作的特點，企業客戶尤其是大量中小企業客戶，可以通過較低的投入享受到專業的大數據服務。而相對應的SAP、IBM、Oracle等國外廠商，因為產品較重、使用門檻較高、價格昂貴，只有大型企業客戶才會使用。

新興的可視化工具提供商，國內廠商主要代表有數字冰雹、恒泰實達等，國外主要代表有Tableau、Qlik、Microstrategy等。

這些廠商的產品均定位于企業級應用而非部門級應用，數據分析平臺內置高性能數據倉庫，同時提供與外部數據對接的各類接口，可獨立部署，也可以與客戶原本的數據倉庫進行對接。在可視化展示部分具有展示內容主題化、展示畫面風格統一化、展示效果直觀化和簡單化的特點。

此外，這些廠商在實施周期、集成能力以及咨詢能力方面均有優勢。由于其產品性能穩定、可配置性高，客戶群體主要為黨政軍及大企業客戶，如各地級市政府部門、軍工企業、軍事科研院所及作戰部隊等。

來自互聯網巨頭公司的可視化廠商，主要的代表有網易有數、百度圖說、阿里云數加等。

這些互聯網廠商從云端切入大數據、BI市場。在互聯網行業，數據的沉淀周期更短，通常產品一上線就會有相應的網站數據分析、用戶轉化路徑分析等基本的數據分析需求。數據在云端，無論是從數據獲取、處理、分析的便捷性、應用成本還是解決方案的架構等各個方面考慮，都具備了很強的操作性和可行性。

業務云端化是趨勢，數據云端化也是趨勢，數據使用云端化也是趨勢。互聯網巨頭的生態體系也是一個不可忽視的重要因素，在數據市場上，用一個生態相較于單個廠商，在技術實力、安全性和穩定性、價格、服務支持、品牌地位等方面均有絕對優勢。

互聯網大數據服務商，主要以海云數據，友盟等為代表。

這些互聯網大數據服務商，能夠提供快速有效的處理海量、密集的多源異構數據的解決方案。在提供多行業、多場景、具備通用性綜合解決方案的同時，不斷構建自身大數據生態平臺。目前，這些廠商也在積極布局人工智能，通過AI能力服務平臺賦予端用戶，落地企業業務。

縱觀整個市場，大數據可視化工具產品可謂百花齊放，不同背景的廠商在這個概念下提供著自己的產品和服務。目前，國內可視化工具市場仍處于發育階段，但如果能針對復雜的數據分析場景，為各種規模的企業提供靈活易用的全業務鏈的大數據分析解決方案，滿足不同行業的企業用戶需求，有能力覆蓋多個行業，那么這些廠商就能夠***潮流發展。

四大角度剖析大數據可視化工具的現狀

現在，企業更加注重分析數據、發現問題、找解決方案、實施交付的閉環實現，這就需要提供可視化工具的廠商能夠在平臺功能和服務能力方面實現雙重支撐。除了提供有豐富功能的數據分析平臺外，還應具備數據咨詢能力。

從廠商、產品、技術、企業需求四大角度呈現大數據可視化產品的發展現狀：

從廠商角度來看，大數據可視化工具廠商呈現出明顯的馬太效應。處于行業***梯隊的品牌知名度和市場份額與其他廠商的距離進一步拉大。綜合實力強大的廠商更能投入資源做好產品、服務，解決更多用戶的需求和問題。

在產品現狀方面，大數據可視化工具已經不止于滿足使用傳統的數據可視化工具對數據倉庫中的數據抽取、歸納并簡單的展現，還需滿足互聯網爆發的大數據需求，快速收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，并根據新增的數據進行實時更新。現有的大數據可視化工具具有直觀、交互性、實時三大特征。

從技術角度來看，未來AI將與BI深度集成。BI滿足了企業在數據分析、問題診斷、決策支持上的需求，AI則滿足了業務預測、問題預警、探究數據背后的關聯關系等深層次需求。相比AI，經過十幾年發展的BI，其可視化能力、敏捷易用性、數據準備能力、高性能處理能力都可讓AI借力。

從企業用戶需求來看，一方面，在一二線稍具業務規模的企業目前已經上線了各種業務系統，存儲了大量的數據，他們迫切需要挖掘數據價值提升市場競爭力，降低企業運營成本。另一方面，企業雖然已經具備了進行數據分析和數據化管理的各種條件，但是由于企業缺少對大數據關鍵節點有效整合的價值方案，決策者在進行業務決策時，往往會陷入信息孤島。在實現業務應用的最終判斷時，決策者往往需要調配大量資源，導致人力與資金的高度浪費。

三大趨勢看大數據可視化工具發展

目前市場上現有的大數據可視化工具，雖然能滿足大部分企業的需求，但是還存在很多不足的地方。比如，在可操作性與功能豐富度方面;提升數據處理量級后的秒級響應;提升自身元數據管理能力、ETL處理能力以及數據存儲能力;與多個系統融合同時支持移動端的數據共享和查看;提供靈活豐富的用戶管理功能、權限控制功能，確保企業的數據安全和信息保密等方面還有待提升。

未來，有洞察力的數據可視化工具可以更好助力企業IT決策，具體來看，大數據可視化工具發展將呈現三大趨勢：

趨勢一、增強功能豐富度，支持多維度數據分析

可視化分析工具需要擁有性能強大的數據處理平臺，支持嵌入式部署，如主流的應用服務器，支持跨平臺的權限集成和頁面集成。通過專業的統計數據分析方法，提升數據挖掘能力，數據處理能力以及數據管理能力。

通過不斷豐富產品功能，尤其在可視化圖形的展現多樣性以及多個視圖整合方面，幫助用戶從不同角度分析數據、縮小答案的范圍、展示數據的不同影響。通過不斷改善分析的功能和可操作性，讓前端布局自定義搭配，讓業務人員隨心所欲布置，為不同用戶提供個性化的視覺體驗。

趨勢二、數據視圖交互聯動，推動企業決策

將數據分析結果通過AI輸出系列可視化圖表，除了原有的餅狀圖、柱形圖、熱圖、地理信息圖等數據展現方式，還可以通過圖像的顏色、亮度、大小、形狀、運動趨勢等多種方式在一系列圖形中對數據進行分析，幫助用戶通過交互，挖掘數據之間的關聯。

將每一項數據在不同維度指標下交互聯動，展示數據在不同角度的走勢、比例、關系，幫助使用者識別趨勢，發現數據背后的知識與規律。并支持數據的上鉆下探、多維并行分析，利用數據推動決策。

趨勢三、強大的大屏展示以及分享功能

支持主從屏聯動、多屏聯動、自動翻屏等大屏展示功能，可實現高達上萬分辨率的超清輸出，并且具備優異的顯示加速性能，支持觸控交互，滿足用戶的不同展示需求。

可以將同一主題下的多種形式的數據綜合展現在同一個或分別展示在幾個高分辨率界面之內，實現多種數據的同步跟蹤、切換;同時提供大屏幕觸控屏，作為大屏監控內容的中控臺，通過簡單的觸控操作即可實現大屏展現內容的查詢、縮放、切換，全方位展示企業信息化水準。

根據不同的用戶創建的分析頁面，可以方便地分享給其他成員。同時，在企業的分析用戶設計儀表板時，可以復用儀表板中的圖表、維度、指標等，支持用戶分享指定頁面進行給其他部門成員，便于互動溝通交流。

要想在激烈的市場競爭中脫穎而出，除了自身的產品功能要足夠強大外，還需要廠商持續不斷的在研發領域投入并形成優勢。除此之外，還需要有非常強的市場和行業洞察和服務能力，為客戶創造價值。