数•见未来 DataHunter宣布2019战略转型规划

  12月19日,以“数·见未来”为主题的2019 DataHunter 战略沟通会在北京举办。DataHunter 于此次会议上宣布,在未来发展战略的选择上,将以数据分析平台、数据大屏展示、数据智能决策这三条产品线并重,更全面地覆盖数据智能应用的各个环节。在市场战略方面,DataHunter将从业务入手,通过一站式的数据智能服务,帮助行业用户建立数据应用生态,为人工智能等应用奠定坚实的数据基础。

  敏捷 BI 行业背景下 DataHunter 启动战略转型

  随着数字化转型规划在各个行业的深入落地,数据正在成为大多数企业最有价值的核心资产,而商业智能(BI)正是驱动数据价值挖掘的核心动力之一,这也带动了 BI 市场的持续增长,Gartner 报告指出,2020年全球的商业智能市场容量预计将达到228亿美元。值得关注的是,敏捷 BI 由于具备自助式探索、快速部署、高扩展性等优势,正在逐步取代传统的 BI 产品,成为 BI 市场增长的主要驱动力,Gartner 研究显示,敏捷BI市场2017年增长率为28%,显著高于 BI 市场 10%的整体增长率。

  DataHunter CEO 程凯征表示:“从中国 BI 市场现状来看,由于国内企业的数字化基础普遍较为薄弱,缺乏数据智能应用的经验,也没有建立统一的数据仓库以及应用平台,因此更青睐部署能够提供一站式服务的敏捷 BI 系统。而敏捷 BI 系统的搭建不仅有利于通过数据可视化与分析来支撑业务决策,还能够有效地聚合数据价值,为人工智能等深度的数据应用奠定了坚实的基础。”

  作为敏捷 BI 理念的践行者,DataHunter 在此次沟通会上宣布,将基于在数据可视化方面积累的丰富经验,以及成熟的产品运作,进一步拓展 BI 产品线,同时发力Data Analytics 数据分析平台、Data MAX 数据大屏展示平台、Data Wisdom 数据智能决策平台这三大产品。此外,DataHunter 还将深入到用户需求底层,从数据聚合、数据清洗等环节入手,帮助用户打造融合数据分析、数据可视化、数据智能决策等能力的一站式敏捷 BI 解决方案,以敏捷的数据洞察为数字化转型赋能。

  l Data Analytics 数据分析平台基于探索式分析,支持智能推荐图形、图表协同过滤、全维度数据钻取,可以轻松整合所有相关业务数据,在消除“数据孤岛”的同时,帮助企业用户降低数据分析门槛,让更多员工能够从自助式数据分析中获得数据洞察。

  l Data MAX 数据大屏展示平台可轻松接入企业各个业务系统,提供丰富的可视化设计组件以及多种主题风格。能够通过实时、直观的数据展现,帮助企业第一时间了解业务情况,及时做出决策。

  l Data Wisdom 数据智能决策平台可以将人工智能和机器学习技术全面应用于数据协作平台之上,支持高精准度的业务预测以及产线调优,可帮助业务人员实现智能化、自动化的数据分析流程,实现高效决策。

  程凯征表示:“在此次战略转型之后,DataHunter 将帮助企业用户更深度的整合内部数据,搭建数据应用平台,从敏捷的数据分析与可视化入手,为拓展人工智能、深度学习等数据应用奠定基础。同时,DataHunter 也将进一步植根于用户的需求,推动技术创新与产品优化,为市场提供更优秀的数据智能解决方案。”

  强化 BI 场景化能力 搭建“DH+”生态

  作为数据智能行业的初创企业,DataHunter 在成立短短几年来,业务实现了高速的发展并圆满完成企业成立之初所制定的战略目标,为大量行业输送了标杆案例,产品成熟度、功能、性能、可用性等方面得到了用户的普遍认可。不仅在数据大屏领域成为市场领先者之一,而且还持续发力数据分析、数据智能决策等领域,展现出了强大的竞争力。

  DataHunter 销售 VP 刘剑锋表示:“新的一年,DataHunter将在敏捷 BI 全面进化的行业背景下,致力于实现快速发展,加速技术产品创新,加快市场开拓步伐,加强人才队伍建设,从制造、媒介、医疗等行业客户实际的业务需求入手,完成面向不同行业的 BI 场景化方案能力,联动上下游合作伙伴推动数据价值的持续挖掘。”

  在沟通会上,DataHunter 还宣布将继续完善“DH+”生态,协同数据提供商、数据存储解决方案提供商、数据分析服务提供商、数据安全服务提供商等上下游企业,为企业用户特别是缺乏数据应用基础的企业提供可快速部署、快速应用的一站式 BI 解决方案,覆盖数据应用的全生命周期,共同推动数据分析与可视化行业的发展。

  最后,DataHunter 业务咨询专家段鑫龙还介绍了 DataHunter 的数据分析及可视化解决方案如何在业务实践中,帮助小米、三一重工、人民日报、富力地产等用户实现业务数据的实时分析和全景展现,满足多场景的数据使用需求。“从业务实践来看,数据分析与可视化已经成为企业推动业务精细化增长、展现品牌影响力的重要方式,我们将会继续深入挖掘客户需求、优化产品,推动数据智能融入到财务管理、人力资源管理等企业运营的各个流程之中”,段鑫龙指出。

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