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今天的文章，我們聊一聊：大數(shù)據(jù)工具的“無限拓展”游戲。

在全球數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的推動下，大數(shù)據(jù)工具迎來了快速發(fā)展。

從數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)建模到數(shù)據(jù)治理、指標管理，再到BI和報表，工具鏈日趨完善。

然而，隨著市場進入成熟階段，競爭加劇，工具的功能邊界逐漸模糊。

比如 BI 工具開始嘗試輕量化建模(SmartETL);指標中臺則對應(yīng)擴展支持了更加豐富的可視化能力;數(shù)據(jù)集成平臺也向在逐漸的往全鏈路中臺方向演進。

10 月底，觀遠 BI 對外正式發(fā)布了一站式智能分析平臺 7.0 ，圍繞“JTBD”開發(fā)了企業(yè)數(shù)據(jù)開發(fā)工作臺 DataFlow、企業(yè)統(tǒng)一指標管理平臺Metrics、觀遠ChatBI等產(chǎn)品，逐步實現(xiàn)“Beyond BI”(不只是 BI)。

圖片來源于觀遠公眾號

可以很明顯地看出，“領(lǐng)域”的擴張性。

本文將探討大數(shù)據(jù)工具是否已經(jīng)進入了決賽局時期，是否真的面臨了殘酷的“大魚吃小魚”環(huán)境，以及未來除了“被迫”擴張外，大數(shù)據(jù)廠商有什么更好的演進方向?

01、多數(shù)中小型企業(yè)，只需要一個 BI 工具

BI 工具是需求最旺盛，但沒有期望的紅海市場。

BI 以直觀的數(shù)據(jù)分析和可視化能力受到了企業(yè)的青睞，多數(shù)企業(yè)，在啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型初期，就開始采購 BI 工具。

與此同時，市面上可選的產(chǎn)品也非常多。

除了國際成熟工具 PowerBI、Tableau、Looker外，國內(nèi)更有阿里QuickBI、FineBI、永洪 BI、SmartBI、觀遠、有數(shù)BI 等等。

對于多數(shù)企業(yè)而言，完全可以依賴單一 BI 工具，完成從建模到分析的全流程。比如很多企業(yè)：

1. 業(yè)務(wù)線單一

例如，小型電商企業(yè)僅運營一個平臺，無需整合跨渠道數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)復(fù)雜性較低。

2. 業(yè)務(wù)模式簡單：

沒有復(fù)雜的供應(yīng)鏈或跨區(qū)域分支，如一家地方性餐飲連鎖企業(yè)，其數(shù)據(jù)來源主要集中在POS系統(tǒng)。

3. 人員職責(zé)清晰：

數(shù)據(jù)分析、開發(fā)與運營團隊分工明確，流程簡單流暢，能夠高效協(xié)作。

多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模有限，主要關(guān)注銷量分析和庫存周轉(zhuǎn)率，BI 工具的功能邊界足以覆蓋其需求。

02、中大型企業(yè)，不止于 BI

根據(jù) Gartner 2023 年的一項調(diào)查，超過 80% 的大中型企業(yè)認為，BI 工具在支持復(fù)雜數(shù)據(jù)治理和跨平臺整合時存在顯著短板，這成為企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺的主要驅(qū)動因素。

隨著企業(yè)的不斷發(fā)展，業(yè)務(wù)線也逐漸的豐富了起來，甚至橫跨多個品類，這個時候，企業(yè)的業(yè)務(wù)場景復(fù)雜多樣，單一 BI 工具顯得有些不太夠用了。

主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 數(shù)據(jù)統(tǒng)一建模的挑戰(zhàn)

多業(yè)務(wù)線通常涉及不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)(如ERP、CRM、MES)，數(shù)據(jù)標準和邏輯不一致。

BI工具缺乏強大的建模和治理能力，難以完成統(tǒng)一建模任務(wù)。

2. 數(shù)據(jù)互聯(lián)互通的難題

企業(yè)需要跨部門的數(shù)據(jù)協(xié)作，BI 工具在數(shù)據(jù)集成能力上有所欠缺。

例如，一家物流公司需要整合運輸和倉儲數(shù)據(jù)以實現(xiàn)全鏈路追蹤，但單一 BI 工具無法支持多維數(shù)據(jù)的動態(tài)交換。

3. 擴展場景的限制

企業(yè)在數(shù)字化深入后，面臨的需求已超出 BI 工具的能力范圍。

例如，客服問答知識庫、精準營銷算法需要更高階的標簽管理和指標加工能力，而這些功能需要依托于中臺。

數(shù)據(jù)中臺核心可以解決以下問題：

1. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)層

數(shù)據(jù)中臺提供跨部門的數(shù)據(jù)服務(wù)能力，解決數(shù)據(jù)孤島問題。

例如，通過數(shù)據(jù)中臺，企業(yè)可以建立統(tǒng)一的客戶視圖，為銷售、客服和營銷提供一致的數(shù)據(jù)支持。

2. 支撐復(fù)雜應(yīng)用場景

數(shù)據(jù)中臺能夠支持多樣化的數(shù)據(jù)需求，包括實時數(shù)據(jù)分析和算法模型訓(xùn)練。

例如，某電商平臺通過中臺構(gòu)建統(tǒng)一的商品分類規(guī)則，既服務(wù)于推薦算法，又優(yōu)化了運營分析。

在之前的文章中，已經(jīng)反復(fù)說明了數(shù)據(jù)中臺的價值和應(yīng)用場景，這里就不做過度擴展了，感興趣的可以翻翻以前的文章。

03、是不是必須跟上下游搶地盤

我們古人有句老話：術(shù)業(yè)有專攻。

任何工具都存在其產(chǎn)品邊界，不管是主動還是被動式的擴張，都會必然存在挑戰(zhàn)。

主要表現(xiàn)為：

.競爭力被稀釋

擴展功能可能削弱工具原有的核心優(yōu)勢，例如，一些 BI 工具加入 ETL 功能，但性能難以與專業(yè) ETL 工具媲美。

.開發(fā)成本提高

跨領(lǐng)域擴展增加開發(fā)復(fù)雜性，同時帶來技術(shù)債務(wù)風(fēng)險，團隊難以支撐后續(xù)的持續(xù)迭代和交付。

“我們也不想跟別人搶地盤，但是，別人手都伸到我們口袋里了，你還能不動一動嗎?”

當(dāng)下，很多獨立大數(shù)據(jù)工具廠商并沒有盈利，且自身核心業(yè)務(wù)面臨較大的競爭壓力。

為了留在牌桌上，難道只有“擴展領(lǐng)地”這一條路可走嗎?

在我看來，未來大數(shù)據(jù)工具的擴展將更注重生態(tài)協(xié)作，而非單一工具的無限功能擴張。

例如，低代碼平臺與數(shù)據(jù)工具的結(jié)合正在成為新興趨勢，微軟的 Power Apps 與Power BI 的聯(lián)動正是這一方向的典型代表。

很多人抱怨，國內(nèi)大數(shù)據(jù)工具生態(tài)環(huán)境太差了，都是想著如何把別人手里的餅給搶過來，而不是想辦法攜手一起去把蛋糕做大。

我相信，隨著市場競爭的逐漸成熟，單一工具擴展帶來的挑戰(zhàn)，會促使廠商探索工具間的生態(tài)化協(xié)作模式。

比如

.模塊化設(shè)計

通過插件或API讓用戶自由選擇和擴展功能，例如阿里云的“中臺+插件”策略。

.開放平臺生態(tài)

構(gòu)建開放的數(shù)據(jù)開發(fā)與分析平臺，如Databricks Lakehouse，兼容不同工具并提供統(tǒng)一的開發(fā)環(huán)境。

04、小結(jié)

單一工具的無限擴展可能導(dǎo)致資源浪費和技術(shù)復(fù)雜度激增，而生態(tài)化協(xié)作為未來的發(fā)展指明了方向。

企業(yè)需要結(jié)合自身實際，通過漸進式優(yōu)化策略構(gòu)建靈活的數(shù)據(jù)架構(gòu)，廠商則需關(guān)注生態(tài)建設(shè)，以協(xié)作和開放的姿態(tài)參與市場競爭。

這場大數(shù)據(jù)工具的協(xié)同演進，才剛剛開始。