阿里云Quick BI成第一个入选Gartner数据分析和商业智能领域的中国产品

简介: 作为BI市场中知名权威评测报告,《Gartner分析和商业智能平台魔力象限》的角逐一直较为激烈,其评选标准包括全球市场份额、产品能力、客户反馈等。 在阿里云入选2019年度分析和商业智能平台魔力象限前,还没有一家中国厂商能入选这一领域魔力象限。

image

2月12日,国际知名调研机构Gartner发布2020年商业智能和分析平台魔力象限报告(《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》),阿里云成为首个且唯一入选该领域魔力象限权威评测的中国企业。

报告显示,阿里云作为该领域魔力象限的全新闯入者,旗下产品Quick BI已经在特定细分市场和区域取得成功,获得了市场广泛认可。 Gartner分析师认为,“它在未来将有影响全球市场的潜力”。

image

根据Gartner统计数据,阿里云已稳居全球公有云市场前三,中国公共云市场份额第一位。目前,阿里云通过Quick BI可以为用户提供数据准备、可视化的数据分析和交互式仪表板等服务,它支持公有云和私有云两种部署模式,满足客户不同场景需求。

报告显示,“运营能力强和客户满意度高是Quick BI 核心优势之一。”目前Quick BI服务用户包括了恒大地产、中通快递、阳光保险、中策橡胶在内的地产、物流、保险、零售、媒体、教育、金融等十二大领域的核心用户。

与此同时,该报告还首次提到了数据中台概念。过去,阿里巴巴所倡导的数据中台理念备受市场关注。阿里云智能总裁张建锋在去年7月的上海阿里云峰会上表示:阿里巴巴数据中台是阿里云上实现数据智能的最佳实践。而对于数据中台的定义,阿里也给出了官方的解释:数据中台是构建既“准”且“快”的“全”“统”“通”的“智能”大数据体系。

当前,阿里巴巴数据中台已经沉淀成为云上的技术、产品、解决方案和完整的生态体系,通过阿里云平台对外输出服务,帮助企业现降本提效,促进业务增长。

“Quick BI 是阿里巴巴数据中台关键组件之一,与Dataphin, Quick Audience产品一起为客户提供丰富的数据服务,驱动业务发展”。Gartner分析师在报告中着重提及了Quick BI作为阿里巴巴数据中台核心产品这一独特优势。

Gartner认为,越来越多的企业技术决策人在向分析师咨询数据中台的理念和业务价值。

Gartner预计,到2022年,增强分析技术将无处不在,但只有10%的分析师将使用其全部潜力;到2023年,90%的世界500强公司将把数据分析管理扩展到更广泛创新的大数据分析治理中;到2025年,80%的电子消费工业品将内置设备分析。

作为BI市场中知名权威评测报告,《Gartner分析和商业智能平台魔力象限》的角逐一直较为激烈,其评选标准包括全球市场份额、产品能力、客户反馈等。
在阿里云入选2019年度分析和商业智能平台魔力象限前,还没有一家中国厂商能入选这一领域魔力象限。

快来了解第一个进魔力象限的产品吧:https://data.aliyun.com/product/bi
市面上BI产品众多,笔者认为适合你的才是最好的。

相关实践学习
阿里云实时数仓实战 - 用户行为数仓搭建
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
目录
相关文章
|
10月前
|
人工智能 数据挖掘 数据库
通义灵码产品演示: 数据库设计与数据分析
本演示展示如何使用通义灵码进行数据库设计与数据分析。通过SQLite构建电商订单表,利用AI生成表结构、插入样本数据,并完成多维度数据分析及可视化图表展示,体现AI在数据库操作中的高效能力。
821 8
|
SQL 缓存 分布式计算
阿里云连续五年入选Gartner®分析和商业智能平台魔力象限,中国唯一
Gartner® 正式发布《分析与商业智能平台魔力象限》报告(Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms),阿里云成为唯一入围该报告的中国厂商,被评为“挑战者”(Challengers)。这也是阿里云连续五年入选该报告。
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
模型时代的智能BI—Quick BI:阿里云的数据洞察与决策引擎
阿里云Quick BI是一款企业级智能BI工具,融合大模型技术实现自然语言交互、自动化洞察与预测分析。支持多源数据接入,提供50+图表类型及行业模板,助力敏捷业务分析与AI增强决策。相比Tableau、Power BI等竞品,Quick BI以云原生低成本和通义大模型优势脱颖而出,适用于零售、金融等领域,推动数据民主化与智能化转型。推荐已使用阿里云生态的企业采用,分阶段推广功能以最大化价值。
1799 2
|
文字识别 算法 数据挖掘
视觉智能开放平台产品使用合集之对于统计研究和数据分析,有哪些比较好的工具推荐
视觉智能开放平台是指提供一系列基于视觉识别技术的API和服务的平台,这些服务通常包括图像识别、人脸识别、物体检测、文字识别、场景理解等。企业或开发者可以通过调用这些API,快速将视觉智能功能集成到自己的应用或服务中,而无需从零开始研发相关算法和技术。以下是一些常见的视觉智能开放平台产品及其应用场景的概览。
282 0
|
分布式计算 大数据 BI
MaxCompute产品使用合集之MaxCompute项目的数据是否可以被接入到阿里云的Quick BI中
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
SQL Cloud Native 数据挖掘
云原生数据仓库产品使用合集之在使用 ADB 进行数据分析处理时,出现分区倾斜的情况,如何解决
阿里云AnalyticDB提供了全面的数据导入、查询分析、数据管理、运维监控等功能,并通过扩展功能支持与AI平台集成、跨地域复制与联邦查询等高级应用场景,为企业构建实时、高效、可扩展的数据仓库解决方案。以下是对AnalyticDB产品使用合集的概述,包括数据导入、查询分析、数据管理、运维监控、扩展功能等方面。
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
阿里云 Quick BI使用介绍
阿里云 Quick BI使用介绍
3802 3
|
供应链 数据可视化 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
本文详细介绍了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题的解决方案,涵盖了对产品订单数据的深入分析、多种因素对需求量影响的探讨,并建立了数学模型进行未来需求量的预测,同时提供了Python代码实现和结果可视化的方法。
678 3
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题二
本文提供了第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题问题二的详细解题步骤,包括时间序列预测模型的建立、多元输入时间预测问题的分析、时间序列预测的建模步骤、改进模型的方法,以及使用Python进行SARIMA模型拟合和预测的具体实现过程。
495 1
|
供应链 算法 数据挖掘
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 23页论文及实现代码
本文介绍了2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛B题的解决方案,深入分析了产品订单数据,并使用Arimax和Var模型进行了需求预测,旨在为企业供应链管理提供科学依据,论文共23页并包含实现代码。
560 0
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 23页论文及实现代码