国内最好的专业数据分析公司有哪些?
商业智能(BI)与大数据分析软件
效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变

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效益,因管理而变,管理因我们(Smartbi)而变

国内最好的专业数据分析公司有哪些?

发布时间:2022-11-03      游览量:4469

除了大型的咨询公司和4A之外,有什么专注于数据挖掘、数据分析的创业型公司吗?


当然是思迈特软件了。思迈特软件产品Smartbi广泛应用于金融、地产、制造、零售、教育、政府、医疗等60+行业,获得4000+行业头部客户认可,世界500强中的中国企业50%选择了Smartbi。并且历经1000+大型客户项目锤炼,行业经验丰富,功能实力雄厚,拥有满足不同用户需求的自助数据分析能力和增强分析能力。


Smartbi近三年已经连续8次被国际权威研究分析机构Gartner“点名”,连续三年入选“Gartner增强数据分析代表厂商”、“Gartner中国AI创业公司代表厂商”,思迈特软件在2022年作为国内纯BI工具领域的唯一代表,入选Gartner全球增长最快的“ABI「分析与商业智能」平台代表厂商”和“DSAI「数据科学和人工智能市场」代表厂商”。同时,还入选了2022年“ Gartner中国分析平台代表性厂商”。


一、入选2022年“ Gartner中国分析平台代表性厂商”


Gartner发布2022年《Market Guide for Analytics Platforms, China》(《中国分析平台市场指南》,以下简称“指南”)。思迈特软件(Smartbi)成为“中国分析平台(Representative Vendor)代表性厂商”。


面对持续增长的分析市场,Gartner指出,中国数据分析领导厂商应具备4大标准。其中报告提及厂商应该通过组合自助服务、增强分析、Al和机器学习 (ML),同时使用低代码/无代码技术,以灵活性和敏捷性更好地为更多业务用户提供服务,从而推动更多情境化的见解。

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报告还提到,未来市场更加注重以业务为导向的自助分析服务。但目前人工智能和数据科学平台这一领域仍然处于萌芽阶段,随着创新步伐的不断加快,该细分市场将会成为一个快速增长、竞争激烈且充满活力的市场。


思迈特软件作为国内领先的BI厂商,Smartbi紧密结合业务场景,不断进行产品功能完善,从增强数据管理,到数据挖掘建模,再到自然语言分析,提供面向客户全场景的一站式大数据分析平台,解决用户在数据分析中遇到的挑战。

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在技术创新方面,Smartbi一直走在行业前头,自主研发了自然语言分析NLA,通过引入自然语言查询、知识图谱、推荐算法和机器问答等人工智能技术,提供更加智能和易用的工具。


二、Smartbi的自助数据分析能力


Smartbi提供企业级自助数据分析工具满足不同类型的业务用户,在浏览器或者Excel中都可实现全自助的数据提取、数据处理、数据分析和数据共享,具有无以伦比的适用性。


1、即席查询

自由的清单明细查询。能通过简单的拖拽勾选操作获取所需数据,在大数据量明细查询时具备绝对性能优势。

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2、透视分析

用于自动统计OLAP分析。采用“类Excel数据透视表”的设计,无需建立模型,就能通过钻取等多种多维操作探索数据。

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3、Excel融合分析

在Excel中实现自助探索分析,它将Excel与BI有机结合,不仅保留Excel的习惯和优势,还解决Excel的取数、性能、分享等问题。


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4、交互仪表盘

可视化直观展示重要数据,不仅能满足终端用户各种大屏/管理驾驶舱的分析展现需求,还能帮助用户进行高度交互的数据探索,以便更好地洞察数据关系。


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三、Smartbi的增强分析能力


1、数据挖掘建模


Smartbi数据挖掘建模提供一站式的数据挖掘服务,涵盖数据预处理、机器学习算法应用、模型训练、评估、部署、服务发布全生命周期。它汇集50+种数据挖掘算法组件,能灵活建立业务模型流程,包含基本的数据特征处理、分类、聚类、关联、回归、深度学习算法,以及支持Java和Python算法扩展。


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为了进一步降低ML的使用门槛,Smartbi V10还支持使用AutoML功能快速创建数据挖掘实验,自动化完成更多的工作。在新建回归、分类或聚类实验时,只需配置数据源、算法、特征的设置项,系统可快速自动生成实验。


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2、对话式分析


Smartbi提供基于AI技术的对话式分析,用户可通过“智能小麦”对系统发出语音指令,解放双手完成打开报表、切换参数、探索分析等操作,进一步降低了数据分析的使用门槛,使得BI能够扩展到更多的用户群体。


 

3、增强数据管理


Smartbi V10的数据模型,集成一体化的ETL,无需独立部署就可以使用,并且完全可视化操作,业务人员也能参与。在Smartbi ETL中,除了支持常规的行处理、列处理、聚合、关联之外,还应用ML技术扩大数据准备的能力,包括:数据降维、Onehot编码、聚类、分类、回归、神经网络等算子,甚至还支持通过Python扩展赋予用户更强的数据再加工能力。


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