2023爱分析·数据分析平台市场厂商评估报告：衡石科技

1|数据分析平台市场⼚商评估-衡⽯科技 目录 1.研究范围定义1 2.市场洞察4 3.数据分析平台市场分析9 4.厂商评估：衡石科技13 5.入选证书17 关于爱分析18 研究与咨询服务19 法律声明20 3|数据分析平台市场⼚商评估-衡⽯科技 研究范围定义 1.研究范围定义 利用多种数据智能技术，实现数据驱动的分析与决策，已经成为当前企业数字化转型最重要的目标之一。随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，不仅带来了数据应用场景、数据用户角色的复杂和多元，也使得企业对数据应用的敏捷性和即时性的要求越来越高。 为解决企业日益增长的数据应用需求，爱分析进行了系统调研，并总结出以下趋势： 数据能力建设核心逻辑转向实现业务价值。 企业以往构建数据能力，通常由技术部门或数据部门统一规划，并进行数据开发与管理，业务部门被动的使用数据能力。然而，随着业务部门对数据价值的逐渐重视，以及对数据应用需求的增加，技术部门或数据部门已经不能满足业务部门的用数需求。 为赋能业务部门更好地用数，企业数据智能基础设施的构建正逐渐转变为以业务部门为核心，如尝试通过DataOps、指标中台等概念，实现数据和业务部门之间的高效协作。 面向业务场景价值实现，数据应用解决方案更细分、更聚焦。 过去几年实践表明，功能大而全的数据中台并不适合所有企业，根据企业内数据源、数据用途的差别，市场上分化出了多种针对特定场景的数据平台解决方案，如针对风控、营销场景的实时数据平台，针对工业、物联网场景的边云协同数据平台，为加速多数据源联合分析的数据联邦分析平台，为加速异构数据分析的异构数据即时分析平台等。 基于以上背景，爱分析将数据智能市场划分为数据基础设施和应用解决方案。数据基础设施覆盖数据生命周期的多个技术栈，应用解决方案覆盖多个垂直行业与通用智能解决方案，具体市场划分详见下图。 本评估报告聚焦数据分析平台市场，爱分析遴选出具备成熟解决方案和落地能力的厂商，为企业做数据分析平台厂商选型时提供参考。同时，在该市场下，爱分析重点选取了数据分析平台厂商衡石科技进行能力评估。 市场洞察 3|数据分析平台市场⼚商评估-衡⽯科技 2.市场洞察 2.1统一的指标管理渐成数据分析平台的标配，助力业务高效用数 传统的数据分析需要数据和业务部门紧密协作，数据部门根据业务部门的需求，进行数据开发工作，并将计算结果整合成报表，整个过程会消耗大量的时间和计算资源。随着企业数字化转型的深入，业务部门对于数据分析的需求变得更广泛、更灵活、更丰富，传统的数据分析方式正显著制约业务部门的用数需求。 为了应对这样的需求变化，国内的领先企业正逐渐在数据分析中引入统一的的指标层，建立以指标为核心的数据分析平台。 通常而言，指标分析与管理需要在原始数据与分析引擎之间构建统一的语义层，并将ETL转化为ELT，用户因此能从业务逻辑的角度定义指标的计算口径，减少对中间表的依赖，从而降低数据分析的门槛。区别于以往指标分析，指标层更着重赋予业务用户自主定义指标，并进行体系化管理的能力。 通过建立以指标为核心的数据分析平台，企业内业务及管理人员可以更加便捷高效地访问数据化、体系化的业务经营指标，从而更加及时、准确了解经营情况，构建以指标为中心的数字化经营体系。一方面，管理层、业务部门和数据部门都能理解指标及其背后的含义，另一方面，指标与底层数据相连，指标不断下钻分析，可以下钻到底层数据反应日常经营状况，不仅仅是描述和诊断业务，还能发现指标背后的问题，真正指导决策。 因此，国内企业纷纷采取行动，投入资源建立或升级指标分析与管理能力。根据爱分析调研，行业头部企业中，77%的企业计划或已经采取行动，85%的企业明确将投入资源，指标分析与管理的价值得到重视。 图1：头部企业中计划建设或升级指标分析与管理能力的比例 2.2大模型赋能AI增强分析，有望实现真正的数据分析平民化 “数据分析民主化”在业内由来已久，其根本目标是帮助用户降低或克服学习SQL等复杂查询语句的难度，让更广泛的业务用户可以自助进行数据分析。要实现这一目标，通过自然语言进行数据查询和分析是其中的关键。然而，传统的TexttoSQL技术对语义理解的准确性不足，效果往往不如人意。 图2：对话式交互促进数据分析平民化 随着大模型的问世，用自然语言进行数据分析有望实现真正的落地。通过对大模型进行针对性的微调，使得用户在具体使用场景中，只需用自然语言提出查询需求，大模型就可以准确理解用户查询需求中的业务知识，并翻译为准确的SQL，从而获得准确的数据结果。 因此，大模型降低了交互难度，提升了交互体验，让更多业务人员自主使用BI进行分析，从而推动了企业数据平民化进程，并在企业内塑造深入的数据分析文化。 爱分析认为，大模型赋能的AI增强分析可以有效降低用户的使用门槛，非专业人员也可以全程自助操作，从而扩大数据分析群体的规模，提升数据分析的广度、深度和频率。同时，爱分析观察到，今年以来，国内主流的BI厂商都在积极开发相关产品，并已经一些客户中实现落地。 2.3湖仓一体引擎具备易维护、高性能、低成本优势，将成为数据分析的有力支撑 为了应对上层不断扩展的数据分析与应用需求，需要数据平台底层有强大的存储和计算引擎作为支撑。一方面，底层引擎需要用更简化的系统架构，以降低系统维护成本，以及数据开发的难度；另一方面，由于指标应用需求的增加，业务用户在定义完指标后，需要平台能快速将结果计算出来，这对底层引擎的性能，以及弹性扩展能力都提出了更高的要求。 湖仓一体大数据引擎在易用性、分析性能、使用成本等方面都具备显著优势，是当前解决上述问题 的理想方案。 具体而言，湖仓一体以一体化的架构融合了数据仓库和数据湖的能力，并将离线和实时数据处理进行了统一，开发和运维成本得以大幅降低；同时，基于云原生架构的湖仓一体引擎可以轻松实现存算分离，实现极致的弹性扩展，让大规模的数据查询与分析更高效、成本更低。 图3:基于湖仓一体引擎的数据平台架构 当前，结合湖仓一体引擎、指标分析与管理、AI增强能力的数据分析平台，已经成为该领域最前沿的趋势，如国外的Databricks、微软Fabric等产品即采用这样的方案，一些国内的领先厂商也正在推出相关产品，旨在为企业提供非常简单和高效的数据分析体验。 数据分析平台 市场分析 8|数据分析平台市场⼚商评估-衡⽯科技 3.数据分析平台市场分析 市场定义： 数据分析平台是一套由ETL引擎、数据仓库、指标计算引擎、数据分析工具和报表工具等功能模块组成的软件系统，能够在打通和整合企业内部各类数据源基础上，通过多样化的数据查询和分析，以指标、报表、图表形等式输出数据分析结果。 甲方终端用户： 企业数据分析师、业务分析师、管理人员，以及大数据部门负责人、IT部门负责人等 甲方核心需求： 数据分析和可视化是企业数据最直观的价值呈现方式。随着数据量的指数级上升和数据类型的丰富，企业对数据分析平台的需求，也从最初较为简单和定向的报表和大屏，向多元化、场景化的深度挖掘分析，以及低操作门槛的方向演变，具体而言： 支持业务人员、管理人员实现自助数据分析。数据分析结果的最终受众是企业业务人员和管理人员，但大多数数据分析平台的主要使用者是企业数据团队，在业务逻辑向数据逻辑转换过程中，由于沟通成本等原因，需求响应的即时性和准确性都难以保证。因此，企业业务人员和管理人员需要一个低门槛、易操作的数据分析查询平台，不仅能够直接满足其部分即时性、灵活的数据分析需求，同时还能够方便其参与数据分析过程，与数据团队协作共建。 提升数据分析结果响应速度。企业在多年的数据分析实践中，经过多次加工处理形成了极度膨胀的ETL任务和中间表，在运行中会消耗大量IT资源，严重拖慢了分析结果产出的速度。随着外部市场的变化加快和企业运营的敏捷性提高，企业需要小时级、分钟级的分析结果，无法接受以天为单位的产出。 支持业务侧大量场景化、定制化需求。随着对数据分析产品的使用不断加深，企业用户不再满足于仅仅用其生产固定报表，而是希望能在更多深度结合垂直业务的分析场景下使用数据分析平台满足相应需求。然而，大部分数据分析平台是基于预设的分析场景进行搭建，新需求的实现需要数据工程师进行定制化开发，等待周期较长，极为不便。 厂商能力要求： 为满足以上需求，厂商需要为企业提供高性能、分析功能强大、低门槛的数据分析平台，具体而言： 能提供低门槛、高易用的数据交互方式，满足业务人员使用需求。为应对非数据分析专业人员的查询、分析需求，厂商首先需要提供便捷的数据查询入口，支持通过拖拉拽、搜索、自然语言等简易交互方式实现数据查询，尤其在当前大模型能力逐渐成熟的背景下，提供基于自然语言的数据查询能力将成为厂商的必备能力；其次，厂商需要优化在报表展示界面，让用户能够通过滑动、托拉拽等操作自主进行数据和指标的关联分析、对比分析等，并支持多种图形化呈现方式选择。 通过构建高性能数据分析引擎或高效数据流通链路等方式，提升数据分析速度。其一，厂商可以通过建立更完善和通畅的数据接入、处理、分析全链路，加快数据流转，并且在底层可采用新一代的湖仓一体引擎，以提高分析性能和弹性扩展能力；其二，厂商还可以通过构建独立的模型指标层，实现分析和数据的解耦，从而实现高效的数据分析，并减少极度膨胀的ETL任务和中间表；其三，厂商可以基于AI算法，在数据准备和数据探寻等数据分析环节中实现流程的自动化，提升效率。 能提供丰富的数据分析功能，并支持模型、指标的灵活调整。厂商预设数据分析场景的定制化能力，无法满足企业衍生出的多样化、垂直场景化的分析需求。因此，厂商首先需要在产品中加入以机器学习、深度学习等技术为基础的分析引擎，支持对大数据实现归因分析、预测分析等多种智能化分析方式；其次，厂商产品需要支持数据模型以托拉拽等方式灵活调整，帮助数据分析人员实现快速按需定制。 入选标准说明： 1.符合数据分析平台全部厂商能力要求； 2.2022年该市场付费客户数量≥10个； 3.2022年该市场合同收入≥1000万元。 厂商全景地图： 厂商评估：衡石科技 12|数据分析平台市场⼚商评估-衡⽯科技 4.厂商评估：衡石科技 厂商介绍： 衡石科技定义新一代AI-Powered的分析智能平台，专注赋能全行业的企业客户和SaaS/ISV厂商敏捷构建分析应用。旗下核心产品HENGSHISENSE，让合作伙伴在自己的业务场景中轻松上线AICopilot、BI分析、指标中台、运营看板等功能，驱动业务的智能化转型。衡石科技的核心团队来自VMware、秒针、阿里、百度，底层架构能力卓越。 产品服务介绍： 衡石科技的核心产品HENGSHISENSE作为新一代AI-Powered的数据分析PaaS平台，可以让用户在业务场景中轻松构建AI助手、BI分析、指标平台、数据看板等功能。 面向SaaS/ISV厂商，HENGSHISENSE提供成熟完备、高度灵活的集成嵌入能力，厂商可在数天内敏捷集成整合各种典型企业级BI能力，包括固定报表、自助分析、指标看板、DataAPI等，也可以基于SDK做更加灵活的二次开发。 面向企业客户，HENGSHISENSE作为专业的分析工具，可为企业构建包含指标管理、数据集成、管理、建模、分析、可视化等功能在内的一站式的数据管理与分析解决方案。 厂商评估： 衡石科技是业内少有的能提供成熟企业级BIPaaS能力的厂商，结合完备的指标管理、AI增强分析，以及与最先进的湖仓引擎无缝集成的能力，可为用户提供敏捷、灵活和易用的数据分析和应用服务，具体如下： 具备成熟的企业级BIPaaS能力，能够支持SaaS、ISV等厂商快速构建数据分析应用，极大 降低厂商自行构建数据分析能力的成本。 在功能方面，HENGSHISENSE具备包括数据准备、数据管理、数据建模、数据分析、数据看板、指标管理等在内的功能全面的数据管理与分析能力，并支持通过零