今天的文章，我们聊一聊：大数据工具的“无限拓展”游戏。

在全球数字化转型浪潮的推动下，大数据工具迎来了快速发展。

从数据集成、数据建模到数据治理、指标管理，再到BI和报表，工具链日趋完善。

然而，随着市场进入成熟阶段，竞争加剧，工具的功能边界逐渐模糊。

比如 BI 工具开始尝试轻量化建模(SmartETL);指标中台则对应扩展支持了更加丰富的可视化能力;数据集成平台也向在逐渐的往全链路中台方向演进。

10 月底，观远 BI 对外正式发布了一站式智能分析平台 7.0 ，围绕“JTBD”开发了企业数据开发工作台 DataFlow、企业统一指标管理平台Metrics、观远ChatBI等产品，逐步实现“Beyond BI”(不只是 BI)。

图片来源于观远公众号

可以很明显地看出，“领域”的扩张性。

本文将探讨大数据工具是否已经进入了决赛局时期，是否真的面临了残酷的“大鱼吃小鱼”环境，以及未来除了“被迫”扩张外，大数据厂商有什么更好的演进方向?

01、多数中小型企业，只需要一个 BI 工具

BI 工具是需求最旺盛，但没有期望的红海市场。

BI 以直观的数据分析和可视化能力受到了企业的青睐，多数企业，在启动数字化转型初期，就开始采购 BI 工具。

与此同时，市面上可选的产品也非常多。

除了国际成熟工具 PowerBI、Tableau、Looker外，国内更有阿里QuickBI、FineBI、永洪 BI、SmartBI、观远、有数BI 等等。

对于多数企业而言，完全可以依赖单一 BI 工具，完成从建模到分析的全流程。比如很多企业：

1. 业务线单一

例如，小型电商企业仅运营一个平台，无需整合跨渠道数据，数据复杂性较低。

2. 业务模式简单：

没有复杂的供应链或跨区域分支，如一家地方性餐饮连锁企业，其数据来源主要集中在POS系统。

3. 人员职责清晰：

数据分析、开发与运营团队分工明确，流程简单流畅，能够高效协作。

多数企业的数据规模有限，主要关注销量分析和库存周转率，BI 工具的功能边界足以覆盖其需求。

02、中大型企业，不止于 BI

根据 Gartner 2023 年的一项调查，超过 80% 的大中型企业认为，BI 工具在支持复杂数据治理和跨平台整合时存在显著短板，这成为企业构建数据中台的主要驱动因素。

随着企业的不断发展，业务线也逐渐的丰富了起来，甚至横跨多个品类，这个时候，企业的业务场景复杂多样，单一 BI 工具显得有些不太够用了。

主要表现在以下几个方面：

1. 数据统一建模的挑战

多业务线通常涉及不同业务系统(如ERP、CRM、MES)，数据标准和逻辑不一致。

BI工具缺乏强大的建模和治理能力，难以完成统一建模任务。

2. 数据互联互通的难题

企业需要跨部门的数据协作，BI 工具在数据集成能力上有所欠缺。

例如，一家物流公司需要整合运输和仓储数据以实现全链路追踪，但单一 BI 工具无法支持多维数据的动态交换。

3. 扩展场景的限制

企业在数字化深入后，面临的需求已超出 BI 工具的能力范围。

例如，客服问答知识库、精准营销算法需要更高阶的标签管理和指标加工能力，而这些功能需要依托于中台。

数据中台核心可以解决以下问题：

1. 统一数据服务层

数据中台提供跨部门的数据服务能力，解决数据孤岛问题。

例如，通过数据中台，企业可以建立统一的客户视图，为销售、客服和营销提供一致的数据支持。

2. 支撑复杂应用场景

数据中台能够支持多样化的数据需求，包括实时数据分析和算法模型训练。

例如，某电商平台通过中台构建统一的商品分类规则，既服务于推荐算法，又优化了运营分析。

在之前的文章中，已经反复说明了数据中台的价值和应用场景，这里就不做过度扩展了，感兴趣的可以翻翻以前的文章。

03、是不是必须跟上下游抢地盘

我们古人有句老话：术业有专攻。

任何工具都存在其产品边界，不管是主动还是被动式的扩张，都会必然存在挑战。

主要表现为：

.竞争力被稀释

扩展功能可能削弱工具原有的核心优势，例如，一些 BI 工具加入 ETL 功能，但性能难以与专业 ETL 工具媲美。

.开发成本提高

跨领域扩展增加开发复杂性，同时带来技术债务风险，团队难以支撑后续的持续迭代和交付。

“我们也不想跟别人抢地盘，但是，别人手都伸到我们口袋里了，你还能不动一动吗?”

当下，很多独立大数据工具厂商并没有盈利，且自身核心业务面临较大的竞争压力。

为了留在牌桌上，难道只有“扩展领地”这一条路可走吗?

在我看来，未来大数据工具的扩展将更注重生态协作，而非单一工具的无限功能扩张。

例如，低代码平台与数据工具的结合正在成为新兴趋势，微软的 Power Apps 与Power BI 的联动正是这一方向的典型代表。

很多人抱怨，国内大数据工具生态环境太差了，都是想着如何把别人手里的饼给抢过来，而不是想办法携手一起去把蛋糕做大。

我相信，随着市场竞争的逐渐成熟，单一工具扩展带来的挑战，会促使厂商探索工具间的生态化协作模式。

比如

.模块化设计

通过插件或API让用户自由选择和扩展功能，例如阿里云的“中台+插件”策略。

.开放平台生态

构建开放的数据开发与分析平台，如Databricks Lakehouse，兼容不同工具并提供统一的开发环境。

04、小结

单一工具的无限扩展可能导致资源浪费和技术复杂度激增，而生态化协作为未来的发展指明了方向。

企业需要结合自身实际，通过渐进式优化策略构建灵活的数据架构，厂商则需关注生态建设，以协作和开放的姿态参与市场竞争。

这场大数据工具的协同演进，才刚刚开始。