本文主要从发展趋势的角度，作为评价维度，来比较几款竞品的差异，同时对于新趋势驱 动下的产品运营提出一些个人浅显的思路和看法。 数据产品市场同质化严重，例如可视化领域，多个公司产品功能和界面设计都大致类似。 所以传统的对于功能架构和 UI 的竞品分析意义不大，作为快速增长的市场，web 端产品 的用户体验很容易模仿，而整体研发和运营战略则决定了核心竞争力。 所以从发展趋势的角度，作为评价维度，来比较几款竞品的差异，同时对于新趋势驱动下 的产品运营提出一些个人浅显的思路和看法。 主要趋势是综合了多家头部产品发布的趋势报告（qlik、tableau、fine）以及艾瑞咨询和 garnter 发布的行研报告总结得出。 （1）协同分析走向主流 随着数据的重要性的显现，不同于传统 BI 的仅提供给决策层，现在数据运营趋势体现在 企业生产运营的各个环节。所以未来趋势是所有的岗位都需要了解一些数据，协同分析成 为主流。这时候的需求不再只是数据的可视化，还注重于数据的挖掘和收集。 （2）数据来源变得广泛，快速迭代的数据成为新的需求 随着数据挖掘和 AI 技术成熟，数据来源广泛，BI 人员可以接触到各类数据。 据 karlin venture 预测：2020 年，每个人每秒会产生 1.7MB 数据，所以能快速处理及时 更新的庞大的数据的系统成为全新的需求，而不局限于数据的分析。 （3）个人数据分析服务需求增大 Qlik 发布的调研结果显示到 2020 年，80%的人员会有学习数据分析的需求，65%的受访 者愿意学习数据分析系统，linkin 的年度最热十项工作技能，数据分析为其中之一。数据 分析本身的需求增加，人们的学习需求上涨，数据分析教学和系统服务增势强劲。 （4）交互模式的创新，沉浸式数据分析的成为可能 随着自然语言处理以及数据挖掘等技术出现。未来商业智能软件交互将发生变化，以语音 处理为代表的方式将极大增强数据处理效率和人员使用体验。大屏数据，AR 技术，会进 一步加强沉浸式的数据分析体验。 （5）数据分析不再针对过去的数据收集和分析，而是利用深度学习等算法模型对未来做 预测 对于企业决策而言，除了对过去的问题复盘，对流程监控，更多的期望在于对未来决策的 需求，聚类算法，模糊算法等多个模型的出现意味着未来的 BI 产品一定是高度集成的。 （6）数据分析系统在未来会更加趋于简单，可用，服务也会在未来面临更高的要求。 产品设计的二十一原则中，可用易用是判断产品好坏的重要标准之一，对于企业而言，是 否易上手，直接代表了人员成本和时间成本，也是企业决策是否使用系统的重要一环。所 以未来的 BI 产品会更加的傻瓜，售后服务也会更加趋于完善。 对比 Gartner 发布的 2017 年和 2018 年的 Magic Quadrant，头部被 Qlik, Tableau, PowerBI 牢牢占据。变化的是 Qlik 在过去的一年，因为对于人工智能领域的投入，包括 自然语言处理的加持，进一步追赶微软。象限中参与者有所减少，强者地位不变，显示出 商业智能行业可能有马太效应的趋势。 Ganter 发布的报告中包含了详细的 BI 行业的产品趋势变化和优劣势对比，着眼点在于市 场和产品发展趋势。结合报告中主要产品的优势特点对他们的运营策略进行分析。 Tableau 作为 BI 市场 top2 的公司，在报告中一个非常重要的特点是个人用户数超过企业 用户。对于国内市场，帆软能够牢牢抓住第一有比较大程度还是得益于对于中国式报表和 国内市场的熟悉。而 tableau 带来的启示是对于个人用户的重视，也是 BI 软件发展的下 一趋势。 个人用户与企业差别在于需求层次性稍小且使用频率与时长不同。个人用户会为了自己喜 欢的或需要的单一功能而付费，并且个人的使用习惯也会进一步带到工作中。 换而言之，先渗透个人用户，是在为渗透企业级市场做准备。那么 Tableu 在个人用户的 运营策略上有哪些出色的点，是下面主要来分析的。 个人用户： 对于个人用户，结合用户行为理论的 creat 模型，进行每个阶段的梳理。 （1）冷启动阶段 大量的用户和产生的内容没有流量的覆盖，很难启动，对此应对的方法可以参考短视频的 做法，给予普通用户作品以曝光的机会，普通用户做出的图，对于其他普通用户也更有吸 引力。 对于冷启动的个人用户，考虑的不仅是个人的需求，还有产品本身运营的需求。通常线上 的冷启动通常会邀请 kol 来做，但是对于想要宣传低门槛的概念并不适用，kol 会不自觉 的给普通用户距离感，只有普通用户的试用成功案例才能撬动其他普通用户。 但是普通用户势必不能太普通，对此可以设立运营指标，通过社交数据筛选出对象，并且