大数据可视化工具因其能将数字变成酷炫的图表而进入大众视野，但大家对该产品的了解还很有限。纵观整个市场，大数据可视化工具产品可谓百花齐放，不同背景的厂商在这个概念下提供着自己的产品和服务。目前国内大数据可视化工具市场仍处于发育阶段，但如果能针对复杂的数据分析场景，为各种规模的公司可以提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，满足多种行业的企业客户的真实需求，有能力覆盖多个行业，那么这些厂商就能够引领潮流发展。

  目前市场上的大数据可视化工具厂商大多数来源于四类：一类是提供商业智能可视化工具的软件服务商;第二类是新兴可视化工具提供商;第三类是网络巨头公司;第四类是网络大数据服务商。

  从综合情况去看，国外厂商相对具有技术过硬、功能强大的优势，但在具体落地国内应用时，都会存在使用复杂、价格高、服务支持不到位的问题;而国内厂商则恰恰相反，在价格、服务和产品易用方面具有优势，而在研发技术实力方面还有待提升。这些厂商的产品均定位于企业级应用而非部门级应用，数据分析平台内置高性能数据仓库，同时提供与外部数据对接的各类接口，可独立部署，也可以与客户原本的数据仓库进行对接。在可视化展示部分具有展示内容主题化、展示画面风格统一化、展示效果直观化和简单化的特点。此外这些厂商在实施周期、集成能力及咨询能力方面均有优势。由于其产品稳定性很高、可配置性高，客户群体主要为党政军及大企业客户，如各地级市政府部门、军工企业、军事科研院所及作战部队等。

  来自互联网巨头公司的可视化厂商，主要的代表有网易有数、百度图说、阿里云数加等。这些互联网厂商从云端切入大数据、BI市场。在互联网行业，数据的沉淀周期更短，通常产品一上线就会有相应的网站数据分析、用户转化路径分析等基本的数据分析需求。数据在云端，无论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等每个方面考虑，都具备了很强的操作性和可行性。业务云端化是趋势，数据云端化也是趋势，数据使用云端化也是趋势。互联网巨头的生态体系也是一个不可忽视的主要的因素，在数据市场上，用一个生态相较于单个厂商，在技术实力、安全性和稳定能力、价格、服务支持、品牌地位等方面均有绝对优势。

  互联网大数据服务商，主要以海云数据，友盟等为代表。这些互联网大数据服务商，可提供快速有效的处理海量、密集的多源异构数据的解决方案。在提供多行业、多场景、具备通用性综合解决方案的同时，不断构建自身大数据生态平台。目前，这些厂商也在积极布局人工智能，通过AI能力服务平台赋予端用户，落地企业业务。

  现在企业更看重大数据分析、察觉缺陷、找解决方案、实施交付的闭环实现，这就需要出示可视化工具的厂商能够在平台功能和服务能力方面实现双重支撑。除了提供有丰富功能的数据分析平台外，还应具备数据咨询能力。

  从厂商角度来看，大数据可视化工具厂商呈现出明显的马太效应。处于行业第一梯队的品牌知名度和市场占有率与其他厂商的距离进一步拉大。总实力强大的厂商更能投入资源做好产品、服务，解决更多用户的需求和问题。在产品现状方面，大数据可视化工具已经不止于满足使用传统的数据可视化工具对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现，还需满足互联网爆发的大数据需求，快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据来进行实时更新。现有的大数据可视化工具具有直观、交互性、实时三大特征。从技术角度来看，未来AI将与BI深度集成。BI满足了企业在数据分析、问题诊断、决策支持上的需求，AI则满足了业务预测、问题预警、探究数据背后的关联关系等深层次需求。相比AI，经过十几年发展的BI，其可视化能力、敏捷易用性、数据准备能力、高性能解决能力都可让AI借力。

  从企业客户的真实需求来看，一方面在一二线稍具业务规模的企业目前已经上线了各种业务系统，存储了大量的数据，他们迫切地需要挖掘数据价值提升市场竞争力，降低公司运营成本。另一方面，企业虽然已经具备了进行数据分析和数据化管理的各种条件，但是由于企业缺少对大数据关键节点有效整合的价值方案，决策者在进行业务决策时，往往会陷入信息孤岛。在实现业务应用的最终判断时，决策者往往需要调配大量资源，导致人力与资金的高度浪费。