从产品发展史，看可视化分析类数据产品的边界

文章摘要

本文探讨了数据产品在决策方向上的价值、发展历程和不同类别的产品定位与边界。文章指出，数据产品使数据获取和分析变得更加高效，赋能决策过程。

一、分析类数据产品发展史

数据统计与分析的需求源远流长，早于大数据元年2013年。互联网与智能手机的发展催生了各类数据分析产品，如Tableau、帆软等BI产品和移动应用数据统计工具。随着互联网流量红利的消失，精细化运营成为趋势，增长黑客理论和用户行为分析产品如GrowingIO应运而生。

二、数据产品定位与边界分析

1.定制化开发数据平台：以可视化数据产品解决方案为特点，优势在于定制化和灵活性。缺点包括高人力成本和长开发周期。

2.用户行为分析：高度集成的数据采集SDK和标准化事件模型，降低对大数据人才的依赖。但数据模型局限于SDK采集到的数据，不适合深层次的业务系统数据分析。

3.自助BI分析产品：降低了数据分析门槛，支持拖拽式操作，但建设周期长且投入成本高。适用于拥有完善数据仓库体系和专业数据团队的企业。

三、总结：数据可视化分析类产品如何选择

随着企业数据化转型的深入，BI产品的迭代和完善，使其有望逐步替代定制化开发。选择合适的数据产品应基于企业的阶段和痛点，但长远来看，自助BI产品可能是更为长远的解决方案。