作为一家由风险投资方提供支持的云商务智能软件厂商，GoodData借助其能够从多个数据源获取并处理不同类型数据的新型服务正式进军统一化分析市场。
“在当今市场上，先进的分析能力往往成为众多企业实现竞争优势的关键所在，但大部分企业仅仅只能将全部数据中的10%加以实际应 用，”GoodData公司创始人兼CEO Roman Stanek指出。“为了真正通过分析机制实现竞争优势，企业需要将这一比例提升至100%——即超越大数据范畴、转型为全数据企业。”
该公司在宣布其Open Analytics Platform（开放分析平台）的同时也作出承诺，称能够帮助客户在拓展视野的同时利用一系列接入后端数据集合、工作流以及发现流程的API将分析能力 转化为企业自身的组成部分。这些接口还允许IT部门充分发挥内置连接机制以及面向超过50个数据源的元数据映射能力，并借此实现新功能的交付。其数据支持 类型包括传统内部系统、Hadoop等大数据解决方案以及其它主流云应用程序。
GoodData正在酝酿一项雄心勃勃的计划，即从多个数据源中提供并整理出数据集，并利用API以及源源不断的软件更新将整理成果独立出来。这种 民主化数据有助于改进自动化软件的用户友好特性，通过简化分析工作的技能要求使其为更多用户服务。以这类大数据承诺为基础建立企业业务路线已经成为当下的 常见方式，特别是在大数据技术炒作热度下降、买家青睐综合性解决方案的大背景之下。
在被问及GoodData如何向终端用户提供必要的数据探索能力时，Stanek解释称该方案属于多个IT管理访问点的混合产物，能够以实时方式为终端用户带来数据探索能力。
“IT部门能够控制并管理相关策略、流程以及基础设施，从而保证只将受信任数据提供给企业员工；而业务用户则能够通过简单易用且颇具吸引力的界面进 行数据查看，”Stanek指出。“GoodData的交互式数据探索能力将每一种业务类别下的细节信息以实时方式提供给用户，其中包括销售、营销以及供 应链运作状态等等。可视化分析管理器强化了临时性、定制化以及预置仪表板方案，借以在需要时为用户带来正确的结论性信息。”
在运营方面，该方案通过版本控制功能允许管理员“瞬间完成变更传达”，同时利用管理功能确保将正确的业务数据在正确的时间交付给正确的人员。 GoodData宣称，这项服务的部署流程只需数天——相比之下，由SAP或者IBM提供的传统商务智能解决方案在部署周期方面通常长达18个月。
在云中实现大数据服务
GoodData希望能在成熟市场中获得自己的立足之地，即争取到将数据驱动机制普及到每一个部门的企业用户作为其客户基础。数据如今已经成为竞争 优势当中不可或缺的一环，而服务市场则围绕着不断增长的需求而逐步建立并发展完善。云模式开始在软件领域大行其道，昂贵的开发人力成本与IT项目逐步被第 三方服务所取代。除了可扩展性、虚拟化以及按需协议之外，这类市场也表现出日益分化的发展态势。
那么“全数据”企业到底该是个什么样子？对于GoodData来说，全数据企业的关键性特性在于深刻了解到数据的重要意义。
“全数据企业将先进数据与分析能力视为竞争优势中的核心所在，”GoodData公司CEO Roman Stanek解释道。“通过将分析机制作为企业中几乎每一种流程及决策的源动力，这些企业切实将数据与运营加以结合。提到在这方面表现出色的知名企 业，Netflix、AirBnB以及LinkedIn堪称最为卓越的典范性案例。”
“不过就LinkedIn而言，这家企业的技术水平可能是上万家公司当中都难得一见的出类拔萃者，”Stanek补充称。“对于其它普通企业，他们 必须领先像GoodData这样的公司来实现其分析流程。时至今日，在Hadoop及其它大数据技术的帮助下、企业已经有能力将原本互不相关的数据汇总成 统一的整体。企业中各个层面的员工也需要能够访问、分析并彻底消化数据内容。”
“这一切与数据规模没有关系。尽管作为当下的热门词汇，‘大数据’概念正在如火如荼地扩展当中，但很多对其还存在着严重误解。事实上，大数据的真正 概念在于‘所有数据’——无论其具体数据类型或者来源——都需要拥有可访问能力，从而帮助企业员工发现信息之间的重要相关性。例如来自客户呼叫中心、网站 使用情况以及销售流程的数据。”
