Gartner2012-2019年的調研報告連續顯示，BI和數據分析是位列幾千家被調企業認為的對企業最有價值、最願意投入預算的領域，但是企業花重金打造的BI系統，85%的成功度無法衡量。主要原因在於，一方面沒有高效智能的底層數據治理產品，也就是主數據元數據治理體系，不同部門或系統之間的數據孤島現象造成前端調用數據困難；另一方面，BI工具使用門檻高，從用戶角度上看，管理者和業務人員需要更直觀的數據展現。
BI市場早已出現同質化競爭過多的狀態，加上用戶可操作性較低使得行業正在向以用戶體驗為導向的高度人性化、智能化、自動化的分析型產品和智能管理型產品轉變。
36氪最近接觸到的上海數聚軟件系統股份有限公司（以下簡稱“數聚股份”）就是行業中的代表企業之一。公司於2008年成立，前十年以BI項目實施為核心業務，服務了幾百家包括製造業、零售業、金融銀行、航空、地產及服務業在內的500強企業，提供定製化的大數據分析系統實施服務。2019年開始，公司將戰略重點轉向了自主產品DIMP（數據治理模塊驅動的全鏈路智能管理平臺），加強上層數據平臺的可視化、自動化、智能化和管理流程的數字化落地，提升數據系統的實時性、可操作性、易用性。
從軟件的前端架構上看，DIMP的門戶框架能夠集成各類BI可視化工具，幫助多BI工具的企業保留已投資的數據資產和BI工具不至浪費，同時能在單點登陸的統一平臺上對各種工具製作的報表、可視化圖表以及數據資產進行統一調度和查看，實現了數據中心站的功能。
不過，BI工具集成的技術難度並不高，然而市場上也沒有太多這樣做的公司。數聚股份副總裁尤杉認為，這與公司切入的市場競爭格局有關，因為公司目前主要服務對象是傳統行業的頭部用戶，傳統的服務商是諸如IBM、HP、Oracle、SAP、德勤、凱捷、埃森哲等管理諮詢公司，BI不是他們的主營業務，一方面服務價格貴，另一方面定製化的項目缺乏規模化能力，也難以沉澱成體系化的自主產品。
與近幾年以阿里為代表的數據中臺產品相比，首先阿里這些廠商主要服務的是互聯網、電商類公司，和數聚股份的市場切入點有差異性；另外，數聚副總裁尤杉表示，阿里數據中臺強調元數據治理，而DIMP能夠完成元數據、主數據、數據資產管理、數據血緣分析及數據溯源等多種任務，強調基於業務對數據進行綜合規範化標準化治理。
DIMP結合數聚管理平臺產品可以通過底層數據清洗、整合、主元數據治理及建模到前端可視化分析，動態模擬果因/因果分析直到最終輸出結果，幫助企業構建從分析->洞察->預測-/預算->決策->執行的數字化管理閉環。
結合上層應用來看，DIMP一個突出的功能在於“沙盤推演”功能中的果因分析。大多數系統能夠完成“由因到果”的what-if單線簡單邏輯分析，DIMP基於後臺強大算法的支持及前期服務客戶的大量歷史數據，形成“沙盤推演”模塊，實現了“從一果到多因”的動態模擬分析。例如，要實現年銷售額20%的增長，其中會涉及到市場投入、生產線的安排、人員配置等多項因素，沙盤模擬能有效幫助管理層以DIY的方式進行多種數據預算的動態模擬，並得到最優化的方案，之後通過DIMP裡的“PDCA行動方案”功能以實時工作流的方式下發給下屬執行。此外，基於指標樹和沙盤推演功能也能實現企業業財融合的預算及計劃編制功能。
從使用體驗上看，平臺配套了基於平衡記分卡的數字化落地理唸的經營看板（KPI看板），用戶可以用“拖拉拽”的方式自己配置看板頁面和KPI指標，配合人性化的指標樹設計以及關聯報表，幫助用戶從粗到細地查看數據、定位問題。同時支持DIY報表製作及可視化數據探索分析，並能通過手機APP直接從移動端投放到大屏進行實時數據分享和展示，滿足了企業對數據分析、展示的需求。
此外，在產品的商業化能力體現在3點：
DIMP基於微服務架構，使用標準化API接口，將功能模塊化，能有效實現系統快速開發和迭代，方便給更大範圍功能開發方接入，產品裂變，規模化和迭代效率高。
DIMP可在PC端、移動端使用，並已經嵌入主流APP如微信和釘釘，使用場景靈活
產品將於2020年實現COTS(標準化的商業軟件成品）結合雲服務或本地部署SAAS租賃模式，進入中小企業市場，尤其是BI空白的二三線城市市場，進一步擴大市場份額。
數聚股份已經在汽車、快消零售、金融、醫藥、航空等傳統行業積累了數百家頭部用戶資源。DIMP目前是以服務大客戶為主，通過出售license+後期服務費的形式獲得營利，項目週期在2-12個月，客單價幾百萬到上千萬元不等。公司團隊約250人，核心成員在BI研發、大數據、軟件、諮詢管理等方面有深厚積累。公司曾於2014年上市新三板，2015年A輪融資，目前正在以A輪融資後的估值尋找A輪接盤，計劃於2021年下半年進行Pre-B輪融資，用於產品進一步強化及市場拓展。
