商业智能平台的魔力象限 BY Gartner

Gartner 2018/2/26 发布了使用魔力象限对商业智能平台进行的评估。本文是一个不精准的意译。

原文链接:

https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3TXXSLV&ct=170221&st=sb&wt.mc_id=mkto_EM297495A1LA1+&ls=email&mkt_tok=eyJpIjoiTjJRMlpERTVNek5sTkRrdyIsInQiOiJFQTI5dGNxOTkxTU5ONG9kMkpmN3FSY25vaEdMeDl3QmVvb2xqc3Vhb3Q2TWF4U3ZFa0NhVDR4ampES200WkJ3S0dCK0ZwcGdGa1wvRGljcTFtcGlDV2c9PSJ9

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购买现代的分析和商业智能平台是一种趋势,而这些平台越来越多的基于云来部署。数据和分析领导者正在升级传统解决方案,并随着市场在易用性和扩展分析方面的创新而扩大对新供应商的投资组合


战略规划假设

到2020年,增强分析 - 包括自然语言查询和解说,增强数据准备,自动化高级分析和基于视觉的数据发现功能的范式 - 将成为商业智能,分析和数据科学以及机器学习和嵌入式分析类购买的主要推动力

到2020年,现代商业智能和分析平台的用户数量将因增强的数据发现能力而有所不同,其速度将以两倍的速度增长,并提供两倍的业务价值

到2020年,自然语言生成和人工智能将成为90%现代商业智能平台的标准功能

到2020年,50%的分析查询将通过搜索,自然语言处理或语音生成,或者将自动生成

到2020年,为用户提供访问内部和外部数据的策划目录的组织将获得的商业价值将两倍于其他不提供该功能的组织

到2020年,公民数据科学家的数量将比专家数据科学家的数量增长五倍


市场定义/描述

基于视觉的数据探索是现代分析和商业智能(BI)平台的一个重要特征。这波潮流始于2004年左右,并已将市场和新的购买趋势从以IT为中心转变为以自助服务为中心的敏捷分析。现代分析和BI平台的特点是易于使用,支持全链路的分析工作流程功能。某些组织可能会使用现代分析和BI平台中的分析引擎作为传统数据仓库的替代方案。这种方法通常只适用于来自数量有限的源系统的数据相对清洁的中小企业。数据仓库的使用与现代分析和BI平台的功能相吻合,可以吸收这些未被建模的数据源

Gartner在2016年重新设计了BI和分析平台的魔力象限,以反映这个长达十年的转变。向现代敏捷和商业主导分析的过渡现在已成为主流,并呈两位数增长;与此同时,2015年以来,传统商务智能的支出一直在下降,当时Gartner首先分解了这两个细分市场。最初,现代分析和BI市场的大部分增长都是由业务用户推动的,通常是通过个人或业务部门的小额购买。然而,随着这个市场的成熟,IT越来越多地(随着商业用户的影响力)推动这些部署的扩展,作为扩大自助服务分析范围的一种方式。

拥挤的分析和BI市场包括从长期以来,大型技术参与者到由大量风险投资支持的创业公司。传统商业智能平台的供应商已经发展出其功能,包括现代的基于视觉的数据发现,其中还包括治理。与此同时,新的供应商不断发展曾经专注于敏捷性的功能,将其扩展到更高的治理和可扩展性,以及发布和共享。客户的理想选择是在单一平台上同时具备模式1和模式2功能(模式1是稳定可预测的分析,模式2是自主性分析),并在两种模式之间实现互操作性和提升。

正如基于视觉的数据分析对传统商业智能造成的破坏性影响,第三波破坏已经开始以增强分析的形式出现,机器学习可以为日益增多的大量数据提供见解。提供增强性分析的供应商能够更好地为他们的产品提供高级定价

此Magic Quadrant专注于符合现代分析和BI平台标准的产品,这些产品正在推动当今市场上大部分主流购买。我们的传统企业报告平台市场指南涵盖了不符合纳入要求的现代标准的产品(因为IT预先定义数据模型的前期要求,或者因为它们以报告为中心)。



分析和BI平台的五个用例和15个关键功能


我们在五个主要用例中定义和评估15种产品功能,如下所述:

敏捷的集中式BI配置 - 利用平台的自包含数据管理功能,支持灵活的IT工作流程,从数据到集中交付和管理的分析内容。

分散式分析 - 支持从数据到自助式分析的工作流程。包括针对单个业务单位和用户的分析。

受控数据发现 - 支持从数据到自助服务分析到SOR的工作流程,IT管理的内容与治理,用户生成内容的可重用性和可推广性,以经过认证的数据和分析内容。

OEM或嵌入式BI  - 支持从流程或应用程序中的数据到嵌入式BI内容的工作流程。

Extranet部署 - 支持类似于外部客户的敏捷集中BI供应的工作流程,或者在公共部门中公民访问分析内容的工作流程。

供应商根据下面列出的15个关键功能进行评估。


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转载自blog.csdn.net/brandyzhaowei/article/details/80651167