雷鋒網(wǎng)按:2017年Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(在2016年被稱作“高級分析平臺”)的魔力象限報告于近期出爐了。今年的報告對16個數(shù)據(jù)分析公司進行了15個標(biāo)準(zhǔn)的評估,并基于前瞻性(Completeness of Vision)和執(zhí)行能力(Ability of Execute),將他們按評分放置在四個象限中(魔力象限的橫坐標(biāo)表示的是前瞻性,縱坐標(biāo)表示的則是執(zhí)行能力)。
盡管像Python和R這種開源的平臺在數(shù)據(jù)科學(xué)市場發(fā)揮著重要的作用,但是Gartner研究方法論不涉及它們,因此本報告只評估了商業(yè)化的廠商。
圖一:2017年Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺魔力象限
雷鋒網(wǎng)(公眾號:雷鋒網(wǎng))了解到,這16個公司分別是:
領(lǐng)導(dǎo)者(四名):IBM, SAS, RapidMiner, KNIME
挑戰(zhàn)者(四名):MathWorks (新入圍), Quest (前身是Dell), Alteryx, Angoss
有遠見者(五名):Microsoft, H2O.ai (新入圍), Dataiku (新入圍), Domino Data Lab (新入圍), Alpine Data
特定領(lǐng)域者(三名):FICO, SAP, Teradata (新入圍)
Gartner指出,即使是MQ得分最低的廠商也依然是目前熱門的數(shù)據(jù)科學(xué)市場前100的供應(yīng)商中排名TOP16的。
本次新入圍的五個廠商分別是MathWorks, H2O.ai, Dataiku, Domino Data Lab, and Teradata,而對應(yīng)的從2016年報告中消失的廠商則是Lavastorm, Megaputer, Prognoz, Accenture, Predixion Software。
今年,KDnuggets的Gregory Piatetsky將2016年和2017年的魔力象限報告進行對比,就今年的變化、贏家和輸家逐個進行分析,雷鋒網(wǎng)做了詳細編譯:
圖二:Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺魔力象限,2017 VS. 2016
圖二將2016年的MQ(灰色背景圖層)和2017年的MQ(前景圖層)表現(xiàn)在一張圖片上,并用箭頭將同一個公司在2016年與2017年的位置進行連接。當(dāng)該公司今年的位置相對于去年大幅提高,則箭頭標(biāo)記為綠色;當(dāng)該公司位置發(fā)生了削弱,則標(biāo)記為紅色;綠色的○形表示新入圍的公司,而紅色的×則表示今年落榜。
領(lǐng)導(dǎo)者
今年的領(lǐng)導(dǎo)者依然是四大供應(yīng)商:IBM, SAS, RapidMiner, 和KNIME,他們自2014起就一直保持象限中的領(lǐng)導(dǎo)者地位。Dell software在2016年11月被收購了,并重新命名為Quest。今年它的產(chǎn)品Statistica Analytics則從領(lǐng)導(dǎo)者行列中掉隊成為了挑戰(zhàn)者。
2017年的MQ顯示了IBM今年在前瞻性上的獲勝一籌,而SAS則在執(zhí)行能力上丟了一些分數(shù)。RapidMiner在執(zhí)行力上表現(xiàn)強勁,而KNIME和RapidMiner同在前瞻性上表現(xiàn)式微。
IBM:基于SPSS Modeler和SPSS Statistics產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)表現(xiàn),IBM今年又是領(lǐng)導(dǎo)者。盡管Gartner今年并沒有對其新的數(shù)據(jù)科學(xué)體驗平臺(DSx)進行評估,但DSx對IBM在橫坐標(biāo)前瞻性的提升上貢獻顯著。IBM的優(yōu)勢包括其龐大的客戶基礎(chǔ)和持續(xù)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)能力。但其產(chǎn)品的廣度(包括SPSS, IBM Watson, DSx, Cognos )則造成了市場的困惑,并且SPSS的產(chǎn)品線還具有互操作性的問題。
SAS:SAS為數(shù)據(jù)科學(xué)提供了多種產(chǎn)品。Gartner的評估涵蓋了產(chǎn)品SAS Enterprise Miner(EM)和SAS Visual Analytics Suite(VAS)。SAS更專注于VAS的交互建模,同時繼續(xù)支持其傳統(tǒng)的基礎(chǔ)SAS。今年SAS在領(lǐng)導(dǎo)者里面依舊處于強勢地位,但市場在選擇其多個產(chǎn)品時的困惑和對其高額成本的擔(dān)憂則導(dǎo)致了SAS今年在執(zhí)行能力上的下滑。
KNIME:KNIME提供了開源的KNIME分析平臺,平臺為高級數(shù)據(jù)分析師提供了強大功能。在部分行業(yè),特別是生產(chǎn)和生命科學(xué)領(lǐng)域功能強勁。但相對于其他領(lǐng)導(dǎo)者,由于KNIME在營銷和創(chuàng)新能力的減弱,它在前瞻性上輸?shù)袅艘恍?/p>
RapidMiner:RapidMiner提供了數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的圖形可視化界面,這對于初學(xué)者和數(shù)據(jù)分析專家都十分適宜。它還提供了源代碼的訪問權(quán)限。同時,RapidMiner有兩個版本,免費版和企業(yè)版(帶有為大數(shù)據(jù)設(shè)計的額外功能并可連接多數(shù)據(jù)源)。由于其市場占有額和成熟的產(chǎn)品,RapidMiner今年繼續(xù)保持領(lǐng)導(dǎo)者地位。
挑戰(zhàn)者
Mathworks:因其MATLAB產(chǎn)品今年新入圍Gartner魔力象限。Matlab的產(chǎn)品在工程師中很受歡迎,并為使用者提供了豐富的工具箱。
Quest:Dell Software在2016年被出讓的產(chǎn)物,現(xiàn)在銷售Statistica平臺。今年Quest進入了挑戰(zhàn)者象限(去年Dell在領(lǐng)導(dǎo)者象限),掉隊的原因歸結(jié)于未來3年中Statistica產(chǎn)品擁有權(quán)的第二次變化和Quest缺乏與云相關(guān)的產(chǎn)品改進(盡管這點在其發(fā)展路標(biāo)上)。
Alteryx:提供了便于使用的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺,帶有自主數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和高級分析的功能。除此之外,還具備了數(shù)據(jù)模擬和優(yōu)化的能力。由于其穩(wěn)定的客戶增長,它從去年的有遠見者象限跳躍上升至今年的挑戰(zhàn)者象限。
Angoss:提供了可視化數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析工具,包括歸一化的數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化工具。今年它繼續(xù)保持了去年在象限中的位置。
有遠見者
Microsoft:微軟的評估是基于Azure的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)平臺(微軟Cortana智能套件的一部分),它提供了一個基于數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的強大的云。Gartner將微軟繼續(xù)放在有遠見者象限的原因則歸結(jié)于其缺乏可比的現(xiàn)場解決方案。
H2O.ai:新入圍,提供了開源的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺,并在深度學(xué)習(xí)和其他高級機器學(xué)習(xí)方法上執(zhí)行力強。
Dataiku:新入圍,它的產(chǎn)品Data Science Studio(DSS)具備創(chuàng)新性、開放性和協(xié)作功能,適合不同技能水平的使用者。因此,Gartner將其評為有遠見者。
Domino Data Lab:新入圍,其產(chǎn)品Domino數(shù)據(jù)科學(xué)平臺專注協(xié)作,主持多種開源技術(shù)。
Alpine Data:它的產(chǎn)品“城市數(shù)據(jù)科學(xué)”平臺,Chorus,給業(yè)務(wù)分析師和一線用戶在構(gòu)建和運行工作流時的協(xié)作提供了方便。相較于2016年,Alpine依然處在有遠見者象限,但是因其擴張市場份額的困頓,在執(zhí)行能力表現(xiàn)上評分下滑。
特定領(lǐng)域者
SAP:SAP將其數(shù)據(jù)科學(xué)平臺更名為SAP BusinessObjects Predictive Analytics。SAP執(zhí)行能力的下降導(dǎo)致了它從挑戰(zhàn)者象限降級,并導(dǎo)致了它在產(chǎn)品活力、開源支持和云布局的落后。
FICO:其產(chǎn)品決策管理套件(DMS)提供了多個分析工具。它和去年一樣,保持在特定領(lǐng)域者象限,但是今年評估其在前瞻性和執(zhí)行能力上都有一些失分。
Teradata:提供了Aster分析平臺,其具有三個層:解析引擎,預(yù)置的解析函數(shù)和Aster應(yīng)用中心,其應(yīng)用可進行數(shù)據(jù)分析并可連接外部BI工具。因其低使用率,今年Gartner繼續(xù)將其評為特定領(lǐng)域者。
你可以從RapidMiner,Dataiku,或者其他本報道提及的供應(yīng)商網(wǎng)站下載報告,也可以從Tableau下載相關(guān)的2017年Gartner BI和分析魔力象限報告。
via KDnuggets,雷鋒網(wǎng)編譯