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2017 Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)魔力象限出爐,16位上榜公司花落誰(shuí)家?

責(zé)任編輯:editor004

作者:雪莉?休斯敦

2017-03-15 11:55:46

摘自:雷鋒網(wǎng)

雷鋒網(wǎng)按:2017年Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)(在2016年被稱(chēng)作“高級(jí)分析平臺(tái)”)的魔力象限報(bào)告于近期出爐了。你可以從RapidMiner

2017 Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)魔力象限出爐,16位上榜公司花落誰(shuí)家?

雷鋒網(wǎng)按:2017年Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)(在2016年被稱(chēng)作“高級(jí)分析平臺(tái)”)的魔力象限報(bào)告于近期出爐了。今年的報(bào)告對(duì)16個(gè)數(shù)據(jù)分析公司進(jìn)行了15個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的評(píng)估,并基于前瞻性(Completeness of Vision)和執(zhí)行能力(Ability of Execute),將他們按評(píng)分放置在四個(gè)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(kāi)源的平臺(tái)在數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)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(bào)告只評(píng)估了商業(yè)化的廠商。

2017 Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)魔力象限出爐,16位上榜公司花落誰(shuí)家?

  圖一:2017年Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)魔力象限

雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào):雷鋒網(wǎng))了解到,這16個(gè)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(yuǎn)見(jiàn)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(mén)的數(shù)據(jù)科學(xué)市場(chǎng)前100的供應(yīng)商中排名TOP16的。

本次新入圍的五個(gè)廠商分別是MathWorks, H2O.ai, Dataiku, Domino Data Lab, and Teradata,而對(duì)應(yīng)的從2016年報(bào)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(bào)告進(jìn)行對(duì)比,就今年的變化、贏家和輸家逐個(gè)進(jìn)行分析,雷鋒網(wǎng)做了詳細(xì)編譯:

2017 Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)魔力象限出爐,16位上榜公司花落誰(shuí)家?

  圖二:Gartner數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)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(gè)公司在2016年與2017年的位置進(jìn)行連接。當(dāng)該公司今年的位置相對(duì)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(gòu)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(duì)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?jǐn)?shù)。RapidMiner在執(zhí)行力上表現(xiàn)強(qiáng)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(méi)有對(duì)其新的數(shù)據(jù)科學(xué)體驗(yàn)平臺(tái)(DSx)進(jìn)行評(píng)估,但DSx對(duì)IBM在橫坐標(biāo)前瞻性的提升上貢獻(xiàn)顯著。IBM的優(yōu)勢(shì)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(jī)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(chǎng)的困惑,并且SPSS的產(chǎn)品線還具有互操作性的問(wèn)題。

SAS:SAS為數(shù)據(jù)科學(xué)提供了多種產(chǎn)品。Gartner的評(píng)估涵蓋了產(chǎn)品SAS Enterprise Miner(EM)和SAS Visual Analytics Suite(VAS)。SAS更專(zhuān)注于VAS的交互建模,同時(shí)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(qiáng)勢(shì)地位,但市場(chǎng)在選擇其多個(gè)產(chǎn)品時(shí)的困惑和對(duì)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(kāi)源的KNIME分析平臺(tái),平臺(tái)為高級(jí)數(shù)據(jù)分析師提供了強(qiáng)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(qiáng)勁。但相對(duì)于其他領(lǐng)導(dǎo)者,由于KNIME在營(yíng)銷(xiāo)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(tái)的圖形可視化界面,這對(duì)于初學(xué)者和數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家都十分適宜。它還提供了源代碼的訪問(wèn)權(quán)限。同時(shí),RapidMiner有兩個(gè)版本,免費(fèi)版和企業(yè)版(帶有為大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的額外功能并可連接多數(shù)據(jù)源)。由于其市場(chǎng)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(xiāo)售Statistica平臺(tái)。今年Quest進(jìn)入了挑戰(zhàn)者象限(去年Dell在領(lǐng)導(dǎo)者象限),掉隊(duì)的原因歸結(jié)于未來(lái)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(jìn)(盡管這點(diǎn)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(tái),帶有自主數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和高級(jí)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(zhǎng),它從去年的有遠(yuǎn)見(jiàn)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(cè)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(yuǎn)見(jiàn)者

Microsoft:微軟的評(píng)估是基于Azure的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)平臺(tái)(微軟Cortana智能套件的一部分),它提供了一個(gè)基于數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的強(qiáng)大的云。Gartner將微軟繼續(xù)放在有遠(yuǎn)見(jiàn)者象限的原因則歸結(jié)于其缺乏可比的現(xiàn)場(chǎng)解決方案。

H2O.ai:新入圍,提供了開(kāi)源的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái),并在深度學(xué)習(xí)和其他高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)方法上執(zhí)行力強(qiáng)。

Dataiku:新入圍,它的產(chǎn)品Data Science Studio(DSS)具備創(chuàng)新性、開(kāi)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(píng)為有遠(yuǎn)見(jiàn)者。

Domino Data Lab:新入圍,其產(chǎn)品Domino數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)專(zhuān)注協(xié)作,主持多種開(kāi)源技術(shù)。

Alpine Data:它的產(chǎn)品“城市數(shù)據(jù)科學(xué)”平臺(tái),Chorus,給業(yè)務(wù)分析師和一線用戶在構(gòu)建和運(yùn)行工作流時(shí)的協(xié)作提供了方便。相較于2016年,Alpine依然處在有遠(yuǎn)見(jiàn)者象限,但是因其擴(kuò)張市場(chǎng)份額的困頓,在執(zhí)行能力表現(xiàn)上評(píng)分下滑。

特定領(lǐng)域者

SAP:SAP將其數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)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(jí),并導(dǎo)致了它在產(chǎn)品活力、開(kāi)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(gè)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(píng)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(tái),其具有三個(gè)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(jìn)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(píng)為特定領(lǐng)域者。

你可以從RapidMiner,Dataiku,或者其他本報(bào)道提及的供應(yīng)商網(wǎng)站下載報(bào)告,也可以從Tableau下載相關(guān)的2017年Gartner BI和分析魔力象限報(bào)告。

via KDnuggets,雷鋒網(wǎng)編譯

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