深入解讀Gartner 2021年《分析與BI平臺魔力象限》
近日,Gartner釋出了2020年度的BI商業智慧和分析平臺魔力象限報告(《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》,以下簡稱報告)。作為業內的權威報告,魔力象限在廠商和使用者中受到了非常廣泛的關注。與往年類似,Gartner在本報告中預測了2022~2025年BI行業的發展趨勢,描述了現代分析與BI平臺的15項關鍵功能領域,並給出了入選魔力象限的廠商。本文對報告進行深入解讀,幫助從業者分析現狀、瞭解變化,從而更好地理解BI市場。
一、 魔力象限的定義及廠商變化
魔力象限是Gartner對行業中的供應商進行評估比較的一個工具,主要透過一套標準的方法,基於行業市場中各供應商的執行力和前瞻性表現,生成魔力象限圖和相應的分析報告。
魔力象限如圖1所示,縱軸為供應商的“執行力”(Ability to Execute),用於評估供應商將其願景變成市場現實的能力,評估維度包含產品或服務的競爭力及成功度、企業整體生存能力、銷售執行力與定價、市場狀況、客戶體驗以及公司的整體運營,其實質是揭示企業在市場的成功度;橫軸為供應商的“前瞻性”(Completeness of Vision),評估維度包含企業的市場理解、產品戰略、營銷戰略、商業模式、產品創新、行業戰略及地域戰略,其實質是解釋企業在行業內的領先度。
最終,結合企業的執行力和前瞻性評估,將供應商劃分到領導者、挑戰者、有遠見者和特定領域者四個象限。
圖1 Gartner魔力象限
2020與2019 年的分析與BI平臺魔力象限分別如圖2和圖3所示。
對比兩年的魔力象限,在2020年分析與BI平臺魔力象限中,除了Microsoft、Tableau、Qlik和ThoughtSpot繼續高居領導者位置外,其他象限均有所變動。
Oracle從特定領域者象限進入有遠見者象限;SAP和SAS並沒有在市場表現上取得明顯的突破,依舊處於有遠見者象限;2019年最接近領導者象限的Salesforce和Sisence,位置反而出現了下滑;挑戰者象限的供應商數量有所增加;特定領域者象限的供應商則是有進有出。
圖2 Gartner2020年分析與BI平臺魔力象限
圖3 Gartner2019年分析與BI平臺魔力象限
同時,還有一個值得注意的現象是大部分供應商在前瞻性評估上有所後移,即在魔力象限中的位置向左側移動,比較明顯的是領導者象限和特定領域者象限。
筆者認為這一現象可能存在兩個原因,一個是BI市場的成熟使得各大企業的領先性優勢差距開始縮小,另一個是Gartner調整了前瞻性評估中部分標準的權重。Gartner在報告中減小了企業的“垂直/行業戰略”的權重,並提高了“地域戰略”的權重,這表明前瞻性評估將更加看重企業的全球視野和地域戰略佈局。正是得益於較高的全球服務潛力,阿里雲進入特定領域者象限。
另外,隨著大部分供應商前瞻性的後移,供應商更明顯地聚集在魔力象限的對角線附近,這也說明在網際網路與大資料時代,產品好才是硬道理,市場地位是和產品質量成正比的。
二、 2022~2025年BI產品趨勢
報告對2022~2025年的BI產品發展趨勢做了五個方面的預測,見表1。為了方便比較,筆者將2019年分析與BI平臺魔力象限對BI產品趨勢的預測也整理到了表1中。
表1 2019與2020年分析與BI平臺魔力象限預測
結合報告的預測觀點和市場描述,不難看出增強分析(Augmented Analytics)和企業報告是分析與BI平臺的主要趨勢。報告認為,分析與BI平臺的差異將不再體現在其資料視覺化功能上,這些功能正在成為“日用品”,而差異化正在轉向企業報告功能的整合支援和增強分析上。
1、增強分析。
增強分析是“使用機器學習和人工智慧等技術來協助資料準備、洞察生成和洞察解釋,以增強人們在分析和BI平臺中探索和分析資料的方式”。
2020年分析與BI平臺魔力象限報告中,有關自然語言處理、語音生成等人工智慧技術的預測觀點沒有再次出現,而是被整合到了增強分析中,從而突出了增強分析的整體性,這也與商業智慧的整體性不謀而合。
2、企業報告功能的整合支援。
“組織對這些以敏捷資料視覺化功能而聞名的平臺現在如何幫助他們實現企業報告需求的現代化非常感興趣。”隨著企業資料驅動決策需求的增長和變化,企業將不再只滿足資料視覺化提供的區域性見解,而是希望分析與BI平臺能為他們提供針對某一問題的系統化分析報告。結合2020年的預測觀點,資料故事未來將成為這些企業報告主要的呈現形式之一。
雖然Gartner站在整個BI行業的角度上,基於其前沿的分析與見解提出了分析與BI平臺的發展趨勢,但是我們要認清不同市場環境下的企業需求和時間節點存在一定差異的現實。
帆軟資料應用研究院在其釋出的《商業智慧白皮書1.0》中,預測增強分析在國內的廣泛應用要到2025年,並且調研資料表明國內絕大多數企業的側重點主要是資料治理和業務部門的自助分析,以FineBI為主的自助式BI分析平臺在國內的盛行也印證了這一點。
因此,筆者認為,增強分析的確是分析與BI平臺的大勢所趨,只是資訊化水平、企業的需求現狀、業務人員與分析師的能力等因素都會影響增強技術應用的時間、廣度、以及深度,企業應該理性的按照真實需求去選擇,不能盲目跟風,浪費企業資源。相信隨著機器學習和人工智慧等技術的不斷髮展,未來增強分析將帶給使用者更簡單更快速的分析體驗,幫助使用者輕鬆完成資料的“收集-準備-整合和分析”全過程。
三、 分析與BI平臺關鍵功能更新:安全性、報告、增強分析
2020年分析與BI平臺魔力象限報告並未提及以往的分析與BI平臺5大用例,未提及的原因無從得知,但是往年分析與BI平臺魔力報告所描述的15項關鍵功能是圍繞5大用例展開的,這一改變可能與關鍵功能的調整有關。
報告對15項關鍵功能進行了較大的更新調整,其中最主要的功能更新為安全性、報告、增強分析。筆者將2019和2020兩年各自的15項關鍵功能一起整理在表2中。
1、安全性。
安全性要求分析與BI平臺支援平臺安全性、管理使用者、稽核平臺訪問和身份驗證等功能。網際網路大資料時代,資料是企業的關鍵生產要素,其安全性的重要程度不言而喻。對於以資料為輸入的分析與BI平臺更是如此,然而國內BI產品的安全現狀並不樂觀。
帆軟軟體與360企業安全聯合釋出的《2018商業智慧安全白皮書》就指出,當前很多BI廠商都在使用MD5加密,而MD5加密已經不夠安全,應被視為已被破解的加密方式,不適合繼續使用。帆軟也致力於不斷提高產品的安全性,為企業資料平臺提供全方位的安全性保障。
2、報告。
報告指分析與BI平臺按計劃建立並向消費者分發(或“爆發”)網格佈局、多頁、畫素完美的報告的能力。這一功能體現在報告的建立和分發上,要求分析與BI平臺不僅能提供詳細的報告,並且能夠按照計劃向使用者傳送報告。
目前,FineBI和Tableau等眾多BI平臺均支援儀表板和報告製作的功能,但是在報告或其他模板的定時排程功能上,具備強大企業級應用的FineBI要略勝一籌。
3、增強分析。
增強分析在前文已經詳細描述,其核心特徵是能夠應用機器學習技術為終端使用者自動生成相關洞察。目前這一功能及其應用場景仍然不夠成熟,尤其是在眾多國內的分析與BI產品中很少涉及。隨著技術的成熟和企業需求的增加,未來增強分析將成為分析與BI平臺的標準功能和核心競爭力。
總而言之,Gartner在報告中描述的15項關鍵功能為BI產品建立了一個可參考的功能標準,規劃了未來的美好藍圖。可以想象,具備這些功能的分析與BI平臺,將會為使用者提供無限的分析可能。儘管對國內來說,大多數企業的資訊化水平仍然不高,企業最需要的仍然是資料準備、資料視覺化、以及嵌入式分析等基礎功能,但是增強分析等技術納入所有現代分析與BI平臺並得到廣泛使用這一藍圖的實現也只是時間的問題。
最後,正如報告中所說,讀者應將魔力象限視為選擇供應商和產品所需的眾多參考點之一。筆者認為,結合魔力象限與其他Gartner報告中的見解,以及自身的需求來看待眾多廠商會是一個不錯的方式。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/21472864/viewspace-2760199/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
相關文章
- 深入解讀Gartner 2022年《分析與BI平臺魔力象限》報告
- Gartner:2019 年 iPaaS 魔力象限
- 《Gartner 2019年資料中心網路魔力象限》報告解讀
- Qlik連續七年位列Gartner商業智慧和分析平臺魔力象限之領導者象限
- Gartner:2019年全球 IaaS 魔力象限
- Gartner:2021 全球公有云魔力象限報告
- Gartner釋出《2021年企業低程式碼平臺魔力象限》低碼一體化平臺成趨勢!
- Gartner首次釋出超融合(HCI)魔力象限報告
- Gartner:2019 年 Web 應用防火牆魔力象限Web防火牆
- Gartner:2019年資料中心網路魔力象限
- 微軟再次榮獲 Gartner 工業物聯網平臺魔力象限“領先者”稱號!微軟
- Gartner 魔力象限:企業備份和恢復解決方案 2024
- Gartner:2021年雲AI開發者服務魔力象限AI
- 甲骨文獲評Gartner2017年企業整合雲平臺即服務魔力象限領導者
- 2023Gartner雲資料庫魔力象限:雲端突圍與市場洗牌資料庫
- Gartner釋出:全球聯絡中心基礎設施魔力象限
- 華為數通躋身2022 Gartner®魔力象限"領導者"
- Gartner魔力象限:阿里雲上升至“遠見者”象限,市場領導力和盈利提升阿里
- 卓豪的Applications Manager第六次入選Gartner魔力象限!APP
- 阿里雲入選Gartner 2019 WAF魔力象限,唯一亞太廠商!阿里
- 國內唯一|阿里雲入選 Gartner 應用效能監控與可觀測魔力象限阿里
- Gartner魔力象限:雲資料庫下半場,誰的後勁十足資料庫
- 入選Gartner全球AI魔力象限,阿里雲解讀AI工程化為什麼需具備這三大基礎能力?AI阿里
- 解讀“2020有線和無線區域網基礎設施”魔力象限
- 智慧BI平臺與傳統BI的區別
- ManageEngine入選《2023 Gartner應用效能監控和可觀測性魔力象限》
- Quick BI 白皮書: 解讀2022 Gartner ABI報告 進一步瞭解Quick BIUI
- 阿里雲入選 2021 Gartner APM 魔力象限,國內唯一入選雲廠商阿里
- 2023 Gartner® 雲資料庫管理系統魔力象限釋出 PingCAP 入選“榮譽提及”資料庫PingCAP
- Gartner釋出2021企業低程式碼魔力象限,Mendix連續三年第一
- 德勤獲評2021年度Gartner公有云IT轉型服務魔力象限領導者
- 傳統式與自助式BI分析平臺有什麼區別
- Riverbed連續第四年榮獲Gartner“網路效能監測與診斷(NPMD)魔力象限領導者”稱號NPM
- 從來也科技首次入選Gartner RPA魔力象限報告,看國產RPA未來發展
- BI平臺有哪些功能
- VMware連續三年獲評Gartner廣域網邊緣基礎設施魔力象限領導者
- 解讀 Flutter 全平臺開發的誤解與偏見Flutter
- 深入解讀:KubeVela 與 PaaS 有何不同?