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用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)平臺(tái)

遠(yuǎn)見(jiàn)者

Gartner公司表示,“遠(yuǎn)見(jiàn)者通常是規(guī)模較小的供應(yīng)商或代表正在塑造或有可能影響市場(chǎng)的趨勢(shì)的新進(jìn)入者。然而,可能會(huì)擔(dān)心這些供應(yīng)商能夠有效地繼續(xù)執(zhí)行并隨著他們的成長(zhǎng)而擴(kuò)展。它們通常在市場(chǎng)上并不為人所知,因此相對(duì)于挑戰(zhàn)者和領(lǐng)導(dǎo)者而言,它們的領(lǐng)導(dǎo)力往往較低。遠(yuǎn)見(jiàn)者有強(qiáng)烈的愿景和支持路線(xiàn)圖。他們?cè)诮鉀Q市場(chǎng)需求方面具有創(chuàng)新精神。雖然他們提供的功能通常具有創(chuàng)新性和可靠性,但在產(chǎn)品的完整性和廣度上往往存在差距。”

遠(yuǎn)見(jiàn)者值得考慮,因?yàn)樗麄兛赡埽?/p>

提供啟動(dòng)創(chuàng)新計(jì)劃的機(jī)會(huì)。

提供一些引人注目的差異化功能,作為現(xiàn)有解決方案的補(bǔ)充或替代,并提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

更容易受到產(chǎn)品路線(xiàn)圖和方法的影響。

(1)Databricks公司

Databricks公司總部位于加利福尼亞州舊金山。Gartner公司分析師表示,“Databricks公司在云中提供基于Apache Spark的Databricks統(tǒng)一分析平臺(tái)。除Spark外,它還為Amazon Web Services(AWS)提供安全性、可靠性、操作性、性能和實(shí)時(shí)支持的專(zhuān)有功能。Databricks公司于2017年11月宣布推出一款Microsoft Azure Databricks平臺(tái),該平臺(tái)未在此魔力象限中考慮,因?yàn)樗谠u(píng)估時(shí)通常不可用。Databricks公司是這個(gè)魔力象限的新進(jìn)入者。作為遠(yuǎn)見(jiàn)者,它利用開(kāi)源社區(qū)和自己的Spark專(zhuān)業(yè)知識(shí),提供一個(gè)易于訪(fǎng)問(wèn)且熟悉的平臺(tái)。除數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)外,Databricks公司還專(zhuān)注于數(shù)據(jù)工程。2017年D輪融資額為1.4億美元,為Databricks公司提供了大量資源,可以擴(kuò)展其部署選項(xiàng)并實(shí)現(xiàn)其愿景!

(2)Dataiku

Dataiku公司總部位于紐約市,在法國(guó)巴黎設(shè)有總部。Gartner分析師表示,“Dataiku公司提供的數(shù)據(jù)科學(xué)工作室(DSS)專(zhuān)注于跨學(xué)科協(xié)作和易用性,通過(guò)使用戶(hù)能夠快速啟動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,Dataiku仍然是一個(gè)遠(yuǎn)見(jiàn)者,并且是許多數(shù)據(jù)科學(xué)需求的熱門(mén)選擇。它的完整性愿景是由于其合作和開(kāi)源支持,這也是其產(chǎn)品路線(xiàn)圖的重點(diǎn)。由于用例方面的廣度相對(duì)較差以及自動(dòng)化和數(shù)據(jù)流的不足,其整體視覺(jué)分?jǐn)?shù)低于之前的魔力象限。由于操作和擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一些困難,Dataiku公司的執(zhí)行能力也有所下降!

(3)Domino公司

Domino公司(Domino Data Lab)總部位于加利福尼亞州舊金山。Gartner公司分析師表示,“Domino公司提供了Domino數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。這是專(zhuān)家數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的端到端解決方案。該平臺(tái)專(zhuān)注于集成開(kāi)源和專(zhuān)有工具生態(tài)系統(tǒng)的工具,協(xié)作、可重復(fù)性以及模型開(kāi)發(fā)和部署的集中化。Domino公司成立于2013年,是該市場(chǎng)知名廠(chǎng)商,并繼續(xù)在數(shù)據(jù)科學(xué)家中獲得知名度。Domino公司堅(jiān)持其作為遠(yuǎn)見(jiàn)者的地位。它的執(zhí)行能力雖然得到了改進(jìn),但在機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期(數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索和可視化)開(kāi)始時(shí)功能較弱仍然受到阻礙。然而,在過(guò)去一年中,多米諾已經(jīng)證明了在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中贏得新用戶(hù)并獲得領(lǐng)導(dǎo)力的能力!

(4)IBM公司

IBM公司總部位于紐約阿蒙克。Gartner分析師表示,“IBM提供了許多分析解決方案。對(duì)于這個(gè)魔力象限,我們?cè)u(píng)估了SPSS,其中包括SPSS Modeler和SPSS Statistics。數(shù)據(jù)科學(xué)體驗(yàn)(DSX)是第二個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品,不符合我們對(duì)執(zhí)行能力軸的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn),但確實(shí)有助于IBM的完整性。IBM現(xiàn)在是一個(gè)遠(yuǎn)見(jiàn)者,相對(duì)于其他供應(yīng)商而言,在遠(yuǎn)見(jiàn)者的完整性和執(zhí)行能力方面已經(jīng)失去了優(yōu)勢(shì)。然而,IBM公司的DSX產(chǎn)品有可能激發(fā)更全面和創(chuàng)新的愿景。IBM公司已宣布計(jì)劃在2018年為其SPSS產(chǎn)品提供新接口,該接口將SPSS Modeler完全集成到DSX中!

(5)微軟公司

微軟公司總部位于華盛頓州雷德蒙市。Gartner公司分析師表示,“微軟為數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)提供了許多軟件產(chǎn)品。在云端,它提供Azure機(jī)器學(xué)習(xí)(包括Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作室),Azure數(shù)據(jù)工廠(chǎng)、Azure流分析、Azure HDInsight、Azure數(shù)據(jù)湖和Power BI。對(duì)于本地工作負(fù)載,微軟公司提供帶有機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的SQL Server,該服務(wù)于2017年9月發(fā)布。在此魔力象限的截止日期之后。只有Azure機(jī)器學(xué)習(xí)工作室符合此魔力象限的納入標(biāo)準(zhǔn),盡管微軟公司具有更廣泛的高級(jí)分析產(chǎn)品確實(shí)影響了我們對(duì)其完整性的評(píng)估。但微軟公司仍然是一個(gè)遠(yuǎn)見(jiàn)者。它獲得這個(gè)地位主要是因?yàn)槠涫袌?chǎng)響應(yīng)能力和產(chǎn)品可行性得分較低,因?yàn)锳zure機(jī)器學(xué)習(xí)工作室的純?cè)铺匦韵拗屏怂谠S多需要內(nèi)部部署選項(xiàng)的高級(jí)分析用例中的可用性!

利基企業(yè)

Gartner公司分析師解釋說(shuō):“利基公司在特定行業(yè)或方法中表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì),或與特定技術(shù)堆棧完美結(jié)合。一些利基公司表現(xiàn)出一定程度的遠(yuǎn)見(jiàn),這表明他們有可能成為遠(yuǎn)見(jiàn)者。然而,相對(duì)于市場(chǎng)上的其他公司,他們往往難以讓自己的愿景引人注目,也可能在努力創(chuàng)造創(chuàng)新和思想領(lǐng)導(dǎo)的歷史記錄,從而使他們成為遠(yuǎn)見(jiàn)者。如果其他利基企業(yè)繼續(xù)以增強(qiáng)其在市場(chǎng)中的勢(shì)頭和吸引力的方式執(zhí)行任務(wù),他們可能會(huì)成為挑戰(zhàn)者!

(1)Anaconda公司

Anaconda公司前身為Continuum Analytics,該公司總部位于德克薩斯州奧斯汀市。Gartner分析師解釋說(shuō),“Anaconda公司銷(xiāo)售Anaconda Enterprise 5.0,這是一個(gè)基于交互式筆記本概念的開(kāi)源開(kāi)發(fā)環(huán)境。它還提供了一個(gè)松散耦合的分發(fā)環(huán)境,可以訪(fǎng)問(wèn)各種開(kāi)源開(kāi)發(fā)環(huán)境和開(kāi)源庫(kù),主要是基于Python。Anaconda公司的優(yōu)勢(shì)在于它能夠聯(lián)合并為大量不斷構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)功能的Python開(kāi)發(fā)人員提供中央訪(fǎng)問(wèn)點(diǎn)。然而,Anaconda公司對(duì)這些開(kāi)發(fā)人員在質(zhì)量、可靠性和可持續(xù)性方面的努力幾乎沒(méi)有控制權(quán)。 Anaconda通過(guò)Anaconda Cloud培育廣泛的開(kāi)發(fā)者社區(qū)。Anaconda作為利基公司的地位反映了它對(duì)于熟練掌握Python的經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家的適用性。”

(2)Angoss公司

總部位于加拿大多倫多的Angoss公司于2018年1月被Datawatch公司收購(gòu)。Gartner公司分析師表示,“由于收購(gòu)的延遲,相對(duì)于魔力象限流程,以及不確定的影響,它在文檔中的名稱(chēng)仍為Angoss公司。此評(píng)估涵蓋以下產(chǎn)品:該公司最基本的產(chǎn)品KnowledgeSEEKER,主要針對(duì)桌面環(huán)境中的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家;KnowledgeSTUDIO,包含比KnowledgeSEEKER更多的模型和功能;以及新推出的KnowledgeENTERPRISE,這是一款包含全系列功能的旗艦產(chǎn)品。 Angoss公司與銀行客戶(hù)有著長(zhǎng)期的合作經(jīng)驗(yàn)。這有助于向銀行業(yè)和其他具有類(lèi)似數(shù)據(jù)和分析需求的行業(yè)提供服務(wù),例如保險(xiǎn)、運(yùn)輸和公用事業(yè)。”

(3)SAP公司

SAP總部位于德國(guó)瓦爾多夫。Gartner公司分析師表示,“SAP公司再次將其平臺(tái)重新命名為:SAP Business Objects Predictive Analytics。該平臺(tái)具有許多組件,例如用于數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備和特征工程的Data Manager,用于公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的Automated Modeler,用于更復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)的Predictive Composer以及用于操作的Predictive Factory。SAP Leonardo機(jī)器學(xué)習(xí)和SAP Leonardo生態(tài)系統(tǒng)的其他組件對(duì)SAP在此魔力象限中的執(zhí)行能力沒(méi)有貢獻(xiàn)。在過(guò)去的一年中,SAP公司在幾個(gè)方面取得了很好的進(jìn)展,但在其他方面仍然落后。它是一個(gè)利基企業(yè),因?yàn)橄鄬?duì)于其他公司來(lái)說(shuō),其客戶(hù)滿(mǎn)意度低,缺乏思想共享!

(4)Teradata公司

Teradata公司總部位于加利福尼亞州圣地亞哥。Gartner公司分析師表示,“Teradata公司統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)(UDA)是一個(gè)企業(yè)分析生態(tài)系統(tǒng),它結(jié)合了開(kāi)源和商業(yè)技術(shù),提供分析功能。UDA包括Aster Analytics、Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)、Hadoop和數(shù)據(jù)管理工具。盡管Teradata公司具有強(qiáng)大的運(yùn)營(yíng)能力,但它仍然缺乏統(tǒng)一的端到端技術(shù)平臺(tái)。Teradata公司保持了其內(nèi)在的性能和可靠性?xún)?yōu)勢(shì),但其在數(shù)據(jù)科學(xué)開(kāi)發(fā)方面缺乏凝聚力和易用性,削弱了其執(zhí)行能力和在視覺(jué)完整性方面取得的進(jìn)展。它仍然是一個(gè)利基企業(yè)!

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