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Gartner:2020年 AI平台魔力象限:意外多多

浩繁企业决策者向市场钻研公司Gartner寻求企业软件客栈方面的建议。魔力象限申报是Gartner宣布的最可托、最真实、最势力巨子的钻研申报之一。因为它影响企业的采购决策,是以诸多供应商竭力想在申报中占领一席之地。

Gartner近来宣布了数据科学和机械进修(DSML)平台魔力象限申报。数据科学、机械进修和AI的市场格局极为分散、竞争猛烈,理解起来很繁杂。Gartner试图根据一些明确定义的标准对供应商进行排名。想具体懂得Gartner斟酌的诸多参数,请参阅入围标准和扫除标准。

究其核心,Gartner根据各自为数据科学平台支持连贯完备的端到端管道的环境,对多家供应商进行评估。平台的商业可用性和客户采纳是抉择供应商排名的两个主要身分。分外强调了平台在公共云、混杂云和本地数据中间中的可用性。Gartner还觉得AutoML是这种平台的一个关键组件,让非开拓职员能够构建机械进修模型。基于这些参数的权重影响了排名,而排名抉择了一家供应商在象限中的位置。

Gartner数据科学和机械进修平台魔力象限:

引导者象限

据Gartner声称,引导者在数据科学和机械进修市场拥有强大年夜的职位地方和宏大年夜的心灵占领率。它们在全部数据探索、模型开拓和运营操作历程方面展现了出众的深度和广度。

就2020年的魔力象限而言,六家公司进入了引导者象限。这些供应商的合营点是交付端到端数据科学平台方面一直体现不俗。SAS、TIBCO和MathWorks都有着构建基于数据平台和基于阐发的平台这一传统。值得关注的是,Alteryx、Databricks和Dataiku等一些新兴公司在引导者象限找到了一席之地。

引导者象限中的所有供应商都供给商业上可行、与平台无关且成熟的数据科学平台。

寻衅者象限

Gartner称寻衅者是这类供应商:市园职位地方牢靠、信誉卓著、存活能力强、产品功能强大年夜,不过离成为引导者还差几步。

IBM是寻衅者象限中独一的供应商。传统的SPSS与今世的Watson Studio功能相结合,使IBM成为强有力的竞争者。Watson Studio作为面向本地的ML PaaS和IBM Cloud Paks,这必然位使IBM成为市场上独特的玩家。然则IBM频繁地替换品牌名称、频繁地变动产品组合的名称,侵害了将Watson打造成机械进修和AI顶级品牌的能力。

特定领域者象限

据Gartner声称,特定领域者展示了其在特定行业或措施方面的实力,或者与特定技巧客栈完美结合。特定小众市场的买家应斟酌这类供应商。

Altair和Anaconda都位于特定领域者象限。Altair经由过程收购Datawatch一举进入这个象限,而Datawatch之前收购了Angoss。Datawatch和Angoss都是2019年特定领域者象限的一分子。

Anaconda是一家专业的数据科学公司,供给开源平台和商业平台。宏大年夜社区加上简化了基于Python和R的库及软件包,使Anaconda成为市场上的小众玩家。

远见者象限

Gartner称产品有潜力影响市场的公司是远见者。这类公司既有处于早期阶段的始创公司,又有职位地方牢靠的平台公司,但它们供给的产品仍可能是新兴产品。

在2020年数据科学和机械进修魔力象限申报中,数这个象限最拥挤。七家供应商扎堆该象限,确凿成为一个值得关注的领域。

DataRobot、Domino、谷歌、H20.ai、KNIME、微软和RapidMiner是2020年该魔力象限的远见者。在谷歌和微软开展营销活动之后,通俗用户可能会以为它们处于引导者象限。不过按照Gartner的标准,微软和谷歌都短缺一种切实可行的本地数据科学和机械进修平台,拉低了它们的评分。

虽然谷歌有优越的愿景,但其平台的许多构建模块经久处于测试版。假如能设法做到Cloud AI平台与基于Anthos的本地AI平台平起平坐,谷歌有时机成为引导者。

微软确凿竭尽全力地使开拓职员和数据科学家易于应用AI和机械进修。然则它在对象和开拓体验策略上交往返回,挥霍了不少光阴。今朝基于Azure ML的ML PaaS看起来大年夜有盼望。假如微软将Azure ML引入到Azure Arc和Azure Stack,它会成为寻衅者。

意外多多

AWS与SAP、Oracle和天睿(Teradata)一同得到Gartner的荣誉提名。Cloudera、FICO和Iquazio等始创公司在荣誉提名榜上也有一席之地。

AWS居然没有跻身该象限。既然谷歌和微软被评为了远见者,AWS在远见者象限中理应有一席之地。

AWS未能跻身象限的一个缘故原由是SageMaker Studio和SageMaker Autopilot是在该魔力象限截止日期后发布的。这两项功能都是在去年12月的re:Invent大年夜会上发布的,而Gartner的截止日期是11月。另一个缘故原由是这些新产品仍处于预览阶段,仅在一个地区(US-East-2)有售。

假如AWS今年宣布SageMaker Studio和SageMaker Autopilot的正式版,同时将该机械进修平台移植到AWS Outposts作为一项托管办事,亚马逊很有可能与谷歌和微软在同一个象限。

Oracle和SAP都在改造各自的数据科学和机械进修平台。Oracle上周发布了其云数据科学平台。

总体而言,Gartner的数据科学和机械进修魔力象限反应了市场的现状。与往常一样,它的评估和建议准确而恰当。

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