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分析およびビジネス インテリジェンス プラットフォーム向け マジック クアドラント

投稿者:James Richardson、Kurt Schlegel、Rita Sallam、Austin Kronz、Julian Sun

拡張機能がプラットフォームに浸透するにつれて、この分野ではセルフサービスの定義が変化しています。同時に、クラウド エコシステムと生産性向上ツールとの連携が、重要な選択要素になっています。このマジック クアドラントは、データおよび分析担当リーダーが分析と BI のロードマップを計画するうえで役立ちます。

市場の定義/説明

アナリティクスとビジネス インテリジェンス(ABI)のプラットフォームは、データの準備から視覚的な探索や分析情報の生成まで、セルフサービスの使用状況と強化されたユーザー サポートに特化した、分析ワークフロー全体をサポートする使いやすい機能によって特徴付けられています。

ABI 市場のベンダーは、ベンチャー キャピタルの資金提供を受けているスタートアップ企業から、大規模なテクノロジー企業まで多岐にわたります。この市場における新たな支出の大部分はクラウド デプロイメントであり、主要なクラウド プラットフォーム プレーヤーが市場に存在します。多くの場合、ABI プラットフォームは、こうしたクラウド ベンダーが提供するさまざまなクラウドデータ管理機能のエントリ ポイントになります。たとえば、Microsoft Azure Synapse Analytics、IBM Cloud Pak for Data などがあります。

ABI プラットフォームは、現在、コモディティ化されているデータ可視化機能によって差別化されていません。すべてのベンダーは、共通のグラフ形式(棒グラフ、列グラフ、線グラフ、散布図、円グラフ、地理マップ)を使用し、また広範囲のデータソースを利用して、インタラクティブな重要業績評価指標(KPI)ダッシュボードを作成できます。差別化は、プラットフォームが拡張アナリティクスをサポートする方法にシフトしています。拡張では、機械学習(ML)と人工知能(AI)によるデータの準備、分析情報の生成、分析情報の説明を利用して、ビジネス ユーザーとデータ アナリストは、手動で行うのと比較してより効果的にデータを探索し、分析できるようになります。ML はデータ判定ワークフロー全体に適用されるため、個別の機能ではなく、拡張がプラットフォームを介して行われるようになりました。

対応範囲が拡大中です。当初はセルフサービスを使用してアナリスト ペルソナを支援することを目的としていましたが、拡張とさらなる自動化がエンドユーザーの直接支援に適用されるにつれ、拡張消費者という新しいユーザー カテゴリが生まれています。拡張消費者は、機械生成のデータ ストーリーの形式で洞察が見つかることを期待する非技術者です。このデータストーリーは、自分のロール、ペルソナ、または職務に関連するデータの継続的なモニタリングに基づく自動化された洞察によって駆動されます。関連性を確保するため、この機能には、使用動作、特に自然言語クエリ(NLQ)の履歴と、自動配信されるコンテンツに対するユーザーからのフィードバックと評価などが含まれています。この変更により、長年にわたる導入上限の約 30% を超えて、ABI を押し上げる可能性があります。(詳細については、拡張分析: データ ストーリーを人間に伝える教育マシン」をご覧ください。)

ABI プラットフォーム機能には、次の 12 の重要な機能領域が含まれています。特に、拡張アナリティクスとより緊密に関連付けられる機能の変化や差別化の領域を反映するよう更新されています。

  • セキュリティ:  ユーザーのプラットフォーム セキュリティ管理、プラットフォームへのアクセスと認証の監査を可能にする機能。
  • 管理機能: ABI プラットフォームの使用状況を追跡し、情報の共有方法(誰が共有するか)を管理する機能。
  • クラウド分析: クラウドとオンプレミスの両方に保存されているデータに基づいて、クラウドでの分析の構築、デプロイ、管理をサポートする機能。
  • データソースの接続: パフォーマンスを最適化しながら、ユーザーがデータへの接続、クエリ、取り込みを行えるようにする機能。
  • データの準備: さまざまなソースのデータに対するドラッグ&ドロップとユーザー主導の組み合わせのサポート、および分析モデル(ユーザー定義のメジャー、セット、グループ、階層など)の作成。
  • カタログ: 分析可能なコンテンツの検索可能なカタログを自動的に生成してキュレートする機能。これにより分析に関するコンシューマはどのコンテンツが利用可能かを簡単に把握できます。
  • 自動インサイト: 拡張アナリティクスの中核的な属性。これは、エンドユーザーに対して検出結果を自動的に生成するための ML 技術の用途です(たとえば、データセット内の最も重要な属性を特定します)。
  • データの可視化: グラフ画像の操作によって、高度にインタラクティブなダッシュボードやデータの探索をサポートします。
  • データ ストーリーテリング: 機能意思決定者へのプレゼン用に、説得力のあるわかりやすい形式で分析コンテンツをパッケージ化して配信するために、インタラクティブなデータの可視化とナラティブの手法を組み合わせる機能。
  • 自然言語クエリ(NLQ): これにより、ユーザーは、検索ボックスに入力するか音声で入力している用語を使用して、質問やデータおよび分析コンテンツのクエリを行うことができます。
  • 自然言語生成(NLG): 回答、データ、分析コンテンツの言語学的に高度な説明の自動作成。分析のコンテキストでは、ユーザーがデータを操作すると、主要な検出結果やグラフやダッシュボードの意味を説明するように、その説明が動的に変化します。
  • レポート: ピクセル パーフェクト、グリッド レイアウト、マルチページ レポートを作成し、スケジュールに従ってユーザーに配布する(「バースト」)機能。

マジック クアドラント

図 1: 分析とビジネス インテリジェンス プラットフォームのマジック クアドラント

マジック クアドラント
出典: Gartner (2021 年 2 月)

ベンダーの強みと不安要素

Alibaba Cloud

Alibaba Cloud は、このマジック クアドラントにおけるニッチなプレーヤーです。現在のところ、アジア太平洋地域のみをターゲットとしていますが、グローバルな可能性を秘めています。

Alibaba Cloud は、アジア太平洋地域で最大のパブリック クラウド プラットフォーム プロバイダです。Quick BI プラットフォームを通じて、データの準備、視覚的なデータ検出、インタラクティブなダッシュボード、拡張アナリティクスを利用できます。このプラットフォームは、Alibaba Cloud のインフラストラクチャ上で動作する SaaS オプション、Apsara Stack Enterprise のオンプレミス オプション、Alibaba Business Advisor による組み込み型分析のオプションとして利用できます。

リリース 3.9 では、Quick BI は Alibaba Cloud のデジタル ワークプレイス コラボレーション ツールである DingTalk で拡張アナリティクス機能を向上させ、より幅広いデータと分析の消費者に対応します。

長所

  • 拡張アナリティクスのためのビジョン: Quick BI は、データの可視化とダッシュボードをサポートします。また、レポートやセルフサービス型の分析のほか、自動インサイトや NLQ などの拡張アナリティクス機能に加えて、AI によって可能になる機能も提供されます。現在 Alibaba Cloud のロードマップにあるもう一つの機能は、データ サイエンス プラットフォームである PAI Studio との統合です。これにより、クラウド サービス プロバイダとしての内部エコシステムの支援を受けてより詳細な分析情報を提供します。
  • 構成可能な分析をサポートするモジュラー アーキテクチャ: クイック BI は、Alibaba Cloud の「データ ミドルオフィス」戦略で利用されます。この戦略は、モジュール式で再利用可能なデータと分析機能を提供します。そのため、Quick BI は、分析アプリケーションの構築や、Quick Audience などのビジネス指向のデータ プロダクト(お客様の分析情報やマーケティングの自動化など)の提供に使用できます。
  • e コマースに関する専門知識: Quick BI は、Alibaba の Market Intelligence Platform である Business Advisor と統合して、業界のベンチマーク データを利用し、統合できます。Alibaba Cloud の e コマースに関する専門知識のおかげで、組織は強力なドメイン分析機能を獲得できます。

注意

  • 単一市場へのフォーカスによる機能のギャップ: 中国のクラウド コンピューティングは急速に成長しており、Quick BI の顧客と見込み客のほとんどは中国にいます。Alibaba Cloud には、要求が厳しい米国または EMEA のクラウド市場に進出して Quick BI の成熟度をテストするインセンティブはほとんどありません。現在、中国の組織ではクラウド プロダクトに対する期待はさほど大きくありません。クラウド プロダクトの品質が低い傾向があるからです。Quick BI がサービスを提供する市場は通常、中国製品が中国以外の製品に匹敵するとは思っていません。最先端の機能を求める組織は、競合するプラットフォームの使用を検討する必要があります。
  • 地理的なプレゼンスと市場の動向: Alibaba Cloud は中国に重点を置くベンダーであり、それ以外の地域には最小限のインストール ベースを提供しています。新たにリリースされた NLQ 機能は中国語でのみ利用可能なため、海外への訴求力が制限されます。SaaS サービスとして、Quick BI はベンダーの統合データ ミドルオフィス ソリューションにパッケージ化されることがよくあります。Gartner のアナリストがクライアントから受けた問い合わせの数と求人情報から判断すると、ABI ツールとしての Quick BI の 市場の動向は、FanRuan など、同地域の競合他社製品ほど強くはありません。
  • プロダクトの機能: Alibaba Cloud は Quick BI の全体的なプロダクト機能を大幅に改善していますが、それらの機能はこのマジック クアドラントの一部のベンダーの性能と比較してまだ脆弱です。評価対象の 12 の機能すべてで平均を下回っています。

アマゾン ウェブ サービス

Amazon Web Services(AWS)は、マジック クアドラントのニッチ企業です。AWS はデータと分析スタックの他の分野でも広く採用されていますが、Amazon QuickSight は比較的新しいサービスであり、AWS は ABI プラットフォーム市場ではあまり知られていません。それでも、Amazon QuickSight は、AWS のインストール ベースに売り込む大きな可能性を秘めています。

Amazon QuickSight は、フルマネージドのクラウドベースの ABI サービスで、アドホック分析やインタラクティブなダッシュボードの公開に使用できます。このプラットフォームは、さまざまなオンプレミスやクラウドベースのデータソースから、並列のメモリ内計算エンジン、SPICE、AWS クレームにデータを取り込み、数十万人にスケーリングできます。サーバーの設定や管理は必要ありません。

AWS は 2020 年後半に、マルチテナント デプロイと、自動更新データを使用したダッシュボードをサポートする、組み込みのオーサリング機能を追加しました。サポートされているソースには、Elasticsearch と Amazon Timestream のリアルタイム データ、データベース(Amazon Aurora、MySQL、PostgreSQL など)、データ ウェアハウス(Amazon Redshift、Snowflake、Teradata)、サーバーレス オプション(Amazon Athena など)が含まれます。AWS は、ML を活用した NLQ 機能である Amazon QuickSight Q を発表しました。

長所

  • 価格への影響の可能性: AWS では、QuickSight サービスの料金が、コンテンツ作成者に対してユーザー 1 人あたり年間 216 ドルになります。コンテンツ消費者向けには、QuickSight にはセッション課金型のモデルがあり、30 分間のセッションごとに $0.30 が課金されます。この場合、ユーザー 1 人あたり最大月額 $5 が課金されます。したがって、一般消費者が支払う料金は、ユーザーあたり年間 60 ドルです。これは、他のベンダーのユーザーあたり価格モデル正規価格の少なくとも半額です。
  • クロスセルの機会: AWS は、世界最大の収益を誇るクラウド サービス プロバイダです。グローバルな拠点と国際的な顧客基盤を備えています。多くの組織は、データと分析スタックのバックボーンのために AWS に多額の投資を行っています。AWS は、Amazon Redshift、Amazon Athena、Amazon EMR で大きな進歩を実現しました。多くのデータ、分析、アプリケーション開発者は、AWS スタックを基盤にした構築を熱望しているため、Amazon QuickSight はこの勢いを利用することが可能です。
  • 頻繁な更新: Amazon QuickSight は比較的新しいプロダクトであるため、重要な機能がまだ足りませんが、AWS のクラウド アーキテクチャの頻繁な更新と広範な開発リソースが、QuickSight の機能ギャップがすぐに解消される可能性があることを示しています。さらに、AWS は ABI プラットフォーム分野で企業買収を行うという誘惑と賢明に戦ってきました。企業買収を行えば、マーケット シェアが急速に拡大する可能性がある一方で、AWS スタックとの緊密な統合が犠牲になるかもしれないからです。

注意

  • 高度な機能: Amazon QuickSight では、主要なデータ接続とデータ可視化機能を利用できます。ただし、概して、QuickSight は多くの分野、特にデータの準備、管理性、モード 1 のレポート、NLQ、カタログ機能において、競合プラットフォームよりも開発が進んでいません。
  • ビジネス アプリケーションの欠如: AWS には、コンタクト センター アプリケーションに加えて、ABI サービスへの需要を促進する広範なビジネス アプリケーション エコシステムがありません。同様に、Amazon の生産性向上とコラボレーションのサービスである Amazon WorkDocs では、Microsoft や Google のサービスと異なり、導入率は高くありません。これにより、AWS QuickSight のエンドユーザー需要と比較競争力が限定される可能性があります。
  • AWS 中心主義: QuickSight は AWS でのみ実行されます。マルチクラウドの世界を受け入れる能力の欠如は、ほとんどの組織が複数のクラウドにデータが存在するという事実と矛盾します。AWS では、SPICE やダイレクト クエリを使用することで、ハイブリッド環境で QuickSight を動作させることができますが、ハイブリッド クラウドは QuickSight のビジョンの強力な部分ではありません。その結果、AWS の ABI プラットフォーム市場の成長は、主に独自のインストール ベースに依存することになります。

ボード

Board は、このマジック クアドラントにおけるニッチなプレーヤーです。主に金融指向の BI のサブマーケットにサービスを提供しています。

Board は、競合する ABI プロダクトのベンダーが意図するレベルよりも多くのビジネス プロセスをサポートする意思決定プラットフォームを提供することで、他社との差別化を図ります。同社はスイスで設立され、顧客のほとんどは現在もヨーロッパの企業ですが、米国にも素晴らしい顧客がいます。Board は、オンプレミスとホストされているクラウド デプロイを対象としたサブスクリプション料金モデルを提供しています。

2020 年、Board 11 は、フロントエンドとバックエンドの統合のための REST API のセット、新しいデータ可視化タイプの追加、分散アプリケーションのための一元的なユーザー アクセス管理の追加によってさらに開発されました。

長所

  • ローコードのクローズドループ アプリケーション作成: Board のプラットフォーム機能により、一般的な BI のユースケースを超えて拡張できます。セルフサービスを使用して、ドラッグ&ドロップ インターフェースを使用してデータ入力やビジネスルールなどの機能を含むプロセス指向分析アプリケーションを構築し、公開できます。
  • 分析、BI、財務計画と分析(FP&A)の統合: Board はこのマジック クアドラントにおける 2 社のベンダーのうちの 1 社で、FP&A 機能が統合された最新の ABI プラットフォームを提供しています。このため、Board は、BI とプロセス(計画、予算編成、財務統合など)との間のギャップを埋めようとしている購入者を対象として、大いに差別化を図っています。
  • 広範囲のシステム インテグレータ(SI)パートナー: Board には、確立された SI パートナーのネットワークがあります。これらは、重要な直接的事業を展開している 9 つの市場(米国、スイス、英国、イタリア、ドイツ、オーストラリア、フランス、ベネルクス、スペイン)以外で、代理人を通して、成長を促進し、存在感を高めるために役立ちます。

注意

  • 市場の勢いの欠如: Gartner が見たベンダー評価候補リストでは、取締役会が頻繁に行われず、新規顧客の増加も限られています。さらに、Board のユーザー コミュニティは、このマジック クアドラントで最も小さなベンダーの 1 つであり、公開動画共有ウェブサイトで使用できるユーザー作成コンテンツはごくわずかです。コア ユースケースのほとんどの ABI プラットフォームがほぼ同等の機能を持つため、これらのエコシステムの要因は、プロダクト選択プロセスでますます重視されます。
  • 財務部門での最小限の認識: ほとんどの場合、Board は財務部門に採用されるため、その業界では有名です。他の部門のエンドユーザーに、よく知られた BI プラットフォームに代わって Board のプラットフォームの使用を納得させることが困難な場合もあります。Board が、Gartner の顧客照会サービスのユーザーに単独またはメインの BI 標準として指名されることはめったにありません。
  • 製品リリースの遅さ: Board は、ほとんどの ABI ベンダーと比べてイノベーションがそれほど迅速ではありません。競合他社が毎月リリースするプロダクト頻度と比較して、Board のアプローチは遅い、これはつまり、同社が提供する機能と他のプラットフォームの機能とのギャップが拡大していることを意味します。これは、分析情報の自動生成や NLQ などの領域で顕著です。

Domo

Domo は、同社のプロダクトと ABI に対する消費者主導のビジョンが大幅に改善されたおかげで、このマジック クアドラントのチャレンジャーとなりました。

このベンダーは、ビジネス ユーザーがデプロイしたダッシュボードに重点を置いており、その使いやすさが魅力を特徴付けています。Domo のクラウドベースの ABI プラットフォームは、1,000 を超えるデータコネクタ、ユーザー フレンドリーなデータの可視化とダッシュボード、BI アプリケーション開発向けのローコード / ノーコード環境を提供します。Domo は通常、プラットフォームの使いやすさとすばやく導入可能であることに魅力を感じるマーケティングやセールスなどのビジネス部門に直接販売を行います。

2020 年、Domo は、特にデータの準備と管理の分野で、プロダクトを大幅に改善しました。上級管理職に魅力的であるものの、パワーユーザーやビジネス アナリストには魅力に欠けるフロントエンドを提供しているという Demo の従来の評判を考えると、これらの変化は特筆に値します。データ準備の改善により、Domo は詳細な分析とエンドツーエンドの機能を提供できるようになりました。

長所

  • ビジネスの動向: 困難な競争にもかかわらず、Domo のサブスクリプション収益は 2019 年の最初の 9 か月から 2020 年の最初の 9 か月の間に 25% 増加しました。Domo は新規顧客を獲得し、エンタープライズ バイヤーとの関連性を高めています。
  • デプロイの速度: Domo は、エンタープライズ アプリケーションにすばやく接続できるため、迅速なデプロイが可能です。Domo の接続の特徴は、ソース側のスキーマの変更に動的に対応できる API に似たコネクタを維持している点です。
  • 消費者設計のフォーカス: Domo は 2010 年以降、「パワーユーザー」に重点を置いた市場での消費者中心のアプローチと競争してきましたが、新しい市場力学においては、「分析コンシューマ」と「権限のあるアナリスト」が Domo に利益をもたらす相手として重視されています。

注意

  • 導入要因の欠如: Domo は、独自のアプリケーション エコシステムとクラウド プラットフォームを持つ ABI プラットフォーム ベンダーに対する競争上のデメリットに直面しています。特に、購入者が、大手のクラウド ソリューション(AWS、Microsoft Azure、Google など)の統合コンポーネントや大手のアプリケーションソリューション(Salesforce、Oracle、SAP など)の統合コンポーネントとして組み込まれる ABI プラットフォームが優先することもあります。
  • 地理的な拠点が限定される: Domo のプラットフォームは複数の言語(英語、日本語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、中国語(簡体))をサポートしていますが、拠点があるのは 4 か国だけです(米国、日本、英国、オーストラリア)。収益の 4 分の 3 は米国に由来します。この狭さは、他の国に拠点を置く企業への適合性を損なう可能性があります。
  • プレミアム料金モデル: Domo の料金は、競争が激しくなっている中、大幅に下がっていますが、Microsoft(と Power BI)や AWS(と QuickSight)などの低コストのクラウド プロバイダと比較して、それでもプレミアム価格で提供されています。Domo は市場を追従するために料金モデルの再調整を余儀なくされましたが、評価者は引き続きその料金を考慮する必要があります。

Google(Looker)

Google(Looker)は、このマジック クアドラントのチャレンジャーです。 2020 年に Google による Looker の買収により、特に Google が Looker を Google Cloud のポートフォリオと市場開拓活動に統合することを進めたことで、市場での認知度を高め、検討を重ねることができました。

Looker は、アジャイルな一元化されたデータモデルと、さまざまなクラウド データベース用に最適化されたデータベース内アーキテクチャを使用した、最新の ABI レポート機能とダッシュボード機能を提供します。

2020 年に Looker は、モバイルアプリ(iOS と Android の両方)や LookML セマンティック レイヤを使用する NLQ インターフェース(Looker Q&A)など、ユーザー エクスペリエンスを強化しました。開発者向けに、Looker は Looker 拡張フレームワークを導入しました。これは、Looker が作成した最初の拡張機能である Looker データ ディクショナリを構築し、リリースしたホスト型開発環境です。Looker は、Google マーケティング プラットフォームや Google Contact Center AI ソリューションなどの Google Cloud アプリケーションとの統合も拡張しました。さらに、Google スプレッドシートと Google BigQuery による最適化も追加しました。

長所

  • データベース内アーキテクチャと管理されたデータモデル: Google(Looker)サービスでは、メモリ内ストレージの最適化は必要ありません。代わりに、基盤となるデータベースにデータを残し、LookML データ モデリング レイヤを使用してビジネスルールを適用します。これにより、パワーユーザーとデータ エンジニアは信頼できるモデルでデータをモデル化して、他のアプリケーションでデータと計算を再利用できます。Looker は 2020 年に Tableau 固有のコネクタを追加して、LookML の適用対象データを他の分析プラットフォームや BI プラットフォームに開放しています。このアプローチは、基盤となるデータベースのパフォーマンスとスケーラビリティを活かし、データソースの柔軟性をサポートします。
  • お客様向けアプリケーション開発: デベロッパーは Looker の主要なペルソナです。Google (Looker) は、アプリケーション ワークフロー、ポータル、顧客向けアプリケーションに分析を作成して組み込みたいと望むエンドユーザー組織や OEM 向けに、広範な API、SDK、開発者ツール、およびワークフロー統合サポートを提供しています。
  • Google Cloud エコシステム内で活用: Looker の買収に伴い Google は、新しい Google BigQuery プロダクト バンドルの導入など、Looker を Google Cloud の市場投入活動に統合する作業を進めてきました。これは、クラウド データ管理と ABI 採用の加速と相まって、Looker の市場での勢いの向上に貢献しています。

注意

  • データ モデリングに関するパワーユーザーのスキル要件: 競合するベンダーのプラットフォームが採用している、技術的スキルの低いユーザー向けのポイント アンド クリックおよび拡張アプローチとは対照的に、Looker のデータ モデリングにはコーディングが必要です。このプロダクトには、データを視覚的に操作するためのデータ準備機能がありません。さらに、Google BigQuery からの自動モデル生成もロードマップ項目です。
  • プロダクト ラインナップの絞り込み: Looker では NLQ を追加し、Looker 内から Google BigQuery ML ベースの関数と最適化にアクセスできるようになりました。しかし、現在のプロダクトには、AI 自動化、拡張アナリティクス、自然言語を活用したユーザー エクスペリエンスなど、ABI プラットフォームの将来を定義する重要な機能がありません。
  • グローバルなプレゼンスの制限: Google は、Looker の買収後、Looker のグローバル プレゼンスを拡大しましたが、Looker の採用は米国、西ヨーロッパ、日本を除くとマジック クアドラントのリーダー達と比較してまだ限定的です。これらの地域の評価者は、この点を考慮する必要があります。

Infor

Infor は、このマジック クアドラントにおけるニッチなプレーヤーです。同社の戦略は、主に Infor ERP のインストール ベースと、OEM / 埋め込み分析のユースケースにおける分析ニーズに応えることを目指しています。

Infor Birst は、クラウド向けに構築されたエンドツーエンドのデータ ウェアハウス、レポート作成、可視化プラットフォームです。また、コモディティ ハードウェアでオンプレミス アプライアンスとして動作します。Gartner のクライアント調査よると、Birst の使用を検討している組織の大半は Infor のお客様です。

2020 年、Infor は、コンテキストアウェア フィルタリングとワークフローで Birst と Infor ERP アプリケーションをさらに統合する新機能を追加しました。また、同社はユーザーがインタラクティブな分析を実行しながらリアルタイム AI/ML を提供する機能、同じデザイン キャンバスでモード 1 のピクセルパーフェクト レポートとモード 2 の可視化が統合されました。Birst のバージョン 7.6 で、Infor は管理エクスペリエンスの再設計を完了し、企業のセキュリティをデータ エンジニアリングから分離し、Adobe Flash の最後の部分をすべて削除しました。さらに、2020 年の料金体系とパッケージングは、単一のオール インクルーシブなユーザー アプローチへと大幅に簡素化されました。

長所

  • 事前構築済みの業種別アプリケーションの範囲: Infor Birst for CloudSuite は、Infor ERP のお客様に、Infor ビジネス アプリケーションに完全に統合される、事前構築済みの抽出、変換、読み込み(ETL)、データモデル、ダッシュボードを提供します。製造、流通、医療、資産管理、人的資源の管理に関する、業界に特化した分析が含まれています。Inrs 以外のデータソースの場合、Birst は資産管理、保険、販売、マーケティングなど、特定分野向けのソリューション アクセラレータを提供しています。
  • セルフサービス データモデルの柔軟性とガバナンス: Infor Birst のネットワーク セマンティック メタデータ レイヤにより、ビジネス ユニットは広範な企業に昇格できるモデルを作成できます。Birst は、BI の一元化された運用モードと分散型の運用モードを組み合わせた特許機能を備えており、分析サイロや関連するオーバーヘッドを削減しながらアジャイルなエンドユーザー セルフサービスを可能にするプロセスをサポートしています。
  • ハイブリッド クラウド機能: Infor Birst は、単一のクラウドネイティブ プラットフォームで、データの準備、ダッシュボード、視覚的な探索、フォーマットされたスケジュールに基づくレポートを提供します。オンプレミスのデータソースとのライブ接続、さまざまなストレージ オプションでのデータモデルやオールインワンのデータ ウェアハウスの迅速な作成をサポートします。Infor Birst は、米国(AWS GovCloud 上のものを含む)、ヨーロッパ、アジア/太平洋の 6 つのデータセンター オプションをサポートしています。お客様は、単一のリージョンを選択するか、複数のリージョンにわたってデプロイできます。また、Birst では、複数のリージョンやハイブリッド クラウド環境にわたって構成を簡単に移行できる、クロスサイト移行ツールも提供しています。

注意

  • Infor インストール ベースへの戦略的注力: 2020 年、Infor シフト戦略では、Birst は主に Forfor ERP 顧客の分析ニーズに対応することに集中していました。Birst はスタンドアロンでの使用に強いプロダクトですが、残念なことに、現在は Infor インストール ベース以外のプロダクトで検討されることは滅多にありません。Birst の開発方向は、公開市場のニーズよりも、Infor ERP とのより緊密な統合に向いてきており、オプションとして検討している人々との関連性は低下します。
  • レポート中心への活用: Infor Birstは現在、レポートとデータの視覚化のための単一のインターフェースを備えていますが、インタラクティブで視覚的に駆動されるグラフ作成機能は、市場に出回っている他の製品よりも遅れています。Birst は主に、モード 2 のアジャイルで視覚的に駆動される要件ではなく、その機能が十分に開発されているモード 1 の静的およびパラメータ駆動型のレポートに使用されます。
  • 消費者化された拡張ビジョンの欠如: Infor は当初から強化されたデータ準備を提供していますが、ユーザー エクスペリエンスの向上についての強力なビジョンがありません。 ただし、カタログと検索機能の改善はロードマップにあります。

Information Builders

Information Builders は、このマジック クアドラントにおけるニッチなプレーヤーです。その WebFOCUS Designer はインストール ベースに特に関心があり、Gartner が認識している競争的な販売サイクルでの評価はあまり行われません。

Information Builders は、統合された WebFOCUS ABI プラットフォームと、その個々のコンポーネントを販売しています。WebFOCUS Designer には、最新のセルフサービス ABI のニーズを満たすための WebFOCUS スタックのコンポーネントが含まれています。

WebFOCUS 8207 は以前のバージョンと比較して、ユーザビリティとパフォーマンスが改善され、最新のセルフサービス分析エクスペリエンスと主要なコンテンツ作成ワークフローが容易になりました。2020 年、Information Builders は TIBCO Software によって買収されることに同意しました。

注: このマジック クアドラントに対する当社の調査中に、TIBCO Software が Information Builders の買収契約を締結したことを発表しました。この買収は、2021 年第 1 四半期に完了する予定でした。結果として、プロダクトと企業の統合プランは開発されておらず、このマジック クアドラントでの検討に間に合うように Gartner と共有できます。したがって、この 2 つの法人を 1 つの法人として表記することは保証されません。また、この時点ではユーザーにとって有用ではありません。TIBCO Software と Information Builders は、このマジック クアドラントで別々に表記れています。

長所

  • 外部デプロイと大規模なデプロイ: Information Builders は、外部向けの分析アプリケーションを大規模にデプロイできることでよく知られています。1 回のデプロイで数千人のユーザーが対象とされる場合もあります。WebFOCUS は、Information Builders が管理するクラウド、プライベート クラウド、オンプレミスに対して柔軟なデプロイ オプションを提供します。
  • 事前パッケージ化済み分析ハンドブック: Information Builders は、医療、クレジット ユニオン、保険、法執行機関、公共部門のお客様に、事前パッケージ化済みデータや分析を必要とする業界に特化した、広範な事前構成と開発に投資する必要がないソリューションを提供します。Information Builders を使用すれば、価値創出までの時間を短縮できます。
  • 複雑なデータのサポート: Information Builders の中核となる強みは、データの接続性と、リアルタイム データ ストリームを含むさまざまなデータソースの統合です。

注意

  • 差別化されたビジョンの欠如: 拡張機能は提供され、2021 年のロードマップに表示されますが、Information Builders の全体的なビジョンとプロダクト戦略は明確に区別されていません。Information Builders は、他社がコピーする必要のある市場の混乱というよりは、速いフォロワーです。
  • 勢いの欠如: Information Builders’ のプロダクト ロードマップを見ると、既存のプラットフォーム、Gartner の検索と照会のデータ、以下のソーシャルメディアなどの外部指標が大幅に改善されています。これは、競合他社に対する市場のけん引力が依然として低いことを示しています。その結果、Information Builders の ABI プラットフォームのスキルは、競合他社のプラットフォームほど容易に手に入れられません。
  • 獲得関連の不確実性: Information Builders は TIBCO Software による買収に同意しました。どちらの組織も、データと分析のスタック全体でサービスを提供しているため、それぞれのツールがどこにあるかを探し出す必要があります。WebFOCUS は、TIBCO Jaspersoft と TIBCO Spotfire の両方に重複しています。購入を検討しているユーザーにとっては、不確実性が生まれます。Information Builders と TIBCO は現在、既存のお客様と購入見込みのユーザー向けに複数のオプションを作成することに重点を置いた、統合と相乗効果の計画を展開しています。

Microsoft

Microsoft は、このマジック クアドラントのリーダーです。Microsoft Office を通じて非常に多くの市場にリーチでき、包括的で先見的なプロダクト ロードマップがあります。

Microsoft は、Data BI でデータの準備、視覚的なデータ検出、インタラクティブ ダッシュボード、拡張アナリティクスを提供しています。これは、Azure クラウドで実行される SaaS オプション、または Power BI Report Server のオンプレミス オプションとして利用できます。Power BI Desktop は、無料のスタンドアロンの個人分析ツールです。パワーユーザーがオンプレミスのデータソースを使用する複雑なデータ マッシュアップを作成する場合、Power BI Desktop のインストールが必要です。

Microsoft は、クラウドベースの Power BI サービスの毎週の更新をリリースしています。この更新により、2020 年に数百の機能を利用できるようになりました。 その他にも、スマートなナラティブ(NLG)や、すぐに使えるビジュアル用の異常検出機能など、AI を活用したエクスペリエンスの形式で拡張アナリティクスが追加されています。

長所

  • Office 365 と Teams との連携: Office 365 E5 SKU に Power BI が含まれていることで、プラットフォーム拡大のための巨大なチャネルが提供され、多くの組織で「自然播種」が発生しています。Power BI と 1 日あたり何千万人ものアクティブ ユーザーを持つ Microsoft Teams の統合が加速するにつれて、Power BI はリモートワークの世界で勢力を増しています。現在、Gartner の顧客調査サービスを利用して ABI プラットフォームの選択について質問する際に、Power BI は組織が念頭に置く選択肢となってきてます。「Power BI はいかがですか?」は、効果的な質問です。
  • 価格と機能の組み合わせ: Power BI の影響で、その立ち上げ以来 ABI プラットフォーム市場におけるツールの価格が大幅に下がりました。ただしこの場合、低価格であっても機能が制限されるわけではありません。Power BI クラウド サービスには、拡張された分析と ML 機能の自動化など、豊富な機能があります。Power BI Premium では、テキスト、感情、画像分析などの AI を活用したサービスが利用可能、また Azure の機能も利用できます。
  • 対象製品の範囲: Microsoft は、先見性のある幅広い機能への投資を継続し、Power BI と統合しています。現在は、80,000 社のお客様が Power BI デプロイで AI サービスを利用しています。たとえば、Azure Synapse(間もなく Snowflake や Redshift などの他のデータソースも)でマテリアライズド ビューの ML を活用した自動最適化を適用してクエリ パフォーマンスの自動調整を行うなど、大規模な使用を引き続き促進します。

注意

  • オンプレミス バージョンの機能ギャップ: Power BI クラウド サービスと比較すると、Microsoft のオンプレミス サービスは、ダッシュボード、ストリーミング分析、事前に構築されたコンテンツ、自然言語による質問と回答、拡張(Microsoft が Quick Insights と呼んでいるもの)、およびアラートに関するものなど、機能的に大きな開きがあります。これらの機能はいずれも、オンプレミスのサービスである Power BI Report Server ではサポートされていません。
  • Azure のみ: Microsoft は、お客様がクラウド IaaS プロダクトを選択できる柔軟性を提供していません。Power BI サービスは Azure でのみ動作します。ただし、Azure を利用しているお客様は、Microsoft のクラウド プラットフォームが提供するグローバルなリーチを利用できます。Power BI Premium を使用すると、お客様は Power BI テナントでマルチ リージョン機能を有効にして、42 のグローバル データセンターの 1 つに容量をデプロイできます。
  • コンテンツの宣伝と公開のプロセス: Power BI でコンテンツのプロモーションと公開を処理する方法は、お客様に大きな管理オーバーヘッドをもたらす可能性があります。公開されている Power BI アプリとワークスペース(Power BI の共同「開発環境」)の間には 1 対 1 の関係があるため、組織は何百ものワークスペースを手動で管理するという状況に直面する可能性があります。この問題を遡及的に修正するのは複雑な作業になります。セルフサービスの使用方法を管理する方法は、Gartner の問い合わせサービスのユーザーから Power BI についてよく寄せられる質問でしょう。ただし、Power BI チームは、お客様が Power BI 環境をより適切に管理できるよう、ガバナンス機能に投資しています。

MicroStrategy

MicroStrategy は、今回のマジック クアドラントのチャレンジャーです。さまざまなユースケースで機能が強化され、クエリを直接実行できるため、クラウド データ ウェアハウスでの使用に適しています。しかし、そのビジョンは狭く、他の主要な選択要因(特に拡張アナリティクス)を反映できていません。

MicroStrategy プラットフォームは、データ接続、データの可視化、レポート作成、高度な分析のための分析プロダクト ファミリーで構成されており、補足的なモバイル、クラウド、組み込み、ID 分析プロダクトによって補完されています。直感的な HyperIntelligence アプリケーションは、セマンティック グラフを使用して既存のアプリケーション内の事前定義の分析情報をオーバーレイし、動的に識別します。通常、MicroStrategy セマンティック グラフは、競合する ABI プラットフォームに対しても有効です。

2020 年、MicroStrategy は画像としきい値(HyperVision)を有効にして、新しいアセット管理、小売ストック、その他のユースケースに対応するために HyperIntelligence 機能を拡張しました。これにより、たとえば、ABI を現場の意思決定者が利用できるようになりました。また、HyperIntelligence は SaaS サービス(Hyper.Now)として利用可能になったため、ビジネス ユーザーは簡単に HyperIntelligence カードを作成して共有できます。また、MicroStrategy は、Jupyter Notebook と RStudio のサポートをセマンティック グラフに追加することでオープン性への取り組みを維持し、ホストされるサービスである MicroStrategy Cloud Environment のエンタープライズ デプロイ機能をさらに発展させました。これは、Microsoft Azure と AWS で利用可能です。

長所

  • 直接クエリ: 視覚的なデータ検出の時代に、BI アーキテクチャは、ビジネス アナリストのために、データを BI プラットフォームに取り込み、パフォーマンスを強化していました。企業はクラウド データベースに多額の投資を行っている中で、そのようなデータベースからデータを取り出す傾向があります。MicroStrategy のネイティブ データ統合機能により、アーキテクチャを直接クエリ アーキテクチャに移行しやすくなります。
  • モード 1 とモード 2 のレポート:MicroStrategy は、複雑なモード 1 レポートと最新のアジャイルモード 2 分析環境のセキュリティ、管理性、スケールのすべてを求めるお客様にとって重要なプロバイダの 1 つです。
  • 統合プロダクトの安定性: MicroStrategy は、コードベースを取得しません。新しい開発はすべて有機的に構築されます。 これにより、特に買収によってプロダクト ギャップを埋める競合他社と比べて、安定性が増し、バグがあるコードを減らすことができます。

注意

  • スタック ABI ソリューションのメリットの欠如: ABI プラットフォーム市場の勢いの大部分は、クラウド エコシステムとビジネス アプリケーション でのデプロイとクラウドベースの変更に起因しています。MicroStrategy のプラットフォームは AWS と Microsoft Azure のサービスとして提供され、他のクラウド テクノロジーともスムーズに連携しますが、クラウドやビジネス アプリケーションのメガベンダーが所有する ABI ソリューションは、市場開拓のメリットに使用できます。これは、ユーザーが MicroStrategy によるプラットフォームの評価方法と、評価する可能性に影響する可能性があります。
  • プロダクト差別化の欠如: 2019 年にリリースされた MicroStrategy の HyperIntelligence 機能は、分析情報、提案、アクションをエンタープライズ アプリケーションに直接組み込むことで、現在、その主要な差別化要因となっています。これは、MicroStrategy の成長戦略の中心的な側面を形成し(SaaS プロダクトの重視も拡大するとともに)、新規顧客を獲得しています。ただし、Gartner の見解では、分析結果とユーザーのワークフローやコラボレーションのコンテキストが直接表面化し始めるため、他の ABI プラットフォームとの競合が増えることになります。これにより、MicroStrategy がプラットフォームを区別することが難しくなる可能性があります。
  • 拡張アナリティクス機能: 長年にわたって最も包括的な ABI プラットフォームの 1 つでしたが、MicroStrategy には、自動インサイトと NLG の 2 つの大きなギャップがあります。セルフサービスのユーザーがデータや分析を採用して最大限の成果を上げられるよう支援しようとしている組織にとって、こうしたギャップによって取引が失敗する可能性があります。

Oracle

Oracle は、このマジック クアドラントにおける先見性のあるベンダーです。Oracle Analytics Cloud(OAC)はエンドツーエンドのクラウド ファースト プラットフォームで、データの取り込み、準備、可視化、ダッシュボード、レポート作成、モビリティを実現します。広範な拡張アナリティクス、多言語消費者エクスペリエンス、Oracle クラウド、データ管理、アプリケーションの最適化を実現します。

Oracle の ABI 機能は、Oracle Cloud Infrastructure(OCI)、オンプレミス(ハイブリッド モード)、Oracle Fusion Analytics Warehouse がある Oracle Cloud Analytics アプリケーション環境、またはサードパーティ クラウドにデプロイできます。

2020 年、Oracle は拡張された機能を強化し、プラットフォームをサードパーティ コンポーネントに開放することに注力しました。その注力対象には、サードパーティの ML プラットフォームとの統合と、他の ABI プラットフォームの Oracle Analytics Cloud のセマンティクスのオープン化が含まれていました。Oracle のみに対応したクラウド デプロイ オプションは、Oracle Cloud@Customer を使用してサードパーティのクラウドとお客様のデータセンターに拡張されました。同時に、Oracle スタック内の強化された最適化には、Oracle アプリケーションで OAC を使用する機能、Oracle Machine Learning と Oracle Autonomous Data Warehouse のサポートが含まれます。

長所

  • 拡張アナリティクス機能のまとまり: Oracle は、ほとんどのベンダーよりも前に、プラットフォーム全体に拡張アナリティクス機能を実装しています。ユーザーは、Oracle Analytics インターフェース、モバイル デバイス用の Oracle Analytics Day of Day を通じて、NLQ を活用できます。また、Oracle Digital Assistant を活用したさまざまなチャットボットやコラボレーション インターフェースとの統合も可能です。OAC には、トーンと詳細度の調整が可能な英語とフランス語の NLG も用意されています。これは、28 の言語で NLQ をサポートしている唯一のプラットフォームです。
  • プロダクト ビジョン: Oracle は、強化された分析機能と、会話型ユーザー エクスペリエンス(Chatbot 統合、自動生成された分析情報、ポッドキャストの生成と統合など)に積極的に投資し、さまざまなエクスペリエンスを通じて採用を促進します。
  • フルスタック エンタープライズ クラウド: Oracle はクラウド データを使用して、インフラストラクチャ、データ管理、分析、分析アプリケーションなどのエンドツーエンドのクラウド ソリューションを提供します。クラウド データセンターは世界中のほぼ全域に設置されています。さらに、Oracle Fusion Analytics Warehouse(FAW)には、Oracle の ERP、人的資本管理、サプライ チェーン、カスタマー エクスペリエンス、NetSuite プロダクトのネイティブ統合とクローズド ループのアクションが用意されています。

注意

  • Oracle アプリケーション中心主義: OAC はあらゆるデータソースにアクセスできますが、パッケージ化された分析アプリケーション(FAW)は作成時に Oracle エンタープライズ アプリケーションでのみ動作します。Oracle 以外のアプリケーションを使用するお客様は、同様の機能を利用するには、OAC を使用してアプリケーションを独自に構築する必要があります。
  • マインド シェア: Oracle は強力な競合製品を抱えていますが、そのブランドは Oracle 顧客ベース以外の最新の ABI とは無関係です。そのため、Oracle は Gartner が認識している競合評価におけるリーダー達ほど頻繁には考慮されていません。Gartner の見解では、OAC を検討している組織は、ビジネス ユーザーの好みは販促活動にあまり役立たないということを理解するようになります。
  • お客様の認識: OAC を Oracle の幅広いインストール ベースに販売することは、Oracle の販売戦略の重要な要素です。しかし、2020 年の Gartner のクライアント調査によると、Oracle BI Enterprise Edition(OBIEE)と Oracle アプリケーションの OAC に対する見解として、改善はしたが懐疑的だという意見が多かったことが明らかになりました。ただし、Oracle は既存の顧客に Oracle は信頼できるエンタープライズ ABI パートナーであるという認識を再度確立するために多額の投資を行っています。

Pyramid Analytics

Pyramid Analytics は、このマジック クアドラントのニッチ企業です。主に既存のインストール ベース内で拡大するだけでなく、ユーザー数を増やし、より多くの分析パイプラインにわたってプラットフォームの利用率を高めることで成長を続けています。

Pyramid は、最新の ABI 要件に対応する統合スイートを提供します。柔軟性の高いクラウドベースのインフラストラクチャを利用して、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの既存のインフラストラクチャにデプロイできる、広範な分析機能を備えています。簡単にスケールアップ、スケールアウトできます。Pyramid データコネクタは、多くの ABI ツールのようにメモリにデータを取り込むのではなく、データソースにコンピューティングをプッシュします。

Pyramid は、Kubernetes へのより深いサポートを導入し、Python、R、SAS のスケーリング処理を容易にする弾力性のあるスケーリングと、マルチクラウド デプロイの新しいオプションを導入することで、クラウド戦略を構築しました。コンテナ化されたアプローチを補完するため、Pyramid は、大規模な同時ユーザー デプロイをサポートする特別な AWS Lambda バージョンを導入しています。また、Microsoft Azure のバージョンも計画されています。Pyramid の適応型拡張アナリティクス プラットフォームは、ML ベースのデータ準備から自動インサイトおよび自動 ML モデル構築まで、すぐに使えるデータ ライフサイクル全体をカバーしています。

長所

  • 幅広いユースケース: Pyramid は、単一のプラットフォームとインターフェース内で、アジャイルなワークフロー、管理された視覚的なデータ検出、レポート中心のコンテンツ作成、データ サイエンス機能をサポートします。
  • 拡張機能: スマート検出、スマート レポート、Ask Pyramid(NLQ)、AI を活用したモデリング、自動可視化、動的コンテンツといった拡張機能によって、すべてのユーザーはスキルレベルに関わらず、有益な分析情報を得ることができます。
  • 包括的なデプロイ、管理、ワークフロー機能: Pyramid は、エンタープライズ グレードのセキュリティとガバナンスのツールを用意して、データのラングリング、データの検出、共有から、ダッシュボードやレポート公開に至るまで、データ パイプライン全体をサポートします。このアーキテクチャはクラウド デプロイを中心に構築されており、ゼロ フットプリントのクライアントとハイブリッド データ接続機能が組み込まれたクラスタベースの設計です。

注意

  • クラウド ビジョンの実施: Pyramid のプラットフォームの最新バージョンでは、優れたコア プロダクト機能が提供され、クラウドネイティブなビジョンが反映されていますが、Gartner の Peer Insights クチコミスコアによると、Pyramid のクラウド BI機能は平均以下です。オンプレミスで Pyramid を使用し、ハイブリッド環境に移行しようとするお客様からのフィードバックによると、移行は難しいものになりそうです。また、Pyramid は SaaS プロダクトも提供していません。
  • トレーニング リソースの利用限度: Gartner Peer Insights のデータによると、Pyramid のエンドユーザー トレーニングの品質と可用性のスコアは平均を下回っています。業界の競合他社と比べて、一般に公開されているトレーニング、ヘルプ フォーラム、動画コンテンツが不足していることが、エンドユーザーの導入を阻害している可能性があります。
  • 販売先のエコシステムの欠如: ABI 分野は、クラウドデータおよび分析エコシステムとビジネス アプリケーション ベンダーによる支配力を強めています。より幅広いアプリケーションやコラボレーション サービスのない独立したプレーヤーとして、このように競争の激しい市場で注目を集めることは困難です。この分野の他の多くのベンダーと同様に、Pyramid はプロダクトの機能だけで他社と差別化することは困難であり、新しいパートナーシップやパブリック クラウド エコシステムのチャネルにもかかわらず、その勢いは競合他社と比較して低水準のままです。

Qlik

Qlik は、このマジック クアドラントのリーダーです。ML と AI を活用した拡大についてプロダクトに関する強力なビジョンを持つものの、市場での勢いは他の 2 社のリーダーを下回っています。

Qlik の主要な ABI ソリューションである Qlik Sense は、過去 25 年間 Qlik プロダクトに使われたユニークな Qlik AAssociationve Engine 上で実行されています。Qlik の Cognitive Engine は、プロダクトに AI/ML を活用した機能を追加し、Qlik AAssociationve Engine と協力して、コンテキスト アウェアな分析情報の提案と分析の強化を提供します。Qlik はデプロイの柔軟性を提供しており、エンタープライズ SaaS や、マルチクラウドやオンプレミス インストールを含む顧客ホスト型のオプションによって、特定のクラウドに限定されません。

Qlik は、プラットフォームのオープン アーキテクチャとマルチクラウド機能を継続的に強化しています。同社は、Cognitive Engine をベースとする重要な要素を含む、拡張アナリティクス ビジョンを基に構築されています。インサイト アドバイザーは、検索ベースのビジュアル分析、会話分析、関連する分析情報、迅速な作成、データ準備を通じて、Qlik Sense のユーザー エクスペリエンス全般を強化しています。Qlik は最近、RoxAI、Knarr Analytics、Blendr.io を買収し、それぞれアラート、継続的インテリジェンス、SaaS プラットフォーム インテグレーションの機能を強化しました。

長所

  • デプロイの柔軟性: Qlik では、オンプレミスまたは主要なクラウド プロバイダでのデプロイ、マルチクラウドでのデプロイ、あるいはこれらのアプローチを組み合わせて使用する柔軟性があります。Qlik の SaaS サービスも利用できます。
  • 機能の包括的なポートフォリオ: Qlik の企業を購入することで、データおよび分析パイプライン全体でその機能の幅が広がります。Qlik Sense は、アナリストやビジネス ユーザーにセルフサービスのビジュアル データ検出機能を提供すると同時に、デベロッパーによる組み込み型分析にも対応しています。Qlik Catalog はカタログ化とガバナンスに使用されます。また、Qlik Data Integration Platform(旧 Attunity)はスタンドアロン サービスですが、Qlik の傘下に強力な統合機能とデータ移動機能を追加します。
  • データ リテラシーとお客様重視: Qlik のデータ リテラシー プログラムは、Qlik のお客様であるかどうかを問わず、あらゆるレベルのユーザーがデータを理解し、活用する際に役立ちます。Qlik のアナリティクス モダナイゼーション プログラムは、QlikView を導入済みの既存のお客様が、新しいユースケースに合わせて Qlik Sense に移行するよう奨励し、サポートしています。Qlik の Executive Insights センターは、お客様が分析をビジネスの成果にリンクできるよう支援することに重点を置いたエグゼクティブ ポータルです。Qlik の幹部が主導し、既存のマーケティング プログラムやカスタマー サクセス プログラムと密接に関連しています。

注意

  • プロダクト料金の複雑さ: Qlik Sense は、コア分析および BI プラットフォーム機能を 1 つのライセンスで提供しますが、Qlik Catalog、チャットボット エクスペリエンス用の Qlik Insight Advisor チャット、モード 1 レポート用の Qlik NPrinting などの多数のアドオン機能も提供します。オンプレミスにデプロイする場合、追加のライセンスと費用が発生します。Qlik の SaaS プラットフォームは、標準サブスクリプションの一部としてすべての機能を備えていますが、クラウドではまだサポートされていないレポート機能は除きます。
  • 市場の勢いが悪い: Gartner の検索データとクライアントからの問い合わせデータ、その他の指標から、他のリーダーと比較して、Qlik の勢いは依然として低いと判断できます。Qlik の Analytics Modernization Program は、Qlik の既存のお客様が Qlik Sense に移行できるようにすることを目的としていますが、モダナイズを検討している多くのお客様は、市場の完全な再評価や他のベンダーの評価にこの機会を利用しています。
  • プロダクトの結束力の欠如: Qlik は 2020 年に企業買収をしたことで、幅広い Qlik ポートフォリオにまたがる独自の統合パスの途中である以前の買収によるポートフォリオに複雑さが増しました。Qlik は買収したテクノロジーを統合した経験がありますが、評価者は、Qlik Sense をオンプレミスで使用するだけでなく、Qlik のツールセットをさらに幅広く使用する方法についても検討する必要があります。

SAP

SAP は、このマジック クアドラントにおける先見性のあるベンダーです。SAP エンタープライズ アプリケーション エコシステムに完全に統合された拡張 ABI 機能を提供しています。

SAP Analytics Cloud はクラウドネイティブのマルチテナント プラットフォームで、幅広い分析機能を備えています。SAP Analytics Cloud を選んだほとんどの企業では、すでに SAP ビジネス アプリケーションが使用されています。SAP Analytics Cloud は、オンプレミスまたはクラウドにある Microsoft Office 365 用のアドインを提供します。

2020 年、SAP は新しい「どのように変わったか?」と「どのように計算されたか?」の説明機能を追加して、自動化されたインサイト機能を強化しました。また、セルフサービス ユーザー エクスペリエンスのワークフローを再構築し、データから可視化までの全プロセスに拡張を適用しています。最後に、エンタープライズ レポートが更新され、データ ストーリーまたは PDF の公開スケジュールが追加されましたが、この分野における SAP BusinessObjects の機能と同等の機能を達成していません。

長所

  • 比類のない SAP 接続: SAP Analytics Cloud は主に、SAP エンタープライズ アプリケーションを使用する組織にとって重要です。そのため、これらのソリューションへのシームレスな接続性が非常に重要です。SAP Analytics Cloud は SAP S/4HANA へのネイティブ接続があり、SuccessFactors や Ariba などの SAP クラウド アプリケーションに組み込まれています。さらに、クラウドのみですが、SAP Analytics Cloud はライブデータ取得のため、オンプレミスの SAP リソース(SAP BusinessObjects Universe、SAP Business Warehouse、SAP HANA)に対して、データのレプリケーションを必要とせず直接接続します。ただし、SAP 以外のソースへの直接のデータ接続は、競合他社のものより遅れています。
  • 差別化された拡張ループ機能: 計画、分析、予測のための SAP Analytics Cloud の統合機能は、ほぼすべての競合プラットフォームとの差別化要素です。「もしも」分析を実行する能力は、SAP Analytics Cloud において、中核となる設計理念としての拡張された分析に対する強力かつ複数年にわたる努力と統合されています。SAP Analytics Cloud は、NLG、NLP、自動インサイトのための強力な機能を提供します。
  • 幅広い機能とコンテンツ: SAP Analytics Cloud は、SAP Data Warehouse Cloud を含む広範なデータ ポートフォリオの一部です。SAP Analytics Cloud には、オンラインで提供されているビルド済みのコンテンツのライブラリが用意されています。その内容は、さまざまな業界や事業部門をカバーしています。データモデル、データ ストーリーと可視化、SAP Digital Boardroom 用アジェンダのテンプレート、SAP データソースの使用に関するガイダンスが含まれています。

注意

  • 大規模なコミュニティの欠如: SAP のプラットフォームは、同程度の規模のベンダーの ABI プラットフォームほどの市場での勢いがありません。公的な求人情報から判断して、SAP はクロスセルが可能な BI インストール ベースの規模を考えると、驚くべきことに SAP Analytics Cloud に関するスキルがあるか、知識を持つスタッフを雇用したいと考えている組織は多くはありません。これは、SAP Analytics Cloud の比較的小規模なユーザー コミュニティがあることを意味します。テクノロジーはわずかに差別化されているにすぎないため、コミュニティの規模が選択と導入の重要な推進力になります。
  • 潜在的なユーザーによる認識: BusinessObjects の遺産を踏まえると、SAP はレポート中心の BI と関連付けられており、このレガシーは、SAP Analytics Cloud の最新のセルフサービス機能が反映されない潜在的なユーザー間の認識です。SAP Analytics Cloud には検討する価値があるということを潜在的なユーザーに納得してもらう必要があるため、SAP は選択プロセスの競争で不利になります。
  • クラウド専用サービス: SAP Analytics Cloud はクラウドネイティブであり、オンプレミスでは使用できません(ただし、オンプレミス データに対してクエリを実行することはできます)。SAP データセンターまたはパブリック クラウドで(AWS と Alibaba。Microsoft Azure のサポートも計画しています)。現在、中国、日本、サウジアラビア、シンガポール、アラブ首長国連邦、ヨーロッパ、米国、カナダ、オーストラリア、ブラジルのデータセンターでご利用いただけます。オンプレミスで ABI プラットフォームをデプロイすることを計画している組織に対して、SAP の回答は BusinessObjects BI プラットフォームを提供することです。

SAS

SAS は、このマジック クアドラントにおける先見性のあるベンダーです。この位置付けには、堅牢で革新的なプロダクトとグローバル プレゼンスに加え、マーケティングや価格認識に関する課題も反映されています。

SAS は、クラウド対応のマイクロサービス ベースのプラットフォームである SAS Viya で SAS Visual Analytics を提供しています。SAS Visual Analytics は、SAS のエンドツーエンドの視覚データおよび拡張データの準備、ABI、データ サイエンス、ML、AI ソリューションのコンポーネントの 1 つです。 SAS の広範な Viya ベースの業界、予測、テキスト分析、インテリジェントな意思決定、エッジ分析、リスク管理ソリューションは、Viya で SAS Visual Analytics を使用します。

SAS は 2020 年に、レポート レビュー用の独自の市場機能を導入しました。この機能は、レポートを分析し、優れたビジュアル デザイン、パフォーマンス、ユーザー補助のプラクティスを提案します。また、SAS Conversation Designer(SAS Visual Analytics に同梱)をリリースしました。これにより、ローコード / ノーコード ビジュアル インターフェースを介してカスタマイズされた chatbot を構築できるようになりました。市場開拓の観点では、SAS と Microsoft はテクノロジーと市場開拓パートナーシップを形成し、Azure が SAS Cloud のクラウド プロバイダになり、Microsoft のクラウド ポートフォリオで将来の SAS 統合を計画しています。また、SAS Visual Analytics では、収益に上限を設定する新しい競争力のある価格を導入しました。

長所

  • エンドツーエンドのプラットフォーム ビジョン: SAS は、お客様がデータを準備し、視覚的に分析して、(プログレッシブ ライセンスを使用して)1 つの統合された視覚的な拡張デザイン エクスペリエンスでデータ サイエンス、ML モデルと AI モデルを構築、運用、管理するための説得力のあるプロダクト ビジョンを提供します。さらに、Visual Analytics により、SAS はこのマジック クアドラントにおいて、コア プロダクトでテキスト分析をネイティブにサポートする唯一のベンダーです。
  • 拡張アナリティクス: SAS では、プラットフォーム全体への拡張アナリティクスの導入に多額の投資を行っています。これには、関連する要因の自動提案、および可視化と自然言語による説明で表現される分析情報および関連する対策と予測への投資が含まれます。SAS Visual Analytics では、主要なドライバを使用した自動予測と「もしも」分析がサポートされています。このプラットフォームには、AI 主導のデータ準備機能、ユーザー デバイスとの音声統合、chatbot 統合、SAS が開発した NLG 機能(OEM 向けではなく)も用意されています。
  • 業種別ソリューションによるグローバル展開: SAS は、47 か国に実店舗を構え、システム インテグレータのグローバル エコシステムを擁する、最大規模の非公開ソフトウェア ベンダーです。SAS Visual Analytics は、事前定義済みのコンテンツ、モデル、ワークフローを含む SAS の幅広い業界ソリューション ポートフォリオの基盤となります。

注意

  • 時代遅れとの市場の認識: 現在、SAS はオープンソースのデータ サイエンスと ML エコシステムをサポートしており、SAS Visual Analytics 向けの新しい SDK を導入していますが、SAS が高価で独占的所有物であるとの認識が流布しています。こうした認識から、SAS はインストール ベースだけでなく、市場における SAS 導入の検討が阻害されています。また、SAS を学習する新しいデータ サイエンスや機械学習の学生の数にも影響を及ぼします。ほとんどの学生はオープンソース プラットフォームに研究することに重点を置いているからです。
  • 契約更新時の柔軟性に欠ける:  2019 年に導入された機能ベースと従量制の料金オプション、および 2020 年の SAS Viya の新しい料金体系に関わらず、ほとんどの SAS のお客様は古い契約を結んでいます。Gartner の調査によると、このような顧客は、SAS 契約を高コストで柔軟性に欠け、更新の交渉が困難なものとして認識しています。
  • 移行の課題: SAS Viya は、新しいオープン アーキテクチャを提供し、SAS 9 のお客様にモダナイゼーションをもたらしました。現在も進化しています。ただし、SAS は以前のリリースからの移行を容易にするためユーティリティを改善し続けていますが、Gartner の調査によると、お客様は依然として移行を困難な作業と捉えています。

Sisense

Sisense は、このマジック クアドラントにおける先見性のあるベンダーであり、埋め込み分析での成功でよく知られています。包括的なパートナー プログラムがあり、AWS との戦略的パートナーシップを結んでいます。

Sisense は、データ準備機能や視覚的な探索機能、拡張アナリティクスを提供することで複雑なデータ プロジェクトをサポートするエンドツーエンドの分析プラットフォームを提供します。 Sisense の ABI プラットフォーム ユーザーの半分以上が、このプロダクトを OEM のフォームで使用しています。

Sisense 8.2 は 2020 年 9 月にリリースされ、ナレッジグラフを利用した NLQ 機能と、コードファーストの拡張分析情報を提供する Sisense Notebook が使用されています。

長所

  • コンポーザブル アーキテクチャ: Sisense は、完全に拡張可能なマイクロサービス ベースのアーキテクチャを備えています。Sisense は一般に、構築した分析アプリケーション エクスペリエンスにインタラクティブな可視化や NLQ などの分析機能を埋め込んで、より適切な意思決定を可能にするために使用されます。
  • 包括的なプロダクト機能: Sisense のプラットフォームは機能が包括的であるため、ビジネス ユーザーと、スキルレベルがさまざまなエキスパート デベロッパーの両方に役立ちます。特にクラウド機能と NLQ 機能が強みです。
  • オープン プラットフォーム: Sisense はクラウドに依存せず、マルチクラウドにも対応しています。AWS、Google(Google Cloud)、Microsoft との強力なパートナーシップに加え、強力なクロスクラウド分析オーケストレーションを備えています。堅牢なカタログ化機能は、API を介して他の分析ベンダー アセットをサポートします。また、Sisense は他のレポートツールへの拡張可能な接続性も提供します。サードパーティの分析機能を公開して構築する分析のマーケットプレイスは、Sisense のロードマップに含まれています。

注意

  • コア ユースケース以外の市場での勢いの低下: Sisense は強力なパートナー プログラムを活用して、OEM ビジネスを成功させてきました。これにより、セルフサービス分析のユースケースで主流となっている Microsoft(Power BI)や Tableau との直接競合を回避できます。ただし、この戦略は、幅広い ABI 市場において勢いに乗れないことを意味します。そのため、埋め込みに適さない Sisense を選んだ組織は、よく知られたプラットフォームに代わる魅力的な選択肢として、そのプラットフォームをユーザー コミュニティに提示することに努力を傾注する必要があります。
  • プロダクト パッケージの複雑さ: Sisense には広範な機能が用意されていますが、プロダクト チーム向けの Sisense、クラウド データチーム向けの Sisense、ビジネス インテリジェンスおよび分析チーム向けの Sisense の 3 種類のプロダクト パッケージに含まれています。 Sisense の提供するサービス全体の幅を示す一方、このアプローチでは組織にベンダー検討の複雑化をもたらします。Sisense は 2021 年に、プロダクト パッケージの簡素化を計画しています。
  • ユーザー第一主義ではない: Sisense の新しいナレッジグラフ対応の NLQ 機能は、新しい消費者機能を提供しますが、そのプラットフォームは通常、開発エコシステムとペルソナに重点を置いています。API ファーストのプラットフォームであるプロダクト チーム向け Sisense は、同社のベストセラー商品です。新しい Sisense DevX ポータルは、デベロッパーが分析アプリケーションを構築できるようにすることを目的としています。このビジョンは、Sisense の全体的な OEM 戦略と合致していますが、何よりもまず ABI の消費者のニーズに応えようとする導入検討者の心をつかめるとは思えません。

Tableau

Qlik は、このマジック クアドラントのリーダーです。ビジネス ユーザーは、このデータを使用して、データ内で検出結果にアクセスし、準備、分析、表示を行うことができます。強力なマーケティング機能が備わっており、エンタープライズ プロダクトの機能が拡張されていますが、Salesforce Einstein Analytics の名称が Tableau CRM に変わりました。この統合はまだ進行中です。

2020 年、Tableau はデータ準備機能とデータ管理機能を強化しました。データ準備のために、強化されたデータ モデリング機能をリリースしました。これにより、シンプルなブラウザー内ビジュアル エクスペリエンスでテーブル間の関係を構築することにより、さまざまな詳細レベルで複数のテーブルにまたがるデータを簡単に分析できるようになります。データ管理については、Tableau Prep Conductor と Tableau Catalog を使用することで、データ管理の運用と自動化を行い、データリネージを理解するための包括的なエクスペリエンスを実現できます。Einstein Discovery ダッシュボードの拡張機能は、Salesforce Einstein Analytics の予測モデリング機能を Tableau プラットフォームに組み込んだ最初の統合プロダクトで、2021 年 3 月にリリースされる予定です。

長所

  • アナリティクスのユーザー エクスペリエンス: Tableau は新機能の追加を継続し、ユーザーに常に洗練されたエクスペリエンスを提供し、シームレスに分析を行えるようにします。 今日の市場では、視覚的な探索は大いにコモディティ化が行われていますが、Tableau は、特許を取得した VizQL エンジンを基盤とする、直感的な分析エクスペリエンスと豊富な機能を提供することで、他社との差別化を図ることができます。
  • お客様の熱意: 多くのお客様が Tableau のファンであることを示しています。これは、2020 年のオンライン ユーザー カンファレンスに出席した 145,000 人以上の人々がその証拠です。Tableau Public は、データ可視化をオンラインで公開して探索する無料プラットフォームで、300 万を超えるインタラクティブな可視化を提供しています。ユーザー エクスペリエンスに重点を置いた設計は、特に アナリスト ロールのユーザーにとって、Tableau のサービスが魅力的で、楽しく利用できることを意味します。
  • Salesforce の機会: Tableau Viz Lightning ウェブ コンポーネントには、Tableau の可視化を Salesforce に統合するタスクを簡素化するローコード エクスペリエンスが用意されています。Work.com は、組織が安全かつ効率的にワークスペースを再開できるようにする Salesforce のクラウド サービスです。Tableau Viz Lightning ウェブ コンポーネントを使用して、グローバルな COVID-19 トラッカー ダッシュボードをワークスペースの Command Center に追加します。MuleSoft のデータコネクタ機能と新しく買収した Slack のコラボレーション ツールを緊密に統合することで、Salesforce クライアントに Tableau を検討する理由となる一連の強みがもたらされます。

注意

  • クラウドネイティブではない: Tableau はクラウドでホストされたソリューション(Tableau Online と Tableau CRM)を提供していますが、当社の伝統はオンプレミス デプロイメントにあり、大量のインストール ベースを誇ります。Tableau には、オンプレミスのお客様がクラウドのメリットを最大限に活用するためのクラウド ネイティブ アーキテクチャはありません。コンテナ化されたインフラストラクチャでの Tableau Server のデプロイは、現在サポートされていません(2021 年に計画されています)。そのため、Tableau Online 以外のクラウドの弾力性を利用して自動的にスケールアウトし、動的なワークロードを処理することはできません。
  • プレミアム価格: Tableau の価格は、Gartner のクライアント問い合わせサービスのユーザーから提起された問題です。この市場の一部のクラウド ベンダーと比べて、Tableau は高価です。ユーザーあたり月額正規価格が最大 150 ドルの Tableau CRM を追加すると、デプロイのスケーリングや新機能の獲得を検討しているお客様の懸念がかなり高まる可能性があります。
  • 統合の課題: 当然のことながら、Salesforce の ABI 機能と Tableau の ABI 機能の統合には時間がかかります。 現在、ユーザーが Tableau プラットフォームの使用中に以前の Einstein Analytics の拡張アナリティクス機能を利用する場合、エクスペリエンスが断片化される問題に直面します。自動化されたデータ ストーリー、主要な要因の分析、カスタム自動化、Explainable AI における Einstein Analytics の強みは、まだ Tableau のユーザー エクスペリエンスに組み込まれていません。

ThoughtSpot

ThoughtSpot は、このマジック クアドラントにおける先見性のあるベンダーです。検索に関する革新的な分析アプローチは、競合他社によって広くエミュレートされています。ABI プラットフォーム市場では、主に NLP と拡張アナリティクスを追加して、幅広いユーザーにリーチすることを望んでいる購入者を対象としています。

ThoughtSpot は、検索駆動型のユーザー エクスペリエンス、分析に基づく複雑な質問に回答しながらパーソナライズされた回答を提供できること、拡張アナリティクスを大規模にデプロイできることで定義されます。

ThoughtSpot は 2020 年に、個人向けの自動オンボーディング、新しい検索エンジンとパーソナライズド エクスペリエンス「ThoughtSpot One」を備えた SaaS Cloud プロダクトをリリースしました。また、SpotIQ に監視機能を追加しました。これは、ビジネス ユーザー向けの主要なビジネス指標の変更を自動的に追跡し、プロアクティブに警告し、説明するものです。さらに、ThoughtSpot モデリング言語とプロダクト内統合開発環境のほか、データをメモリに取り込む際のコード不要データの取り込みを高速化する ThoughtSpot Dataflow を追加しました。

長所

  • 大規模な検索と AI: ThoughtSpot ではデータのクエリに対する主要なインターフェースとして検索と NLP が使用されているため、質問は入力または音声で行うことができます。ThoughtSpot は、非常に大量のデータ(多くの場合、数十億行)に対する分析の複雑な質問に対応しています。ThoughtSpot の拡張アナリティクス機能である SpotIQ は、異常や相関関係を検出して、コーディングせずにデータポイントの比較分析を行います。
  • 消費者中心のビジョン: ThoughtSpot のビジョンは、ビジネス ユーザーが消費者検索やソーシャル アプリケーションを強力かつ容易に使用できるようにすることで、導入を促進することです。そのテクノロジーは、集団行動、インテリジェンス、ソーシャル シグナル、ネットワーク化されたカタログ化分析情報から学習して、最も関連性の高い検索候補、回答、関連する自動生成された分析情報をユーザーに提供します。
  • 検索の専門家としての市場での認知: ThoughtSpot は比較的規模が小さいにもかかわらず、検索ベースの価値提案の認知度が高くなっています。このベンダーは、検索、NLP、拡張アナリティクス機能の優先順位付けに Gartner のクライアントお問い合わせサービスを使用しているほとんどのお客様に選ばれています。

注意

  • 補完的な費用障壁: ThoughtSpot のソフトウェアは通常、他の ABI プラットフォーム プロダクトを補完するものです。これは、視覚主導の ABI プラットフォームを完全に置き換えるレベルの要件をすべてカバーしていないためです。コストを優先する傾向が強い市場においては、別のベンダーのプラットフォームを追加するのではなく、企業標準の ABI ベンダーが提供する検索、NLP、拡張アナリティクスに対する「良好」なもの(ただし改善中)を受け入れようとする組織が増えています。
  • グローバル リーチ、エコシステム、ユーザー コミュニティの制限: ThoughtSpot は、システム インテグレータのグローバル エコシステムを大幅に拡大し、ソリューション マーケットプレイスを成長させました。ただし、このマジック クアドラントのリーダーと比較すると、ThoughtSpot は世界中の拠点が限られ、パートナーがデプロイを実装した人数も限られており、ユーザー コミュニティも限られていますが、成長を続けています。
  • IT 設定の要件: ThoughtSpot のソフトウェアを正常に実装するには、事前にデータの準備とマッピングが必要です。これには通常、IT スキルと労力が必要です。ただし、ThoughtSpot の新しい SaaS サービスは、クラウド データベースに直接接続するときのモデリング機能に加えて、この要件を軽減できる可能性があります。また、Salesforce や Workday などのベンダーの一般的なアプリケーション向けに事前構築済みのモデルも開発中です。

TIBCO Software

TIBCO Software は、このマジック クアドラントにおける先見性のあるベンダーであり、成熟したプロダクト機能を備えています。同社の TIBCO Spotfire サービスは、ライフ サイエンス、ハイテク製造業、輸送、ロジスティクス、エネルギー部門で大きな存在感を示していますが、インストール ベース外ので勢いは他のベンダーほど強くありません。

TIBCO Spotfire は、ダッシュボード、インタラクティブな可視化、データの準備、ワークフローでの分析向けの強力な機能を提供します。Spotfire A(X)エクスペリエンスは、NLQ、NLG と自動的に可視化を提案しました。TIBCO は、データ サイエンスと分析全体で能力とロールが競合していることを認識しており、「ハイパーコンバージド分析」のビジョンを推進しています。

TIBCO は、プラットフォーム内で Python データ関数とストリーミング データソースの直接サポートを改善することで、このビジョンを実現し続けています。Spotfire Mods は、軽量のアドインをすばやく作成できる新しい開発フレームワークです。新しいインタラクティブ ビジュアリゼーションとユーザー インターフェースの機能を Spotfire 分析環境で使用できます。MOD は、すべてのユーザーに Spotfire ネイティブの機能であるかのように見えます。MOD はあらゆる環境で使用でき、チームや組織間で簡単に共有できます。

注: このマジック クアドラントに対する当社の調査中に、TIBCO Software が Information Builders の買収契約を締結したことを発表しました。この買収は、2021 年第 1 四半期に完了する予定でした。結果として、プロダクトと企業の統合プランは開発されておらず、このマジック クアドラントでの検討に間に合うように Gartner と共有できます。したがって、この 2 つの法人を 1 つの法人として表記することは保証されません。また、この時点ではユーザーにとって有用ではありません。TIBCO Software と Information Builders は、このマジック クアドラントで別々に表記れています。

長所

  • 高度な分析のためのプロダクト機能: TIBCO Spotfire は、複雑なデータモデルを構築するための ML ベースのデータ準備機能を備えています。エンドツーエンドのワークフローは、インタラクティブ ビジュアリゼーションや分析ダッシュボードの構築に使用する統合設計環境で実現されます。アナリストや市民データ サイエンティストは、ドラッグ&ドロップの高度な分析関数の充実したライブラリにアクセスし、いくつかの自動インサイト機能を使用できます。Statistica の機能は、既存の TIBCO Enterprise Runtime for R(TERR)エンジンや組み込み Python エンジンとともに Spotfire と完全に統合されています。
  • スケーラビリティとエンタープライズ対応: TIBCO Spotfire Analytics は、地理的に分散された非常に大規模な組織による、スケールアップされた安全なデプロイのために最適化されています。Spotfire プラットフォームは最新の自動管理機能を備えており、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのデプロイで、同じサービス指向のアーキテクチャが使用されています。
  • データと分析の市場集約に関するビジョン: TIBCO のハイパーコンバージド分析の取り組みは、データの視覚化、データサイエンス、ストリーミング分析、新しい Spotfire Mods 全体で製品の強みを活用して、よりリアルタイムで調整された洞察を提供することに重点を置いています。製薬業界やエネルギー業界などで強固な専用の業種別分析アプリケーションを使用することで、そうしたメリットがもたらされています。

注意

  • 制限された市場の勢い: TIBCO には市場の多くの競合他社ほどの勢いがありません。Spotfire プロダクトは、Qlik や Tableau などのプロダクトとともに、従来の BI セクターの混乱を招いていましたが、現在は Gartner クライアント問い合わせのユーザーによる問い合わせはわずかです。 Gartner Peer Insights のデータによると、Spotfire の評価は、競合サービスよりも低くなっています。
  • 市場でのプレゼンス: 最新の ABI プラットフォーム市場において、TIBCO が重要な企業であることはあまり認識されていません。Gartner の見解では、特定分野(特に石油、ガス、医薬品)以外では、Spotfire が組織の標準プラットフォームになることはほとんどありません。これは、Spotfire のユーザー コミュニティが小さいこと、そのデプロイと使用のスキルに関して雇用可能な経験あるスタッフが少ないこと意味します。
  • 高コストのソフトウェアとして認知: Gartner Peer Insights の評価者によれば、TIBCO のお客様は現在でも、このプラットフォームに関する懸念として、価格と契約の柔軟性を挙げています。この点については、TIBCO のスコアは平均を下回っています。

Yellowfin

Yellowfin は先見性のあるマジック クアドラントです。地理的に小さいベンダーであるにもかかわらず、プロダクトのイノベーションは市場で強固なイノベーションを発揮しています。Yellowfin は、ウェブベースの BI プラットフォームでレポート作成とデータ ビジュアリゼーションのベンダーとしてスタートしましたが、その後データの準備と強化された分析を提供できるよう拡張されました。

2020 年、Yellowfin はデベロッパー向けのコードモードを追加して、ダッシュボード キャンバスのアプローチに引き続き投資しました。また、コンテキストに基づく分析情報を提供するように拡張アナリティクスを強化し、シチズン デベロッパーによる分析機能の作成を可能にする API 機能も強化しました。

長所

  • 革新的なプロダクト ビジョン:  Yellowfin のプロダクト ビジョンは、広範かつ革新性があります。Yellowfin はシグナル モジュールに改善された ML アルゴリズムに基づく自動アラートを提供しています。これは、コンテキスト分析も提供します。また、マイクロサービスベースのアーキテクチャとコードモードにより、他のアプリケーションでのコンポーザビリティを実現し、アナリティクス分析情報を運用アクションに変換します。
  • オープン性: Yellowfin はクラウドに依存しないアーキテクチャを提供しており、その使用の大部分は、アプリケーション内で分析を行うために Yellowfin を埋め込む独立したソフトウェア ベンダー パートナーによるものです。そのため、開放性は提供する鍵となります。これは、埋め込みでないユースケースにも当てはまります。Yellowfin のデータ準備出力は独自仕様ではなく、他の分析ツールで使用できます。さらに、Yellowfinstory は Microsoft Power BI、Tableau、Qlik のレポート、ダッシュボード、アプリを長時間のデータ ストーリー コンテンツに統合できます。
  • 包括的なプロダクト機能: Yellowfin 全体では、機能に関してトップスコアの製品を提供しています。その機能は、データの準備、スケジュール配信のモード 1 レポート、モード 2 の視覚的な探索、拡張分析に及びます。そのデータ変換モジュールは、データ サイエンス モデルへの接続を提供します。すべての機能には、ブラウザベースのインターフェースを介してアクセスします。

注意

  • 弱い自然言語サポート: Yellowfin の NLQ 機能はロードマップ項目です(2021 年にサポート予定)。ユーザーの NLG の管理は限定されています。自動インサイトには説明可能性がなく(ドライバの分析を除く)、R や Python は使用できません。これは、データ サイエンス チームの成果を活用する点で短所になります。
  • 市場の勢いが悪い: Yellowfin は先見の明のあるアプローチにもかかわらず、競合他社と比較して市場での支持をほとんど得られていません。Gartner のクライアント照会サービスのベンダー候補リストに表示されることはほとんどなく、gartner.com で検索される可能性も低くなります。ABI プラットフォームのユーザー コミュニティの規模は、選択の可能性に大きく影響します。Yellowfin の場合、コミュニティの規模は小さくなります。
  • 最小限の地理的プレゼンス: プロダクトは 9 つの言語をサポートし、国外で使用されますが、Yellowfin はアジア太平洋以外ではほとんど知られていません。スタッフは 200 人未満で、Yellowfin のフルタイム従業員が 10 人を超える国はわずか 4 か国です。しかし、一部の競合他社とは異なり、Yellowfin は 2020 年に従業員数を徐々に増やしました。

追加、削除されたベンダー

マジック クアドラントでは、市場の変化に合わせてインクルージョンの基準を見直し、調整しています。こうした調整の結果、マジック クアドラントのベンダーが混在する可能性があります。ある年にマジック クアドラント ベンダーが登場し次の年に消えたとしても、必ずしもそのベンダーに対する評価が変化したからとは限りません。市場の変化、つまり評価基準の変化や、そのベンダーによる重点の変化を反映している可能性があります。

追加

  • アマゾン ウェブ サービス
  • Google(Looker)
  • Infor

削除

  • Looker - Google(Looker)に名称変更
  • Birst - Infor offering に名称変更
  • Dundas
  • Logi Analytics
  • Salesforce

包含条件と除外条件

このマジック クアドラントに参加するには、ベンダーは次の両方の条件を満たす必要があります。

  • 一般提供されている、Gartner の ABI プラットフォームの定義を満たすソフトウェア プロダクトを提供する。
  • ABI プラットフォーム ソフトウェアが、IT 対応の分析コンテンツの開発をサポートしている。これは、技術者以外のユーザーが、データアクセス、取り込み、準備から、インタラクティブな分析や洞察の共同共有まで、フルスペクトルの分析ワークフローを自律的に実行できるようにする自己完結型のアーキテクチャによって定義されます。ABI プラットフォームが、拡張分析機能で差別化されている。
  • Gartner がこのマジック クアドラントに対して定義した、市場の動向の上位 20 社のランキング。ABI プラットフォーム市場の同行の計算に使用されるデータ入力には、バランスのとれた一連の指標が含まれていました。
    • Gartner での顧客検索および問い合わせの量と傾向のデータ。
    • TalentNeuron と次の国でのさまざまな雇用ウェブサイトにおける ABI プラットフォームを指定する求人情報の量: 米国、欧州、中国。
    • 2020 年 7 月に終了した Gartner の Peer Insights フォーラムでの審査における他の ABI プラットフォーム ベンダーに対する競合他社としての言及の頻度。

Gartner のマジック クアドラント手法では、サポート対象となるベンダーの数は 20 社に制限されていますが、この調査の対象ではない多数の ABI プラットフォーム ベンダーが存在します。

功績を示す

以下に挙げた 5 つのベンダーは、2020 年版のこのマジック クアドラント(22 のベンダーを含む)で紹介されているベンダー、または、ベンダーの勢いがあって、今回のマジック・クアドラントの対象外のベンダーを検討する企業にとって、興味深いベンダーです。次のリストはアルファベット順で表示されますが、マジック クアドラントに含まれない注目すべきベンダーがすべて記載されているわけではありません。

  • AnswerRocket。AnswerRocket は、NLQ、NLG 向けにネイティブ機能を備え、分析情報を自動生成した拡張データ ディスカバリ プラットフォームを提供しています。このプラットフォームは、ビジネス分析のユースケースを自動化する、あらかじめパッケージ化されたコンポーズ可能な分析アプリケーション(RocketBot)を備えています。また、scikit-learn や TensorFlow などのサードパーティの AI や ML のフレームワークをプラグインする機能もサポートしています。AnswerRocket のプラットフォームは、主要なパブリック クラウド プロバイダやサポートされている多くのデータ管理ソリューションを介してオンプレミスでもクラウドでも実行できます。AnswerRocket は、このマジック クアドラントでのフルカバレッジに必要とされた Gartner の市場の動向インデックスで上位 20 位以内を達成しませんでした。
  • Dundas。Dundas BI プラットフォームでは、データの可視化、ダッシュボードとピクセルパーフェクトなレポートの構築と共有、分析コンテンツの埋め込みとカスタマイズが可能です。Dundas は大企業向けに販売を行っていますが、組み込み型 BI を専門としており、収益の大部分は OEM による Dundas BI の拡張、統合、カスタマイズ、アプリケーションへの組み込みによる OEM によるものです。Dundas は、このマジック クアドラントでのフルカバレッジに必要とされた Gartner の市場の動向インデックスで上位 20 位以内を達成しませんでした。
  • FanRuan。これは、中国最大級の ABI ベンダーの一つであり、従来のレポート中心の BI プロダクトである FineReport が広く使用されています。新しい FineBI プロダクトは、オンプレミスのデプロイモデルでセルフサービスの視覚的駆動型 BI を提供します。FanRuan はクラウド デプロイと強化された機能を追加し、北米市場と欧州市場への参入を計画しています。FanRuan は、今回のマジック クアドラントで完全なカバレッジを獲得するために必要な、Gartner の市場動向インデックスのトップ 20 ランキングを達成できませんでした。
  • Incorta。2013 年に発売されたとき、Incorta は主にこのマジック クアドラントでカバーされた ABI プラットフォームを補完するソフトウェア プロバイダとして位置付けられました。特許取得済みの Direct Data Mapping 機能をパフォーマンス最適化レイヤとして使用し、主に複雑な ERP システムと CRP システムのデータ分析が可能になりました。しかし、Incorta のサービスは、それ自体で完全な ABI プラットフォームとして使用されつつあるため、競争上の代替手段になりつつあります。Incorta が 2020 年にクラウドベースのサービスを追加したことで、あらゆる規模のビジネスにリーチを拡大しました。 Incorta は、このマジック クアドラントでのフルカバレッジに必要とされた Gartner の市場の動向インデックスで上位 20 位以内を達成しませんでした。
  • Logi Analytics。このベンダーは、埋め込み分析チームとアプリケーション開発チームのみを対象としています。すぐに使用できる埋め込み分析用の Logi Composer、ピクセル パーフェクトおよび埋め込み運用レポート用の Logi Report、カスタマイズ可能な分析アプリケーションの構築用の Logi Info が含まれる埋め込み分析の開発環境スイートを提供します。Logi Composer プロダクトは、マイクロサービス アーキテクチャ内でのノーコード アプローチとローコード アプローチを利用する、埋め込みセルフサービス サービスの進化版です。Logi Analytics は、このマジック クアドラントでのフルカバレッジに必要とされた Gartner の市場の動向インデックスで上位 20 位以内を達成しませんでした。

評価基準

実行する能力

このマジック クアドラントで使用される実行する能力条件は次のとおりです(これらの条件を使用して Gartner の評価を報告した情報源については、「エビデンス」セクションをご覧ください)。

プロダクトやサービス: この基準では、重要な機能領域に関して、ベンダーの RFP への回答と動画の観点から、ベンダーの ABI プラットフォーム プロダクトがどの程度競合的で成功しているかを評価します。

全体的な実現可能性: この基準は、ABI に関連する組織の財務ステータスとモデルに関連します。また、ベンダーの将来的な関連性に関する既存顧客と見込み顧客の視点も考慮に入れます。

販売/価格: この条件は、販売活動におけるベンダーの能力を対象としています。これには、販売の経験、購入者のニーズを理解する能力、料金と契約の柔軟性が含まれます。

市場の反応性/記録: この条件は、バランスのとれた一連の指標を使用して、世界の市場でベンダーがどの程度の勢いで成功を収めているかを評価します。

カスタマー エクスペリエンス: この条件は、購入後にベンダーと連携する際のカスタマー エクスペリエンスに関するものです。要因には、高品質のサードパーティ リソース(インテグレータ、サービス プロバイダなど)の可用性、エンドユーザー トレーニングの品質と可用性、ピアユーザー コミュニティの品質などがあります。

運用: この条件は、ベンダーがどのように顧客をサポートしているか、およびソフトウェアはどの程度問題なくサポートされているかに関するものです。

表 1: 評価条件を実行する能力

評価基準 重み付け

お客様対応

市場の反応性/記録
マーケティングの実施 不明
運用
全体的な実現可能性
プロダクトとサービス
販売/料金

ビジョンの完全性

このマジック クアドラントで使用されるビジョンの完全性条件は次のとおりです(これらの条件を使用して Gartner の評価を報告した情報源については、「エビデンス」セクションをご覧ください)。

マーケットの理解: この条件は、ベンダーが分析の購入者のニーズの変化にどの程度的確に近づいているか、顧客が最近の機能や新機能をどの程度利用しているかに関するものです。

マーケティング戦略:この条件は、ABI プラットフォーム市場における価値と差別化について明確に伝えるメッセージのセットがベンダーにあるかどうか、ベンダーがその差別化の認知度を高めているかどうかを考慮します。

販売戦略: この条件は、ベンダーの販売アプローチが、お客様に ABI プラットフォームの評価を促すためのさまざまなオプションと推進要因からどの程度の利益を得るかに関するものです。

サービス(プロダクト)戦略: Gartner は、将来的にビジネス価値を創出する重要なト傾向に対応するベンダーの能力を評価しています。これらの傾向に貢献する既存および計画済みのプロダクトと機能は、提示されるロードマップに基づいて、この条件に対する各ベンダーのスコアに組み込まれます。

垂直/業界戦略: この条件は、ベンダーがテンプレートやパッケージ化された分析コンテンツを通じて、さまざまな業界のニーズをどの程度満たせているかを評価します。

イノベーション: この基準は、ベンダーが独自の機能にどの程度投資し、実現しているかを評価します。ベンダーが他のベンダーによってエミュレートされているイノベーションに対して基準を設定しているかどうかを考慮します。

地域戦略: この基準では、ベンダーが適切に代表されているかどうかを世界各地で判断します。

表  2: ビジョン評価基準の完全性

評価基準 重み付け
市場の理解
マーケティング戦略
販売戦略
サービス(プロダクト)戦略
ビジネスモデル 不明
垂直/業界戦略
イノベーション
地域ごとの戦略

表 2: ビジョン評価基準の完全性

クアドラントの説明

リーダー

リーダーは、主要なプロダクト機能と、この市場の購入者が求めるカスタマー サクセスへの取り組みを、しっかりと理解しています。この理解とコミットメントを、価値の証明、増分購入、企業規模をサポートする、わかりやすく理解しやすい魅力的な価格モデルと組み合わせています。最新の ABI プラットフォーム市場では、簡単に購入できる製品やサービスを求めるビジネス ユーザーが購入の意思決定を行っています(少なくとも多大な影響を受けています)。これらのユーザーは、このようなプロダクトが、明確なビジネス価値を提供し、技術的な専門知識が限られていても、IT 部門や技術専門家による事前の関与なしに、強力な分析を使用できるよう求めています。絶え間ないイノベーションを特徴とする急速に変化する市場で、リーダーは現在の実行だけに集中することはありません。また、いずれの場合も、市場のリーダーとしての地位を確固たるものにするための強固なロードマップが確立されているため、購入者の投資を保護できます。

チャレンジャー

チャレンジャーは、この市場で成功を収めるための地位を確立しています。ただし、特定のユースケース、技術環境、アプリケーション ドメインに限定される場合があります。ポートフォリオ内のさまざまなプロダクト間の調整された戦略がないため、ビジョンが低下する可能性があります。あるいは、効果的なマーケティング、販売チャネル、地理的プレゼンス、業界固有のコンテンツ、イノベーションなどの点でリーダーに劣る可能性もあります。

先見者

先見性を持つベンダーには、最新の ABI プラットフォームを提供するための強力な、または差別化されたビジョンがあります。扱う分野の高度な機能を備えています。ただし、幅広い機能要件を満たすにはギャップがあるか、カスタマー エクスペリエンス、運用、販売の実施に関してスコアが低い場合があります。先見性を持つベンダーはオピニオン リーダーやイノベーターですが、規模が不十分であるか、成長して、一貫したパフォーマンスを実行する能力について懸念がある場合があります。

ニッチなプレイヤー

ニッチなプレイヤーには、特定の市場セグメント(金融指向の BI など)でうまく活動している企業や、特定のクラウド スタックを使用している組織の ABI のニーズに応えている企業などがあります。ただし、イノベーションやパフォーマンスの点で、他のベンダーを上回る能力が制限される可能性があります。ABI プラットフォーム市場の特定の分野や側面に焦点を当てることができますが、他の部分には深い機能がありません。または、かなり広範な ABI プラットフォームを使用しているものの、実装とサポートの機能が限定されている場合や、顧客ベースが比較的狭い(特定のリージョンや業界のみなど)場合もあります。

コンテキスト

マジック クアドラントは、2020 年の実施と将来の開発計画に基づいてベンダーの能力を評価します。ベンダーや市場の変化に伴い、評価が有効なのは 1 度だけになります。

リーダーは、このマジック クアドラントを、ベンダーとプロダクトを選択するためのツールとして単独で使用することはできません。最も適切なベンダーとプロダクトを特定するために必要な多くのリファレンス ポイントとして扱うべきです。

プラットフォームを選択する際は、このマジック クアドラントをアナリティクスとビジネス インテリジェンス プラットフォームの重要な機能と組み合わせて使用する必要があります。また、Gartner のクライアント照会サービスを利用することをおすすめします。

リーダーは「ビジョンの完全性」またはこのマジック クアドラントを「実行する能力」の独自の定義と見なさないでください(多くの場合、それぞれプロダクト ビジョンとマーケット シェアと同等と見なすことは適切ではありません)。マジック クアドラント手法では、上記の「評価条件」セクションに示すように、さまざまな条件を使用してベンダーの順位が決定されます。

市場概況

Gartner のマーケット シェア分析によると、最新の BI プラットフォーム市場における収益は 2018 年に 22% 増加して 60 億ドル強に達したのに比べ、2019 年は 19% の増加に留まりました。価格の圧力と強力な競争が、この小幅な勢いの低下に幅広く影響を与えました(Market Share Analysis: Analytics and BI Software, Worldwide、2019 年を参照)。昨年のレポートが示すように、ABI への支出は 2010 年代よりも増加のペースが下がっていますが、ABI プラットフォームを使用するユーザーの数は数百万に急増しています。このようにユーザー数が著しく増加したのは、ユーザーあたりの料金が 10 年前のほんの一部まで低下したためです。

クラウド エコシステムは現在、支出の主流となっています。ハイパースケール クラウド インフラストラクチャおよびプラットフォーム サービス ベンダー 7 社のうち 1 社を除くすべてが初めて、直接、または買収した子会社を通じて ABI プラットフォーム市場に製品を提供しています (クラウド インフラストラクチャおよびプラットフォーム サービスのマジック クアドラントを参照)。例外として、中国のベンダーである Tencent Cloud は Yonghong Tech に投資しており、Yonghong BI プラットフォームを OEM ベースで提供しています。また、主要なクラウド ERP および CRM アプリケーション プロバイダの存在も、ABI プラットフォームの選択に関する考慮事項に影響を与えます。一方で、クラウド主導の調達では、ロックインや予期せぬコストに関して避けられない懸念が生じます。一方、クラウド ベンダーには、ソフトウェア スタックのオープン性の重要性と、マルチクラウド アプローチの重要性が高まっています。これにより、組織は複数のクラウド サービスでアプリケーションを実行し、複数のクラウド アプリケーションを横断してアプリケーションを実行できるようになるからです。

現在、ユーザーの導入という点では、Microsoft が市場を独占しています。Microsoft Power BI クラウド サービスの大幅な成長は続いており、この製品を大幅な割引価格で Office 365(E5 ライセンス レベル)とバンドルすることでさらに成長しています。Power BI と Microsoft Teams の統合が加速し、リモートワークの重要性が増す中、さらなる成長が促進されています。

ABI プラットフォーム市場に特化し、専門家による分析を行うベンダーは、大手クラウド プロバイダからの独立性を大手クラウド プロバイダに対する競合他社との差別化要因として活用し、顧客のロックインに関する懸念に対応しています。隣接するアプローチの 1 つに、これまで閉鎖された製品をオープンにして、ユビキタスな ABI ツールとの競合を最小限に抑える方法があります。特定の市場セグメントを見つけ、ニーズに合ったサービスを提供することに注力することも 1 つの方法です。

拡張アナリティクス機能が普及することで、ABI、データ サイエンス、ML プラットフォームの各市場が競合します。ABI プラットフォームには、拡張データ サイエンスと ML タスクを実行する機能が多く含まれており、予測モデルは「バックグラウンドで」実行され、ABI プロセスフロー内で分析情報が「発見」されました。その点で、データ サイエンスと ML プラットフォームは、従来の ABI プラットフォームの特徴的な、強化されたデータ変換と検出の機能(データの可視化など)を備えています。 現状では、この 2 つの市場は購入者が異なる市場ですが、状況は変わる可能性があります。

組み込み ABI のサブマーケットは、異なる主要購入者のグループ(ソフトウェア デベロッパーとプロダクト マネージャー)にサービスを提供します。埋め込み ABI は、組織が分析エクストラネット アプリケーションの作成、データの収益化、運用中のビジネス アプリケーション内での ABI の提供を行う場合に使用されます。また、独立したソフトウェア ベンダーが、サービスを開発せずにソフトウェア内で ABI 機能を提供したい場合は、組み込み ABI を使用します。埋め込み ABI の市場は、セルフサービスのアプローチ(ノーコード、ローコードなど)が多くなるにつれて進化しています。これらにより、非コーディングの市民デベロッパーは、ABI のリーチと接続性を拡大し(たとえば、運用アプリでのワークフロー プロセスをトリガー)、さらには、コンポーザブルなアプリケーションを自己公開できます(コンポーザブル分析が分析アプリケーションの未来を形作るをご覧ください。

根拠

このマジック クアドラントにおける Gartner の分析は、次のような情報源に基づいています。

  • ベンダーに対する Gartner のアナリストの見解
  • ベンダーの強みと課題に対する顧客の認識(Gartner の ABI 関連の調査による)。
  • Gartner Peer Insights データ(下記を参照)。
  • ビジネスについて、ベンダーが実施するアンケート。
  • 差別化、お客様のユースケース、プロダクト ロードマップなどの、ベンダー ブリーフィング。
  • RFP に関する広範なアンケートで、各市場に対して定義された 12 個の重要な機能で構成される特定の機能を各ベンダーがどのように提供しているかについて質問します。
  • ベンダーの ABI プラットフォーム プロダクトが 12 個の重要な機能にどのように対処するかを示す動画デモ。
  • 市場の動向に関する外部ソースのデータ(求人情報、ウェブ上の動画など)。

Gartner Peer Insights

Gartner Peer Insights レビューでは、運用(サービスとサポート、テクニカル サポートの品質)、販売エクスペリエンス(料金、契約の柔軟性)、市場の反応(受け取った価値)に関する指標を検討しました。当社は、2019 年 12 月から 2020 年 9 月の間に投稿された最新の ABI プラットフォーム プロダクトのレビューを検討しました。

評価条件の定義

実行する能力

プロダクト/サービス: 指定した市場向けにベンダーが提供する主要プロダクトやサービス。これには、現在のプロダクト/サービスの機能、品質、機能セット、スキル、ネイティブに提供されるか、市場定義で定義され、サブ条件で詳細が指定されている OEM の契約/パートナーシップを通じて提供されるかなどが含まれます。

全体的な可視性: 実現可能性には、組織全体の経済的健全性の評価、ビジネス ユニットの財務的および実際的な成功、個々のビジネス ユニットが製品に投資し続け、組織のプロダクト ポートフォリオ内で最先端の技術を推進することが含まれます。

販売活動/価格設定: すべての販売前活動におけるベンダーの能力と、それらをサポートする体制。これには、取引管理、価格設定と交渉、販売前サポート、販売チャネルの全体的な有効性が含まれます。

市場の反応性/記録: 機会の創出、競合他社の行動、顧客ニーズの進化、市場力学の変化に応じて対応し、方向性を変え、柔軟かつ競争力のある成果を上げる能力。この基準では、ベンダーの反応性の履歴も考慮されます。

マーケティングの実施: 市場に影響を与え、ブランドとビジネスを促進し、製品の認知度を高め、購入者の心の中で製品/ブランドと組織との肯定的な同一性を確立するという組織のメッセージを伝えるように設計されたプログラムの明確さ、品質、創造性、および有効性。この「マインドシェア」は、宣伝、プロモーション活動、ソート リーダーシップ、クチコミ、セールス活動と組み合わせて促進できます。

カスタマー エクスペリエンス:  評価されたプロダクトをお客様が成功に導く関係、プロダクト、サービス/プログラム。具体的には、お客様がテクニカル サポートやアカウント サポートの利用方法が含まれます。これには、補助ツール、カスタマー サポート プログラム(およびその品質)、ユーザー グループの可用性、サービスレベル契約などが含まれます。

運用: 組織が目標とコミットメントを達成する能力。組織構造の品質とは、組織を継続的かつ効果的に運営するためのスキル、経験、プログラム、システム、その他の手段のことです。

ビジョンの完全性

市場に関する知識: ベンダーが購入者の要望やニーズを理解し、それらをプロダクトやサービスに翻訳できる能力。優れたビジョンを示すベンダーは、購入者の望みとニーズに耳を傾け理解し、ビジョンを追加してこれを拡充または強化します。

マーケティング戦略: 組織全体で一貫して伝達され、ウェブサイト、広告、カスタマー プログラム、ポジショニング ステートメントを通じて外部に伝達される、明確で差別化された一連のメッセージ。

販売戦略:  対象市場および規模を拡大する、直接販売と間接販売、マーケティング、サービス、通信のアフィリエイトの適切なネットワークを使用してプロダクトを販売するための戦略。リーチ、スキル、専門知識、テクノロジー、サービス、顧客ベース。

サービス(プロダクト)戦略: プロダクト開発とデリバリーへのベンダーのアプローチ。これらでは、現在および将来の要件に合わせて、差別化、機能、方法論、機能セットに重点が置かれます。

ビジネスモデル: ベンダーの基盤となるビジネス提案の健全性とロジック。

業種/業界戦略:  垂直市場を含む特定の市場セグメントの固有のニーズを満たすためにリソース、スキル、サービスを売り込む際のベンダー戦略。

イノベーション:  リソース直接、関連する、相補的、相乗的なレイアウト、専門知識、投資資金、統合、防御または先制的な目的。

地域戦略: 「ホーム」またはネイティブの地域外の地域の特定のニーズを満たすために、リソース、スキル、および製品を直接、またはその地域と市場に適したパートナー、チャネル、子会社を通じて提供するベンダーの戦略。

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