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분석 및 BI 플랫폼 부문 Magic Quadrant

분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문 Magic Quadrant

제임스 리처드슨, 커트 슐레젤, 리타 살람, 오스틴 크론즈, 줄리안 선

증강된 기능이 여러 플랫폼에 보급됨에 따라 이 분야에서 셀프서비스의 정의가 변화하고 있습니다. 이와 동시에 클라우드 생태계 및 생산성 도구와의 연계성이 핵심적인 선택 기준으로 자리잡았습니다. 이 Magic Quadrant는 데이터 및 분석 리더가 분석 및 BI 로드맵을 수립하는 데 도움이 됩니다.

시장 정의/설명

분석 및 비즈니스 인텔리전스(ABI) 플랫폼의 특징은 데이터 준비부터 시각적 탐색, 인사이트 생성까지 전체 분석 워크플로를 지원하는 편리한 기능성이며 셀프서비스 사용 방식 및 증강된 사용자 보조 기능이 특히 강조됩니다.

ABI 시장의 공급업체는 벤처 캐피털 펀드의 지원을 받는 스타트업부터 거대 기술 기업까지 매우 다양합니다. 이 시장에서 신규 지출의 대부분은 클라우드 배포에 사용되고 있으며 주요 클라우드 플랫폼 업체들이 시장에 진입해 있습니다. ABI 플랫폼은 이러한 클라우드 공급업체가 제공하는 광범위한 클라우드 데이터 관리 기능(예: Microsoft Azure Synapse Analytics 및 IBM Cloud Pak for Data)으로 이어지는 진입점이 되는 경우가 많습니다.

데이터 시각화 기능은 너무나 보편화되어 이제 ABI 플랫폼의 차별화 요소가 되지 못합니다. 모든 공급업체는 일반적인 차트 양식(막대/열, 선/영역, 분산형, 원형, 지도)을 사용하여 광범위한 데이터 소스를 표현하는 대화형 핵심성과지표(KPI) 대시보드를 작성할 수 있습니다. 이제는 플랫폼이 증강 분석을 얼마나 잘 지원하는지가 차별화 요소입니다. 여기에는 비즈니스 담당자와 데이터 분석가가 수동으로 작업할 때보다 더 효과적으로 데이터를 탐색하고 분석하는 데 도움을 주는 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI)을 이용한 데이터 준비, 인사이트 생성, 인사이트 설명이 활용됩니다. 데이터에 근거한 의사 결정 워크플로 전반에 ML이 적용됨에 따라 증강 분석은 별개의 기능으로 제공되기보다 플랫폼에 내재되어 가는 추세입니다.

증강의 범위가 넓어지고 있습니다. 원래는 분석가 유형 사용자의 셀프서비스를 보조하는 의도였지만 이제는 증강, 더 나아가 자동화가 점점 더 많이 적용되어 최종 사용자에게 직접적인 도움을 주면서 증강 소비자라는 새로운 사용자 카테고리가 등장하고 있습니다. 이들은 기술 지식은 없지만 인사이트가 자동적으로 제공되기를 기대하는 사용자로서 자신의 역할, 특성 또는 직무와 관련된 데이터를 지속적으로 모니터링한 결과를 근거로 인사이트를 자동화하여 컴퓨터가 데이터 스토리를 생성해 주기를 원하는 경우가 많습니다. 관련성을 보장하기 위해 이 기능에는 사용 행태, 특히 자연어 쿼리(NLQ) 기록 및 자동 제공 콘텐츠에 대한 사용자 의견과 평점이 포함됩니다. 이러한 변화에는 ABI 채택률에 수년간 존재했던 약 30%라는 상한선을 돌파하게 만들 잠재력이 있습니다. 자세한 내용은 Augmented Analytics: Teaching Machines to Tell Data Stories to Humans를 참조하세요.

ABI 플랫폼 기능에는 다음과 같은 12가지 핵심 기능 영역이 포함되며, 이러한 영역은 증강 분석과 밀접하게 관련된 기능을 위주로 변화와 차별화를 겪고 있는 영역을 반영하여 업데이트되었습니다.

  • 보안: 플랫폼 보안, 사용자 관리, 플랫폼 액세스 및 인증에 대한 감사를 지원하는 기능입니다.
  • 관리 효율성: ABI 플랫폼 사용 현황을 추적하고 정보를 공유하는 방식과 주체를 관리하는 기능입니다.
  • 클라우드 분석: 클라우드와 온프레미스에 저장된 데이터를 기반으로 클라우드에서 분석을 작성, 배포, 관리하도록 지원하는 기능입니다.
  • 데이터 소스 연결: 성능을 최적화하면서 사용자가 데이터를 연결, 쿼리, 수집하도록 지원하는 기능입니다.
  • 데이터 준비: 드래그 앤 드롭을 사용하고, 다양한 소스의 데이터를 사용자 뜻대로 조합하고, 분석 모델(예: 사용자 정의 측정항목, 세트, 그룹, 계층 구조)을 생성하도록 지원합니다.
  • 카탈로그: 어떠한 콘텐츠가 제공되는지 분석 소비자가 쉽게 파악할 수 있도록 검색 가능한 분석 콘텐츠 카탈로그를 자동으로 생성하고 선별하는 기능입니다.
  • 자동 인사이트:  증강 분석의 핵심적인 특징으로서, ML 기술을 적용하여 최종 사용자에게 유용한 발견 항목을 자동으로 생성합니다. 예를 들어 데이터 세트에서 가장 중요한 속성을 식별해 줍니다.
  • 데이터 시각화: 차트 이미지를 다루면서 고도의 대화형 대시보드 및 데이터 탐색을 지원합니다.
  • 데이터 스토리텔링: 대화형 데이터 시각화와 내러티브 기법을 결합하여 분석 콘텐츠를 패키징하고 의사 결정권자가 파악하기 쉬우며 설득력 있는 표현 형태로 전달합니다.
  • 자연어 쿼리(NLQ): 사용자가 검색창에 입력하거나 말하는 단어를 사용하여 질문을 하고 데이터 및 분석 콘텐츠를 쿼리하도록 지원합니다.
  • 자연어 생성(NLG): 답변, 데이터, 분석 콘텐츠에 대한 설명을 유창한 언어로 자동으로 생성합니다. 사용자가 데이터와 상호작용함에 따라 분석 컨텍스트 내에서 내러티브가 동적으로 변화하여 중요한 발견 항목을 설명하거나 차트 또는 대시보드의 의미를 제시합니다.
  • 보고: 깔끔한 그리드 레이아웃을 사용한 다중 페이지 보고서를 만들고 일정에 따라 사용자에게 배포하거나 발송하는 기능입니다.

Magic Quadrant

그림 1: 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 부문 Magic Quadrant

Magic Quadrant
출처: Gartner(2021년 2월)

공급업체의 강점 및 주의점

Alibaba Cloud

Alibaba는 이 Magic Quadrant에서 틈새 기업에 속합니다. 아직은 아시아/태평양 지역에서만 활동하지만 글로벌 잠재력을 갖고 있습니다.

Alibaba Cloud는 아시아/태평양 최대의 퍼블릭 클라우드 플랫폼 제공업체입니다. Quick BI 플랫폼을 통해 데이터 준비, 시각적 데이터 검색, 대화형 대시보드 및 증강 분석을 제공합니다. 이 플랫폼은 Alibaba 클라우드 인프라에서 실행되는 SaaS 옵션, Apsara Stack Enterprise의 온프레미스 옵션, Alibaba Business Advisor의 임베디드 분석 옵션으로 제공됩니다.

Quick BI는 버전 3.9를 출시하면서 Alibaba Cloud의 디지털 업무 공동작업 도구인 DingTalk으로 증강 분석 기능을 개선하여 데이터 및 분석 소비자의 저변을 넓혔습니다.

강점

  • 증강 분석에 대한 비전: Quick BI는 데이터 시각화 및 대시보드를 훌륭하게 지원합니다. 또한 보고 및 셀프서비스 분석 외에도 AI를 활용하는 몇 가지 기능을 제공합니다. 예를 들어 자동 인사이트 및 NLQ 등의 증강 분석 기능으로 사용자의 채택을 유도합니다. Alibaba Cloud의 로드맵에 잡혀 있는 또 다른 기능으로, 자사의 데이터 과학 플랫폼인 PAI Studio와 통합하여 클라우드 서비스 제공업체로서 내부 생태계를 활용한 심화된 인사이트를 제공할 계획입니다.
  • 구성 가능한 분석을 지원하는 모듈식 아키텍처: Quick BI는 모듈성과 재사용성을 갖춘 데이터 및 분석 기능을 제공하는 Alibaba Cloud의 'Data Middle Office' 전략에 활용되고 있습니다. 이와 같이 Quick BI는 분석 애플리케이션을 작성하고 고객 인사이트 및 마케팅 자동화를 위한 Quick Audience와 같은 비즈니스 중심 데이터 제품을 제공하는 데 사용될 수 있습니다.
  • 전자상거래 분야의 전문성: Quick BI를 Alibaba의 시장 인텔리전스 플랫폼인 Business Advisor와 통합하여 업계 벤치마크 데이터를 활용하고 혼합할 수 있습니다. 따라서 Alibaba Cloud의 전자상거래 전문성 덕분에 조직의 도메인 분석 역량이 강화됩니다.

주의점

  • 단일 시장 집중화로 인한 기능 격차: 중국의 클라우드 컴퓨팅은 빠르게 성장하고 있으며 Quick BI 고객과 잠재고객은 대부분 중국에 있습니다. Alibaba Cloud가 미국 또는 EMEA의 더 성숙되고 까다로운 클라우드 시장으로 진출하여 Quick BI의 완성도를 시험할 유인은 거의 없습니다. 중국의 클라우드 제품은 품질이 낮은 경향이 있으므로 현재 중국의 조직들은 이들에 대한 기대치가 낮습니다. Quick BI가 활약하는 시장은 일반적으로 Quick BI에 대해 중국 외 제품과 비견할 만한 품질을 기대하지 않습니다. 조직에서 최첨단 기능을 원한다면 경쟁 플랫폼을 고려해야 합니다.
  • 지리적 입지 및 시장 모멘텀: Alibaba Cloud는 중국에 집중하는 공급업체로서 여타 지역에는 활동 기반이 거의 없습니다. 새로 출시된 NLQ 기능은 중국어로만 제공되므로 국제적인 매력은 제한됩니다. SaaS 방식으로 제공되는 Quick BI는 공급업체의 통합된 Data Middle Office 솔루션에 패키징되는 경우가 많습니다. Gartner 분석가들이 접수한 고객 문의 수와 채용 정보를 근거로 판단할 때, ABI 도구로서 Quick BI의 시장 모멘텀은 FanRuan 등의 현지 경쟁사 제품만큼 강하지 못합니다.
  • 제품 기능: Alibaba Cloud는 Quick BI의 전반적인 제품 기능을 크게 개선했지만, 이 Magic Quadrant에 포함된 일부 공급업체와 비교할 때 아직 상대적으로 미약한 수준입니다. 평가 대상인 12가지 기능 역량 모두가 평균 미만입니다.

Amazon Web Services

Amazon Web Services(AWS)는 이 Magic Quadrant에서 틈새 기업에 속합니다. AWS는 데이터 및 분석 스택의 여타 분야에서 높은 채택률을 보임에도 불구하고, Amazon QuickSight는 비교적 새로운 제품이며 AWS는 ABI 플랫폼 시장에서 인지도가 낮습니다. 그렇지만 Amazon QuickSight는 AWS의 기존 고객층을 공략할 막대한 잠재력을 갖습니다.

Amazon QuickSight는 임시 분석을 수행하고 대화형 대시보드를 게시하는 완전 관리형 클라우드 기반 ABI 서비스입니다. 이 플랫폼은 다양한 온프레미스 및 클라우드 기반 데이터 소스에서 병렬식 인메모리 계산 엔진인 SPICE로 데이터를 수집하며, AWS의 주장에 따르면 SPICE는 서버 설정이나 관리 없이도 수십만 명 규모의 사용자에 대응할 수 있습니다.

2020년 말, AWS는 자동 새로고침 데이터가 있는 대시보드 및 다중 테넌트 배포를 지원하는 임베디드 작성 기능을 추가했습니다. 지원되는 소스에는 Elasticsearch 및 Amazon Timestream의 실시간 데이터는 물론 데이터베이스(예: Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL), 데이터 웨어하우스(Amazon Redshift, Snowflake 및 Teradata) 및 서버리스 옵션(예: Amazon Athena)이 포함됩니다. 또한 AWS는 ML 기반의 NLQ 기능인 Amazon QuickSight Q를 발표했습니다.

강점

  • 잠재적 가격 파괴자: AWS는 QuickSight 서비스의 콘텐츠 작성자 1인당 연간 요금을 $216로 책정합니다. 콘텐츠 소비자의 경우 QuickSight는 세션 30분당 $0.30를 청구하고 사용자당 월간 최대 요금을 $5로 제한하는 세션 종량제 모델을 사용합니다. 따라서 소비자가 지불하는 최대 비용은 사용자당 연간 $60입니다. 이는 다른 공급업체의 사용자당 가격 책정 모델이 제시하는 정가의 최소한 절반 수준입니다.
  • 크로스셀(cross-sell) 기회: AWS는 수익을 기준으로 세계 최대의 클라우드 서비스 제공업체이며 세계적 입지와 글로벌 고객층을 보유합니다. 수많은 조직이 데이터 및 분석 스택의 기반으로 AWS에 적극 투자하고 있습니다. AWS는 이미 Amazon Redshift, Amazon Athena, Amazon EMR로 상당한 진전을 이루었습니다. AWS 스택에서 빌드하려는 데이터, 분석, 애플리케이션 개발자가 많으므로 Amazon QuickSight는 이 모멘텀의 수혜를 받을 수 있습니다.
  • 빈번한 업데이트: Amazon QuickSight는 비교적 새로운 제품이므로 주요 기능이 일부 누락되어 있지만, AWS 클라우드 아키텍처의 빈번한 업데이트와 막대한 개발 리소스를 고려하면 QuickSight는 기능 격차를 빠르게 좁힐 것으로 보입니다. 또한 AWS는 ABI 플랫폼 분야에서 인수합병의 유혹을 현명하게 이겨냈습니다. 인수합병은 시장점유율을 빠르게 높여줄 수는 있지만 AWS 스택과의 긴밀한 통합이 희생될 수 있습니다.

주의점

  • 새로운 기능: Amazon QuickSight는 핵심적인 데이터 연결 및 데이터 시각화 기능을 제공합니다. 그러나 전반적으로 QuickSight는 여러 영역, 특히 데이터 준비, 관리 효율성, 모드 1 보고, NLQ 및 카탈로그 기능에서 경쟁 플랫폼보다 개발 완성도가 낮습니다.
  • 비즈니스 애플리케이션의 부재: 고객센터 애플리케이션을 제외하면 AWS에는 ABI 제품에 대한 수요를 창출하는 광범위한 비즈니스 애플리케이션 생태계가 없습니다. 마찬가지로, 아직 초기 단계인 개인 생산성 및 공동작업 서비스(Amazon WorkDocs)는 Microsoft 및 Google의 서비스에 비해 채택률이 미미합니다. 이로 인해 AWS QuickSight의 최종 사용자 수요와 상대적 매력이 제한될 수 있습니다.
  • AWS 중심성: QuickSight는 AWS에서만 실행됩니다. 멀티 클라우드 환경을 수용하는 역량이 부족한데, 앞으로 대부분의 조직은 여러 클라우드에 데이터를 보유할 것입니다. AWS는 SPICE 또는 직접 쿼리를 활용하여 QuickSight가 하이브리드 환경에서 작동하게 할 수는 있지만, 하이브리드 클라우드는 QuickSight 비전에서 크게 강조되지 않습니다. 따라서 ABI 플랫폼 시장에서 AWS의 성장은 대부분 기존 고객층에서 비롯될 것입니다.

Board

Board는 이 Magic Quadrant에서 틈새 기업에 속합니다. 주력 부문은 금융 중심 BI에 대한 하부 시장입니다.

Board의 차별화 요소는 경쟁사의 ABI 제품이 목표하는 것보다 더 완벽하게 비즈니스 프로세스를 지원하는 의사결정 플랫폼입니다. 이 회사는 스위스에서 창립되었으며 고객 중 대부분은 아직 유럽에 위치하지만 미국에도 상당한 고객층을 보유하고 있습니다. Board는 온프레미스 및 호스팅 클라우드 배포에 대한 구독 요금제 모델을 제공합니다.

2020년에는 Board 11 개발이 고도화되어 프런트엔드와 백엔드를 통합하는 REST API 모음, 새로운 데이터 시각화 유형, 분산형 애플리케이션을 위해 개선된 중앙 집중식 사용자 액세스 관리 기능이 추가되었습니다.

강점

  • 폐쇄형 로우 코드 애플리케이션 개발: 사용자는 Board의 플랫폼 기능을 통해 일반적인 BI 사용 사례 이상으로 확장할 수 있습니다. 셀프서비스를 사용하여 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통한 데이터 입력 및 비즈니스 규칙과 같은 기능이 포함된 프로세스 중심의 분석 애플리케이션을 개발하고 게시할 수 있습니다.
  • 통합 분석, BI, 재무 계획 및 분석(FP&A): Board는 이 Magic Quadrant에서 FP&A 기능이 통합된 최신 ABI 플랫폼을 제공하는 2개 공급업체 중 하나입니다. 이와 같이 Board는 계획, 예산 수립, 재무 통합에 종사하는 구매자에게 BI와 프로세스 간의 격차를 좁힐 대안으로서 크게 주목받고 있습니다.
  • 폭넓은 시스템 통합업체(SI) 파트너: Board는 탄탄한 SI 파트너 네트워크를 보유합니다. 이는 직접적으로 활발히 활동하는 9개 시장 이외의 지역에서도 대행사를 통해 성장을 이루고 입지를 다지는 데 도움이 됩니다. 9개 시장이란 미국, 스위스, 영국, 이탈리아, 독일, 오스트레일리아, 프랑스, 베네룩스, 스페인을 말합니다.

주의점

  • 시장 모멘텀 부족: Board는 Gartner가 인식하는 주요 공급업체 평가 대상에 자주 들지는 않으며, 신규 고객 성장이 제한적입니다. 또한 Board의 사용자 커뮤니티는 이 Magic Quadrant에서 규모가 가장 작은 축에 속하며, 공개 동영상 공유 웹사이트에서 확인되는 사용자 제작 콘텐츠도 거의 없습니다. 핵심 사용 사례에 대해서는 대부분의 ABI 플랫폼이 비슷한 기능을 갖고 있기 때문에, 제품 선택 과정에서 이러한 생태계 요소의 가중치가 점점 높아지고 있습니다.
  • 재무 부서 외에서 인지도 미약: 대부분의 경우 Board는 높은 브랜드 인지도를 보이는 재무 부서를 통해 기업에 진입합니다. 다른 부서의 최종 사용자가 다른 유명 BI 플랫폼 대신 Board의 플랫폼을 사용하도록 설득하기는 어려울 수 있습니다. Board는 Gartner의 고객 문의 서비스 사용자로부터 단독 또는 기본 BI 표준으로 거의 거론되지 못했습니다.
  • 느린 제품 출시 속도: Board의 혁신은 대부분의 ABI 공급업체만큼 빠르지 못합니다. 경쟁사들은 제품 릴리스를 월 단위로 발표하는 반면 Board는 이 속도가 느리기 때문에, Board와 다른 플랫폼이 제공하는 기능의 격차가 커지고 있습니다. 이는 자동 인사이트 생성 및 NLQ와 같은 영역에서 이 점이 명확히 드러납니다.

Domo

Domo는 ABI 제품 및 소비자가 주도하는 비전의 커다란 발전에 힘입어 이 Magic Quadrant에서 도전 기업에 속하게 되었습니다.

이 공급업체의 매력은 비즈니스 사용자가 배포하는 대시보드 및 사용 편의성에 집중한다는 특징입니다. Domo의 클라우드 기반 ABI 플랫폼은 1,000개 이상의 데이터 커넥터, 소비자 친화적인 데이터 시각화와 대시보드, BI 애플리케이션 개발을 위한 로우 코드/노코드 환경을 제공합니다. 일반적으로 Domo는 플랫폼의 사용 편의성과 빠른 배포 속도를 장점으로 내세워 마케팅, 영업 등의 비즈니스 부서에 직접 판매합니다.

2020년에 Domo는 특히 데이터 준비 및 관리 효율성 부문에서 제품을 크게 개선했습니다. 고위 경영진의 관심을 끄는 매력적인 프런트엔드를 제공하지만 고급 사용자 및 비즈니스 분석가에게 매력적이지는 않다는 Domo의 평판을 감안할 때, 이는 중요한 변화입니다. 데이터 준비 개선을 통해 Domo는 심화된 분석과 더 많은 엔드 투 엔드 기능을 제공할 수 있습니다.

강점

  • 비즈니스 모멘텀: 치열한 경쟁에도 불구하고 Domo의 구독 수익은 2019년 초부터 9월까지와 2020년 초부터 9월까지를 비교할 때 25% 증가했습니다. Domo는 신규 고객을 확보하고 엔터프라이즈 구매자에게 존재감을 높이고 있습니다.
  • 배포 속도: Domo는 엔터프라이즈 애플리케이션에 빠르게 연결하는 기능을 제공하여 빠른 배포를 지원합니다. Domo의 연결성이 차별화되는 점은 소스 측 스키마의 변화에 동적으로 반응할 수 있는 API와 유사한 커넥터를 유지한다는 점입니다.
  • 소비자 디자인 중심: Domo는 2010년부터 '고급 사용자'에만 거의 전적으로 집중하는 시장에서 소비자 중심의 접근 방식으로 경쟁해 왔으며, '분석 소비자' 및 '분석가의 역량 강화'를 강조하는 새로운 시장 동력은 Domo에게 유리한 상황입니다.

주의점

  • 채택 유인 부족: Domo는 자체 애플리케이션 생태계와 클라우드 플랫폼을 보유한 ABI 플랫폼 공급업체에 비해 경쟁력이 떨어집니다. 특히 일부 구매자는 현재 사용 중인 클라우드(예: AWS, Microsoft Azure, Google) 또는 사용 중인 애플리케이션(예: Salesforce, Oracle, SAP)에 하나의 구성요소로 통합된 임베디드 ABI 플랫폼을 우선시할 것입니다.
  • 제한된 지리적 입지: Domo의 플랫폼은 다국어(영어, 일본어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 중국어 간체)를 지원하지만 직접적으로 활동하는 국가는 미국, 일본, 영국, 오스트레일리아 4개뿐입니다. 수익 중 3/4는 미국에서 나오고 있습니다. 이와 같이 좁은 활동 범위가 다른 국가에 위치한 기업에 대한 적합성을 낮출 수 있습니다.
  • 프리미엄 가격 책정 모델: Domo의 가격은 치열한 경쟁에 직면하여 크게 하향되었지만 Microsoft의 Power BI, AWS의 QuickSight와 같은 저비용 클라우드 제공업체에 비하면 여전히 높은 수준입니다. Domo는 경쟁력 유지를 위해 불가피하게 가격 책정 모델을 재조정했지만, 가격은 여전히 중요한 평가 요소입니다.

Google(Looker)

Google(Looker)는 이 Magic Quadrant에서 도전 기업에 속합니다. Looker는 2020년 Google에 인수되면서, 특히 Google이 Google Cloud 포트폴리오와 시장 진출 노력에 Looker를 통합하는 작업에 진전을 이루면서 구매자의 시장 인지도와 고려도가 크게 상승했습니다.

Looker는 민첩한 중앙 집중식 데이터 모델 및 다양한 클라우드 데이터베이스에 최적화된 데이터베이스 내 아키텍처를 사용하여 최신 ABI 보고 및 대시보드 기능을 제공합니다.

2020년에 Looker는 모바일 앱(iOS 및 Android) 및 LookML 시맨틱 레이어를 사용하는 NLQ 인터페이스(Looker Q&A)를 비롯하여 사용자 환경 개선을 이루었습니다. Looker는 개발자를 위해 빌드의 토대가 되는 호스팅 개발 환경인 Looker 확장 프레임워크를 발표했고 Looker가 최초로 작성한 확장인 Looker Data Dictionary를 출시했습니다. 또한 Looker는 Google Marketing Platform, Google Contact Center AI 솔루션과 같은 Google Cloud 애플리케이션과의 통합을 확장했습니다. 뿐만 아니라 Google Sheets, Google BigQuery에 대한 최적화를 추가했습니다.

강점

  • 데이터베이스 내 아키텍처 및 관리형 데이터 모델: Google(Looker) 제품에는 메모리 내 스토리지 최적화가 필요하지 않습니다. 대신 기본 데이터베이스에 데이터를 두고 LookML 데이터 모델링 레이어를 사용하여 비즈니스 규칙을 적용합니다. 이를 통해 고급 사용자와 데이터 엔지니어는 데이터를 모델링한 다음 신뢰할 수 있고 일관된 방식으로 다른 애플리케이션에서 데이터와 계산을 재사용할 수 있습니다. Looker는 2020년에 Tableau 전용 커넥터를 추가하여 LookML 관리 데이터를 다른 분석 및 BI 플랫폼에 공개하고 있습니다. 이 접근 방식은 기본 데이터베이스의 성능과 확장성을 활용하고 데이터 소스 유연성을 지원합니다.
  • 고객향 애플리케이션 개발: Looker가 고려하는 주요 사용자는 개발자입니다. Google(Looker)은 분석을 개발하여 애플리케이션 워크플로, 포털, 고객향 애플리케이션에 포함하려는 최종 사용자 조직 및 OEM을 위해 광범위한 API, SDK, 개발자 도구, 워크플로 통합 지원을 제공합니다.
  • Google Cloud 생태계 내 활용: Looker를 인수한 Google은 새로운 Google BigQuery 제품 번들 도입을 비롯하여 Google Cloud의 시장 진출 활동에 Looker를 통합하는 데 진전을 이루었습니다. 이는 클라우드 데이터 관리 및 ABI의 도입이 가속화됨에 따라 Looker의 시장 모멘텀 향상에 기여했습니다.

주의점

  • 데이터 모델링에 고급 사용자 기술 필요: 기술 수준이 낮은 사용자를 지원하는 것을 목표로 하는 경쟁사 플랫폼의 쉽고 편리한 증강 방식에 비해, Looker의 데이터 모델링에 코딩이 필수적입니다. 데이터를 시각적으로 조작하는 데이터 준비 기능이 없습니다. 또한 Google BigQuery의 자동화된 모델 생성은 아직 로드맵에만 존재하는 기능입니다.
  • 협소한 제품 제공 범위: Looker는 NLQ를 추가했으며 Looker 내에서 Google BigQuery ML 기반 기능 및 최적화에 대한 액세스를 제공합니다. 그러나 현재 제품에는 AI 자동화, 증강 분석, 자연어 기반의 소비자 친화적 경험과 같이 ABI 플랫폼의 미래를 정의할 가능성이 높은 중요한 기능이 누락되어 있습니다.
  • 제한된 글로벌 입지: Google은 인수합병 후 Looker의 글로벌 입지를 넓혔지만 Looker의 채택률은 미국, 서유럽, 일본 이외 지역에서 이 Magic Quadrant의 선두 기업과 비교할 때 여전히 제한적입니다. 해당 지역에서는 이러한 점을 평가에 고려해야 합니다.

Infor

Infor는 이 Magic Quadrant에서 틈새 기업에 속합니다. 이 기업의 전략은 주로 기존 Infor ERP 고객층의 분석 수요 및 OEM/임베디드 분석 사용 사례에 대응하는 것입니다.

Infor Birst는 클라우드용으로 개발된 엔드 투 엔드 데이터 웨어하우스, 보고 및 시각화 플랫폼입니다. 상용 하드웨어에서 온프레미스 어플라이언스로도 실행됩니다. Gartner 고객의 문의를 근거로 판단할 때, Birst 사용을 고려하는 대부분의 조직은 기존의 Infor 고객입니다.

2020년 Infor는 문맥 인지 필터링 및 워크플로와 함께 Birst를 Infor ERP 애플리케이션과 더욱 긴밀하게 통합하는 새로운 기능을 추가했습니다. 또한 사용자가 대화형 분석을 수행하는 동안 실시간 AI/ML을 제공하는 기능 및 동일한 디자인 캔버스에 통합된 깔끔한 Mode 1 보고 및 Mode 2 시각화를 추가했습니다. Birst 버전 7.6에서는 관리 환경 재설계가 완료되어 엔터프라이즈 보안이 데이터 엔지니어링에서 분리되었고 Adobe Flash 요소가 완전히 삭제되었습니다. 또한 2020년에는 가격 책정 및 패키징이 하나의 포괄적 사용자 접근 방식으로 크게 단순화되었습니다.

강점

  • 사전 빌드된 다양한 수직 애플리케이션: Infor Birst for CloudSuite는 Infor ERP 고객에게 사전 빌드된 추출, 변환, 로드(ETL), 데이터 모델, 대시보드를 Infor 비즈니스 애플리케이션에 완전히 통합하여 제공합니다. 여기에는 제조, 유통, 의료, 자산 관리, 인적자원 관리 등의 업종 특화 분석이 포함됩니다. Infor 이외의 데이터 소스에 대해 Birst는 자산 관리, 보험, 판매, 마케팅과 같은 특정 도메인용 솔루션 가속기를 제공합니다.
  • 셀프서비스 데이터 모델의 유연성 및 거버넌스: Infor Birst의 네트워크화된 시맨틱 메타데이터 레이어는 사업부에서 더 큰 규모로 확장될 수 있는 모델을 만들도록 지원합니다. Birst는 BI의 중앙 집중식 운영과 분산식 운영을 결합하여 민첩한 최종 사용자 셀프서비스를 제공하는 프로세스를 지원하는 동시에 중앙 집중식 BI의 일반적 단점인 분석 사일로 및 오버헤드를 방지하는 특허를 취득한 기능을 보유합니다.
  • 하이브리드 클라우드 기능: Infor Birst는 단일 클라우드 기반 플랫폼에서 데이터 준비, 대시보드, 시각적 탐색 및 형식이 지정된 예약 보고서를 제공합니다. 온프레미스 데이터 소스와의 실시간 연결과 다양한 스토리지 옵션에서 데이터 모델 및 올인원 데이터 웨어하우스의 빠른 생성을 지원합니다. Infor Birst는 미국(AWS GovCloud 포함), 유럽 및 아시아/태평양 지역에서 6개의 데이터 센터 옵션을 지원합니다. 고객은 단일 리전을 선택하거나 여러 리전에 배포할 수 있습니다. 또한 Birst는 고객이 지역 및 하이브리드 클라우드 환경 간에 구성을 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 교차 사이트 마이그레이션 도구를 제공합니다.

주의점

  • Infor의 기존 고객층에 대한 전략적 집중: Infor는 2020년에 Birst의 주력 전략을 Infor ERP 고객의 분석 수요에 대응하는 방향으로 전환했습니다. 이로 인해 독립형 제품으로서 Birst의 강점은 유지되겠지만, Infor의 기존 고객층이 아닌 사용자에게는 거의 고려 대상이 되지 못하고 있습니다. 개방 시장의 수요보다는 Infor ERP와의 통합을 강화하는 쪽으로 Birst의 개발 방향이 설정됨에 따라, 다른 방향을 택했다면 이 제품을 고려했을지도 모를 사용자들에게는 앞으로 관련성이 떨어질 것입니다.
  • 보고 중심성: 이제 Infor Birst는 보고 및 데이터 시각화를 위한 단일 인터페이스를 갖추었지만, 시각 주도식 대화형 차트 기능은 시장의 다른 제품보다 아직 뒤떨어집니다. Birst는 주로 정적 및 매개변수 기반 Mode 1 보고에 사용되며 여기에 대해 우수한 기능을 갖추었지만, Mode 2의 민첩한 시각 주도식 요구사항에 대한 기능은 미약합니다.
  • 소비자 중심의 증강된 비전 부재: Infor는 처음부터 증강된 데이터 준비 기능을 제공했지만, 사용자 경험을 증강하는 방향으로는 강력한 비전이 없습니다. 그러나 개선된 카탈로그 및 검색 기능이 로드맵에 포함되어 있습니다.

Information Builders

Information Builders는 이 Magic Quadrant에서 틈새 기업에 속합니다. 이 기업의 WebFOCUS Designer는 기존 고객층에 집중하고 있으며 Gartner가 인식하는 경쟁적 판매 주기에서 평가 대상으로 자주 등장하지는 않습니다.

Information Builders는 통합된 WebFOCUS ABI 플랫폼과 여기에 포함된 개별 구성요소를 판매합니다. WebFOCUS Designer에는 최신 셀프서비스 ABI 요구사항을 충족하도록 설계된 WebFOCUS 스택의 구성요소가 포함되어 있습니다.

WebFOCUS 8207은 이전 버전보다 향상된 사용성, 성능, 최신 셀프서비스 분석 환경 및 핵심 콘텐츠 저작 워크플로를 제공합니다. Information Builders는 2020년에 TIBCO Software에 인수되기로 합의했습니다.

참고: 이 Magic Quadrant 연구 중에 TIBCO Software는 Information Builders를 인수하기로 합의했음을 발표했습니다. 인수 완료 기한은 2021년 1분기입니다. 이로 인해 이 Magic Quadrant 선정 시점에는 제품 및 회사 통합 계획이 수립되지 않아 Gartner 측에 공유되지 않았습니다. 그러므로 두 회사를 하나로 표현하는 것은 확실히 보장되지 않으며 현 시점에 독자들에게도 유용하지 않다고 판단됩니다. 따라서 TIBCO Software와 Information Builders는 이 Magic Quadrant에서 별개로 포함되었습니다.

강점

  • 외부 및 대규모 배포: Information Builders는 외부향 분석 애플리케이션을 대규모로, 경우에 따라 배포당 수천 명의 사용자에게 배포하는 것으로 정평이 나 있습니다. WebFOCUS는 Information Builders의 관리형 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스라는 유연한 배포 옵션을 제공합니다.
  • 사전 패키징된 분석 플레이북: Information Builders는 사전 구성 및 개발에 막대한 비용을 투자할 필요가 없는 사전 패키징된 데이터 및 분석 솔루션을 원하는 의료, 신용 조합, 보험, 치안, 공공 부문 고객에게 업종 특화 솔루션을 제공합니다. 이러한 방식으로 Information Builders는 가치 창출 시간을 앞당겨 줍니다.
  • 복잡한 데이터 지원: Information Builders의 핵심적인 강점은 데이터 연결 및 실시간 데이터 스트림을 비롯한 다양한 데이터 소스의 통합입니다.

주의점

  • 차별화된 비전의 부재: Information Builders는 증강 기능을 제공하고 있고 2021년 로드맵에도 포함하고 있지만 전반적인 비전과 제품 전략이 경쟁사와 명확히 차별화되지 못하고 있습니다. Information Builders는 여타 기업의 모방을 유도하는 시장의 선구자라기보다 패스트 팔로워에 가깝습니다.
  • 모멘텀 부족: Information Builder의 제품 로드맵은 기존 플랫폼의 획기적인 개선을 약속하지만, Gartner의 검색 및 문의 데이터와 소셜 미디어 팔로우 현황 등의 외부 측정항목에 따르면 이 기업의 시장 파급력은 아직 경쟁사보다 미미합니다. 따라서 Information Builder의 ABI 플랫폼 기술은 경쟁사의 플랫폼보다 제공 대응성이 낮습니다.
  • 인수 관련 불확실성: Information Builders는 TIBCO Software에 인수되기로 합의했습니다. 두 조직 모두에 데이터 및 분석 스택을 아우르는 제품을 보유하며, 서로의 도구를 어떻게 배치할지를 조율하는 과제가 남아 있습니다. WebFOCUS는 TIBCO Jaspersoft 및 TIBCO Spotfire와 기능이 겹칩니다. 이 점은 잠재 구매자에게 불확실성으로 인식됩니다. Information Builders와 TIBCO는 현재의 고객과 잠재 구매자를 위해 다양한 옵션을 제공하는 데 중점을 둔 통합 및 시너지 계획을 전개하는 중입니다.

Microsoft

Microsoft는 이 Magic Quadrant에서 선두 기업에 속합니다. 이 기업은 Microsoft Office를 통한 폭넓은 시장 도달범위와 포괄적이고 선구적인 제품 로드맵을 갖고 있습니다.

Microsoft는 Power BI에서 데이터 준비, 시각적 기반 데이터 검색, 대화형 대시보드 및 증강 분석을 제공합니다. 이는 Azure 클라우드에서 실행되는 SaaS 옵션이나 Power BI Report Server의 온프레미스 옵션으로 사용할 수 있습니다. Power BI Desktop을 독립형 무료 개인 분석 도구로 사용할 수 있습니다. 고급 사용자가 온프레미스 데이터 소스와 관련된 복잡한 데이터 매시업을 작성하는 경우 Power BI Desktop을 설치해야 합니다.

Microsoft는 2020년에 클라우드 기반 Power BI 서비스에 매주 업데이트를 발표하여 수백 가지 기능을 추가하고 있습니다. 주목할 만한 점으로, 기본으로 제공되는 시각 효과에 대한 스마트 내러티브(NLG) 및 이상 감지 기능을 비롯하여 AI 융합 환경을 도입한 고도의 증강 분석이 추가되었습니다.

강점

  • Office 365 및 Teams와의 연동: Office 365 E5 SKU에 Power BI를 포함한 결정은 플랫폼의 확산에 크게 기여했으며, 수많은 조직에 자연스럽게 자리잡는 계기가 되었습니다. 수천만 명의 일일 활성 사용자를 기록하는 Microsoft Teams에 Power BI가 점차 통합됨에 따라 원격 근무 환경에서 Power BI의 도달범위가 더욱 확장될 것입니다. 이제 Power BI는 조직들이 Gartner의 고객 문의 서비스를 사용하여 ABI 플랫폼 선택에 대해 의견을 구할 때 자주 염두에 두는 옵션으로서, 대부분의 질문이 'Power BI를 쓰면 안되나요?'와 같은 식입니다.
  • 뛰어난 가성비: Power BI는 출시 이후 ABI 플랫폼 시장에서 도구 가격의 커다란 하락을 불러왔습니다. 그러나 이 경우 저렴한 가격은 제한된 기능을 의미하지 않습니다. Power BI 클라우드 서비스는 폭넓은 증강 분석 및 자동 ML 기능을 비롯하여 매우 풍부한 기능을 자랑합니다. Power BI Premium에서 Azure 기능을 활용하여 텍스트, 감정, 이미지 분석과 같은 AI 기반 서비스를 사용할 수 있습니다.
  • 야심찬 제품 전망: Microsoft는 광범위한 선구적 기능에 대한 투자를 지속하면서 Power BI와의 통합을 시도하고 있습니다. 업체의 주장에 따르면 Power BI 배포에서 AI 서비스를 사용하는 고객이 80,000명에 달합니다. Azure Synapse에서 구체화된 뷰에 ML 기반 자동 최적화를 적용하여 쿼리 성능을 자동으로 튜닝하는 등의 대규모 사용을 계속 촉진하고 있으며, 이 기능은 곧 Snowflake, Redshift 등의 다른 데이터 소스에도 제공될 예정입니다.

주의점

  • 온프레미스 버전의 기능 격차: Microsoft의 온프레미스 제품은 Power BI 클라우드 서비스에 비해 대시보드, 스트리밍 분석, 사전 빌드된 콘텐츠, 자연어 질문 및 답변, 증강(Microsoft의 명칭은 Quick Insights), 알림 등과 관련하여 상당한 기능 격차를 보입니다. 온프레미스 제품인 Power BI Report Server에서는 이러한 기능이 지원되지 않습니다.
  • Azure만 해당: Microsoft는 고객에게 Cloud IaaS 서비스를 선택할 수 있는 유연성을 제공하지 않습니다. Power BI 서비스는 Azure에서만 실행됩니다. 하지만 Azure를 활용하는 고객은 Microsoft 클라우드 플랫폼에서 제공하는 전 세계적인 도달범위를 활용할 수 있습니다. Power BI Premium을 사용하면 고객이 Power BI 테넌트에서 다중 지역 기능을 사용 설정하고 전 세계적으로 사용 가능한 42개 데이터 센터 중 하나에 용량을 배포할 수 있습니다.
  • 콘텐츠 전파 및 게시 프로세스: Power BI가 콘텐츠 전파 및 게시를 처리하는 방식은 고객에게 상당한 관리 부담을 줄 수 있습니다. 게시된 Power BI 앱과 작업공간(Power BI의 공동작업 '개발' 환경)은 일대일 관계를 가지므로 조직은 수백 개의 작업공간을 수동으로 관리해야 하는 상황에 직면할 수 있습니다. 이 문제를 사후에 해결하려면 복잡한 작업을 거쳐야 합니다. Power BI와 관련하여 Gartner의 문의 서비스에 가장 많이 접수되는 질문은 셀프서비스 사용을 통제할 방법에 대한 것입니다. 그러나 Power BI 개발팀은 고객이 Power BI 환경을 더 효율적으로 관리할 수 있도록 거버넌스 기능에 투자하고 있습니다.

MicroStrategy

MicroStrategy는 이 Magic Quadrant에서 도전 기업에 속합니다. 광범위한 사용 사례에서 우수한 기능을 제공하며 직접 쿼리 기능은 클라우드 데이터 웨어하우스에서 사용하기에 매우 적합합니다. 그러나 비전이 제한적이고 다른 주요 선택 요인, 특히 증강 분석을 반영하지 못합니다.

MicroStrategy 플랫폼은 데이터 연결, 데이터 시각화, 보고 및 고급 분석을 위한 분석 제품군으로 구성되며 모바일, 클라우드, 임베디드, ID 분석 제품으로 보완됩니다. 직관적인 HyperIntelligence 애플리케이션은 시맨틱 그래프를 사용하여 기존 애플리케이션 내에서 사전 정의된 인사이트를 겹쳐서 표현하고 동적으로 식별합니다. 특이한 점으로, MicroStrategy 시맨틱 그래프는 경쟁 ABI 플랫폼에 개방되어 있습니다.

2020년에 MicroStrategy는 새로운 자산 관리, 소매품 재고 관리 등의 사용 사례에 대응하고자 이미지 및 기준점(HyperVision)을 지원하도록 HyperIntelligence의 기능을 확장하여 가게 매장 등에서 근무하는 의사 결정권자들에게 ABI를 제공할 잠재력을 마련했습니다. HyperIntelligence는 SaaS 제품(Hyper.Now)으로도 제공되므로 비즈니스 사용자는 최소한의 노력만으로 HyperIntelligence 카드를 작성하고 공유할 수 있습니다. 또한 MicroStrategy는 시맨틱 그래프에서 Jupyter 노트북과 RStudio를 추가로 지원하여 개방성에 대한 노력을 지속했으며, Microsoft Azure와 AWS에서 사용 가능한 호스팅 서비스인 MicroStrategy Cloud Environment의 엔터프라이즈 배포 기능을 더욱 발전시켰습니다.

강점

  • 직접 쿼리: 시각적 데이터 탐색의 시대에서는 성능 향상을 위해 BI 플랫폼으로 데이터를 수집하여 비즈니스 분석가에게 제공하는 BI 아키텍처가 주로 사용되었습니다. 클라우드 데이터베이스에 막대한 투자를 집행하는 기업들은 이러한 데이터베이스 밖으로 데이터를 반출하지 않으려 할 것입니다. MicroStrategy의 네이티브 데이터 통합은 직접 쿼리 아키텍처로의 전환에 도움을 주리라 예상됩니다.
  • Mode 1 및 Mode 2 보고: MicroStrategy는 복잡한 Mode 1 보고의 보안성, 관리 효율성 및 규모와 최신 Mode 2 분석 환경의 민첩성을 동시에 원하는 고객을 위한 주요 제공업체 중 하나입니다.
  • 통합된 제품의 안정성: MicroStrategy는 코드베이스를 외부에서 획득하지 않습니다. 새로운 개발은 모두 자체적으로 이루어집니다. 따라서 외부 획득을 통해 제품 격차를 해소하는 경쟁사에 비해 코드가 안정적이고 버그가 적습니다.

주의점

  • 스택 ABI 솔루션의 주도권 부재: ABI 플랫폼 시장 모멘텀의 상당 부분은 클라우드 생태계에 대한 배포 및 클라우드 기반 비즈니스 애플리케이션으로의 전환에서 비롯됩니다. MicroStrategy 플랫폼은 AWS 및 Microsoft Azure에서 서비스로 제공되고 다른 클라우드 기술과의 상호작용도 원활하지만, 클라우드 및 비즈니스 애플리케이션 분야의 거대 공급업체가 소유한 ABI 솔루션에 시장 진출 주도권이 있습니다. 이 사실은 MicroStrategy 플랫폼에 대한 사용자의 견해와 평가 가능성에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 제품의 차별성 부족: 2019년에 출시된 MicroStrategy의 HyperIntelligence 기능은 인사이트, 추천, 작업을 엔터프라이즈 애플리케이션에 직접 삽입하는 기능으로서 현재의 주요 차별화 요소입니다. 이는 SaaS 제품에 대한 집중과 함께 MicroStrategy의 성장 전략에서 핵심을 이루며 신규 고객을 유치하는 데 기여했습니다. 그러나 Gartner는 다른 ABI 플랫폼도 분석 발견 항목을 사용자의 워크플로 및 공동작업 맥락에 직접 노출하기 시작함에 따라 경쟁이 심화될 것으로 전망합니다. 이로 인해 MicroStrategy 플랫폼의 차별화 요소가 취약해질 수 있습니다.
  • 증강 분석 기능: MicroStrategy는 수년간 가장 포괄적인 ABI 플랫폼 중 하나를 보유하고 있었지만 현재는 자동 인사이트와 NLG라는 두 가지 중요 기능에서 격차가 있습니다. 셀프서비스 사용자가 데이터 및 분석을 도입한 효과를 최대한 누리도록 지원하려는 조직은 이러한 격차로 인해 구매를 포기할 수도 있습니다.

Oracle

Oracle은 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속합니다. Oracle Analytics Cloud(OAC)는 데이터 수집, 준비, 시각화, 대시보드, 보고, 이동성을 제공하는 엔드 투 엔드 클라우드 중심 플랫폼입니다. 광범위한 증강 분석, 다국어 소비자 환경, Oracle 클라우드, 데이터 관리, 애플리케이션 최적화를 제공합니다.

Oracle의 ABI 기능을 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에 배포하거나, 하이브리드 모드로 온프레미스에 배포하거나, Oracle Fusion Analytics Warehouse를 통해 Oracle 클라우드 애플리케이션 환경에 배포하거나, 타사 클라우드에 배포할 수 있습니다.

2020년에 Oracle은 증강 기능을 강화하고 타사 구성요소에 플랫폼을 개방하는 데 주력했습니다. 이 과정에서 타사 ML 플랫폼과 통합하고 다른 ABI 플랫폼에 Oracle Analytics Cloud 시맨틱스를 개방했습니다. Oracle Cloud@Customer를 사용하여 Oracle 전용이었던 클라우드 배포 옵션을 타사 클라우드 및 고객 데이터 센터로 확장했습니다. 이와 동시에 Oracle 스택 내에서 최적화를 개선하여 OAC와 Oracle 애플리케이션의 연동 기능을 포함하고 Oracle Machine Learning 및 Oracle Autonomous Data Warehouse를 지원했습니다.

강점

  • 증강 분석 기능의 응집성: Oracle은 대부분의 공급업체보다 먼저 플랫폼 전반에 증강 분석 기능을 구현했습니다. 사용자는 Oracle Analytics 인터페이스, 모바일 기기용 Oracle Analytics Day by Day, Oracle Digital Assistant를 기반으로 하는 다양한 챗봇 및 공동작업 인터페이스와의 통합을 통해 NLQ를 활용할 수 있습니다. OAC도 NLG를 제공하며 영어 및 프랑스어의 경우 어조와 상세 수준을 조정할 수 있습니다. 이는 시장에서 28개 언어로 NLQ를 지원하는 유일한 플랫폼입니다.
  • 제품 비전: Oracle은 자동 생성 인사이트와 결합된 챗봇 통합 및 팟캐스트 생성 통합을 비롯하여 증강 분석 기능과 소비자 친화적인 대화식 사용자 경험에 공격적으로 투자하면서 다양한 경험을 통해 채택률을 높이고 있습니다.
  • 풀 스택 엔터프라이즈 클라우드: Oracle은 전 세계 거의 모든 지역에 위치한 클라우드 데이터 센터로 인프라, 데이터 관리, 분석, 분석 애플리케이션을 포함하는 엔드 투 엔드 클라우드 솔루션을 제공합니다. 또한 Oracle Fusion Analytics Warehouse(FAW)는 Oracle의 ERP, 인적자원 관리, 공급망, 고객 경험, NetSuite 제품에 대한 기본적인 통합 및 순환적 작업을 제공합니다.

주의점

  • Oracle 애플리케이션 중심: OAC는 모든 데이터 소스에 액세스할 수 있지만, 이 문서를 작성하는 시점에는 패키징된 분석 애플리케이션(FAW)은 Oracle 엔터프라이즈 애플리케이션과만 연동합니다. Oracle 외의 애플리케이션 고객은 비슷한 기능을 얻으려면 OAC를 사용하여 직접 애플리케이션을 빌드해야 합니다.
  • 시장 인지도: Oracle의 제품은 경쟁력이 우수하지만, Oracle 고객층 밖에서는 최신 ABI 브랜드로 연상되지 않습니다. 따라서 Oracle은 Gartner가 인지하는 한 경쟁력 평가에서 선두 기업들만큼 자주 거론되고 있지 않습니다. OAC를 고려하는 조직은 비즈니스 사용자의 선호도 측면에서 채택을 유도하기 어려우리라 예상된다는 것이 Gartner의 의견입니다.
  • 고객의 인식: Oracle 영업 전략의 핵심은 Oracle의 광범위한 기존 고객층에 OAC를 판매하는 것입니다. 그러나 2020년의 Gartner 고객 문의를 살펴보면, OAC에 대한 Oracle BI Enterprise Edition(OBIEE) 및 Oracle Applications 고객의 견해는 개선되고는 있지만 아직 회의적인 경우가 많았습니다. 그러나 Oracle은 기존 고객에게 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 ABI 파트너라는 인식을 재확립하는 데 상당한 투자를 하고 있습니다.

Pyramid Analytics

Pyramid Analytics는 이 Magic Quadrant에서 틈새 기업에 속합니다. 주로 기존 고객층 내에서 성장하고 있지만, 더 광범위한 분석 파이프라인에서 사용자를 늘리고 플랫폼 활용도를 높이는 모습도 보이고 있습니다.

Pyramid는 최신 ABI 요구사항에 대응하는 통합 제품군을 제공합니다. 이 제품군은 유연한 클라우드 기반 인프라로 뒷받침되는 광범위한 분석 기능을 보유하며, 손쉬운 수직 확장 및 수평 확장을 위해 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 등 모든 기존 인프라에 배포가 가능합니다. Pyramid 데이터 커넥터는 여타 ABI 도구처럼 메모리 내에 데이터를 수집하는 대신 컴퓨팅을 데이터 소스까지 내려보냅니다.

Pyramid는 Kubernetes 지원을 심화하여 클라우드 전략의 기반을 다졌으며, Python, R, SAS의 대규모 처리를 지원하도록 탄력적 확장을 강화하면서 멀티 클라우드 배포 옵션을 새로 추가했습니다. 컨테이너화 방식을 보완하고자 Pyramid는 특화된 AWS Lambda 버전을 도입하여 대규모 동시 사용자 배포를 지원하고 있으며 Microsoft Azure 버전도 계획되어 있습니다. 이제 Pyramid의 적응형 증강 분석 플랫폼은 ML 기반 데이터 준비부터 자동 인사이트, 자동 ML 모델 빌드까지 데이터 수명 주기 전체를 기본적으로 포괄합니다.

강점

  • 광범위한 사용 사례: Pyramid는 단일 플랫폼 및 인터페이스 내에서 민첩한 워크플로, 거버넌스, 시각적 데이터 탐색, 보고서 중심 콘텐츠 생성, 데이터 과학 기능을 지원합니다.
  • 증강 기능: Smart Discover, Smart Reporting, Ask Pyramid(NLQ), AI 기반 모델링, 자동 시각화, 동적 콘텐츠 등의 증강 기능은 기술 수준에 관계없이 모든 사용자에게 유용한 인사이트를 제공합니다.
  • 포괄적 배포, 관리, 워크플로 기능: Pyramid는 데이터 랭글링, 데이터 탐색, 공유부터 엔터프라이즈급 보안과 거버넌스 도구를 갖춘 대시보드 및 보고서 게시까지 전체 데이터 파이프라인을 지원합니다. 이 아키텍처의 기반은 제로 발자국 클라이언트와 하이브리드 데이터 연결 기능을 통합하는 클러스터 기반 설계를 사용한 클라우드 배포입니다.

주의점

  • 클라우드 비전 실행: Pyramid 플랫폼의 최신 버전은 강력한 핵심 제품 기능을 제공하고 클라우드 기반 비전을 반영하지만, Gartner Peer Insights의 리뷰를 보면 Pyramid의 Cloud BI 기능은 평균 미만으로 평가됩니다. Pyramid 온프레미스를 사용하면서 하이브리드 환경으로 이동하려는 고객들은 전환이 어려울 수 있다는 의견을 전하고 있습니다. 또한 Pyramid에는 SaaS 제품이 없습니다.
  • 제한된 교육 리소스 제공: Gartner Peer Insights 데이터에 따르면 Pyramid의 최종 사용자 교육의 품질과 가용성은 평균 이하로 평가됩니다. 공개적으로 제공되는 교육, 도움말 포럼, 동영상 콘텐츠가 동일 부문의 경쟁사보다 부족하여 최종 사용자의 채택률이 저하될 수 있습니다.
  • 판매 대상 생태계의 부재: ABI 부문에서는 클라우드 데이터 및 분석 생태계와 비즈니스 애플리케이션 공급업체의 지배력이 점점 높아지고 있습니다. 광범위한 애플리케이션이나 공동작업 제품이 없는 독립 기업은 이 포화된 시장에서 파급력을 갖기 어렵습니다. Pyramid 역시 이 부문의 여타 공급업체와 마찬가지로 제품 기능만으로는 차별화에 어려움을 겪고 있으며, 새로운 파트너십과 퍼블릭 클라우드 생태계 채널에도 불구하고 여전히 경쟁사에 비해 모멘텀이 낮습니다.

Qlik

Qlik은 이 Magic Quadrant에서 선두 기업에 속합니다. ML 및 AI 기반 증강에 대한 강력한 제품 비전을 갖고 있지만, 시장 모멘텀은 다른 두 선두 기업보다 낮습니다.

Qlik의 주력 ABI 솔루션인 Qlik Sense는 지난 25년 동안 Qlik 제품을 뒷받침한 고유 기술인 Qlik Associative Engine에서 실행됩니다. Qlik의 Cognitive Engine은 제품에 AI/ML 기반 기능을 추가하며 Qlik Associative Engine과 연동하여 문맥 인지 인사이트 추천 및 증강 분석을 제공합니다. Qlik은 고객을 특정 클라우드로 제한하지 않는 배포 유연성을 제공하며 멀티 클라우드 및 온프레미스 설치를 포함하는 엔터프라이즈 SaaS 및 고객 호스팅 옵션을 제공합니다.

Qlik은 플랫폼의 개방형 아키텍처와 멀티 클라우드 기능을 지속적으로 개선하고 있습니다. Cognitive Engine에 기반한 핵심 요소로 증강 분석의 비전을 구축했습니다. Qlik Sense에 포함된 Insight Advisor는 이제 검색에 기초한 시각적 분석, 대화형 분석, 연상적 인사이트, 빠른 생성 및 데이터 준비를 통해 사용자 경험을 폭넓게 향상시킵니다. Qlik은 최근에 RoxAI, Knarr Analytics, Blendr.io를 인수하여 알림 기능, 지속적 인텔리전스, SaaS 플랫폼 통합을 각각 개선했습니다.

강점

  • 배포 유연성: Qlik은 온프레미스, 주요 클라우드 제공업체, 멀티 클라우드에 배포하거나 이러한 접근 방식을 결합할 수 있는 배포 유연성을 제공합니다. 고객은 Qlik의 전체 SaaS 제품을 활용할 수도 있습니다.
  • 포괄적인 기능 포트폴리오: Qlik의 기업 인수 활동은 데이터 및 분석 파이프라인 전반에서 역량을 확대하는 데 기여할 것입니다. Qlik Sense는 분석가 또는 비즈니스 사용자에게 시각적 셀프서비스 데이터 탐색 기능을 제공하는 동시에 개발자의 임베디드 분석을 지원합니다. Qlik Catalog는 카탈로그 작성 및 거버넌스에 사용됩니다. 또한 Qlik Data Integration Platform(이전의 Attunity)은 독립형 제품이지만 Qlik 제품군 내에서 강력한 통합 및 데이터 이동 기능을 추가합니다.
  • 데이터 활용 능력 및 고객 집중: Qlik의 Data Literacy Program은 Qlik 고객인지 여부와 무관하게 모든 수준의 사용자가 데이터를 이해하고 활용하는 데 도움을 줍니다. Qlik의 Analytics Modernization Program은 기존 QlikView 고객이 새로운 사용 사례에 대응하여 Qlik Sense로 마이그레이션하도록 유도하고 지원합니다. Qlik의 Executive Insights Center는 고객이 분석을 비즈니스 성과와 연계하도록 지원하는 데 중점을 둔 경영진 포털로서, Qlik 임원진이 주도하며 기존의 마케팅 및 고객 성공 프로그램과 긴밀하게 연계됩니다.

주의점

  • 제품 가격의 복잡성: Qlik Sense는 단일 라이선스로 핵심적인 분석 및 BI 플랫폼 기능을 제공하지만 Qlik Catalog, 챗봇 경험을 위한 Qlik Insight Advisor Chat, Mode 1 보고를 위한 Qlik NPrinting 등의 여러 가지 부가 기능도 제공합니다. 온프레미스 배포의 경우 여기에 추가적인 라이선스와 비용이 수반됩니다. Qlik의 SaaS 플랫폼 표준 구독에는 모든 기능이 포함되지만, 보고 기능은 여기에서 제외되며 클라우드에서 아직 지원되지 않습니다.
  • 낮은 시장 모멘텀: Gartner의 검색 및 고객 문의 데이터와 여러 가지 기타 지표로 판단할 때, Qlik의 모멘텀은 다른 선두 기업에 비해 여전히 가장 낮습니다. Qlik의 Analytics Modernization Program은 기존 Qlik 고객이 Qlik Sense로 이동하도록 지원하려는 의도이지만, 최신 기능을 원하는 고객 중 다수는 그 기회를 시장을 완전히 재평가하고 다른 공급업체를 알아보는 데 활용하고 있습니다.
  • 제품 응집성 부족: Qlik은 2020년에 기업 인수를 진행하여 이미 복잡한 포트폴리오를 더 확장했는데, 기존에 인수했던 기능을 광범위한 Qlik 포트폴리오에 각각 통합하는 작업도 아직 마무리되지 않은 상태입니다. Qlik은 인수한 기술을 통합해 본 경험이 있지만, Qlik Sense를 온프레미스보다 넓은 범위로 사용하려 한다면 Qlik의 더욱 폭넓어진 도구 모음이 앞으로 어떻게 정리될지를 평가에 고려해야 합니다.

SAP

SAP는 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속합니다. SAP 엔터프라이즈 애플리케이션 생태계 내에 완전히 통합된 증강 ABI 기능을 제공합니다.

SAP Analytics Cloud는 광범위한 분석 기능을 갖춘 클라우드 기반 멀티 테넌트 플랫폼입니다. SAP Analytics Cloud를 선택하는 기업은 대부분 SAP 비즈니스 애플리케이션을 이미 사용하고 있습니다. SAP Analytics Cloud는 Microsoft Office 365 온프레미스 또는 클라우드용 부가기능을 제공합니다.

2020년 SAP는 '어떻게 달라졌는지' 및 '어떻게 계산되었는지'를 설명하는 기능을 새롭게 추가하여 자동 인사이트 기능을 개선했습니다. 또한 셀프서비스 사용자 경험 워크플로의 구조를 재설계하여 데이터 시각화 프로세스 전반을 증강했습니다. 마지막으로, 이 부문에서 SAP BusinessObjects의 기능과 동등한 수준은 아니지만 엔터프라이즈 보고를 업데이트하여 데이터 스토리 또는 PDF를 예약 게시하는 기능을 추가했습니다.

강점

  • 탁월한 SAP 연결: SAP Analytics Cloud는 주로 SAP 엔터프라이즈 애플리케이션을 사용하는 조직의 관심을 끌고 있습니다. 따라서 이러한 솔루션에 원활하게 연결하는 것이 무엇보다 중요합니다. SAP Analytics Cloud는 SAP S/4HANA에 기본적으로 연결되며 SuccessFactors, Ariba 등의 SAP 클라우드 애플리케이션에 삽입됩니다. 뿐만 아니라 SAP Analytics Cloud는 클라우드 전용임에도 불구하고 온프레미스 SAP 리소스(SAP BusinessObjects Universes, SAP Business Warehouse, SAP HANA)에 직접 연결되어 실시간 데이터를 가져오며 데이터 복제가 필요하지 않습니다. 그러나 SAP 이외의 소스에 대한 직접 데이터 연결은 경쟁사에 미치지 못합니다.
  • 차별화된 폐쇄형 증강 기능: SAP Analytics Cloud에 통합된 계획, 분석, 예측 기능은 거의 모든 경쟁 플랫폼과 차별화되는 요소입니다. SAP Analytics Cloud에는 가상 분석을 수행하는 능력과 증강 분석에 대한 다년간의 집중이 핵심적인 설계 원칙으로 결합되어 있습니다. SAP Analytics Cloud는 강력한 NLG, NLP, 자동 인사이트 기능을 제공합니다.
  • 폭넓은 기능과 콘텐츠: SAP Analytics Cloud는 SAP Data Warehouse Cloud를 포함하는 광범위한 데이터 포트폴리오에 속합니다. SAP Analytics Cloud는 사전 빌드된 콘텐츠 라이브러리를 온라인으로 제공합니다. 이 콘텐츠는 다양한 산업과 업종 부문을 포괄합니다. 여기에는 데이터 모델, 데이터 스토리 및 시각화, SAP Digital Boardroom 주제용 템플릿, SAP 데이터 소스 사용 안내가 포함됩니다.

주의점

  • 대규모 커뮤니티의 부재: SAP의 플랫폼은 규모가 유사한 일부 공급업체의 ABI 플랫폼보다 시장 모멘텀이 낮습니다. 공개 채용 정보로 판단할 때 SAP Analytics Cloud 기술을 보유하거나 여기에 익숙한 직원을 채용하려는 조직은 거의 없었는데, SAP의 크로스셀(cross-sell) 대상이 될 수 있는 기존 BI 고객층의 규모를 고려하면 이는 놀라운 결과입니다. 즉, 기술적 차별화 요소가 크지 않기 때문에 커뮤니티 크기가 핵심적인 선택 기준이 되는 상황에서 SAP Analytics Cloud의 사용자 커뮤니티는 상대적으로 작은 편입니다.
  • 잠재 사용자의 인식: BusinessObjects라는 기존 제품을 가진 SAP는 보고서 중심 BI로 연상되어 왔으며, 이러한 경향에 따라 SAP Analytics Cloud의 최신 셀프서비스 기능은 잠재 사용자의 인식 속에 자리잡지 못하고 있습니다. 잠재 사용자에게 SAP Analytics Cloud를 고려 대상으로서 인식시켜야 한다는 필요성이 경쟁적 선택 과정에서 SAP에 불리하게 작용합니다.
  • 클라우드 전용 제품: SAP Analytics Cloud는 클라우드 기반이며, 온프레미스 데이터를 쿼리할 수는 있지만 온프레미스 방식으로 제공되지는 않습니다. SAP 데이터 센터 또는 퍼블릭 클라우드(AWS 및 Alibaba를 지원하며 Microsoft Azure 지원이 계획됨)에서 실행됩니다. 현재 사용 가능한 데이터 센터는 중국, 일본, 사우디아라비아, 싱가포르, 아랍에미리트, 유럽, 미국, 캐나다, 오스트레일리아, 브라질입니다. 온프레미스에 ABI 플랫폼을 배포하려는 조직에 대한 SAP의 해결책은 SAP BusinessObjects BI 플랫폼을 제공하는 것입니다.

SAS

SAS는 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속합니다. 견실하고 혁신적인 제품과 글로벌 입지가 장점이지만 마케팅 및 가격 인식 측면에서 어려움을 겪고 있습니다.

SAS는 클라우드에 대응하는 마이크로서비스 기반 플랫폼인 SAS Viya에서 SAS Visual Analytics를 제공합니다. SAS Visual Analytics는 SAS의 엔드 투 엔드 시각적 증강 데이터 준비, ABI, 데이터 과학, ML, AI 솔루션의 구성요소 중 하나입니다. SAS의 광범위한 Viya 기반 업종별, 예측, 텍스트 분석, 지능형 의사 결정, 에지 분석, 위험 관리 솔루션은 Viya의 SAS Visual Analytics를 사용합니다.

2020년 SAS는 보고서를 분석하여 우수한 시각적 디자인, 성능, 접근성 방식을 추천하는 독특한 보고서 검토 기능을 도입했습니다. 또한 로우 코드/노코드 시각 인터페이스를 통해 맞춤설정된 챗봇을 빌드하는 SAS Conversation Designer를 SAS Visual Analytics에 포함하여 출시했습니다. 시장 진출의 관점에서, SAS와 Microsoft는 기술 및 시장 진출 파트너십을 체결하여 Azure는 SAS Cloud의 클라우드 제공업체가 되었고 향후 Microsoft의 클라우드 포트폴리오에 SAS를 통합하는 계획을 수립했습니다. 또한 SAS는 SAS Visual Analytics에 경쟁력 있는 새로운 수익 한도 가격 모델을 도입했습니다.

강점

  • 엔드 투 엔드 플랫폼 비전: SAS는 고객이 하나로 통합된 시각적 증강 디자인 환경에서 점진적 라이선스를 통해 데이터를 준비하고 시각적으로 분석하며 데이터 과학, ML, AI 모델을 빌드, 운영, 관리할 수 있는 매력적인 제품 비전을 제시합니다. 뿐만 아니라 이 Magic Quadrant에서 SAS는 Visual Analytics라는 핵심 제품에서 기본적으로 텍스트 분석을 지원하는 유일한 공급업체입니다.
  • 증강 분석: SAS는 플랫폼 전반에 증강 분석을 융합하는 데 투자를 아끼지 않고 있습니다. 여기에는 관련 요소에 대한 자동 추천, 시각적으로 표현되는 인사이트 및 관련 측정항목과 예측, 자연어 설명에 대한 투자가 포함됩니다. SAS Visual Analytics는 핵심 요인에 대한 자동 예측과 가정 분석이 지원됩니다. 또한 플랫폼에서 OEM이 아닌 SAS에서 자체 개발한 AI 기반 데이터 준비 제안, 사용자 기기와의 음성 통합, 챗봇 통합, NLG 기능을 제공합니다.
  • 업종별 솔루션의 글로벌 도달범위: SAS는 세계 최대의 민간 소프트웨어 공급업체 중 하나로서 47개 국가에 지사를 두고 글로벌 시스템 통합업체 생태계를 보유하고 있습니다. SAS Visual Analytics는 사전 정의된 콘텐츠, 모델, 워크플로를 포함하는 SAS의 광범위한 업종별 솔루션 포트폴리오의 기반을 형성합니다.

주의점

  • 시대에 뒤처졌다는 시장 인식: SAS는 이제 오픈소스 데이터 과학 및 ML 생태계를 지원하고 SAS Visual Analytics용 SDK를 새로 발표했지만, 가격이 비싸고 독점적이라는 인식이 남아 있습니다. 이 시장에서 SAS의 고객층을 확대하는 데 있어 이러한 인식이 장애물로 작용하고 있습니다. 뿐만 아니라 데이터 과학 및 머신러닝을 학습할 때는 대부분 오픈소스 플랫폼을 공부하는 데 집중하기 때문에 SAS를 배우려는 학생 수에도 영향을 줍니다.
  • 유연하지 못한 계약 갱신: 새로운 기능 기반 및 종량제 요금 옵션이 2019년에 도입되었고 SAS Viya의 새로운 2020년 가격 정책은 매력적이지만, 대부분의 SAS 고객은 아직 기존의 계약에 묶여 있습니다. Gartner에 접수된 문의를 보면 이러한 고객들은 SAS 계약이 비싸고 유연성이 부족하며 갱신 협상이 까다롭다고 인식하는 경우가 많습니다.
  • 마이그레이션의 어려움: SAS Viya는 SAS 9 고객에게 새로운 개방형 아키텍처와 최신 기능을 제공하면서 계속 발전하고 있습니다. SAS는 이전 릴리스에서 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 유틸리티를 계속 개선하고는 있지만, Gartner에 접수된 문의를 보면 고객들은 여전히 마이그레이션을 어려운 과제로 인식하고 있습니다.

Sisense

Sisense는 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속하며 임베디드 분석의 성공 사례로 잘 알려져 있습니다. AWS와 포괄적 파트너 프로그램 및 전략적 파트너십을 체결한 기업입니다.

Sisense는 데이터 준비 및 시각적 탐색 기능과 증강 분석을 제공하여 복잡한 데이터 프로젝트를 지원하는 엔드 투 엔드 분석 플랫폼을 제공합니다. Sisense의 ABI 플랫폼 고객 중 절반 이상이 제품을 OEM 형식으로 사용합니다.

2020년 9월에 출시된 Sisense 8.2는 지식 그래프 및 Sisense Notebook을 기반으로 하는 NLQ 기능으로 코드 우선 증강 인사이트를 제공합니다.

강점

  • 구성 가능한 아키텍처: Sisense는 완전히 확장 가능한 마이크로서비스 기반 아키텍처를 갖추고 있습니다. 일반적으로 Sisense는 구성된 분석 애플리케이션 환경 내에 대화형 시각화 및 NLQ와 같은 분석 기능을 삽입하여 합리적인 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다.
  • 포괄적인 제품 기능: Sisense의 플랫폼은 포괄적인 기능을 제공하므로 기술 수준이 서로 다른 비즈니스 사용자와 전문 개발자 모두에게 유용합니다. 특히 클라우드 및 NLQ 기능에 강점을 보입니다.
  • 개방형 플랫폼: Sisense는 특정 클라우드에 종속되지 않으며 멀티 클라우드를 지원합니다. AWS, Google(Google Cloud), Microsoft와 긴밀한 파트너십을 맺고 있으며 강력한 교차 클라우드 분석 조정을 제공합니다. 견고한 카탈로그 작성 기능으로 API를 통해 다른 분석 공급업체의 자산을 지원합니다. 또한 Sisense는 다른 보고 도구에 확장 가능한 연결을 제공합니다. 타사 분석 기능을 게시하고 빌드하는 분석 마켓플레이스가 Sisense의 로드맵에 포함되어 있습니다.

주의점

  • 핵심 사용 사례 이외에서 낮은 시장 모멘텀: Sisense는 강력한 파트너 프로그램을 통해 성공적인 OEM 비즈니스를 구축했습니다. 이는 셀프서비스 분석 사용 사례에서 지배력을 발휘하는 Microsoft(Power BI) 및 Tableau와의 직접적인 경쟁을 피하는 데 도움이 됩니다. 그러나 이 전략은 광범위한 ABI 시장에서 모멘텀이 낮음을 의미합니다. 따라서 임베디드 이외의 사용 사례를 위해 Sisense를 선택하는 조직은 이 플랫폼을 사용자 커뮤니티에 잘 알려진 플랫폼의 매력적인 대안으로 제시하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
  • 복잡한 제품 패키징: Sisense는 광범위한 기능을 제공하지만 Sisense for Product Teams, Sisense for Cloud Data Teams, Sisense for Business Intelligence and Analytics Teams라는 세 가지 제품 패키지가 있습니다. 이 방식은 Sisense의 제품이 얼마나 방대한지를 나타내지만, 이 공급업체를 고려하는 조직에게 복잡한 숙제를 안겨줍니다. Sisense는 2021년에 제품 패키징을 간소화할 계획입니다.
  • 소비자 중심성 부족: Sisense의 새로운 지식 그래프 지원 NLQ 기능은 새로운 소비자 기능을 제공하지만 플랫폼의 전반적인 중점은 개발 생태계 및 개발자에 쏠려 있습니다. API 중심 플랫폼인 Sisense for Product Teams가 가장 많이 판매되는 제품입니다. 새로운 Sisense DevX Portal의 용도는 분석 애플리케이션을 빌드하는 개발자를 지원하는 것입니다. 이 비전은 Sisense의 전반적인 OEM 전략에 부합하지만 ABI 소비자의 니즈를 우선시하는 잠재 구매자의 공감을 얻지 못할 수 있습니다.

Tableau

Tableau는 이 Magic Quadrant에서 선두 기업에 속합니다. 이 기업은 비즈니스 사용자의 데이터 액세스, 준비, 분석 및 발견 항목 제시를 지원하는 시각 기반 탐색 환경을 제공합니다. 강력한 마케팅 및 확장된 엔터프라이즈 제품 기능을 갖추고 있지만, 현재 Tableau CRM으로 명칭이 변경된 Salesforce Einstein Analytics의 통합은 아직 진행 중입니다.

2020년에 Tableau는 데이터 준비 및 데이터 관리 기능을 향상했습니다. 데이터 준비와 관련하여 향상된 데이터 모델링 기능을 출시했으며, 이로 인해 간단한 브라우저 내 시각 효과를 사용하여 테이블 간의 관계를 구축하여 다양한 세부 수준에서 여러 테이블의 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있습니다. 데이터 관리를 위해 Tableau Prep Conductor 및 Tableau Catalog는 데이터 관리를 운영 및 자동화하고 데이터 계보를 이해하기 위한 통합 환경을 제공합니다. Salesforce Einstein Analytics의 예측 모델링 기능을 Tableau 플랫폼에 제공하는 첫 번째 통합 제품인 Einstein Discovery 대시보드 확장 프로그램은 2021년 3월에 출시될 예정입니다.

강점

  • 분석 사용자 환경: Tableau는 새로운 기능을 계속 추가하면서도 매끄러운 분석 수행이 가능하도록 원활한 사용자 경험을 항상 유지합니다. 시각 기반 탐색은 오늘날의 시장에 매우 보편화되어 있지만 Tableau는 특허를 취득한 VizQL 엔진을 기반으로 풍부한 기능을 갖춘 직관적인 분석 경험을 제공하여 그 중에서도 차별화됩니다.
  • 고객의 지지: 2020년 온라인 사용자 회의에 무려 145,000명이 넘는 인원이 참석한 사실에서 보듯이, Tableau는 수많은 고객으로부터 열성적인 지지를 받고 있습니다. 온라인 데이터 시각화를 공개적으로 공유하고 탐색하는 무료 플랫폼인 Tableau Public은 3백만 개 이상의 대화형 시각화를 보유합니다. 사용자 경험 중심의 설계를 갖춘 Tableau의 제품은 특히 분석가 역할을 담당하는 사용자에게 매력적이고 심지어 즐거움을 선사합니다.
  • Salesforce 기회: Tableau Viz Lightning 웹 구성요소는 Tableau 시각화를 Salesforce에 간편하게 통합할 수 있는 로우 코드 경험을 제공합니다. 조직에서 안전하고 효율적으로 업무 공간을 다시 열도록 지원하는 Salesforce의 Cloud 제품인 Work.com은 Tableau Viz Lightning 웹 구성요소를 사용하여 업무 공간 Command Center에 글로벌 코로나19 추적기 대시보드를 추가합니다. MuleSoft 데이터 커넥터 기능 및 새로 인수된 Slack 공동작업 도구와의 통합이 심화되었기 때문에 Salesforce 고객은 Tableau를 고려할 합리적인 이유가 충분합니다.

주의점

  • 클라우드 기반이 아님: Tableau는 클라우드 호스팅 솔루션(Tableau Online 및 Tableau CRM)을 제공하지만, 이 회사의 기존 방식은 수많은 기존 고객층을 보유한 온프레미스 배포였습니다. Tableau에는 온프레미스 고객이 클라우드의 모든 이점을 누리도록 하는 클라우드 기반 아키텍처가 없습니다. Tableau Server를 컨테이너화된 인프라에 배포하는 방법은 현재 지원되지 않지만 2021년에 예정되어 있습니다. 따라서 Tableau Online 외에서는 동적 워크로드를 처리하기 위해 클라우드의 탄력성을 활용하여 자동으로 수평 확장할 수 없습니다.
  • 프리미엄 가격 책정: Tableau의 가격은 Gartner의 고객 문의 서비스 사용자가 제기한 문제점입니다. 이 시장의 일부 클라우드 공급업체와 비교할 때 Tableau는 가격이 높습니다. 사용자당 월 최대 $150의 정가로 추가된 Tableau CRM은 배포를 확장하거나 새로운 기능을 도입하려고 하는 고객에게 부담이 될 수 있습니다.
  • 통합의 어려움: Salesforce의 ABI 기능과 Tableau의 해당 기능을 통합하는 데 예상대로 상당한 시간이 걸리고 있습니다. 현재 사용자는 Tableau 플랫폼을 사용하면서 이전의 Einstein Analytics가 제공했던 증강 분석 기능을 활용하려는 경우 파편화된 환경을 감수해야 합니다. 자동화된 데이터 스토리, 핵심 요인 분석, 커스텀 자동화, 설명 가능한 AI에서 발휘되는 Einstein Analytics의 강점은 아직 Tableau 사용자 환경에 통합되지 않았습니다.

ThoughtSpot

ThoughtSpot은 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속합니다. 이 기업의 혁신적인 검색 중심 분석 방식을 경쟁사들의 앞다투어 모방하고 있습니다. ABI 플랫폼 시장에서 사용자 도달범위를 넓히기 위해 NLP 및 증강 분석을 추가하고자 하는 구매자들에게 주로 관심을 끌고 있습니다.

ThoughtSpot의 특징은 검색 기반 사용자 경험, 복잡한 분석 질문에 대해 관련성 높은 개인화된 해답을 제시하는 기능, 대규모 증강 분석 배포입니다.

2020년 ThoughtSpot은 자동화된 개인 온보딩 및 새로운 검색엔진과 개인화 환경을 갖춘 SaaS 클라우드 제품인 ThoughtSpot One을 출시했습니다. 또한 비즈니스 사용자를 위해 주요 비즈니스 측정항목의 변화를 자동으로 추적하면서 미리 알림을 보내고 설명하는 모니터링 기능을 SpotIQ에 추가했습니다. 또한 ThoughtSpot Modeling Language, 제품에 통합된 개발 환경, 데이터를 메모리로 가져올 때 노코드 데이터 수집의 속도를 높이는 ThoughtSpot Dataflow를 추가했습니다.

강점

  • 대규모 검색 및 AI: ThoughtSpot은 데이터 쿼리의 기본 인터페이스로 검색 및 NLP를 사용하므로 키보드 입력 또는 음성을 통해 질문할 수 있습니다. ThoughtSpot은 수십억 행에 이르는 방대한 데이터에 대한 복잡한 분석 질문을 지원합니다. ThoughtSpot의 증강 분석 기능인 SpotIQ는 이상치 및 상관관계를 탐색하고 데이터 포인트에 대한 비교 분석을 수행하며 코딩이 필요하지 않습니다.
  • 소비자 중심 비전: ThoughtSpot의 비전은 비즈니스 사용자에게 강력하면서도 손쉬운 소비자 검색 및 소셜 애플리케이션을 제공하여 채택률을 높이는 것입니다. 이 기술은 집단적 행동, 인텔리전스, 소셜 신호, 네트워킹된 카탈로그 인사이트를 학습하여 사용자에게 가장 관련성 높은 추천 검색어, 답변, 자동 생성된 관련 인사이트를 제공합니다.
  • 검색 전문 기업으로서의 시장 인지도: ThoughtSpot은 비교적 규모가 작지만 검색 기반 가치 제안에 대한 인지도는 높습니다. Gartner의 고객 문의 서비스를 이용하는 고객 중 대부분은 검색, NLP, 증강 분석 기능을 우선시하는 경우 이 공급업체에 관심을 보였습니다.

주의점

  • 보완적 비용 장벽: ThoughtSpot의 소프트웨어는 시각 주도식 ABI 플랫폼을 완전히 대체할 만한 수준으로 전체 요구사항에 대응하지는 못하므로, 처음에는 다른 ABI 플랫폼 제품을 보완하는 형태로 사용되는 것이 일반적입니다. 비용의 가치가 우선시되는 시장에서, 조직들은 다른 공급업체의 플랫폼을 새롭게 추가하기보다 기존의 엔터프라이즈급 ABI 공급업체가 제공하는 '비교적 쓸만한' 검색, NLP, 증강 분석 기능을 기꺼이 수용하는 경우가 늘고 있습니다.
  • 제한된 글로벌 도달범위, 생태계, 사용자 커뮤니티: ThoughtSpot은 글로벌 시스템 통합업체 생태계와 솔루션 마켓플레이스를 크게 확장했습니다. 그러나 이 Magic Quadrant의 선두 기업과 비교하면 ThoughtSpot의 국제적 입지와 파트너 구현 배포 사례는 제한되어 있으며 사용자 커뮤니티도 성장하고는 있지만 아직 미약합니다.
  • IT 설정 필요: ThoughtSpot의 소프트웨어를 성공적으로 구현하려면 사전에 데이터 준비 및 매핑을 수행해야 합니다. 여기에는 일반적으로 IT 기술과 노력이 필요합니다. 그러나 ThoughtSpot의 새로운 SaaS 제품은 클라우드 데이터베이스에 직접 연결할 때 모델링이 어느 정도 자동화되므로 이러한 필요성을 줄일 잠재력을 갖습니다. Salesforce, Workday와 같은 공급업체의 널리 사용되는 애플리케이션을 위한 사전 빌드 모델도 로드맵에 포함되어 있습니다.

TIBCO Software

TIBCO Software는 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속하며 성숙한 제품 기능을 갖추고 있습니다. 이 기업의 TIBCO Spotfire는 생명과학, 첨단 제조업, 운송 및 물류, 에너지 부문에서 강한 입지를 갖고 있지만, 기존 고객층 외에서는 다른 공급업체에 비해 모멘텀이 낮습니다.

TIBCO Spotfire는 대시보드, 대화형 시각화, 데이터 준비 및 워크플로에서 강력한 분석 기능을 제공합니다. Spotfire A(X) Experience는 Spotfire 사용자가 NLQ, NLG 및 자동으로 제안된 시각화와 같이 쉽게 사용할 수 있는 형식으로 데이터 과학 기술, 지리 분석, 실시간 스트리밍 분석을 사용할 수 있도록 하는 증강된 집중 접근 방식을 나타냅니다. TIBCO는 데이터 과학 및 분석 전반에 걸쳐 기능과 역할의 충돌을 인식했으며 이러한 인식은 '하이퍼컨버지드 분석'에 대한 비전을 주도하고 있습니다.

TIBCO는 플랫폼 내에서 Python 데이터 함수 및 스트리밍 데이터 소스에 대한 직접적인 지원을 개선하여 이러한 비전을 지속적으로 추구하고 있습니다. Spotfire Mods는 간단한 부가기능을 빠르게 만들 수 있는 새로운 개발 프레임워크로서 Spotfire 분석 환경에 새로운 대화형 시각화 및 사용자 인터페이스 기능을 제공합니다. Mods는 모든 사용자에게 Spotfire의 기본 기능처럼 인식됩니다. Mods는 모든 환경에서 작동하며 팀과 조직 간에 쉽게 공유할 수 있습니다.

참고: 이 Magic Quadrant 연구 중에 TIBCO Software는 Information Builders를 인수하기로 합의했음을 발표했습니다. 인수 완료 기한은 2021년 1분기입니다. 이로 인해 이 Magic Quadrant 선정 시점에는 제품 및 회사 통합 계획이 수립되지 않아 Gartner 측에 공유되지 않았습니다. 그러므로 두 회사를 하나로 표현하는 것은 확실히 보장되지 않으며 현 시점에 독자들에게도 유용하지 않다고 판단됩니다. 따라서 TIBCO Software와 Information Builders는 이 Magic Quadrant에서 별개로 포함되었습니다.

강점

  • 고급 분석을 위한 제품 기능: TIBCO Spotfire는 복잡한 데이터 모델을 빌드하기 위한 ML 기반 데이터 준비 기능을 제공합니다. 대화형 시각화 및 분석 대시보드를 빌드하는 통합 디자인 환경에서 엔드 투 엔드 워크플로가 실현됩니다. 분석가와 비전문 데이터 과학자는 드래그 앤 드롭 방식의 고급 분석 기능이 포함된 방대한 라이브러리와 몇 가지 자동 인사이트 기능을 이용할 수 있습니다. Statistica의 기능이 기존 TIBCO Enterprise Runtime for R(TERR) 엔진 및 임베디드 Python 엔진과 함께 Spotfire에 완전히 통합되어 있습니다.
  • 확장성 및 엔터프라이즈 대응성: TIBCO Spotfire 분석은 지리적으로 분산된 거대한 규모의 조직에서 안전하게 확장 배포할 수 있도록 최적화되어 있습니다. Spotfire 플랫폼은 현대적인 자동 관리 기능을 갖추고 있으며 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 배포에서 동일한 서비스 중심 아키텍처가 사용됩니다.
  • 데이터 시장과 분석 시장의 융합에 대한 비전: TIBCO는 초융합 분석이라는 비전을 추구하면서 데이터 시각화, 데이터 과학, 스트리밍 분석, 새로운 Spotfire Mods와 같은 제품의 강점을 활용하여 더 많은 실시간 맞춤형 인사이트를 제공하는 데 집중하고 있습니다. 제약 및 에너지 산업과 같은 분야의 강력한 맞춤형 수직 계열 분석 애플리케이션을 통해 이러한 혜택을 실현하고 있습니다.

주의점

  • 제한된 시장 모멘텀: TIBCO는 이 시장에서 여러 경쟁사보다 모멘텀이 낮습니다. Spotfire 제품은 Qlik 및 Tableau의 제품과 더불어 기존 BI 부문에 혁신을 불러온 제품 중 하나였지만, 현재는 Gartner의 고객 문의 서비스에 접수된 사용자 문의에서 매우 적은 비중을 차지하고 있습니다. Gartner Peer Insights의 데이터에 따르면 Spotfire는 경쟁 제품보다 평가 대상으로 포함되는 빈도가 낮습니다.
  • 시장 인지도: TIBCO는 최신 ABI 플랫폼 시장의 주요 기업으로서 인지도가 상대적으로 미미합니다. 특정 분야(특히 석유, 가스, 제약)를 제외하면 Spotfire는 조직의 표준 플랫폼으로 거의 사용되지 않는다는 것이 Gartner의 의견입니다. 따라서 사용자 커뮤니티가 더 작고, Spotfire를 배포하고 사용하는 기술을 갖춘 숙련된 직원을 채용하기가 어렵습니다.
  • 소프트웨어가 비싸다는 인식: Gartner Peer Insights의 리뷰에 따르면 TIBCO의 고객들은 플랫폼의 가격 정책과 계약의 유연성에 대해 지속적으로 우려를 표하고 있습니다. 이러한 면에서 TIBCO는 평균 이하의 점수를 받고 있습니다.

Yellowfin

Yellowfin은 이 Magic Quadrant에서 선구적 기업에 속합니다. 지리적으로 제한된 소규모 공급업체이지만 시장에서 가장 강력한 제품 혁신을 이루고 있는 업체 중 하나입니다. Yellowfin의 출발은 보고 및 데이터 시각화용 웹 기반 BI 플랫폼 공급업체였지만 지금은 데이터 준비 및 증강 분석까지 제공 범위를 넓혔습니다.

2020년 Yellowfin은 개발자용 Code Mode를 추가하여 대시보드 캔버스 접근 방식에 대한 투자를 이어 나갔습니다. 또한 상황에 맞는 인사이트를 제공하도록 증강 분석을 개선하고, 비전문 개발자가 분석 기능을 구성할 수 있도록 API 기능을 고도화했습니다.

강점

  • 혁신적인 제품 비전: Yellowfin의 제품 비전은 원대하며 혁신적입니다. Yellowfin의 Signals 모듈은 향상된 ML 알고리즘을 기반으로 하는 자동 알림 및 상황에 맞는 분석을 제공합니다. 마이크로서비스 기반 아키텍처 및 Code Mode를 통해 다른 애플리케이션과의 통합된 구성을 지원하므로 분석 인사이트를 실제적 운영 작업으로 전환할 수 있습니다.
  • 개방성: Yellowfin은 특정 클라우드에 종속되지 않는 아키텍처를 제공하며, 애플리케이션에서 분석을 제공하기 위해 Yellowfin을 삽입하는 독립 소프트웨어 공급업체 파트너가 사용량 중 상당 부분을 차지합니다. 따라서 개방성이 제품의 핵심을 이룹니다. 임베디드 이외의 사용 사례에서도 마찬가지입니다. Yellowfin의 데이터 준비 출력은 독점적이지 않으며 다른 분석 도구와 함께 사용할 수 있습니다. 또한 Yellowfin Stories는 Microsoft Power BI, Tableau, Qlik의 보고서, 대시보드, 앱을 통합하여 긴 형식의 데이터 스토리 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
  • 포괄적인 제품 기능: 전반적으로 Yellowfin은 기능 측면에서 상위 점수 제품 중 하나를 제공합니다. 데이터 준비, 예약 배포를 사용하는 모드 1 보고, 모드 2 시각적 탐색, 증강 분석 등 다양한 기능을 제공합니다. 데이터 변환 모듈은 데이터 과학 모델에 대한 연결을 제공합니다. 모든 기능은 브라우저 기반 인터페이스를 통해 액세스합니다.

주의점

  • 취약한 자연어 지원: Yellowfin의 NLQ 기능은 아직은 로드맵 항목이며 2021년 계획에 포함되어 있습니다. 사용자의 NLG 제어가 제한됩니다. 요인 분석을 제외하면 자동 인사이트에 설명 기능이 없으며 R 또는 Python을 사용할 수 없으므로 데이터 과학팀의 결과물로 작업할 때 단점으로 작용합니다.
  • 낮은 시장 모멘텀: Yellowfin은 선구적인 비전을 제시하는 기업이지만 경쟁사에 비해 시장 파급력이 미미합니다. Gartner의 고객 문의 서비스에서 사용자의 공급업체 관심 목록에 거의 등장하지 않으며 gartner.com에서도 검색 빈도가 낮습니다. 또한 ABI 플랫폼의 사용자 커뮤니티 규모가 선택 가능성에 큰 영향을 주는데 Yellowfin의 커뮤니티는 규모가 작습니다.
  • 미약한 지리적 입지: 이 기업의 제품은 9개 언어를 지원하고 국제적으로 사용되고 있지만 Yellowfin은 아시아/태평양 밖에서는 거의 알려지지 않았습니다. 직원이 200명 미만이며, Yellowfin 정규 직원을 10명 이상 보유한 국가는 4개뿐입니다. 그러나 일부 경쟁사와 달리 2020년 중에 직원 수가 서서히 증가하고 있습니다.

추가 및 삭제된 공급업체

Magic Quadrant의 포함 기준은 시장 상황의 변화에 따라 검토 및 조정됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 조정으로 인해 Magic Quadrant를 구성하는 공급업체가 달라질 수 있습니다. 어떤 공급업체가 Magic Quadrant에 1년만 등장했다가 사라지더라도 해당 업체에 대한 의견이 바뀌었다는 의미는 아닐 수 있습니다. 시장 상황의 변화를 반영하여 평가 기준이 달라졌거나 해당 공급업체의 주력 분야가 바뀌었기 때문일 수 있습니다.

추가됨

  • Amazon Web Services
  • Google(Looker)
  • Infor

삭제됨

  • Looker — 이제 Google(Looker)로 포함
  • Birst — 이제 Infor 제품으로 포함
  • Dundas
  • Logi Analytics
  • Salesforce

포함 및 제외 기준

다음 기준을 모두 충족하는 공급업체가 Magic Quadrant에 포함되었습니다.

  • 다음과 같은 Gartner의 ABI 플랫폼 정의에 부합하는 소프트웨어 제품의 정식 버전을 제공합니다.
  • ABI 플랫폼 소프트웨어는 IT 지원 분석 콘텐츠 개발을 지원합니다. 이는 비기술적 사용자가 데이터 액세스, 수집 및 준비에서 대화형 분석 및 협업 통찰력 공유에 이르기까지 전체 스펙트럼 분석 워크플로를 자율적으로 실행할 수 있도록 하는 독립형 아키텍처로 정의됩니다. ABI 플랫폼은 증강 분석 기능으로 인해 점점 더 차별화되고 있습니다.
  • Gartner가 이 Magic Quadrant에 대해 정의한 시장 모멘텀 지수에서 상위 20개 조직 안에 포함됩니다. ABI 플랫폼의 시장 모멘텀을 계산하는 데 사용된 데이터 입력에는 다음과 같은 측정항목이 균형 있게 포함되었습니다.
    • Gartner 고객의 검색량과 문의량 및 트렌드 데이터
    • TalentNeuron 및 미국, 유럽, 중국의 여러 채용 웹사이트에서 ABI 플랫폼을 명시하는 채용 공고의 양
    • 2020년 초부터 7월까지 Gartner의 Peer Insights 포럼에 게재된 리뷰에서 다른 ABI 플랫폼 공급업체의 경쟁사로 언급된 빈도

Gartner의 Magic Quadrant 방법론에 따라 최대 20개 공급업체만 거론되었으나, 이 연구에 포함되지 않은 다수의 ABI 플랫폼 공급업체가 존재합니다.

미선정 업체

아래에서 거론하는 5개 공급업체는 22개 공급업체가 포함되었던 이 Magic Quadrant의 2020년 판에 포함되었거나, 현재의 Magic Quadrant에 제시되지 않은 공급업체를 모색하고 있는 조직의 관심을 끌 만한 모멘텀을 갖고 있는 기업입니다. 다음 목록은 알파벳순이며, 이 Magic Quadrant에 없지만 주목할 만한 공급업체를 모두 포함하지는 않습니다.

  • AnswerRocket. AnswerRocket은 NLQ, NLG, 자동화된 인사이트 생성 기능을 기본적으로 제공하는 증강 데이터 탐색 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼에는 비즈니스 분석 사용 사례를 자동화하는 RocketBots라는 구성 가능한 분석 애플리케이션이 사전 패키징되어 있습니다. 또한 scikit-learn, TensorFlow 등의 타사 AI 및 ML 프레임워크를 플러그인하는 기능을 지원합니다. AnswerRocket 플랫폼을 온프레미스에서 실행하거나 주요 퍼블릭 클라우드 제공업체 및 지원되는 여러 데이터 관리 솔루션을 통해 클라우드에서 실행할 수 있습니다. AnswerRocket은 이 Magic Quadrant에 정식으로 포함될 요건인 Gartner 시장 모멘텀 지수 20위 안에 들지 못했습니다.
  • Dundas. Dundas BI 플랫폼을 사용하면 데이터를 시각화하고, 대시보드와 깔끔한 보고서를 작성 및 공유하고, 분석 콘텐츠를 삽입하고 맞춤설정할 수 있습니다. Dundas의 판매처는 대기업이지만 전문 분야는 임베디드 BI이며, 수익의 상당 부분이 Dundas BI를 확장하고 애플리케이션에 통합, 맞춤설정, 삽입하는 OEM에서 나오고 있습니다. Dundas는 이 Magic Quadrant에 정식으로 포함될 요건인 Gartner 시장 모멘텀 지수 20위 안에 들지 못했습니다.
  • FanRuan. 중국 최대의 ABI 공급업체 중 하나로서, 주력 BI 제품은 전통적인 보고서 중심의 FineReport입니다. 새로운 FineBI 제품은 온프레미스 배포 모델을 통해 시각 주도식 셀프서비스 BI를 제공합니다. FanRuan은 클라우드 배포 및 증강 기능을 추가하고 있으며 북미와 유럽 시장에 진출할 계획입니다. FanRuan은 이 Magic Quadrant에 정식으로 포함될 요건인 Gartner 시장 모멘텀 지수 20위 안에 들지 못했습니다.
  • Incorta. 2013년에 출범한 Incorta는 이 Magic Quadrant에 포함된 여러 ABI 플랫폼을 보완하는 소프트웨어 제공업체로서 주로 인식되었습니다. 특허를 취득한 Direct Data Mapping 기능을 성능 최적화 레이어에 사용하여 주로 복잡한 ERP 및 CRP 시스템의 데이터 분석을 지원했습니다. 그러나 Incorta의 제품이 독자적으로 전체 ABI 플랫폼으로 사용되는 경우가 늘어나면서 경쟁력 있는 대안으로 부상하고 있습니다. Incorta는 2020년에 클라우드 기반 서비스를 추가하여 모든 규모의 비즈니스로 도달범위를 넓혔습니다. Incorta는 이 Magic Quadrant에 정식으로 포함될 요건인 Gartner 시장 모멘텀 지수 20위 안에 들지 못했습니다.
  • Logi Analytics. 이 공급업체는 임베디드 분석 및 애플리케이션 개발팀만을 대상으로 합니다. 즉시 사용 가능한 분석을 위한 Logi Composer, 깔끔한 임베디드 운영 보고서를 위한 Logi Report, 맞춤설정 가능한 분석 애플리케이션을 빌드하는 Logi Info를 포함하는 임베디드 분석 개발 환경 일체를 제공합니다. Logi Composer 제품은 마이크로서비스 아키텍처 내에서 노코드 및 로우 코드 접근 방식을 활용하는 임베디드 셀프서비스 제품의 발전을 상징합니다. Logi Analytics는 이 Magic Quadrant에 정식으로 포함될 요건인 Gartner 시장 모멘텀 지수 20위 안에 들지 못했습니다.

평가 기준

실행 능력

이 Magic Quadrant에 사용된 실행 능력 기준은 다음과 같습니다. 해당 기준에 근거한 Gartner의 평가에 영향을 준 정보의 출처는 증거 섹션을 참조하세요.

제품 또는 서비스: 이 기준은 공급업체의 RFP 회신 및 제출 동영상을 근거로 핵심적인 기능 영역에서 공급업체의 ABI 플랫폼 제품이 갖는 경쟁력과 성취도를 평가합니다.

전반적 사업성: 이 기준은 ABI와 관련된 조직의 재무 상태와 모델에 관련됩니다. 또한 공급업체의 미래 예상 경쟁력에 대한 기존 고객 및 잠재고객의 견해를 고려합니다.

판매 실행/가격 책정: 이 기준은 공급업체의 영업 활동 능력을 다룹니다. 여기에는 판매 경험, 구매자의 니즈를 이해하는 능력, 가격 책정 및 계약의 유연성이 포함됩니다.

시장 대응력/실적: 이 기준은 균형 있는 측정항목 세트를 통해 공급업체가 세계 시장에서 어느 정도의 모멘텀과 실적을 보이는지를 다룹니다.

고객 경험: 이 기준은 기존 구매 고객이 공급업체와 협력한 경험과 관련됩니다. 양질의 타사 리소스(예: 통합업체 및 서비스 제공업체) 이용 가능 여부, 최종 사용자 교육 제공 여부, 동료 사용자 커뮤니티의 품질과 같은 요소가 포함됩니다.

운영: 이 기준은 공급업체의 고객 지원 역량 및 소프트웨어의 무결함 수준과 관련됩니다.

표 1: 실행 능력 평가 기준

평가 기준 가중치 

고객 경험

 높음
시장 대응력/실적  높음
마케팅 실행 등급 없음
운영 높음
전반적 사업성 높음
상품 또는 서비스 높음
판매 실행/가격 책정 보통

비전의 완전성

이 Magic Quadrant에 사용된 비전의 완전성 기준은 다음과 같습니다. 해당 기준에 근거한 Gartner의 평가에 영향을 준 정보의 출처는 증거 섹션을 참조하세요.

시장 이해도: 이 기준은 공급업체가 분석 구매자의 변화하는 니즈에 얼마나 긴밀하게 대응하고 있으며 고객들이 새로 제공되는 최신 기능을 얼마나 폭넓게 사용하는지와 관련됩니다.

마케팅 전략: 이 기준에서는 공급업체가 ABI 플랫폼 시장에서 자신의 가치와 차별점을 명확히 전달하는 메시지를 갖고 있는지 여부 및 해당 공급업체가 차별화 요소를 널리 홍보하고 있는지 여부를 고려합니다.

영업 전략: 이 기준은 고객이 공급업체의 ABI 플랫폼을 평가하도록 유도하는 다양한 옵션과 유인책이 공급업체의 영업 방식에 얼마나 도움이 되고 있는지와 관련됩니다.

제품 제공 전략: Gartner는 미래에 비즈니스 가치를 창출할 주요 트렌드에 대한 공급업체의 지원 역량을 평가합니다. 이 기준에서는 공급업체가 제시한 로드맵을 근거로 이러한 트렌드에 기여하는 기존 제품과 계획된 기능을 각 공급업체의 점수에 반영했습니다.

업계/업종 전략: 이 기준은 공급업체가 템플릿 또는 패키징된 분석 콘텐츠를 통해 다양한 업계의 요구사항에 대응하는 역량을 평가합니다.

혁신: 이 기준은 공급업체가 독창적인 기능에 얼마나 투자하고 이를 제공하는지를 측정합니다. 공급업체가 타사의 모방을 유도하는 새로운 혁신의 기준을 세우고 있는지를 고려합니다.

지역 전략: 이 기준은 세계 시장에서 공급업체가 얼마나 입지를 다졌는지를 고려합니다.

표 2: 비전의 완전성 평가 기준

평가 기준 가중치 
시장 이해도 높음
마케팅 전략 높음
영업 전략 높음
제품 제공 전략 높음
비즈니스 모델 등급 없음
업계/업종 전략 낮음
혁신 높음
지리적 전략 보통

표 2: 비전의 완전성 평가 기준

Quadrant 설명

선두 기업

선두 기업은 주요한 제품 전문 역량을 철저히 이해하고 이 시장에서 구매자가 요구하는 고객 성공에 기여하고자 노력합니다. 이러한 이해 및 노력과 더불어, 가치를 증명할 수 있고 점진적 구매와 엔터프라이즈 규모를 지원하는 납득하기 쉽고 매력적인 가격 책정 모델을 제시합니다. 오늘날의 ABI 플랫폼 시장에서는 구매와 사용이 쉬운 제품을 요구하는 비즈니스 사용자가 구매 결정을 내리거나 결정에 상당한 영향력을 행사합니다. 이들은 제품이 명확한 비즈니스 가치를 제공하고, IT 부서나 기술 전문가의 사전 개입 없이도 기술적 역량이 부족한 사용자가 강력한 분석을 활용할 수 있을 것을 요구합니다. 급격한 변화와 끊임없는 혁신이 일어나는 시장에서, 선두 기업은 현상 유지에만 관심을 두지 않습니다. 이들은 탄탄한 로드맵을 수립하여 시장의 선두 주자로서 입지를 굳히고 구매자의 투자 보호에도 앞장섭니다.

도전 기업

도전 기업은 이 시장에서 성공을 위한 입지를 다졌습니다. 그러나 특정한 사용 사례, 기술 환경 또는 애플리케이션 도메인으로 활동 범위가 제한되었을 수 있습니다. 포트폴리오의 다양한 제품을 체계적으로 망라하는 전략이 수립되지 않아 기업의 비전이 부실할 수도 있습니다. 또는 효과적인 마케팅, 영업 채널, 지리적 입지, 업종 특화 콘텐츠 및 혁신 면에서 선두 기업의 자격이 미치지 못할 수 있습니다.

선구적 기업

선구적 기업은 현대적 ABI 플랫폼을 제공하려는 강력하거나 차별화된 비전을 추구합니다. 이들은 자신의 활동 분야에서 심층적인 기능을 제공합니다. 그러나 폭넓은 기능 요구사항에 대응하기에는 역량이 부족하거나 고객 경험, 운영, 판매 실행에서 낮은 점수를 보였을 수 있습니다. 선구적 기업은 사고의 변화와 혁신을 이끌지만, 규모가 미달하거나 성장을 지속하면서 일관적인 실행을 달성하는 역량이 우려될 수 있습니다.

틈새 기업

틈새 기업은 특정한 시장 부문(예: 금융 중심 BI)에서 탁월하거나 특정 클라우드 스택을 사용하는 조직의 ABI 니즈에 훌륭하게 대응합니다. 그러나 혁신성과 실적이라는 측면에서 다른 공급업체를 능가할 역량은 제한될 수 있습니다. 이들은 ABI 플랫폼 시장의 특정 도메인이나 측면에 집중하지만 다른 부문에서는 심화 기능을 제공하지 못할 수 있습니다. 또는, 상당히 폭넓은 ABI 플랫폼을 보유했더라도 구현 및 지원 역량이 제한되거나 고객층이 특정 지역이나 산업으로 국한되는 등 비교적 좁을 수 있습니다.

컨텍스트

이 Magic Quadrant는 2020년의 실행 상황과 향후 개발 계획을 기준으로 공급업체의 역량을 평가합니다. 공급업체와 시장은 발전을 거듭하므로 이 평가는 특정 시점에만 유효할 수 있습니다.

공급업체와 제품을 선택하는 기준으로 이 Magic Quadrant를 단독으로 사용해서는 안 됩니다. 가장 적합한 공급업체와 제품을 선정하는 데 필요한 여러 참조 요소 중 하나로만 사용하시기 바랍니다.

플랫폼을 선택할 때 이 Magic Quadrant를 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼의 핵심 기능과 함께 사용해야 합니다. Gartner의 고객 문의 서비스도 사용하는 것이 좋습니다.

이 Magic Quadrant를 읽으면서 비전의 완전성 또는 실행 능력을 자의적으로 정의하여 해석해서는 안 됩니다. 이러한 용어가 제품 비전 및 시장점유율과 같은 것으로 오해되는 경우가 많습니다. Magic Quadrant 방법론에서는 위의 평가 기준 섹션에 제시된 다양한 기준을 사용하여 공급업체의 위치를 판단합니다.

시장 개요

Gartner의 시장점유율 분석에 따르면, 최신 BI 플랫폼 시장의 수익은 2018년에 22%, 2019년에 19% 성장하여 60억 달러를 살짝 넘겼습니다. 성장이 다소 둔화된 원인은 대부분 가격 압박과 치열한 경쟁이었습니다(시장점유율 분석: 2019년 전 세계 분석 및 BI 소프트웨어 참조). 작년에 보고된 바와 같이 ABI에 대한 지출은 2010년대보다 느리게 증가하고 있지만 ABI 플랫폼 사용자 수는 수백만 명으로 빠르게 증가하고 있습니다. 사용자 수가 급증한 이유는 사용자당 요금이 10년 전보다 몇 분의 일로 떨어졌기 때문입니다.

이제 클라우드 생태계가 지출의 대부분을 차지합니다. 사상 처음으로, 하이퍼스케일 클라우드 인프라 및 플랫폼 서비스 공급업체 7개 중 하나를 제외한 모두가 ABI 플랫폼 시장에서 직접 서비스를 제공하거나 인수한 자회사를 통해 제공하고 있습니다(클라우드 인프라 및 플랫폼 서비스 부문 Magic Quadrant 참조). 여기에서 빠진 중국의 공급업체인 Tencent Cloud는 Yonghong Tech에 투자했으며 OEM 방식으로 Yonghong BI 플랫폼을 제공합니다. 주요 클라우드 ERP 및 CRM 애플리케이션 제공업체의 진출도 ABI 플랫폼을 선택할 때 고려할 사항입니다. 클라우드 기반 소싱은 필연적으로 플랫폼 종속과 예기치 않은 비용에 대한 우려를 야기하는 측면이 있습니다. 한 편으로, 클라우드 공급업체는 소프트웨어 스택의 개방성이 갖는 중요성뿐 아니라 조직에서 여러 클라우드 서비스를 동시에 이용하여 애플리케이션을 실행하는 '멀티 클라우드' 접근 방식이 대두되는 상황을 인식하고 있습니다.

현재 사용자 채택률 면에서 시장을 지배하는 유일한 공급업체는 Microsoft입니다. Microsoft Power BI 클라우드 서비스가 급격한 성장을 지속하는 원동력 중 하나는 이 제품이 Office 365(E5 라이선스 수준)에 대폭 할인된 가격으로 번들링되었다는 점입니다. 원격 근무의 중요성을 감안하면, Power BI와 Microsoft Teams의 통합이 진전됨에 따라 성장이 더욱 가속화될 것입니다.

ABI 플랫폼 시장에서 특화된 전문 분석을 제공하는 업체들은 고객의 플랫폼 종속 우려를 이용하여 대형 클라우드 제공업체와의 독립성을 차별화된 경쟁력으로 삼아 거대 클라우드 기업에 대항하고 있습니다. 측면에서 접근하는 방법 중 하나는 폐쇄형이었던 제품을 개방형으로 바꾸어 보편적인 ABI 도구와의 경쟁을 최소화하는 것입니다. 또 다른 방법은 특정한 시장 부문을 발견하고 그 요구사항에 따라 제품을 맞춤화하는 데 집중하는 것입니다.

증강 분석 기능이 보편화되면서 ABI 시장과 데이터 과학 및 ML 플랫폼 시장이 서로 충돌하는 과정에 접어들고 있습니다. ABI 플랫폼은 증강된 데이터 과학 및 ML 작업을 수행하는 기능을 점점 더 많이 포함하면서 '내부적으로' 예측 모델을 실행하고 ABI 프로세스 흐름 내에서 인사이트를 자연스럽게 '노출'하고 있습니다. 데이터 과학 및 ML 플랫폼 역시 기존에는 ABI 플랫폼의 특징으로 여겨졌던 향상된 데이터 변환 및 데이터 시각화와 같은 탐색 기능을 점점 더 많이 제공하는 추세입니다. 현재는 두 시장이 서로 다른 구매자로 나뉘어 있지만, 앞으로는 상황이 달라질 가능성이 큽니다.

임베디드 ABI 하부 시장은 소프트웨어 개발자 및 제품 관리자라는 색다른 구매자를 주요 대상으로 합니다. 조직에서 분석 엑스트라넷 애플리케이션을 만들거나, 데이터로 수익을 창출하거나, 운영 비즈니스 애플리케이션 내에서 ABI를 제공하려는 경우 임베디드 ABI가 적용됩니다. 또한 독립 소프트웨어 공급업체는 서비스를 직접 개발하지 않으면서 소프트웨어 내에서 ABI 기능을 제공하려는 경우에 임베디드 ABI를 사용합니다. 임베디드 ABI 시장은 노코드 및 로우 코드와 같은 셀프서비스 접근 방식이 점점 더 많이 적용됨에 따라 성장을 거듭하고 있습니다. 코딩에 익숙하지 않은 비전문 개발자는 이를 통해 운영 앱에서 워크플로 프로세스를 트리거하는 등 ABI의 도달범위와 친밀도를 높일뿐 아니라, 구성 가능한 자체 게시 애플리케이션을 개발하기도 합니다. 자세한 내용은 분석 애플리케이션의 미래를 여는 구성 가능한 분석을 참고하세요.

증거

이 Magic Quadrant에서 Gartner의 분석은 다음과 같은 출처를 근거로 합니다.

  • 공급업체에 대한 Gartner 분석가의 의견
  • 고객이 인식하는 공급업체의 강점과 과제(Gartner가 접수한 ABI 관련 문의에서 도출)
  • Gartner Peer Insights 데이터(아래 참조)
  • 공급업체가 비즈니스에 대해 작성한 설문지
  • 차별화 요소, 고객 사용 사례, 제품 로드맵을 제시하는 공급업체 브리핑
  • 각 공급업체가 이 시장에 정의된 12가지 핵심 기능을 구성하는 특정 기능을 제공하는 방식을 질의하는 광범위한 RFP 설문지
  • 공급업체의 ABI 플랫폼 제품이 12가지 핵심 기능을 구현하는 방식에 대한 동영상 데모
  • 시장 모멘텀에 대한 외부 출처 데이터(채용 정보, 웹 게시 동영상 등)

Gartner Peer Insights

운영(서비스 및 지원, 기술 지원 품질), 판매 경험(가격 책정 및 계약의 유연성), 시장 대응력(실현 가치) 관련 측정항목에 Gartner Peer Insights 리뷰가 고려되었습니다. 2019년 12월부터 2020년 9월까지 게시된 최신 ABI 플랫폼 제품에 대한 리뷰를 고려했습니다.

평가 기준 정의

실행 능력

제품/서비스: 정의된 시장에서 공급업체가 제공하는 핵심 제품 및 서비스입니다. 여기에는 시장 정의에 규정되고 하위 기준에 명시된 대로 기본적으로 제공하거나 OEM 계약/파트너십을 통해 제공하는 현재의 제품/서비스 역량, 품질, 기능 세트, 기술 등이 포함됩니다.

전반적 사업성: 사업성에는 조직의 전반적 재무 건전성, 사업부의 재무적, 실무적 성과, 개별 사업부가 제품에 투자를 지속할 가능성, 제품을 계속 제공할 가능성, 조직의 제품 포트폴리오 내에서 완성도를 높여갈 가능성이 포함됩니다.

판매 실행/가격 책정: 공급업체의 모든 사전 판매 활동 역량과 이를 지원하는 구조입니다. 여기에는 거래 관리, 가격 책정 및 협상, 사전 판매 지원, 영업 채널의 전반적 효율성이 포함됩니다.

시장 대응력/실적: 기회의 발생, 경쟁사의 행동, 고객 니즈의 심화, 시장 동력의 변화에 대응하여 방향을 전환하고 유연성을 발휘하여 경쟁 우위를 달성하는 능력입니다. 이 기준에는 공급업체가 과거에 보여준 대응력도 고려됩니다.

마케팅 실행: 시장에 영향을 주고, 브랜드와 비즈니스를 홍보하고, 제품의 인지도를 높이고, 구매자의 심리에 제품/브랜드 및 조직에 대해 긍정적인 인상을 심기 위해 조직의 메시지를 전달하도록 설계된 프로그램의 명확성, 품질, 창의성, 효율성입니다. 홍보, 프로모션 계획, 사고 리더십, 입소문, 영업 활동을 결합하여 이러한 '심리적 점유율'을 높일 수 있습니다.

고객 경험: 클라이언트가 평가된 제품으로 성공을 거두는 데 도움이 되는 관계, 제품, 서비스/프로그램 구체적으로는 고객이 기술 지원 또는 계정 지원을 받는 방법이 여기에 포함됩니다. 여기에는 보조 도구, 고객 지원 프로그램(및 그 품질), 사용자 그룹의 가용성, 서비스수준계약 등이 포함될 수 있습니다.

운영: 조직이 목표를 달성하고 책임을 완수하는 능력입니다. 기술, 경험, 프로그램, 시스템 및 조직의 효율적, 효과적 운영을 지속적으로 뒷받침하는 기타 수단을 포함하는 조직 구조의 품질이 고려됩니다.

비전의 완전성

시장 이해도: 공급업체가 구매자의 필요와 니즈를 이해하여 제품 및 서비스에 반영하는 능력입니다. 가장 높은 수준의 비전을 보이는 공급업체는 구매자의 필요와 니즈를 경청하고 이해하면서 자신의 비전을 다듬거나 발전시켜 나갑니다.

마케팅 전략: 조직 전체에 일관적으로 전달되고 웹사이트, 광고, 고객 프로그램 및 포지셔닝 설명을 통해 외부에 드러나는 명확하고 차별화된 메시지 모음입니다.

영업 전략: 적절한 직간접 영업 네트워크, 시장에 도달하는 범위와 깊이를 넓히는 마케팅, 서비스 및 홍보 제휴사, 기법, 전문성, 기술, 서비스, 고객층을 동원하여 제품을 판매하는 전략입니다.

제품 제공 전략: 공급업체가 현재와 미래의 요구사항에 대응하면서 차별화 요소, 기능성, 방법론, 기능 세트가 강조되는 제품의 개발 및 제공에 임하는 방식입니다.

비즈니스 모델: 공급업체의 근간을 이루는 비즈니스 제안의 건전성과 논리성입니다.

업계/업종 전략: 수직적 시장을 비롯한 개별 시장 부문의 구체적인 니즈에 대응하여 리소스, 기술, 제품을 특화하는 공급업체의 전략입니다.

혁신: 투자, 입지 강화, 방어 또는 선점을 위해 리소스, 전문 역량, 자본을 직접적, 간접적, 보조적, 상호 보완적으로 배치합니다.

지리적 전략: 자국 또는 본거지 외부의 지역에서 해당 지역과 시장의 상황에 맞게 직접적으로 또는 파트너, 채널, 자회사를 통해 특정한 니즈에 대응하여 리소스, 기술, 제품을 특화하는 공급업체의 전략입니다.

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