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《Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms》(Magic Quadrant 數據分析與商業智慧平台) 報告

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

當平台普遍具備擴增功能,這個領域的自助服務定義也隨之改變。同時,雲端生態系統和生產力工具也成為關鍵的選擇因素。這份 Magic Quadrant 報告有助於資料和分析領導者規劃數據分析和商業智慧發展藍圖。

市場定義/說明

數據分析和商業智慧 (ABI) 平台的特色是,透過易於使用的功能提供完整分析工作流程,從資料準備到影像探索,再到深入分析資訊產生,並且強調自助式服務和擴增的使用者協助功能。

ABI 市場的供應商包括由創投基金資助的新創公司,以及大型科技公司。在這個市場中,絕大多數的新支出都花在雲端部署作業中,而市面上也有數家主要雲端平台廠商。在許多情況下,ABI 平台可做為這些雲端廠商提供的更多種雲端資料管理功能的進入點,例如 Microsoft Azure Synapse Analytics 和 IBM Cloud Pak for Data。

ABI 平台不再以目前已商品化的資料視覺化功能做為區隔。所有廠商皆可使用一般圖表形式 (長條圖/資料欄、折線圖/區域、散佈圖、圓餅圖和地形圖) 建立互動式主要成效指標 (KPI) 資訊主頁,並透過各種資料來源擷取內容。差異化已轉化為平台支援擴增分析的成效。擴增功能運用機器學習技術 (ML) 和人工智慧 (AI) 輔助的資料準備以及深入分析資訊說明,與人工方式相比,可讓企業使用者和資料分析師更有效率地探索和分析資料。由於從資料到決策的工作流程應用了機器學習技術,因此擴增技術現在遍及整個平台,不再是各自獨立的功能。

擴增的範圍擴大。原本主要是透過自助式、擴增功能協助分析人員人物角色,現在越來越多人透過自動化功能直接幫助使用者,進而增加新的使用者類別:擴增消費者。這些人並非技術人員,且會希望能輕鬆取得以機器產生的資料故事形式來產生洞察資料,這通常是由自動洞察資料所驅動,並取決於持續監控基於角色、人物角色或工作內容的相關資料。為了確保關聯性,系統會針對使用行為 (尤其是自然語言查詢 (NLQ) 記錄及自動提供內容的使用者意見回饋和評分) 提供這項功能。這項變更可能將 ABI 推送到已有數年左右約 30% 的採用率上限。詳情請參閱《Augmented Analytics: Teaching Machines to Tell Data Stories to Humans》(擴增數據分析:讓機器向人類說明資料故事)。

ABI 平台功能包含下列 12 項重要的功能區域,這些區域已更新為反映變更和差異化的部分,特別是與擴增分析更緊密相關的功能:

  • 安全性:這項功能涵蓋平台安全性、管理使用者、稽核平台存取權和驗證功能。
  • 可管理性:這類功能可追蹤 ABI 平台的使用情形,以及管理資訊分享方式和分享對象。
  • 雲端分析:支援根據雲端和地端部署環境中儲存的資料,建構、部署及管理雲端環境中的數據分析。
  • 資料來源連線能力:可讓使用者連線、查詢及擷取資料,同時將效能最佳化的功能。
  • 資料準備:支援從不同來源提取資料、使用者導向的資料組合,以及建立分析模型 (例如使用者定義的測量結果)、組合、群組和階層)。
  • 目錄:可自動產生及收錄可供搜尋的分析內容目錄,方便分析消費者瞭解可用的內容。
  • 自動深入分析:這是擴增分析的核心屬性,這是機器學習技術的應用程式,能夠自動為使用者產生發現項目 (例如識別資料集中最重要的屬性)。
  • 資料視覺化:支援高度互動的資訊主頁,並透過操控圖表圖片來探索資料。
  • 資料敘事:能夠結合互動式資料視覺化與敘事技巧,以具有吸引力和簡單易懂的方式來封裝及提供分析內容,並呈現給決策者。
  • 自然語言查詢 (NLQ):可讓使用者透過搜尋框或語音輸入字詞,提出問題和查詢資料和分析內容。
  • 自然語言產 (NLG):自動建立答案、資料和分析內容的豐富語言說明。在分析情境中,當使用者與資料互動時,敘述就會以動態的方式改變,以解釋重要的發現項目、圖表的意義或資訊主頁。
  • 報告:能夠按照預定時間向使用者建立和發布 (或「爆發」) 鉅細靡遺的報告、格線版面配置、多頁報告。

Magic Quadrant

圖 1:數據分析與商業智慧平台的 Magic Quadrant

Magic Quadrant
資料來源:Gartner (2021 年 2 月)

廠商優勢與注意事項

Alibaba Cloud

在本次 Magic Quadrant 報告中,Alibaba Cloud 是利基品牌。截至目前,該公司只在亞太地區重點發展,但擁有全球潛力。

Alibaba Cloud 是亞太地區最大的公有雲平台供應商。它透過其 Quick BI 平台,提供資料準備、以視覺化的方式進行資料探索、互動式資訊主頁和擴增分析服務。這個平台可做為軟體式服務 (SaaS) 選項,並在 Alibaba Cloud 的基礎架構上運作;提供可在 Apsara Stack Enterprise 上執行的地端部署選項,也可透過 Alibaba Business Advisor 使用嵌入式數據分析選項。

Quick BI 在 3.9 版中內建了 Alibaba Cloud 數位工作場所協作工具 DingTalk,可強化擴增數據分析功能,因此能滿足更多資料與分析的消費者。

優勢

  • 擴增數據分析的願景:Quick BI 針對資料視覺化和資訊主頁提供良好的支援服務。除了提供報告和自助式數據分析以外,還具備一些採用 AI 的功能,那就是擴增數據分析功能 (例如自動洞察資料和 NLQ),進而改善使用者採用率。另外,Alibaba Cloud 的發展藍圖還有一項新功能,就是整合其數據資料學平台 PAI Studio,以內部生態系統做為雲端服務供應商來提供更豐富的深入分析。
  • 支援可編寫數據分析的模組化架構:Quick BI 用於 Alibaba Cloud 的「Data Middle Office」策略,可提供模組化且可重複使用的資料和分析功能。因此,Quick BI 可用於協助建構分析應用程式,並提供業務導向資料產品,例如 Quick Audience (用於提供客戶深入分析資訊及行銷自動化)。
  • 具備電子商務專業知識:Quick BI 能夠與 Alibaba 的行銷智慧平台 Business Advisor 相互整合,以便充分運用和混用業界基準資料。透過 Alibaba Cloud 電子商務的專業知識,機構能享有更強大的網域數據分析功能。

注意

  • 單一市場焦點導致功能差距:中國的雲端運算技術正在快速成長,而大多數 Quick BI 客戶和潛在客戶都位於中國。因此對 Alibaba Cloud 而言,似乎沒有足夠的誘因促使它擴展至其他更成熟和需求更高的雲端市場 (如美國或歐洲、中東和非洲地區),藉此測試 Quick BI 的成熟度。目前,中國的機構對雲端產品的期望較低,因此連帶品質也較低。Quick BI 提供服務的市場通常不會與非中國產品比較。尋找先進功能的機構應考慮採用競爭平台。
  • 地理區域和市場趨勢:Alibaba Cloud 是一家以中國為主的供應商,在其他地方只有極少的安裝數。新推出的 NLQ 功能僅提供中文版,因此在國際上沒有吸引力。Quick BI 是一項軟體式服務 (SaaS) 產品,通常會封裝至廠商的整合式 Data Middle Office 解決方案。我們根據 Gartner 分析師和徵人啟事收到的客戶詢問數判斷,Quick BI 作為 ABI 工具的市場趨勢,與當地競爭對手的產品 (如 FanRuan) 相比,稍嫌不足。
  • 產品功能:Alibaba Cloud 大幅改善了 Quick BI 的整體產品功能,但與本次 Magic Quadrant 報告中的一些廠商相比,這些功能仍然較為貧乏。已評估的所有 12 項功能低於平均值。

Amazon Web Services

在本次 Magic Quadrant 報告中,Amazon Web Services (AWS) 是利基品牌。儘管 AWS 在資料和數據分析堆疊的其他領域有很高的採用率,Amazon QuickSight 仍是相當新的產品,而 AWS 在 ABI 平台的市場也較不為人知。不過,Amazon QuickSight 有極高潛力可銷售到 AWS 的安裝數。

Amazon QuickSight 是一項全代管的雲端 ABI 服務,可讓您執行臨時分析及發布互動式資訊主頁。這個平台會將各種地端部署和雲端資料來源的資料擷取至平行的記憶體內計算引擎 (SPICE),AWS 宣稱它能輕鬆擴充至成千上萬名使用者,而且無需設定或管理伺服器。

在 2020 年底,AWS 新增了嵌入式編寫功能,以支援多用戶群部署作業和資訊主頁的自動更資料功能。支援的來源包括 Elasticsearch 和 Amazon Timestream 的即時資料,以及資料庫 (如 Amazon Aurora、MySQL 和 PostgreSQL)、資料倉儲 (Amazon Redshift、Snowflake 和 Teradata) 和無伺服器選項 (例如 Amazon Athena)。此外,AWS 也推出了採用機器學習技術的 NLQ 功能 Amazon QuickSight Q。

優勢

  • 可能價格中斷:AWS 將其適用於內容作者的 QuickSight 服務定價調整為每位使用者每年 $216 美元。對內容消費者而言,QuickSight 提供按工作階段計費模式,每 30 分鐘收取 $0.30 美元,每位使用者每月最高需支付 $5 美元。因此,大部分消費者每年每位使用者支付 $60 美元。這至少是其他供應商每人定價模式的一半價格。
  • 交叉銷售商機:AWS 是全球收益最高的雲端服務供應商,具有國際業務和遍布全球的客戶群。許多機構都在 AWS 上投入大量資源,將其做為資料和數據分析堆疊的中樞。AWS 在 Amazon Redshift、Amazon Athena 和 Amazon EMR 方面已取得重大進展。Amazon QuickSight 能夠運用這股成長趨勢,特別是有許多資料、數據分析和應用程式開發人員樂於在 AWS 堆疊上進行建構。
  • 頻繁更新:雖然 Amazon QuickSight 是相對較新的產品,因此缺少一些重要功能,但 AWS 雲端架構經常更新,加上大規模的開發資源,這表示 QuickSight 可能會迅速縮小功能差距。不僅如此,AWS 也聰明地抵抗了誘惑,並未在 ABI 平台空間中進行收購;收購作業可能使市佔率快速提升,但會削弱 AWS 堆疊的緊密整合。

注意

  • 新興功能:Amazon QuickSight 提供核心數據連線和資料視覺化功能。然而整體而言,相較於多個競爭平台,QuickSight 在某些區域的開發程度差強人意,尤其是在資料準備、管理、Mode 1 報告、NLQ 和目錄功能方面。
  • 缺少商務應用程式:AWS 提供聯絡中心應用程式,但缺少廣泛的商業應用程式生態系統,無法刺激其 ABI 產品的需求量。同樣地,與 Microsoft 和 Google 不同的是,AWS 新推出的員工生產力和協作產品 (Amazon WorkDocs) 缺乏顯著採用率。這可能會降低產品的競爭力,並限制使用者對 AWS QuickSight 的需求。
  • AWS 中心性:QuickSight 只會在 AWS 上執行。由於大多數機構在多個雲端環境中都有資料,因此缺乏採用多雲端世界的能力會造成衝突。儘管 AWS 可讓 QuickSight 在混合式環境中執行 (透過 SPICE 或直接查詢),但混合雲功能並不是 QuickSight 願景的重點之一。因此,AWS 在 ABI 平台市場的成長主要來自自己的安裝數。

Board

在本次 Magic Quadrant 報告中,Board 是利基品牌。主要用於提供財務相關商業智慧的子市場。

與 ABI 產品的競爭廠商相比,Board 提供的決策平台可以更完整支援商務流程,提供與眾不同的功能。這間公司位於瑞士,且大部分的客戶都位於歐洲,但在美國的客戶也相當有名氣。Board 針對地端部署和託管的雲端部署作業提供訂閱定價模式。

2020 年,Board 11 更進一步開發,加入了一組適用於前端和後端整合的 REST API、新的資料視覺化類型,並針對分散式應用程式改善集中使用者存取權管理。

優勢

  • 建立低程式碼、封閉式迴路應用程式:Board 的平台功能可讓使用者擴展一般商業智慧的應用實例。他們可以使用自助式服務的拖放介面來建構和發布程序導向的分析應用程式,包括資料項目、和商務規則。
  • 統一分析、商業智慧、財務規劃和分析 (FP&A):Board 是本次 Magic Quadrant 報告中的兩家廠商之一,提供整合的 FP&A 的現代化 ABI 平台功能。因此,Board 的高度差異化適合想要縮短商業智慧差距的買家,以及涉及規劃、預算和財務整合的流程。
  • 豐富的系統整合商 (SI) 合作夥伴:Board 已有完善的 SI 合作夥伴網路。這些合作夥伴協助推動業務成長,透過 Proxy 將服務提供其它市場;除此之外,有九個深入直接營運的市場,例如美國、瑞士、英國、義大利、德國、澳洲、法國、荷比盧三國和西班牙。

注意

  • 缺乏市場趨勢:Board 不常見於 Gartner 的廠商評估候選清單,而它的新客戶成長也十分有限。此外,Board 的使用者社群是本次 Magic Quadrant 報告中較小的供應商之一,而在公開影片分享網站上,使用者建立的內容很少。大部分的 ABI 平台在核心用途上具有近似的功能,這些生態系統因素在產品選擇流程中也越來越吃重。
  • 在財務部門以外的地方辨識度低:在大多數情況下,都是公司財務部門採用 Board,這也是它最廣為人知的服務。然而,若要說服其他功能的使用者利用 Board 的平台來取代其他知名的商業智慧平台,可能相當困難。Gartner 客戶查詢服務的使用者極少將 Board 列為主要商業智慧標準。
  • 產品上市速度過慢:Board 不像多數 ABI 廠商一樣快速推動革新。與競爭對手每月發布產品的頻率相比,Board 的做法較為緩慢,也就是說,其所具備的功能與其他平台之間的差距越來越大。這在自動化深入分析產生和 NLQ 等領域都很明顯。

Domo

多虧了產品和消費者主導的 ABI 願景的顯著改善,Domo 是本次 Magic Quadrant 報告的挑戰者。

這個廠商著重於商業用戶部署的資訊主頁,以及易於使用的特性。Domo 的雲端 ABI 平台提供超過 1,000 個資料連接器、容易使用的資料視覺化和資訊主頁,以及適合用於商業智慧應用程式開發作業的低程式碼/無程式碼環境。Domo 具備易於使用和可快速部署的平台,因此通常會直接銷售給業務部門 (例如行銷和銷售)。

2020 年,Domo 對產品進行了大幅改善,特別是在準備資料和管理方面。這些改變非常具有影響力,為 Domo 帶來聲譽,其良好的前端能夠吸引高階主管,但對進階使用者和業務分析師的吸引力較低。資料準備改進可讓 Domo 提供更深入的分析結果,並提供更多端對端功能。

優勢

  • 業務成長趨勢:雖然競爭激烈,但 2019 年前 9 個月和 2020 年前 9 個月相比,Domo 的訂閱收益就成長了 25%。Domo 贏得新客戶,且提高了與企業買家的關聯性。
  • 部署速度:Domo 有能力快速連線至企業應用程式,可快速部署。Domo 的連線能力不同之處在於,它能夠保留類似 API 的連接器,以動態方式回應來源端結構定義的變更。
  • 消費者設計重點:自 2010 年起,雖然市場重心放在「進階使用者」,但Domo 一直以消費者為重心;儘管如此,新的市場動態著重於「分析型消費者」和「強化分析師」,應該相當適合 Domo 的理念。

注意

  • 缺乏採用率驅動因素:與其他具備應用程式生態系統和雲端平台的 ABI 平台廠商相比,Domo 面臨競爭弱勢。請特別注意,有些買家優先採用的 ABI 平台,通常會以整合元件的方式嵌入在其現有雲端服務中 (例如 AWS、Microsoft Azure 或 Google),或包含在現有的應用程式中 (例如 Salesforce、Oracle 或 SAP)。
  • 有限的地理區域:雖然 Domo 的平台支援多種語言 (英文、日文、法文、德文、西班牙文和簡體中文),但該公司有直接知名度的只有四個國家/地區:美國、日本、英國和澳洲。其四分之三的收益來自美國。這種涵蓋地理範圍狹隘的現象,可能會削弱對其他國家/地區的企業的適用性。
  • 進階定價模式:在激烈的價格競爭下,Domo 的定價大幅降低,但與 Microsoft Power BI 和 AWS QuickSight 等低成本的雲端供應商服務相比,收費方案仍是高階定價。Domo 已強制調整其定價模式以迎合市場,但評估人員仍需要考量其價位。

Google (Looker)

在本次 Magic Quadrant 報告中,Google (Looker) 是挑戰者。Google 於 2020 年收購 Looker,提高市場辨識度和買家考慮度,尤其 Google 將 Looker 整合至 Google Cloud 產品組合並進行市場開發工作,也有所斬獲。

Looker 提供靈活的集中式資料模型和針對多種雲端資料庫最佳化的資料庫內架構,可提供現代化的 ABI 報告和資訊主頁功能。

Looker 已於 2020 年推出強化的使用者體驗,包括行動應用程式 (適用於 iOS 和 Android) 以及採用 LookML 語意層的 NLQ 介面 (Looker Q&A)。對開發人員來說,Looker 推出了 Looker 擴充功能架構。這個是一個代管開發環境,用來建構和發布 Looker Data Dictionary (這是第一項 Looker 編寫擴充功能)。Looker 也擴大了與 Google Cloud 應用程式之間的整合範圍,例如 Google Marketing Platform 和 Google Contact Center AI 解決方案。此外,這項工具還導入了 Google 試算表和 Google BigQuery 的最佳化功能。

優勢

  • 資料庫內架構和受管理的資料模型:Google (Looker) 服務不需要記憶體內儲存空間最佳化。而是保留基礎資料庫中的資料,並使用 LookML 資料建模層套用業務規則。這能讓進階使用者與資料工程師建立資料模型,然後以可靠且一致的方式重複使用其他應用程式中的資料和計算作業。Looker 目前向其他數據分析和商業智慧平台開放受 LookML 管理的資料,並於 2020 年新增了 Tableau 專用連接器。這個做法能發揮基礎資料庫的效能和擴充性,並支援資料來源的彈性。
  • 客戶端應用程式開發:開發人員是 Looker 的靈魂人物。Google (Looker) 為各種使用者機構和原始設備製造商 (OEM) 提供廣泛的 API、SDK、開發人員工具與工作流程整合功能,希望能夠在應用程式工作流程、入口網站和客戶應用程式中建立和嵌入數據分析功能。
  • 在 Google Cloud 生態系統中善加發揮:Google 在收購 Looker 後,將 Looker 整合至 Google Cloud 的市場活動,包括推出新版 Google BigQuery 產品組合。加上雲端資料管理和 ABI 採用的加速,都讓 Looker 的市場成長速度更上一層樓。

注意

  • 資料模型的進階使用者技能要求:競爭廠商平台採用簡易及擴增方法,著重於較不需具備技能的使用者;相較之下,Looker 的資料模型需要程式設計。該產品缺少資料準備的功能,無法以視覺化的方式操控資料。此外,從 Google BigQuery 自動產生模型是發展藍圖項目。
  • 產品涵蓋範圍狹小:Looker 新增了 NLQ,可在 Looker 中存取 Google BigQuery 以機器學習為基礎的功能和從 Looker 進行最佳化的功能。不過,目前的產品還缺少重要功能,可用來定義 ABI 平台的未來發展,例如 AI 自動化、擴增分析和自然語言驅動的消費者 (例如體驗)。
  • 全球服務範圍有限:雖然 Google 已在收購後擴充 Looker 的全球服務範圍,但除了美國、西歐和日本,與本次 Magic Quadrant 報告的其他領導品牌相比,Looker 在其他地區的採用率仍十分有限。這些地區的評估人員應考量這一點。

Infor

在本次 Magic Quadrant 報告中,Infor 是利基品牌。他們的策略主要是滿足 Infor ERP 安裝數的分析需求,以及 OEM/嵌入式分析用途。

Infor Birst 是一個專為雲端打造的端對端資料倉儲、報告和視覺化平台。此外,這項功能也適合在商用硬體上以地端部署設備的方式執行。根據 Gartner 客戶查詢來判斷,大多數考慮採用 Birst 的機構都是 Infor 客戶。

2020 年,Infor 增加了新功能,進一步將 Birst 與 Infor ERP 應用程式整合,並提供情境感知篩選與工作流程功能。此外,另一項新功能還可在使用者執行互動式分析時提供即時 AI/機器學習技術,並在相同的設計畫布中,整合 Mode 1 鉅細靡遺的報告和 Mode 2 視覺化呈現功能。借助 Birst 7.6 版,Infor 完成了重新設計的管理體驗,將企業安全性與資料工程區隔開來,並移除 Adobe Flash 的所有最終項目。此外,在 2020 年,價格和包裝方法大幅簡化為單一的全包式使用者做法。

優勢

  • 各種預先建立的垂直應用程式範圍:Infor Birst for CloudSuite 為 Infor ERP 客戶提供預先建構的擷取、轉換和載入 (ETL)、資料模型和資訊主頁,已與 Infor 商務應用程式整合。包含製造、發布、醫療照護、資產管理和人力資本管理等產業專屬分析。針對非 Infor 資料來源,Birst 提供特定網域適用的解決方案加速器,例如財富管理、保險、銷售與行銷。
  • 自助服務資料模型的彈性與管理機制:在 Birst 的網路語意中繼資料層中,業務單位可以建立可向更廣泛的企業進行宣傳的模型。Birst 的專利功能可結合和分散式作業模式,支援實現靈活的使用者自助服務程序,同時防止分析資訊不流通,以及集中式的商業智慧常見的負擔。
  • 混合雲功能:Infor Birst 可在單一雲端原生平台上提供資料準備、資訊主頁、視覺化探索和格式化格式的定期報表。這項服務支援地端部署資料來源的即時連線功能、迅速建立資料模型,以及各種儲存選項的全方位資料倉儲服務。Infor Birst 在美國 (包括在 AWS GovCloud)、歐洲和亞太地區提供六個資料中心選項。客戶可以選擇單一區域,也可以部署至多個區域。另外,Birst 也提供跨網站遷移工具,讓客戶輕鬆跨區域與混合雲環境遷移設定。

注意

  • 著重在 Infor 安裝數的策略:2020 年,Infor 轉變策略將 Birst 重點放在滿足 Infor ERP 客戶的分析需求。不過,在某些方面方面來說可能未必有利,因為 Birst 是適合獨立使用的強大產品,但目前除了 Infor 安裝數之外的客戶卻鮮少考慮這項產品。隨著 Birst 的開發方向逐漸減少考量開放市場的需求,而是增加與 Infor ERP 的緊密整合,可能會導致它與原本可能考慮採用的客戶漸行漸遠。
  • 以報告為重心:雖然 Infor Birst 現已擁有報告和資料視覺化單一介面,與市面上其他產品相比,它的互動式、視覺化圖表功能仍相對落後。Birst 主要用於 Mode 1 的靜態和參數式報表,其功能已妥善開發,而非 Mode 2 的靈活且以視覺為導向的需求,這也是它尚待加強的地方。
  • 缺乏消費性擴增的願景:雖然它從一開始就提供了擴增資料準備,但是 Infor 開始擴增使用者體驗後,就缺乏強大的願景。不過,改善的目錄和搜尋功能已列於發展藍圖中。

Information Builders

在本次 Magic Quadrant 報告中,Information Builders 是利基品牌。其 WebFOCUS Designer 相當注重安裝數,而且在 Gartner 所知的競爭激烈的銷售週期中,這項產品通常不會受到評估。

Information Builders 販售整合式 WebFOCUS ABI 平台及其個別元件。WebFOCUS Designer 包含了 WebFOCUS 堆疊的元件,這些元件可滿足現代化的自助服務 ABI 需求。

與先前的版本相比,WebFOCUS 8207 不但提升了可用性和效能,還具有現代化的自助式分析體驗,以及關鍵內容編寫工作流程。在 2020 年,Information Builders 同意由 TIBCO Software 收購。

注意:在本次 Magic Quadrant 研究期間,TIBCO Software 宣布已簽訂收購 Information Builders 的協議。收購作業將在 2021 年第一季完成。所以,其產品及公司整合計畫尚未開發,也無法及時與 Gartner 分享和納入本次 Magic Quadrant 報告的考量。因此在這個時刻,即使將這兩者以單一實體的形式呈現,也無法保證對讀者來說是否實用。有鑒於此,在本次 Magic Quadrant 報告中,TIBCO Software 和 Information Builders 會分開說明。

優勢

  • 外部和大規模部署:資Information Builders 非常適合用於大規模部署對外的分析應用程式,有時甚至需要為數千位使用者執行部署作業。WebFOCUS 提供彈性的部署選項:由 Information Builders 代管的雲端、私有雲和地端部署。
  • 預先封裝的分析教戰手冊:Information Builders 專為醫療照護、信貸聯盟、保險、執法單位和公部門客戶提供產業專用解決方案,這些客戶需要預先封裝的資料和分析服務解決方案,而不必投入大量預先設定和開發作業。如此一來,Information Builders 就能縮短創造價值的時間。
  • 支援複雜資料:Information Builders 的核心優勢是數據連線和整合各種資料來源,包括即時資料串流。

注意

  • 缺乏差異化的願景:雖然在 2021 年發展藍圖推出並增加擴增功能,但與其他競爭者相比,Information Builders 的整體願景和產品策略並沒有明顯差異。比起其他人爭相學習的市場顛覆者,Information Builders 更像是快速的追隨者。
  • 缺乏動能:雖然 Information Builders 的產品發展藍圖大幅改善了現有平台,但 Gartner 的搜尋和諮詢資料,以及社群媒體等外部指標也指出,其市場的吸引力仍低於競爭對手。因此,與競爭對手平台相比,Information Builders 的 ABI 平台提供的技能較不容易取得。
  • 收購相關不確定性:Information Builders 已同意由 TIBCO Software 收購。兩個機構都提供資料與分析堆疊產品,因此他們必須擬定兩者的工具都適用的環境。WebFOCUS 與 TIBCO Jaspersoft 和 TIBCO Spotfire 性質重疊。對潛在買家來說,這會產生不確定性。Information Builders 與 TIBCO 目前正逐步開放整合和協同整合計畫,並將重點放在為現有客戶和潛在買家建立多個選項。

Microsoft

在本次 Magic Quadrant 報告中,Microsoft 是領導品牌。Microsoft Office 的市場觸及範圍極廣,其產品發展藍圖內容完整且具有願景。

Microsoft 透過 Power BI 提供資料準備、以視覺化的方式進行資料探索、互動式資訊主頁和擴增分析。這是一種在 Azure 雲端執行的軟體式服務 (SaaS) 選項,或在 Power BI Report Server 中以地端部署方式提供。Power BI Desktop 可作為獨立的免費個人分析工具。如果進階使用者正在編寫涉及地端部署資料來源的複雜資料混搭,則必須安裝 Power BI Desktop。

Microsoft 每週都會更新雲端式 Power BI 服務,並在 2020 年新增數百項功能。值得一提的新增功能包含以融合 AI 技術的經驗的方式提供更多擴增數據分析,包括智慧型敘事 (NLG) 和立即可用的視覺化異常偵測功能。

優勢

  • 與 Office 365 及 Teams 一致:在 Office 365 E5 SKU 中加入 Power BI,為平台的分散環境提供了龐大的管道,因此讓自己在許多機構享有「自己耕耘」的先機。隨著 Power BI 與 Microsoft Teams 的日漸整合,每日活躍使用人數高達數千萬名使用者,將能進一步提高 Power BI 在遠距工作方面的觸及率。Power BI 通常是企業在使用 Gartner 客戶諮詢服務詢問 ABI 平台選擇問題時,已預先考慮的選項,這可從客戶最常詢問的問題像是「為什麼不是 Power BI?」可見一斑。
  • 價格/功能組合:Power BI 自推出以來,就在 ABI 平台市場大幅降低工具價格。但在這個情況下,低價格不等於功能有限。Power BI 雲端服務的功能非常豐富,當中包含一組擴增的數據分析和自動化機器學習功能。Power BI Premium 內提供 AI 技術的服務,例如文字、情緒和圖片分析,另外也具備 Azure 的功能。
  • 產品的目標範圍:Microsoft 會持續投資多種視覺功能,並與 Power BI 整合。該公司現在聲稱有 80,000 名客戶會使用 Power BI 部署作業中的 AI 服務。並持續鼓勵大規模使用用量。舉例來說,在 Azure Synapse 中採用以機器學習技術為基礎的自動最佳化功能的具體化檢視表 (而且很快就會增加其他資料來源,包括 Snowflake 和 Redshift),來自動調諧查詢效能。

注意

  • 地端部署版本中的功能差距:與 Power BI 雲端服務相比,Microsoft 的地端部署服務有重大功能差異,包括與資訊主頁、串流分析、預先建立的內容、自然語言問題與解答、擴增 (Microsoft 稱為 Quick Insights) 和快訊等相關功能。這些功能均不支援其地端部署服務的 Power BI Report Server。
  • 僅限 Azure:Microsoft 無法讓客戶彈性選擇雲端 IaaS 服務。其 Power BI 服務只能在 Azure 中執行。不過,使用 Azure 的客戶可善用 Microsoft 雲端平台提供的全球觸及率。透過 Power BI Premium,客戶可以在 Power BI 用戶群中啟用多地理位置功能。此外,客戶還可將自己的功能部署到全球 42 個資料中心之一。
  • 內容宣傳與發布流程:Power BI 處理宣傳內容和發布內容的方式可能會大幅增加客戶的管理負擔。事實證明,發布的 Power BI 應用程式和 Workspace (Power BI 的協同合作「開發」環境) 之間有一對一關係,代表機構可能會遇到必須手動管理數百個 Workspaces 的情況。如要溯及既往地修正這個問題,將是一項複雜的工作。如何管理自助式服務的使用情形,可能是 Gartner 查詢服務使用者針對 Power BI 最常提出的問題。不過,Power BI 團隊投入心力管理,以協助客戶妥善管理 Power BI 環境。

MicroStrategy

在本次 Magic Quadrant 報告中,MicroStrategy 是挑戰者。它的功能在各種用途中都非常強大,且其直接查詢功能非常適合用於雲端資料倉儲。但其視覺化功能有限,無法反映其他關鍵的選擇因素,尤其是擴增分析。

MicroStrategy 平台有一系列數據分析產品,用於數據連線、資料視覺化、報告和進階分析,並附有補充的行動、雲端、嵌入式與身分識別分析產品。其直覺式的 HyperIntelligence 應用程式使用語義圖,在現有應用程式中重疊及動態識別預先定義的深入分析結果。通常,MicroStrategy 語義圖適用於競爭對手的 ABI 平台。

2020 年,MicroStrategy 透過啟用圖片和門檻 (HyperVision) 來拓展自家的 HyperIntelligence 功能,以滿足新的資產管理、零售股票和其他用途,因此將 ABI 導入生產環境員工的決策者手中。HyperIntelligence 也以軟體式服務 (SaaS) 產品的形式提供 (Hyper.Now),讓企業使用者輕鬆撰寫並分享 HyperIntelligence 卡。此外,MicroStrategy 在語義圖中加入對 Jupyter Notebook 和 RStudio 的支援,也持續落實對開放性的承諾,並進一步針對其託管服務 MicroStrategy Cloud Environment 開發企業部署功能,適用於 Microsoft Azure 和 AWS。

優勢

  • 直接查詢:在以視覺化方式探索資料的時代,商業智慧架構根據企業分析師的需求,將資料擷取至商業智慧平台以支援效能。企業對雲端資料庫投入大量心力後,通常不想將這些資料從這些資料庫中取出。MicroStrategy 的原生資料整合將協助促進架構移轉至直接查詢架構。
  • Mode 1 和 Mode 2 報告:對想要兼顧安全性、管理功能,以及複雜的 Mode 1 報告和現代化的靈活 Mode 2 分析環境資源調度的客戶來說,MicroStrategy 是其重要供應商之一。
  • 整合式產品的穩定性:MicroStrategy 不會收購程式碼集。所有新的開發過程皆是建構而來。這樣可以產生更穩定、不易出錯的程式碼,特別是與透過收購填補產品差距的競爭對手相比。

注意

  • 沒有堆疊 ABI 解決方案的優勢:許多 ABI 平台市場的瞬息萬變都是來自雲端生態系統的部署作業以及雲端商務應用程式的轉型。雖然 MicroStrategy 的平台是以 AWS 和 Microsoft Azure 的形式提供服務,並與其他雲端技術互動良好,但雲端和商務應用程式業者擁有的 ABI 解決方案市場具有進軍市場優點。這可能會影響使用者檢視 MicroStrategy 平台的方式,以及評估平台的可能性。
  • 缺少產品差異化:MicroStrategy 的 HyperIntelligence 功能於 2019 年推出,可將深入分析、建議和動作直接嵌入企業應用程式中,現在則已成為關鍵差異。它成為 MicroStrategy 成長策略的核心 (同時更注重軟體式服務 (SaaS)),並吸引新客戶。然而,在 Gartner 的觀點來看,隨著它在使用者的工作流程和協作活動結構定義中直接顯示分析發現項目,這個架構將面臨其他 ABI 平台的激烈競爭。這可能會讓 MicroStrategy 難以突顯平台特色。
  • 擴增分析功能:雖然多年來一直是最全面的 ABI 平台之一,而 MicroStrategy 現已出現兩大明顯的功能差異:自動深入分析和 NLG。對於想協助自助式使用者充分運用資料和數據分析的機構,這些差距或許會突顯交易中斷。

Oracle

在本次 Magic Quadrant 報告中,Oracle 是前瞻品牌。Oracle Analytics Cloud (OAC) 是端對端的雲端優先平台,可提供資料擷取、準備、視覺化、資訊主頁、報表和行動性等服務。這項服務提供廣泛的擴增分析、多語言消費體驗,以及 Oracle 雲端、資料管理和應用程式最佳化。

Oracle 的 ABI 功能可部署至 Oracle Cloud Infrastructure (OCI)、混合式地端部署模式、Oracle 雲端應用程式環境 (透過Oracle Fusion Analytics Warehouse) 或第三方雲端環境中。

2020 年時,Oracle 強化擴增能力,以及在其平台開放第三方元件。這包括與第三方機器學習平台整合,以及向其他 ABI 平台開放 Oracle Analytics Cloud 語意。原本僅限 Oracle 的雲端部署選項已運用 Oracle Cloud@Customer 擴大到第三方雲端和客戶資料中心。同時,Oracle 堆疊中的強化最佳化功能包括將 OAC 與 Oracle 應用程式搭配使用,以及對 Oracle Machine Learning 和 Oracle Autonomous Data Warehouse 的支援。

優勢

  • 能夠強化擴增分析功能:與大多數供應商相比,Oracle 已在其平台上導入擴增分析功能。使用者可透過 Oracle Analytics 介面、行動裝置適用的 Oracle Analytics Day by Day,以及與採用 Oracle Digital Assistant 技術的各種聊天機器人和協作介面進行的整合,來運用 NLQ。OAC 的主要特色還包括提供 NLG 的英文和法文的腔調和贅語調整功能。這是市面上唯一支援 28 種語言的 NLQ 平台。
  • 產品願景:Oracle 會積極投入擴增數據分析技術,提供與消費者相似的對話體驗,包括聊天機器人整合、自動產生的深入分析結果和整合式 Podcast 產生等,透過多重體驗來提高採用率。
  • 完整堆疊企業雲端:Oracle 提供端對端雲端解決方案,包括基礎架構、資料管理、數據分析和分析應用程式,以及幾乎在世界各地都有據點的雲端資料中心。此外,Oracle Fusion Analytics Warehouse (FAW) 則針對 Oracle 的 ERP、人力資本管理、供應鏈、客戶體驗和 NetSuite 產品提供原生整合與封閉式操作。

注意

  • Oracle 應用程式導向:雖然 OAC 可以存取任何資料來源,但當您編寫封裝數據分析應用程式 (FAW) 時,只有 Oracle 企業應用程式可以使用。如要取得類似功能,非 Oracle 應用程式客戶必須使用 OAC 自行建構應用程式。
  • 心佔率:Oracle 的產品競爭力相當強大,但其品牌與 Oracle 客群之外的現代 ABI 無關。因此,Gartner 認為在競爭力評估方面,Oracle 與其他領導品牌相比略遜一籌。Gartner 認為,考慮 OAC 的機構會發現,企業使用者偏好不太可能是提升採用率的優勢。
  • 客戶觀感:將 OAC 販售給 Oracle 較廣泛的安裝數,是 Oracle 銷售策略的關鍵部分。然而,在 2020 年間,Gartner 的客戶查詢發現,Oracle BI Enterprise Edition (OBIEE) 和 Oracle Applications 客戶對 OAC 的看法雖然有改善,但仍相當遲疑。不過,Oracle 仍投入大量心力,重新構思成為現有客戶值得信賴的企業 ABI 合作夥伴。

Pyramid Analytics

在本次 Magic Quadrant 報告中,Pyramid Analytics 是利基品牌。這個平台主要在擴展現有安裝數,但同時新增更多使用者,並在更多的數據分析管道中增加其平台使用率,藉此推動業務成長。

Pyramid 提供符合現代 ABI 需求的整合式套件。這項服務具備多種分析功能,採用可彈性部署的雲端基礎架構,在任何現有基礎架構 (地端部署系統、雲端環境或混合式環境) 中都能使用,可輕鬆調整資源配置。Pyramid 資料連接器會將運算效能推送至資料來源,而不是像許多 ABI 工具將資料擷取到記憶體中。

Pyramid 針對 Kubernetes 提供更進一步的支援,並透過改善的彈性擴充來協助進行 Python、R 和 SAS 的資源調度處理,以及為多雲端部署提供新選項,以制定雲端策略。為配合容器化方法,Pyramid 推出了特別的 AWS Lambda 版本,以支援大規模並行使用者部署作業;此外,也針對 Microsoft Azure 版本進行規劃。Pyramid 的可調整擴增分析平台現在提供立即可用的完整資料生命週期,從機器學習資料準備、自動深入分析,到自動化的機器學習模型建構。

優勢

  • 多種用途:Pyramid 在單一平台和介面上支援靈活的工作流程、控管資料、視覺化資料探索、以報告為中心的內容建立和數據資料學功能。
  • 擴增功能:擴增功能 (例如 Smart Discover、Smart Reporting、Ask Pyramid (NLQ)、運用 AI 技術建模、自動視覺化呈現和動態內容,可為不限技術層級的使用者提供強大的深入分析資訊。
  • 全方位部署、管理和工作流程功能:Pyramid 支援完整的資料管道,從資料疊加、資料探索與共用到資訊主頁,還可以企業及安全性和管理工具發布報告。這個架構是以雲端部署為建構基礎,其叢集式設計採用了零足跡用戶端和混合式數據連線功能。

注意

  • 執行雲端願景:雖然 Pyramid 平台的最新版本提供了強大的核心產品功能,並反映出雲端原生的願景,但 Gartner Peer Insights Review 將 Pyramid 的雲端商業智慧功能評為低於平均值。如果客戶使用 Pyramid 地端部署,並嘗試進入混合式環境,則可能面臨轉換作業困難。此外,Pyramid 並未提供軟體式服務 (SaaS) 產品。
  • 有限的訓練資源:根據 Gartner Peer Insights 資料顯示,Pyramid 在使用者訓練的品質和可用性方面,評分低於平均值。相較於該產業的競爭對手,如果缺乏公開的訓練課程、說明論壇及影片內容,可能會影響採用率。
  • 缺乏銷售目標的生態系統:ABI 產業越來越常採用雲端資料與分析生態系統和商務應用程式廠商。身為獨立廠商,卻沒有更廣泛的應用程式或協作產品,在這個擁擠的市場中難以吸引大眾。和許多其他廠商一樣,Pyramid 發現很難單獨區分產品功能。儘管有新合作夥伴和公有雲生態系統管道,與競爭對手相比,它的發展動力仍相當低。

Qlik

在本次 Magic Quadrant 報告中,Qlik 是領導品牌。這項產品具備強大的機器學習與 AI 技術擴充能力產品願景,但市場趨勢仍低於其他兩個領導品牌。

Qlik 首屈一指的 ABI 解決方案 Qlik Sense 使用獨特的 Qlik Associative Engine (過去 25 年為 Qlik 產品提供技術支援)。Qlik 的 Cognitive Engine 為產品新增了 AI/機器學習技術驅動的功能,並與 Qlik Associative Engine 搭配使用,以提供情境感知深入分析資料建議和擴增分析。Qlik 提供富有彈性的部署方式,並提供企業軟體式服務 (SaaS) 和客戶託管的選項 (包括多雲端和地端部署安裝),而且不限制客戶使用任何特定雲端服務。

Qlik 會持續改善其平台的開放式架構和多雲端功能。以擴增數據分析願景為基礎,其中含有許多以 Cognitive Engine 為主的關鍵元素。Insight Advisor 利用搜尋式視覺化分析、對話分析、關聯深入分析、加速建立和資料準備,在 Qlik Sense 中提供更完整的使用者體驗。Qlik 最近收購了 RoxAI、Knarr Analytics 和 Blendr.io,可提升快訊、連續情報和軟體式服務 (SaaS) 平台整合的功能。

優勢

  • 部署的彈性:Qlik 可讓您靈活部署地端部署系統、與任何主要雲端服務供應商、多雲端架構或多種方式的組合。客戶也可以使用 Qlik 的完整軟體式服務 (SaaS) 產品。
  • 全方位功能組合:Qlik 購買的公司將擴大資料與數據分析管道的多樣性。Qlik Sense 為分析師或企業使用者提供自助式視覺化資料探索功能,同時支援開發人員嵌入式分析。Qlik Catalog 用於目錄和管理。此外,雖然 Qlik Data Integration Platform (原名為 Attunity) 是獨立的服務,但它可以在 Qlik 中增加強大的整合和資料移動功能。
  • 資料素養與客戶目標:Qlik 的 Data Literacy Program 可協助不同等級的使用者 (不論是否為 Qlik 客戶) 瞭解和運用資料。Qlik 的 Analytics Modernization Program鼓勵現有的 QlikView 客戶遷移至適合新用途的 Qlik Sense。Qlik 的 Executive Insights Center 是執行入口網站,專門協助客戶將數據分析連結至業務成果;主要由 Qlik 的高階主管提供支援,並與現有的行銷和客戶成功計畫緊密相關。

注意

  • 產品定價複雜度:Qlik Sense 在單一授權中提供核心分析和商業智慧平台功能,但還提供許多附加功能,例如 Qlik Catalog,Qlik Insight Advisor Chat 聊天機器人體驗,以及 Mode 1 報告適用的 Qlik NPrinting。這類部署作業需要額外的授權和費用 (如果部署在地端部署中)。Qlik 的軟體式服務 (SaaS) 平台包含標準訂閱授權的所有功能,但報告功能則尚未支援雲端功能。
  • 低市場趨勢:根據 Gartner 搜尋與客戶提問資料等多種指標的判斷,相較於其他領導品牌,Qlik 的人氣仍排名最低。雖然 Qlik 的 Analytics Modernization Program 旨在協助現有 Qlik 客戶改用 Qlik Sense,但許多想要翻新的客戶都希望能藉此機會徹底重新評估市場,並評估其他廠商。
  • 缺乏產品一致性:Qlik 在 2020 年進行收購作業,因此在廣泛的 Qlik 產品組合中,尚有之前收購且仍在進行整合的項目上,再加入複雜的產品組合。雖然 Qlik 在整合收購的技術方面擁有豐富的經驗,但若考慮使用 Qlik Sense 地端部署以外的產品,評估人員仍應考量要如何自動化調度管理 Qlik 工具組。

SAP

在本次 Magic Quadrant 報告中,SAP 是前瞻品牌。它具備與 SAP 企業應用程式生態系統完全整合的擴增 ABI 功能。

SAP Analytics Cloud 是雲端原生的多用戶平台,具備各種分析功能。大部分選擇 SAP Analytics Cloud 的公司都已採用 SAP 商務應用程式。SAP Analytics Cloud 提供 Microsoft Office 365 地端部署或雲端的外掛程式。

2020 年,SAP 新增了「它有哪些異動?」和「它如何計算?」的說明功能,藉此強化自動深入分析功能。並重新設計自助式服務使用者體驗工作流程,以便將擴增功能應用至資料視覺化的流程。最後,企業報告已更新為新增預定發布資料故事或 PDF 的時間,不過在方面並未與 SAP BusinessObjects 的功能達成對等。

優勢

  • 無比的 SAP 連線:SAP Analytics Cloud 主要適用對象為使用 SAP 企業應用程式的機構。因此,與這些解決方案進行流暢的連線極為重要。SAP Analytics Cloud 擁有原生的 SAP S/4HANA 連線能力,並已嵌入 SAP 雲端應用程式,包括 SuccessFactors 和 Ariba。此外,雖然僅限雲端,SAP Analytics Cloud 可直接連結至地端部署 SAP 資源 (SAP BusinessObjects Universes、SAP Business Warehouse 和 SAP HANA) 擷取即時資料,無須複製資料。然而,與非 SAP 來源的直接數據連線仍然落後競爭對手。
  • 獨特的擴增封閉式迴路功能:SAP Analytics Cloud 的整合式規劃、分析和預測功能與絕大多數的競爭平台相較,獨具特色。在 SAP Analytics Cloud 結合執行「如果是?」分析的功能,而且是建立在強大、多層次、以擴增分析為核心設計理念上。SAP Analytics Cloud 為 NLG、NLP 和自動深入分析提供強大功能。
  • 豐富功能與內容:SAP Analytics Cloud 是包括更廣泛的資料產品組合,其中包含 SAP Data Warehouse Cloud。SAP Analytics Cloud 提供了預先建構內容的程式庫,並在線上提供。其內容涵蓋多項產業和業務單位功能。包括資料模型、資料故事和視覺化、SAP Digital Boardroom 待辦事項範本,以及 SAP 資料來源的使用指南。

注意

  • 缺乏大型社群:SAP 平台的市場趨勢比某些規模類似的廠商的 ABI 平台低。從公開的徵人啟事來看,少數機構想要聘請員工具備或熟悉 SAP Analytics Cloud 的技術,這相對於 SAP 交叉銷售的商業智慧安裝數規模大,有相當的落差。這表示 SAP Analytics Cloud 的使用者社群相對較少,因為社群規模是選擇與採用的關鍵因素,而技術只有微小的差別。
  • 潛在使用者的觀感:考量到舊有的 BusinessObjects 產品,SAP 已與以報告為中心的商業智慧相關聯,而舊版的特性反映出潛在使用者無法反映 SAP Analytics Cloud 的現代化自助服務功能。它必須說服使用者瞭解 SAP Analytics Cloud 值得投入心力,這讓 SAP 缺乏選擇流程中的競爭優勢。
  • 僅限雲端服務:SAP Analytics Cloud 為雲端原生服務,不提供地端部署環境 (但可以查詢地端部署資料)。並在 SAP 資料中心或公有雲環境 (AWS 和 Alibaba,且已支援 Microsoft Azure) 中執行。這項功能目前已支援中國、日本、沙烏地阿拉伯、新加坡、阿拉伯聯合大公國、歐洲、美國、加拿大、澳洲和巴西的資料中心。對於想部署 ABI 平台地端部署的機構,SAP 的答案是提供 SAP BusinessObjects 商業智慧平台。

SAS

在本次 Magic Quadrant 報告中,SAS 是前瞻品牌。這個等級反映了 SAS 完善和創新的產品與全球性地位,以及其在行銷和價格觀感方面所面臨的挑戰。

SAS 在雲端式的微服務平台 SAS Viya 中提供 SAS Visual Analytics 服務。SAS Visual Analytics 是 SAS 端對端視覺化與擴增資料準備、ABI、數據資料學、機器學習和 AI 解決方案的其中一個元件。SAS 提供豐富的 Viya 產業資料、預測、文字分析、智慧型決策、邊緣分析及風險管理解決方案,並運用在 Viya 上的 SAS Visual Analytics。

SAS 在 2020 年推出了報表檢視這項獨特市場功能,可分析報表並提供良好的視覺化設計、效能和可用性做法建議。另外,這項工具也推出了 SAS Conversation Designer (內含 SAS Visual Analytics),其中包含透過低程式碼/無程式碼的視覺化介面建立自訂的聊天機器人。從上市的觀點來看,SAS 和 Microsoft 建立了技術和市場開發合作夥伴關係,而 Azure 成為了 SAS Cloud 的雲端供應商,未來也要整合 SAS 以及 Microsoft 的雲端產品組合。另外,SAS 也針對 SAS Visual Analytics 採用新的、具競爭力的收益導向定價功能。

優勢

  • 端對端平台願景:SAS 提供令人驚豔的產品願景,協助客戶準備自己的資料、以視覺化方式分析資料,以及建構、操作及管理數據資料學、機器學習和 AI 模型,採用單一、整合式的視覺與擴增設計體驗 (包含漸進式授權)。另外,透過 Visual Analytics,SAS 是本次 Magic Quadrant 報告中,唯一在核心產品原生支援文字分析功能的廠商。
  • 擴增分析:SAS 正在投入大量資源,希望能夠在整個平台上增加擴增分析技術。這包含將投資用於相關因素的自動化建議,以及透過視覺化和自然語言說明所呈現的深入分析與相關評估和預測結果。SAS Visual Analytics 支援使用主要驅動因素進行自動預測,以及「如果是?」進行分析。另外,這個平台也具備 AI 驅動的資料準備建議、使用者裝置的語音整合、聊天機器人整合功能,以及由 SAS (而非原始設備製造商) 開發的 NLG 功能。
  • 透過產業解決方案在全球範圍的觸及率:SAS 是規模最大的私人軟體廠商之一,在全球 47 個國家/地區設有實體據點,還有全球生態系統的系統整合。SAS Visual Analytics 為大部分 SAS 廣泛的產業解決方案產品組合奠定基礎,其中包括預先定義的內容、模型和工作流程。

注意

  • 市場上的看法過時:雖然 SAS 現可支援開放原始碼數據資料學和機器學習生態系統,且 SAS Visual Analytics 也導入了新 SDK,但市場上仍普遍認為 SAS 費用昂貴且有專屬性。這項市場看法阻礙了考量使用 SAS 的客戶,不論 SAS 的安裝數。同時也會影響選擇學習 SAS 的新數據資料學和機器學習的學生人數,因為這類研究大多著重在開放原始碼平台。
  • 合約續約缺乏彈性:儘管在 2019 年推出以功能為基礎的新計費方案,以及在 2020 年推出新款 SAS Viya 的定價也相當划算,大多數 SAS 客戶都採用舊版合約。Gartner 的調查結果顯示,這些客戶經常會認為 SAS 合約為高成本、非彈性,而且涉及困難的續約協議。
  • 遷移挑戰:SAS Viya 提供全新的開放式架構,並為 SAS 9 客戶提供現代化服務,至今仍不斷演進。不過,雖然 SAS 仍繼續改善其公用程式,以簡化初期版本遷移作業,但 Gartner 的調查顯示,客戶仍將遷移作業視為具有挑戰性的問題。

Sisense

在本次 Magic Quadrant 報告中,Sisense 是前瞻品牌,以成功的嵌入式數據分析技術廣為人知。它有全方位的合作夥伴計畫,且與 AWS 有策略性的合作夥伴關係。

Sisense 提供端對端的數據分析平台,透過提供資料準備和視覺化探索功能與擴增分析功能,支援複雜的資料專案。超過半數的 Sisense ABI 平台客戶使用原始設備製造商產品。

Sisense 8.2 版於 2020 年 9 月推出,採用 NLQ 功能,透過知識圖譜和 Sisense Notebook,可提供以程式碼為主的擴增深入分析資訊。

優勢

  • 可撰寫架構:Sisense 採用可完全擴充的微服務架構。Sisense 常用於在撰寫的數據分析應用程式體驗中嵌入分析功能 (例如互動式視覺化內容和 NLQ),方便您做出更明智的決策。
  • 全方位產品功能:Sisense 的平台功能完善,可讓企業使用者和不同技能等級的專業開發人員運用。雲端與 NLQ 功能具有特定優勢。
  • 開放平台:Sisense 採用雲端通用技術,可支援多雲端環境。這項服務與 AWS、Google (Google Cloud) 和 Microsoft 有深厚的合作夥伴關係,並提供強大的跨雲端分析自動化調度管理功能。強大的目錄功能可透過 API 支援其他分析廠商資產。Sisense 也提供與其他報表工具之間的緊密連結。Sisense 的發展藍圖也勾畫了要發布及建構第三方分析功能的數據分析市集。

注意

  • 核心用途以外的市場趨勢較低:Sisense 透過完善的合作夥伴計畫,打造成功的原始設備製造商業務。這樣可以避免與 Microsoft (Power BI) 和 Tableau 直接競爭,而且在自助分析用途方面佔有重要地位。然而,這項策略也意味在更廣泛的 ABI 市場中缺乏發展。因此,如果機構選擇 Sisense 來使用非嵌入式服務,可能需要努力在其使用者社群中呈現自家平台是可用於取代知名平台的優秀選項。
  • 產品包裝複雜度:Sisense 提供各種功能,但有三種產品套件:Sisense for Product Teams、Sisense for Cloud Data Teams 和 Sisense for Business Intelligence and Analytics Teams。雖然這個模式指出了 Sisense 整體產品廣度,但這種做法也讓機構考量到廠商的產品複雜度。Sisense 計劃在 2021 年簡化產品套件。
  • 較不注重消費者的需求:Sisense 新推出採用知識圖譜的 (NLQ) 功能提供了全新消費者功能,但這個平台通常著重在開發生態系統和人物角色。Sisense for Product Teams 以及首重 API 的平台,也是最暢銷的產品。全新的 Sisense DevX Portal 旨在協助開發人員建構數據分析應用程式。這項願景符合 Sisense 整體的原始設備製造商 (OEM) 策略,但可能無法吸引以滿足其 ABI 消費者的需求為優先的潛在採用者。

Tableau

在本次 Magic Quadrant 報告中,Tableau 是領導品牌。Tableau 提供視覺化的探索體驗,可讓企業使用者存取、準備、分析及呈現資料中的發現項目。這項產品具備強大行銷能力和豐富的企業產品功能,但 Salesforce Einstein Analytics 的整合作業 (現已更名為 Tableau CRM) 仍在進行中。

2020 年,Tableau 強化了資料準備和資料管理功能。在資料準備方面,它已推出進階資料模擬功能,只要使用簡單的瀏覽器內視覺體驗建構資料表間的關聯,就能更輕鬆地分析多個層級的資料表的詳細資料。針對資料管理,Tableau Prep Conductor 和 Tableau Catalog 提供一致的操作體驗,讓使用者能自動化資料管理,以及瞭解資料歷程。Einstein Discovery 資訊主頁擴充功能是首款將 Salesforce Einstein Analytics 預測模型功能整合到 Tableau 平台的整合式產品,預計於 2021 年 3 月推出。

優勢

  • 數據分析使用者體驗:雖然 Tableau 持續新增功能,但一定會持續為使用者提供順暢的體驗,讓他們能夠順利執行分析作業。雖然以視覺為主的探索在今日的市場中獲得極大的成長,但是 Tableau 仍能使用直覺式的數據分析功能,根據自家的專利 VizQL 引擎提供更豐富的功能,提供截然不同的數據分析體驗。
  • 客戶熱忱:Tableau 在 2020 年線上使用者會議中已經得到超過 145,000 名參與者的肯定,許多客戶表達對 Tableau 的熱烈支持。Tableau Public 是免費的平台,可以在線上公開分享及探索資料視覺化內容,且擁有超過 300 萬個互動式資料視覺化內容。以使用者體驗為中心的設計,Tableau 提供的產品對分析師特別具有吸引力,在使用上相當有競爭力。
  • Salesforce 商機:Tableau Viz Lightning 網頁元件提供低程式碼體驗,可簡化將 Tableau 視覺化內容整合至 Salesforce 的工作。Work.com 是 Salesforce 的雲端服務,可協助機構以安全有效率的方式重新開啟工作場所,並使用 Tableau Viz Lightning 網頁元件,在工作場所的 Command Center 新增全球 COVID-19 追蹤器資訊主頁。與 MuleSoft 資料連接器功能及最新收購的 Slack 協作工具整合,這代表 Salesforce 用戶端有更強大的理由,可以考慮採用 Tableau。

注意

  • 非雲端原生:Tableau 提供雲端託管解決方案 (Tableau Online 和 Tableau CRM),但公司舊有項目還是在具有大量安裝數的地端部署部署項目中。Tableau 沒有為地端部署客戶提供雲端原生架構,無法充分發揮雲端的完整優勢。目前不支援在容器化基礎架構中部署 Tableau Server,不過預計在 2021 年規劃。因此,除了 Tableau Online 以外,它無法使用雲端的彈性來自動調整資源配置來處理動態工作負載。
  • 進階定價:Gartner 客戶詢問服務的使用者提出 Tableau 的定價問題。與這個市場的部分雲端廠商相比,Tableau 的費用昂貴。額外使用 Tableau CRM 的定價設為每位使用者每個月最多 $150 美元,可能會讓想要考慮調整部署作業或取得新功能的客戶產生疑慮。
  • 整合挑戰:一如預期,Salesforce 的 ABI 功能與 Tableau 的整合作業需要一些時間。目前,如果使用者希望在採用 Tableau 平台時運用舊有的 Einstein Analytics 的擴增分析功能,就會面臨分散的使用體驗。Einstein Analytics 在自動化資料故事中的強大優勢、關鍵驅動分析、自訂自動化和可解釋的 AI 尚未整合至 Tableau 使用者體驗。

ThoughtSpot

在本次 Magic Quadrant 報告中,ThoughtSpot 是前瞻品牌。這個創新的以搜尋為優先的創新分析方法也受到競爭對手的青睞。該公司對 ABI 平台市場的吸引力主要是針對想增加自然語言處理和擴增分析的買家,以便觸及更多使用者。

ThoughtSpot 的定義取決於搜尋導向的使用者體驗、以個人化和相關的答案回答分析的複雜問題,以及大規模部署擴增分析。

ThoughtSpot 於 2020 年推出 ThoughtSpot One 這項軟體式服務 (SaaS) 雲端產品,提供自動化的個人開始使用服務、新的搜尋引擎和個人化服務體驗。此外,這項服務還為 SpotIQ 新增了監控功能,可自動追蹤、主動發出快訊,並說明企業使用者的關鍵業務指標變化。另外,它還新增了 ThoughtSpot Modeling Language、產品內整合式開發環境,以及 ThoughtSpot Dataflow,可在將資料匯入記憶體時更快產生無程式碼資料擷取。

優勢

  • 大規模搜尋與 AI:ThoughtSpot 使用搜尋和 NLP 做為查詢資料的主要介面時,就可以透過輸入或語音的方式提問。ThoughtSpot 支援分析極度大量資料 (數十億列) 的複雜問題分析。ThoughtSpot 的擴增分析功能 SpotIQ 具備探索異常狀況和關聯性,而且不需要編寫程式碼,就能對資料點進行比較分析。
  • 以消費者為中心的願景:ThoughtSpot 的願景是讓企業使用者能輕鬆使用消費者搜尋和社交應用程式的便利性,進而提高他們的採用率。其技術可從多元化的行為、情報、社交信號和經過彙整的目錄洞察資料中學習,並為使用者提供最相關的搜尋建議、解答,以及相關的自動產生深入分析。
  • 在市場上視為搜尋專家:雖然 ThoughtSpot 的規模較小,但其以搜尋為基礎的價值主張的知名度很高。大多數使用 Gartner 客戶諮詢服務的客戶將此廠商列入候選清單,可用於優先處理搜尋、自然語言處理和擴增分析功能。

注意

  • 互補產品成本障礙:ThoughtSpot 的軟體通常能與其他 ABI 平台產品相輔相成,因為它無法涵蓋所有需求層級,也就無法全面取代視覺導向的 ABI 平台。在金錢通常是優先考量的市場中,有越來越多機構願意接受企業級的 ABI 廠商提供的「良好」 (但還有改善空間) 的搜尋、自然語言處理和擴增數據分析,而非新增其他供應商提供的平台。
  • 有限的全球範圍、生態系統和使用者社群:ThoughtSpot 大幅拓展了全球生態系統的系統整合,並擴大其解決方案市集的規模。然而,與本次 Magic Quadrant 的領導品牌相比,ThoughtSpot 的國際普及率、合作夥伴實作的部署數量有限,其使用者社群也有限但仍在成長中。
  • IT 設定需求條件:要成功導入 ThoughtSpot 軟體,您必須預先準備資料並對應資料。這通常需要 IT 技能和工作。不過,ThoughtSpot 的新軟體式服務 (SaaS) 產品,在直接連線至雲端資料庫時,也會自動執行模型,因此或許可以降低這項要求。此外,它也將 Salesforce 和 Workday 等供應商提供的一些常見應用程式預建模型納入藍圖。

TIBCO Software

在本次 Magic Quadrant 報告中,TIBCO Software 是前瞻品牌,具備成熟的產品功能。相較於其他廠商,該公司的 TIBCO Spotfire 產品在生命科學、高科技製造、運輸和物流,以及能源領域方面擁有深遠的影響力,但與其他廠商相較,其安裝數以外的安裝趨勢較低。

資訊主頁提供 TIBCO Spotfire 的強大分析功能、互動式視覺化呈現、資料準備和工作流程。Spotfire A(X) Experience 代表了一項擴增、聚焦的方法,讓 Spotfire 使用者能以容易理解的方式使用數據資料學技術、地理分析和即時串流分析,例如 NLQ、NLG 和自動建議的視覺化內容。TIBCO 已發現數據資料學和數據分析之間的功能和角色衝突,並促使它開始規劃「超融合數據分析」的願景。

TIBCO 進一步改善了這項願景,並直接進一步改良在平台內對 Python 資料函式和串流資料來源的支援。Spotfire Mods 是全新的開發架構,可快速建立輕量的外掛程式,為 Spotfire 分析環境提供新的互動式視覺化介面和使用者介面功能。對使用者來說,Mods 就像原生的 Spotfire 功能一樣。Mods 支援任何環境,也能輕鬆在不同團隊和機構間共用。

注意:在本次 Magic Quadrant 研究期間,TIBCO Software 宣布已簽訂收購 Information Builders 的協議。收購作業將在 2021 年第一季完成。所以,其產品及公司整合計畫尚未開發,也無法及時與 Gartner 分享和納入本次 Magic Quadrant 報告的考量。因此在這個時刻,即使將這兩者以單一實體的形式呈現,也無法保證對讀者來說是否實用。有鑒於此,在本次 Magic Quadrant 報告中,TIBCO Software 和 Information Builders 會分開說明。

優勢

  • 進階數據分析產品功能:TIBCO Spotfire 提供機器學習技術所需的資料準備功能,可用於建構複雜的資料模型。端對端工作流程是在整合式設計環境中完成,建立互動式視覺呈現及建立分析資訊主頁。分析師和公民資料數據資料學家可以使用多種拖曳式進階分析函式的擴充程式庫,以及一些自動化深入分析功能。Statistica 提供的功能已與 Spotfire 完全整合,並支援現有的 TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) 引擎和嵌入式 Python 引擎。
  • 具擴充能力和企業完備性:透過為數眾多的地理區域分散性組織,TIBCO Spotfire 分析功能經過最佳化,可進行經過調整且安全的部署方式。Spotfire 平台具備現代化的自動化管理功能,也會在雲端、地端部署和混合式部署中使用相同的服務導向架構。
  • 在資料分析和數據分析市場融合度的願景:TIBCO 的超融合分析工作著重於在資料視覺化、數據資料學、串流分析和新的 Spotfire Mods 中發揮產品優異功能,提供更即時的專屬深入分析 例如,在藥品和能源產業中,我們採用了特別設計的產業分析應用程式。

注意

  • 有限的市場動向:TIBCO 的成長速度低於市面上許多競爭對手。Spotfire 產品以及 Qlik 和 Tableau 的產品是傳統商業智慧 (BI) 領域的原始顛覆性創新產品,但現在僅佔 Gartner 使用者查詢的一小部分客戶提問服務。Gartner Peer Insights 的資料顯示,Spotfire 的評估頻率低於競爭產品。
  • 市場表現:對於現代 ABI 平台市場而言,對 TIBCO 的認知相對地不太明顯。Gartner 認為,在特定領域 (特別是石油、天然氣和製藥業) 以外,Spotfire 極少是機構的標準平台。這代表使用者社群規模較小,而且經驗豐富的使用者較少,較不易聘請具備部署和使用 Spotfire 技術的人員。
  • 普遍認為軟體成本高昂:根據 Gartner Peer Insights 審查者的報告顯示,TIBCO 的客戶會持續找出平台定價和合約的彈性。有鑒於此,他們對 TIBCO 的評分低於平均值。

Yellowfin

在本次 Magic Quadrant 報告中,Yellowfin 是前瞻品牌。雖然它是小型、地理區域有限的廠商,但在市場上具有強力的產品創新。Yellowfin 一開始是網路式商業智慧平台廠商,提供報表和資料視覺化。後來開始擴展並提供資料準備和擴增分析服務。

2020 年,Yellowfin 透過為開發人員設計的新產品 Code Mode,持續投資改善其資訊主頁面板。同時,它也增強了擴增分析技術來提供內容相關的深入分析,並強化 API 功能,讓公民開發人員能夠撰寫數據分析功能。

優勢

  • 創新產品願景:Yellowfin 的產品視覺兼具廣度和創新精神。Yellowfin 在其 Signals 模組中根據改善的機器學習演算法提供自動快訊,同時提供情境分析。這項產品採用微服務型架構和 Code Mode,因此能與其他應用程式相互結合,可將分析深入分析結果轉換為營運動作。
  • 開放性:Yellowfin 提供跨雲端的架構,其中大部分使用者都是嵌入 Yellowfin 的獨立軟體供應商合作夥伴,才能在應用程式中提供數據分析。因此,開放性是其產品的關鍵。非內嵌用途也是如此。Yellowfin 的資料準備輸出內容並非專屬模式,可與其他分析工具搭配使用。另外,Yellowfin Stories 可將 Microsoft Power BI、Tableau 和 Qlik 報告、資訊主頁和應用程式整合至長時間的資料故事內容中。
  • 全方位產品功能:整體而言,Yellowfin 在功能方面是其中一項首屈一指的產品。其能力範圍涵蓋資料準備、模式 1 的報告與排程發布、模式 2 的視覺化探索和擴增數據分析。其資料轉換模組為數據資料學模型提供連線。所有功能可透過瀏覽器介面存取。

注意

  • 對自然語言的支援程度較弱:Yellowfin 的 NLQ 功能仍只是發展藍圖項目 (預計於 2021 年推出)。使用者對 NLG 服務的控管有限。自動深入分析缺少可解釋性 (驅動程式分析除外),且無法取用 R 或 Python,這是在擷取數據資料學團隊作業的缺點。
  • 低價市場動向:儘管方法具有遠景,但與競爭對手相比,Yellowfin 在市場上的吸引力卻略低。它很少出現在 Gartner 客戶諮詢服務使用者的廠商候選清單上,而且也較不常在 gartner.com 上被搜尋。ABI 平台的使用者社群規模極大影響了其選擇的可能性;而在 Yellowfin 的案例中,社群規模較小。
  • 極少的地理區域:雖然其產品支援九種語言,並跨國使用,不過 Yellowfin 在亞太地區較不為人知。Yellowfin 公司員工少於 200 人,而且只有四個國家/地區擁有超過 10 名全職員工。然而,與某些競爭對手相反,這間公司在 2020 年間緩慢增加員工人數。

已新增和排除的供應商

隨著市場變動,我們會審查並調整 Magic Quadrants 的納入條件。因此經過調整後,所有 Magic Quadrant 中的廠商組合可能會隨著時間而改變。舉例來說,廠商某一年出現在 Magic Quadrant 報告中,但是下一年卻沒有,也不一定表示我們改變對該廠商的看法。這可能反應了市場變動,因此評估標準有所改變,或因廠商改變重點而有所不同。

已新增

  • Amazon Web Services
  • Google (Looker)
  • Infor

已丟棄

  • Looker - 現已納入為 Google (Looker)
  • Birst - 現已納入為 Infor 產品
  • Dundas
  • Logi Analytics
  • Salesforce

納入和排除條件

為符合納入本次 Magic Quadrant 報告的資格,廠商必須滿足下列兩個條件:

  • 請提供符合 Gartner 對 ABI 平台定義的正式發布軟體產品:
  • ABI 平台軟體支援採用 IT 技術進行分析內容開發。這種獨立式架構定義,可讓非技術使用者自動執行完整的光譜分析工作流程,包括資料存取、擷取與準備,以及互動式分析和協同合作共用的深入分析資訊。透過擴增分析功能,ABI 平台差異性與日俱增。
  • 根據 Gartner 為本次 Magic Quadrant 報告定義的指標,在市場趨勢排名前 20 的機構。用於計算 ABI 平台市場趨勢的資料輸入方式含有均衡的措施:
    • Gartner 客戶搜尋和詢問量與趨勢資料。
    • 在 TalentNeuron 上和美國、歐洲和中國各家徵才網站上針對 ABI 平台的徵才資訊數量。
    • 截至 2020 年 7 月,Gartner Peer Insights 論壇上提及其他 ABI 平台廠商的競爭者頻率。

為配合 Gartner 的 Magic Quadrant 方法,涵蓋的廠商數量限制為 20 個。不過,還有許多 ABI 平台廠商不在這項研究的涵蓋範圍內。

榮譽獎

以下 5 家廠商均在這份 2020 年版本的 Magic Quadrant 報告 (包括 22 間廠商) 中列為精選廠商,或者除了本次報告中提到的,其他有望成為機構潛在選擇的廠商。以下清單並未包含所有缺席本次 Magic Quadrant 報告的知名廠商,並按字母順序排列:

  • AnswerRocket:AnswerRocket 提供擴增資料探索平台,提供 NLQ、NLG 和自動產生的深入分析等原生功能。這個平台提供預先封裝和可組合的分析應用程式 (稱為 RocketBots),可自動處理業務分析用途。也支援插入 scikit-learn 和 TensorFlow 等第三方 AI 和機器學習架構。AnswerRocket 的平台可以透過主要的公有雲供應商和一些支援的資料管理解決方案,在地端部署系統或雲端環境中執行。在這項 Magic Quadrant 報告中,要求完整涵蓋 Gartner 市場趨勢指數,因此 AnswerRocket 並未達到前 20 名。
  • Dundas。Dundas 商業智慧平台可讓使用者以視覺化方式呈現資料、建構及分享資訊主頁和鉅細靡遺的資料,並嵌入和自訂數據分析內容。Dundas 主要銷售給大型企業,但專精於內嵌式商業智慧 (BI),其中大部分的收益來自原始設備製造商,在自家應用程式中擴充、整合、自訂和嵌入 Dundas BI。在這項 Magic Quadrant 報告中,要求完整涵蓋 Gartner 市場趨勢指數,因此 Dundas 並未達到前 20 名。
  • FanRuan。這是中國最大的 ABI 廠商之一,其傳統型以報表為主的 BI 產品 FineReport 受到客戶廣泛使用。他們的全新 FineBI 產品透過地端部署模型提供自助式、以視覺化為導向的商業智慧 (BI)。FanRuan 正在增加雲端部署和擴增功能,並計劃進入北美和歐洲的市場。在這項 Magic Quadrant 報告中,要求完整涵蓋 Gartner 市場趨勢指數,因此 FanRuan 並未達到前 20 名。
  • Incorta。Incorta 於 2013 年推出時,主要被列為這項 Magic Quadrant 所涵蓋 ABI 平台的搭配軟體供應商。它使用專利的 Direct Data Mapping 功能做為效能最佳化層,主要用於分析複雜的 ERP 和 CRP 系統的資料。然而,Incorta 的服務越來越成熟,可做為完整的 ABI 平台使用,因此成為了具有競爭優勢的候選人。Incorta 在 2020 年新增了雲端服務,將觸角延伸到各種規模的商家。在這項 Magic Quadrant 報告中,要求完整涵蓋 Gartner 市場趨勢指數,因此 Incorta 並未達到前 20 名。
  • Logi Analytics。這個供應商只專注於嵌入式數據分析和應用程式開發團隊。它提供一套嵌入式數據分析開發環境,其中包含適於立即可用的嵌入式數據分析的 Logi Composer、適用於鉅細靡遺的嵌入式作業報告的 Logi Report,以及用於打造自訂的數據分析應用程式的 Logi Info。其 Logi Composer 產品是其嵌入式自助服務的演進版本,可讓您利用微服務架構中的無程式碼和低程式碼方法。在這項 Magic Quadrant 報告中,要求完整涵蓋 Gartner 市場趨勢指數,因此 Logi Analytics 並未達到前 20 名。

評估標準

執行能力

在本次 Magic Quadrant 報告中,執行能力的條件如下 (如需瞭解 Gartner 使用這些條件進行評估的資訊來源,請參閱「證據」一節):

產品或服務:這項評估標準會評估廠商的 ABI 平台產品在重要關鍵領域 (包括廠商的提案請求回應和提交影片) 的競爭力和成功程度。

整體可行性:這項條件涉及與 ABI 相關的機構財務狀況和模式。它也會將現有和潛在客戶對於供應商的未來關聯性的觀點納入考量。

銷售執行作業/定價:這項準則涵蓋供應商在銷售活動中的能力。當中包含銷售體驗、瞭解買家需求、定價和合約彈性。

市場反應/紀錄:這項條件採用一套平衡評量措施,可反應出供應商在全球市場取得趨勢和成功的程度。

客戶體驗:這項條件涉及客戶購買後與廠商合作的經驗。因素包括品質第三方資源 (例如整合商和服務供應商)、使用者訓練的品質與可用性,以及同儕使用者社群的品質。

作業:這項條件涉及廠商是否支援其客戶的程度,以及其軟體是否不易發生問題。

表 1:執行能力評估條件

評估標準 加權

客戶體驗

市場反應/記錄
行銷執行 無法判斷
作業
整體可行性
產品或服務
銷售執行/定價

願景的完整性

在本次 Magic Quadrant 報告中,願景的條件如下 (如需瞭解 Gartner 使用這些條件進行評估的資訊來源,請參閱「證據」一節):

瞭解市場數據:這項準則涉及廠商與分析買方需求變化的趨勢,以及客戶使用近期和新興功能的普及程度。

行銷策略:這項條件會考量廠商是否有一組明確的訊息,以傳達其在 ABI 平台市場中的價值和差異,以及該廠商是否能夠意識到差異化。

銷售策略:這項條件從鼓勵客戶評估其 ABI 平台的各種選項和驅動因素方面,考量供應商的銷售方法和獲利程度。

服務 (產品) 策略:Gartner 評估廠商能否支援日後創造商業價值的重要趨勢。在廠商的發展藍圖中,針對這些趨勢的現有和規劃中的產品與功能,都會計入各廠商的在這項條件的評分。

垂直產業/產業策略:這項準則可評估供應商在採用範本或包裝分析內容時,能如何滿足不同產業的需求。

創新:這項條件可評估廠商投資及提供獨特功能的程度。其中會考量廠商是否針對其他人正在模擬的創新標準制定了標準。

地理區域策略:這項準則考量供應商在全球各地的表現如何。

表 2:願景評估標準的完整性

評估標準 加權
瞭解市場
行銷策略
銷售策略
服務 (產品) 策略
商業模式 無法判斷
垂直產業/產業策略
自由創新
地理策略

表 2:願景評估標準的完整性

Quadrant 說明

組織負責人

領導品牌展現出對關鍵產品功能的深刻知識,以及他們對客戶成功的承諾,這也是這個市場買家的需求。他們以淺顯易懂且具吸引力的定價模式,結合了這項理解與承諾,並支援證明價值、增量購買和企業規模。在現代化的 ABI 平台市場中,是由企業使用者 (至少影響程度很高) 決定購買決策,而這些企業使用者大多希望產品方便購買和使用。他們要求這些產品能夠提供明確的業務價值,並可讓不具備技術專業知識的人員使用強大的數據分析功能,而且不需要 IT 部門或技術專家直接參與。這個發展迅速的市場不斷進行創新,因此領導品牌也不只著重於目前的執行作業。且各廠商均保證提供完善的發展藍圖,以加強其居於市場領導者的地位,進而保護買方的投資。

挑戰者

挑戰品牌已準備好在市場上獲得成功。但是,這些廠商的服務可能僅限特定用途、技術環境或應用程式網域使用。他們的願景可能因為產品組合中各產品缺少協調策略而受限。此外,在有效行銷、銷售通路、地理位置據點、產業專屬內容和創新方面,他們也有可能落後領導品牌。

前瞻品牌

在打造現代化的 ABI 平台方面,前瞻品牌往往具備強大或與眾不同的願景。這些廠商在其主要領域可提供深入功能。然而,這些廠商在面臨更廣泛的功能需求時,可能會發現差距,或是可能在客戶體驗、營運和銷售執行作業方面獲得較低的分數。前瞻品牌都是創新領導者和創新人才,但他們可能規模不足,或是擔心業務使否能夠成長並持續執行。

利基品牌

利基品牌在特定市場區隔 (例如具有財務導向的商業智慧) 方面的表現相當優異,或能滿足使用特定雲端堆疊機構的 ABI 需求。但是在創新或效能方面的表現可能落後其他廠商。他們可以專注於 ABI 平台市場的某個領域或面向,但缺乏其他深度功能。或者,他們可能具備合理的廣泛 ABI 平台,但實作與支援功能有限,或是客戶群有限 (例如,只在特定地區或產業中)。

背景資訊

本次 Magic Quadrant 報告會根據供應商在 2020 年執行計畫和未來開發計畫的能力來評估。隨著廠商和市場的演進,評估作業可能只適用一個時間點。

讀者不應單獨使用本次 Magic Quadrant 報告做為選擇廠商和產品的依據。讀者應該將此視為其中一個參照點,藉此識別最適合的供應商和產品。

選擇平台時,他們應搭配參考本次 Magic Quadrant 報告與數據分析和商業智慧平台的重要功能。另外,也建議使用 Gartner 的客戶諮詢服務。

讀者不應將自己對「願景完整性」或「執行能力」的定義歸因於本次 Magic Quadrant 報告 (他們通常會誤用產品願景和市場佔有率)。如上文的「評估標準」一節所示,Magic Quadrant 方法會使用一系列標準來決定供應商的位置。

市場總覽

根據 Gartner 的市佔率分析,與 2018 年的 22% 相比,2019 年現代商業智慧平台市場的收益成長了 19%,達到逾 $60 億美元。價格壓力和競爭激烈程度是造成收益成長減少的主要原因 (請參閱《Market Share Analysis: Analytics and BI Software, Worldwide, 2019》(市占率分析:全球數據分析和商業智慧軟體,2019 年))。如去年的報告所述,儘管 ABI 支出的成長速度比 2010 年代更慢,但使用 ABI 平台的人數大幅增加至數百萬人。使用者人數的成長幅度極大,這是因為每位使用者須支付的價格比十年前大幅降低。

雲端生態系統現在是支出的主要部分。第一次,七家超大規模雲端基礎架構和平台服務供應商中 (除了其中一家) 可直接在 ABI 平台市場中提供服務,不論是直接或是透過收購子公司提供服務 (請參閱《Magic Quadrant for Cloud Infrastructure and Platform Services》(Cloud 基礎架構和平台服務的 Magic Quadrant) 報告)。其中的例外是,中國廠商 Tencent Cloud 投資 Yonghong Tech,並以原始設備製造商 (OEM) 的方式提供 Yonghong BI 平台。主要的雲端 ERP 和客戶關係管理應用程式供應商也會影響選擇 ABI 平台的考量因素。一方面,採用雲端導向的採購技術會對受限於單一廠商,以及無法預料的成本產生無法預測的疑慮。另一方面,雲端供應商接受軟體堆疊中開放性的重要性以及「多雲端」做法日益重要;如此一來,機構可在多項雲端服務和跨雲端服務中執行應用程式。

目前,Microsoft 是市面上使用者採用率最高的供應商。Microsoft Power BI 雲端服務的巨大成長仍持續成長,歸功於部分產品與 Office 365 建立套裝組合 (E5 授權等級),並大幅降低價格。隨著遠距工作的重要性日益增加,Power BI 與 Microsoft Teams 的整合能帶來進一步的成長。

ABI 平台市場中的專業數據分析廠商,都運用大型雲端服務供應商的獨立性,做為面對大型雲端品牌的競爭差異化優勢,在客戶對受制於單一廠商的疑慮之下較量。但其中一種非主流的方法就是開啟先前關閉的產品,以盡量減少演變為無數 ABI 工具的競爭。另一種是專注於尋找特定市場區隔以及提供符合其需求的產品/服務。

擴增分析技術的日益普及,就是讓 ABI、數據資料學和機器學習平台的市場能夠彼此激盪創意。ABI 平台越來越多的功能可執行擴增數據資料學和機器學習工作、「幕後作業」的預測模型,以及在 ABI 程序流程中「顯示」深入分析。對數據資料學和機器學習平台來說,具備逐漸強化的資料轉型與探索功能 (例如資料視覺化),使之具備更多 ABI 平台固有的特色。目前,這兩個領域各有不同的市場和買家,但情況可能會改變。

嵌入式 ABI 的子市場分別提供不同的主要買家,分別是軟體開發人員和產品經理。如果機構想建立可分析的額外網路應用程式、透過資料營利,或在營運業務應用程式中提供 ABI,則需使用嵌入式 ABI。此外,獨立軟體供應商若希望在自家軟體中提供 ABI 功能,但不需自行開發服務,就可以使用嵌入式 ABI。隨著越來越多自助服務方法 (例如無程式碼和低程式碼) 投入應用環境,嵌入式 ABI 的市場也會持續演進。這些技術可讓無法編寫程式碼的公民開發人員擴大 ABI 的觸及範圍和連線能力,例如在作業應用程式中觸發工作流程程序,甚至能自行發布可編寫的應用程式 (請參閱《Composable Analytics Shapes the Future of Analytics Applications》(可撰寫的數據分析塑造數據分析應用程式的未來發展))。

證據

Gartner 在這項 Magic Quadrant 報告中分析的資料來源包括:

  • Gartner 分析師對廠商的觀點。
  • 客戶認為廠商的優勢與挑戰,是由 Gartner 收集的 ABI 相關疑問所得出。
  • Gartner Peer Insights 資料 (請見下方說明)。
  • 由廠商針對自家業務完成的問卷。
  • 廠商焦點提要,內容涵蓋差異化、客戶應用實例和產品發展藍圖。
  • 一份額外的提案請求問卷調查,請各家廠商說明如何分別針對這個市場定義的 12 項重要功能提供具體功能。
  • 展示廠商的 ABI 平台產品如何滿足 12 項關鍵能力的示範影片。
  • 外部來源的市場趨勢資料 (徵人啟事、網路上的影片等)。

Gartner Peer Insights

Gartner Peer Insights 審查包括作業 (服務與支援,以及技術支援品質)、銷售體驗 (定價和合約彈性) 及市場回應 (回收的價值) 相關指標。針對 2019 年 12 月至 2020 年 9 月間發布的現代 ABI 平台產品,我們會予以審查。

評估條件定義

執行能力

產品/服務:廠商為已定義市場提供的核心商品和服務。包括目前的產品/服務功能、品質、功能組合、技能等等 (無論以原生方式提供,或由市場定義的 OEM 協議/合作夥伴,並在子標準中詳細定義)。

整體可行性:可行性包括評估整體機構的財務狀況、業務單位的財務和實際成效,以及個別業務單位持續投資產品的可能性,是否會持續提供產品,同時進一步發展機構內部產品組合。

銷售執行/定價:廠商的預售活動能力,以及支援這些活動的結構。包括交易管理、定價與協商、銷售前的支援服務,以及銷售通路的整體成效。

市場反應/紀錄:是否具有回應、改變發展方向的能力,並隨著商機發展、競爭廠商動作、客戶需求演變及市場動態改變,進行靈活調整並取得競爭優勢。這項條件也會考量廠商的回應記錄。

行銷執行:以清楚明確、品質、創意和效果為宗旨,設計出能傳達機構訊息以影響市場、宣傳品牌和業務、提高知名度、產品,並向買家、產品及品牌建立正面識別度。這種「心佔率」的應用因素可能是公開、宣傳計畫、思維領導力、口碑與銷售活動。

客戶體驗:關係、產品和服務/計畫,讓客戶能運用經評估的產品獲得成功。具體而言,這包括客戶取得技術支援或帳戶支援的方式。這也包括輔助工具、客戶服務計畫 (以及品質)、使用者群組可用性、服務等級協議等。

營運:機構能達成其目標和承諾的能力。這些因素包括機構架構的品質,例如讓機構能夠持續有效率地運作的技能、經驗、計畫、系統和其他交通工具。

願景的完整性

瞭解市場:廠商有能力瞭解買家的渴望和需求,且能將其轉換為產品和服務。展現高度願景的廠商會傾聽及瞭解買家的渴望和需求,並能利用新增的願景加以塑造或強化。

行銷策略:一組明確且不同的訊息,可在整個機構中持續傳達,並透過網站、廣告、客戶計畫和定位聲明進行外部通訊。

銷售策略:制定銷售策略,使用適當的直接和間接銷售、行銷、服務及通訊聯盟網路,藉此擴大市場的觸及範圍和深度觸及率、技能、專業知識、技術、服務和客戶群。

提供 (產品) 策略:廠商採用的產品開發和交付做法,強調差異化、功能、方法和功能組合,以因應目前和未來的需求。

商業模式:廠商基礎商業提案的音效與邏輯。

垂直產業/產業策略:廠商必須制定策略來引導資源、技能和服務,以滿足個別市場區隔 (包括產業市場) 的特定需求。

創新:資源、專業性或資本的直接、相關、補充性和協同效應版面配置,以投資、整合、防禦性或先佔性用途。

地理區域策略:廠商必須採取適合其地理位置和市場的策略,無論是直接或透過合作夥伴、管道和子公司的方式,讓資源、技能和方案能夠滿足「總部所在地」或原生地理區域以外的特定需求。

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