領(lǐng)導(dǎo)者象限

據(jù)Gartner稱，DSML市場(chǎng)中的領(lǐng)導(dǎo)者擁有強(qiáng)大的影響力和品牌知名度，領(lǐng)導(dǎo)者擁有在整個(gè)數(shù)據(jù)探索、模型開發(fā)和運(yùn)營過程中的深度和廣度。

今年有6家公司進(jìn)入了領(lǐng)導(dǎo)者象限，他們之間有一個(gè)共同點(diǎn)，就是都提供了端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。SAS、TIBCO、MathWorks一直致力于構(gòu)建基于數(shù)據(jù)和分析的平臺(tái)。而Alteryx、Databricks和Dataiku等年輕公司也在這個(gè)象限中有了一席之地。

領(lǐng)導(dǎo)者象限中的所有廠商都提供了商業(yè)可行的、與平臺(tái)無關(guān)的、成熟的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)。

挑戰(zhàn)者象限

Gartner稱，挑戰(zhàn)者是那些已經(jīng)站穩(wěn)腳跟、有信譽(yù)、有生存能力、有強(qiáng)大產(chǎn)品能力、但還未能成為領(lǐng)導(dǎo)者的廠商。

IBM是挑戰(zhàn)者象限的獨(dú)行俠。IBM將傳統(tǒng)的SPSS與現(xiàn)代的Watson Studio相結(jié)合，成為強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)者。Watson Studio的定位是用于本地部署的ML PaaS和IBM Cloud Paks，這讓IBM成為市場(chǎng)中的一個(gè)獨(dú)特玩家。但是IBM頻繁的品牌重塑和產(chǎn)品組合重命名，一定程度上影響了Watson成為ML和AI頂級(jí)品牌的能力。

特定領(lǐng)域者象限

Gartner稱，特定領(lǐng)域者具有在特定行業(yè)的優(yōu)勢(shì)或者方法，或者能夠與特定技術(shù)堆棧完美結(jié)合。特定領(lǐng)域的購買方可以考慮這些廠商。

Altair和Anaconda共享這個(gè)象限。Altair通過收購Datawatch進(jìn)入這一象限，后者又收購了Angoss。Datawatch和Angoss也曾是2019年特定領(lǐng)域者象限的一員。

Anaconda是一家專注于數(shù)據(jù)科學(xué)的公司，提供開源和商業(yè)平臺(tái)。龐大的社區(qū)，再加上Python和R庫和程序包的簡(jiǎn)化，使Anaconda成為了該市場(chǎng)中一個(gè)特定領(lǐng)域者廠商。

遠(yuǎn)見者象限

Gartner將遠(yuǎn)見者定義為那些擁有可潛在影響市場(chǎng)的產(chǎn)品的廠商，其中可能覆蓋了早期初創(chuàng)公司到成熟的平臺(tái)公司，但他們的產(chǎn)品都是比較新的。

這是Gartner今年DSML魔力象限中最“擁擠”的一個(gè)象限，共有7家廠商進(jìn)入這個(gè)象限，是一個(gè)值得關(guān)注的象限。

DataRobot、Domino、谷歌、H20.ai、KNIME、微軟和RapidMiner都成為該市場(chǎng)的遠(yuǎn)見者。谷歌和微軟通過市場(chǎng)營銷活動(dòng)讓大家覺得他們可能是出于領(lǐng)導(dǎo)者象限的，但根據(jù)Gartner的標(biāo)準(zhǔn)，微軟和谷歌都缺乏可行的本地DSML平臺(tái).

谷歌的愿景是美好的，但平臺(tái)中許多構(gòu)建模塊長期處于Beta測(cè)試階段。如果谷歌的Cloud AI平臺(tái)和本地AI平臺(tái)能夠?qū)嵙ο喈?dāng)?shù)臅r(shí)候，谷歌就有機(jī)會(huì)成為領(lǐng)導(dǎo)者。

微軟一直致力于讓開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家都可以使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，但是搖擺不定的工具和開發(fā)者體驗(yàn)戰(zhàn)略讓微軟浪費(fèi)了不少時(shí)間。當(dāng)前基于Azure ML的ML PaaS的戰(zhàn)略看起來是有成功希望的。如果微軟將Azure ML引入Azure Arc和Azure Stack，將有望成為挑戰(zhàn)者。

意料之外

今年Gartner把AWS、SAP、Oracle和Teradata等大廠商，以及Cloudera、FICO和Iquazio等初創(chuàng)公司放進(jìn)了榮譽(yù)候選名單中。

令人意外的是，Gartner公布的魔力象限中并沒有見到AWS的影子。如果把谷歌和微軟列為遠(yuǎn)見者，那么AWS似乎也應(yīng)該在遠(yuǎn)見者象限中占有一席之地。

AWS沒有能做到這一點(diǎn)的原因之一，是SageMaker Studio和SageMaker Autopilot的發(fā)布是在魔力象限截止期之后。這兩項(xiàng)功能都是在去年12月re:Invent大會(huì)上公布的，而Gartner的截止日期是11月。另一個(gè)原因是這些新產(chǎn)品仍處于預(yù)覽階段，僅在一個(gè)地區(qū)（US-East-2）是可用的。

如果SageMaker Studio和SageMaker Autopilot今年全面上市，同時(shí)AWS把機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)作為托管服務(wù)移植到AWS Outposts中，那么Amazon很有可能加入谷歌和微軟的行列。

Oracle和SAP都在改造自己的DSML平臺(tái)，上周Oracle發(fā)布了Cloud Data Science Platform。

總體來看，Gartner今年的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)象限反映了當(dāng)前的市場(chǎng)狀況，與往常一樣，Gartner的評(píng)估和建議是準(zhǔn)確且恰當(dāng)?shù)摹?/p>

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