2017 Gartner 商业智能魔力象限报告总结

在商业智能（BI）与分析平台的市场上，从技术主导的报表系统，迁移到现代化的业务主导的分析，已经是主流趋势。数据和分析领导者们面临着数不清的选择：传统 BI 服务商们正在奋起直追革新的产品，而新一代革新者们也毫不落后。

战略部署的设想

到 2020 年，智能、管控、基于 Hadoop / Spark、搜索和视觉的数据发现功能，将融合成一套统一的新一代数据发现功能，而这将成为现代 BI 和分析平台的组成部分。

到 2021 年，以智能数据发现为核心的现代 BI 和分析平台的用户，他们的增长率将是不使用现代 BI 的用户的两倍，并且他们也会带来两倍的商业价值。

到 2020 年，自然语言生成技术和 AI 技术将会成为 90% 的现代 BI 平台的标准配置。

到 2020 年，50% 的分析查询都会通过「搜索」、「自然语言处理」或者「语音」来生成，或是被自动生成。

到 2020 年，允许用户访问内部和外部数据精简目录的公司，将从数据分析的投资中获得其它公司两倍的商业价值。

到2020年，公民数据科学家【1】人数的增长率将是数据科学家的五倍。

公民数据科学家：一种新兴的、用来解决数据科学家短缺的角色。根据最近 Gartner 报告的定义，公民数据科学家是「一个可以创建或生成预测/分析模型的，但本质工作并非在统计学和分析领域的人」。

市场定义与解析

基于视觉的数据发现是现代商业智能 BI 平台的一个基本特征，它始于 2004 年前后，并逐渐改变了市场，让新的购买趋势，从以 IT 为中心的报表系统（SOR），转变为以业务为中心的敏捷分析。

现代 BI 和分析平台的特点是，可以用简单易上手的工具支持全面的分析工作，并且不需要 IT 通过在前期定义数据模型来为分析做准备（包括在企业级部署时 ）。

这个市场在逐渐成熟：市场竞争激烈导致产品差异变小，买方要求更大范围的企业部署，以及最近出现的定价压力…这些都是市场成熟的证据。买家希望扩展现代 BI 的使用，包括为企业内外的每个人提供自助服务。他们希望在不使用独特的数据准备工具的情况下，用户就可以分析比以前更多样化、更复杂的数据源组合。

因此，买家们除了考察商业用户要求的敏捷性和易用性，还开始看重企业的成熟度、管控能力，以及价格 / 价值。Land & Expand 的购买模式对于展示价值和推动购买仍然很重要，不过，在整个企业中高效省钱的部署机制也变得重要了起来。

在拥挤的商务智能和分析平台市场里，有老牌的大型科技公司，也有背靠风险资本巨头的创业公司。今年的新鲜事是，那些曾经难以适应「现代化的革新浪潮」并在市场转型期拼命想要存活的传统 BI 供应商（如 IBM，SAP，Oracle 以及 MicroStrategy），终于将他们的现代化产品完善了，完善到足以吸引许多已经在使用它们作为企业标准报表系统的用户。

此外，随着基于视觉的数据发现成为主流，一种新的创新浪潮出现了。虽然，目前基于视觉的数据发现方法，已经加快了数据协调以及从数据中识别规律的速度，不再是以前的以 IT 为中心的基于语义的方法，但是，获得洞察仍然需要大量的手动操作，并且容易有偏见。智能数据发现——由 IBM Watson Analytics 和 BeyondCore（2016年9月被 Salesforce 收购）提出的概念——利用机器学习将分析工作流程自动化（从准备和发现数据，到洞察分享和结果阐释）。

智能数据发现的关键能力在于：自然语言处理（NLP）、自然语言查询（NLQ）以及自然语言生成（NLG）在用户语境中，通过文字或语音的交互和叙述，来阐释最具统计意义的重要发现。就像经典的创新者困境一样，传统 BI 供应商（如 IBM 和 SAP，他们曾发明了基于语义的平台）想要转型到现代 BI，进程十分缓慢。不过，他们已经领先于一些目前市场上的创新者了—— 如 Tableau, Qlik 和 TIBCO Spotfire ——而现在，他们又面临着一个新的困境，即是否投资下一轮智能数据发现的市场潮流。

有关部署的看法也在转变，并对市场产生了影响。 在过去三年魔力象限的受访者中，有 45％ 表示对于云端部署 BI 和分析平台有兴趣——其中商业业务领域对此最关注。而在今年的调查中，积极推进和计划云端 BI 部署的受访者跃升至 51％ 以上，其中大部分的增长来自 IT 领域。大多数 BI 和分析平台供应商现在正在回应这种热情：通过一系列的云部署、订阅式定价模式、以及针对买方投入给予的不同程度的服务支持。

这个魔力象限主要关注的是现代 BI 和分析平台产品，因为它们推动着当今市场新的采购潮流。

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