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Gartner:2020年 AI平臺魔力象限:意外多多

2020年02月26日 11:12 ? 次閱讀

眾多企業決策者向市場研究公司Gartner尋求企業軟件堆棧方面的建議。魔力象限報告是Gartner發布的最可信、最真實、最權威的研究報告之一。由于它影響企業的采購決策,因此諸多供應商竭力想在報告中占有一席之地。

Gartner:2020年 AI平臺魔力象限:意外多多

Gartner最近發布了數據科學和機器學習(DSML)平臺魔力象限報告。數據科學、機器學習和AI的市場格局極為分散、競爭激烈,理解起來很復雜。Gartner試圖根據一些明確定義的標準對供應商進行排名。想詳細了解Gartner考慮的諸多參數,請參閱入圍標準和排除標準。

究其核心,Gartner根據各自為數據科學平臺支持連貫完整的端到端管道的情況,對多家供應商進行評估。平臺的商業可用性和客戶采用是決定供應商排名的兩個主要因素。特別強調了平臺在公共云、混合云和本地數據中心中的可用性。Gartner還認為AutoML是這種平臺的一個關鍵組件,讓非開發人員能夠構建機器學習模型。基于這些參數的權重影響了排名,而排名決定了一家供應商在象限中的位置。

Gartner數據科學和機器學習平臺魔力象限:

領導者象限

據Gartner聲稱,領導者在數據科學和機器學習市場擁有強大的地位和龐大的心靈占有率。它們在整個數據探索、模型開發和運營操作過程方面展現了出眾的深度和廣度。

就2020年的魔力象限而言,六家公司進入了領導者象限。這些供應商的共同點是交付端到端數據科學平臺方面一貫表現不俗。SAS、TIBCO和MathWorks都有著構建基于數據平臺和基于分析的平臺這一傳統。值得關注的是,Alteryx、Databricks和Dataiku等一些新興公司在領導者象限找到了一席之地。

領導者象限中的所有供應商都提供商業上可行、與平臺無關且成熟的數據科學平臺。

挑戰者象限

Gartner稱挑戰者是這類供應商:市場地位牢固、信譽卓著、存活能力強、產品功能強大,不過離成為領導者還差幾步。

IBM是挑戰者象限中唯一的供應商。傳統的SPSS與現代的Watson Studio功能相結合,使IBM成為強有力的競爭者。Watson Studio作為面向本地的ML PaaS和IBM Cloud Paks,這一定位使IBM成為市場上獨特的玩家。但是IBM頻繁地更換品牌名稱、頻繁地更改產品組合的名稱,損害了將Watson打造成機器學習和AI頂級品牌的能力。

特定領域者象限

據Gartner聲稱,特定領域者展示了其在特定行業或方法方面的實力,或者與特定技術堆棧完美結合。特定小眾市場的買家應考慮這類供應商。

Altair和Anaconda都位于特定領域者象限。Altair通過收購Datawatch一舉進入這個象限,而Datawatch之前收購了Angoss。Datawatch和Angoss都是2019年特定領域者象限的一分子。

Anaconda是一家專業的數據科學公司,提供開源平臺和商業平臺。龐大社區加上簡化了基于Python和R的庫及軟件包,使Anaconda成為市場上的小眾玩家。

遠見者象限

Gartner稱產品有潛力影響市場的公司是遠見者。這類公司既有處于早期階段的初創公司,又有地位牢固的平臺公司,但它們提供的產品仍可能是新興產品。

在2020年數據科學和機器學習魔力象限報告中,數這個象限最擁擠。七家供應商扎堆該象限,確實成為一個值得關注的領域。

DataRobot、Domino、谷歌、H20.ai、KNIME、微軟和RapidMiner是2020年該魔力象限的遠見者。在谷歌和微軟開展營銷活動之后,普通用戶可能會以為它們處于領導者象限。不過按照Gartner的標準,微軟和谷歌都缺乏一種切實可行的本地數據科學和機器學習平臺,拉低了它們的評分。

雖然谷歌有良好的愿景,但其平臺的許多構建模塊長期處于測試版。如果能設法做到Cloud AI平臺與基于Anthos的本地AI平臺不相上下,谷歌有機會成為領導者。

微軟確實不遺余力地使開發人員和數據科學家易于使用AI和機器學習。但是它在工具和開發體驗策略上來來回回,浪費了不少時間。目前基于Azure ML的ML PaaS看起來大有希望。如果微軟將Azure ML引入到Azure Arc和Azure Stack,它會成為挑戰者。

意外多多

AWS與SAP、Oracle和天睿(Teradata)一同獲得Gartner的榮譽提名。Cloudera、FICO和Iquazio等初創公司在榮譽提名榜上也有一席之地。

AWS居然沒有躋身該象限。既然谷歌和微軟被評為了遠見者,AWS在遠見者象限中理應有一席之地。

AWS未能躋身象限的一個原因是SageMaker Studio和SageMaker Autopilot是在該魔力象限截止日期后宣布的。這兩項功能都是在去年12月的re:Invent大會上宣布的,而Gartner的截止日期是11月。另一個原因是這些新產品仍處于預覽階段,僅在一個地區(US-East-2)有售。

如果AWS今年發布SageMaker Studio和SageMaker Autopilot的正式版,同時將該機器學習平臺移植到AWS Outposts作為一項托管服務,亞馬遜很有可能與谷歌和微軟在同一個象限。

Oracle和SAP都在改造各自的數據科學和機器學習平臺。Oracle上周宣布了其云數據科學平臺。

總體而言,Gartner的數據科學和機器學習魔力象限反映了市場的現狀。與往常一樣,它的評估和建議準確而恰當。

未來智能實驗室是人工智能學家與科學院相關機構聯合成立的人工智能,互聯網和腦科學交叉研究機構。

未來智能實驗室的主要工作包括:建立AI智能系統智商評測體系,開展世界人工智能智商評測;開展互聯網(城市)云腦研究計劃,構建互聯網(城市)云腦技術和企業圖譜,為提升企業,行業與城市的智能水平服務。

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