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

Gartner最近發(fā)布了數(shù)據(jù)科學和機器學習（DSML）平臺魔力象限報告。數(shù)據(jù)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(jù)一些明確定義的標準對供應(yīng)商進行排名。想詳細了解Gartner考慮的諸多參數(shù)，請參閱入圍標準和排除標準。

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

Gartner數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺魔力象限：

領(lǐng)導者象限

據(jù)Gartner聲稱，領(lǐng)導者在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)探索、模型開發(fā)和運營操作過程方面展現(xiàn)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(lǐng)導者象限。這些供應(yīng)商的共同點是交付端到端數(shù)據(jù)科學平臺方面一貫表現(xiàn)不俗。SAS、TIBCO和MathWorks都有著構(gòu)建基于數(shù)據(jù)平臺和基于分析的平臺這一傳統(tǒng)。值得關(guān)注的是，Alteryx、Databricks和Dataiku等一些新興公司在領(lǐng)導者象限找到了一席之地。

領(lǐng)導者象限中的所有供應(yīng)商都提供商業(yè)上可行、與平臺無關(guān)且成熟的數(shù)據(jù)科學平臺。

挑戰(zhàn)者象限

Gartner稱挑戰(zhàn)者是這類供應(yīng)商：市場地位牢固、信譽卓著、存活能力強、產(chǎn)品功能強大，不過離成為領(lǐng)導者還差幾步。

IBM是挑戰(zhàn)者象限中唯一的供應(yīng)商。傳統(tǒng)的SPSS與現(xiàn)代的Watson Studio功能相結(jié)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(chǎn)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(lǐng)域者象限

據(jù)Gartner聲稱，特定領(lǐng)域者展示了其在特定行業(yè)或方法方面的實力，或者與特定技術(shù)堆棧完美結(jié)合。特定小眾市場的買家應(yīng)考慮這類供應(yīng)商。

Altair和Anaconda都位于特定領(lǐng)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(lǐng)域者象限的一分子。

Anaconda是一家專業(yè)的數(shù)據(jù)科學公司，提供開源平臺和商業(yè)平臺。龐大社區(qū)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(chǎn)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(chuàng)公司，又有地位牢固的平臺公司，但它們提供的產(chǎn)品仍可能是新興產(chǎn)品。

在2020年數(shù)據(jù)科學和機器學習魔力象限報告中，數(shù)這個象限最擁擠。七家供應(yīng)商扎堆該象限，確實成為一個值得關(guān)注的領(lǐng)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(lǐng)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(shù)據(jù)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(gòu)建模塊長期處于測試版。如果能設(shè)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(lǐng)導者。

微軟確實不遺余力地使開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家易于使用AI和機器學習。但是它在工具和開發(fā)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(zhàn)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(chuàng)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(yīng)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(chǎn)品仍處于預覽階段，僅在一個地區(qū)（US-East-2）有售。

如果AWS今年發(fā)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(wù)，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(shù)據(jù)科學和機器學習平臺。Oracle上周宣布了其云數(shù)據(jù)科學平臺。

總體而言，Gartner的數(shù)據(jù)科學和機器學習魔力象限反映了市場的現(xiàn)狀。與往常一樣，它的評估和建議準確而恰當。

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