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意料之外 情理之中:解读Gartner 2020年数据科学和机器学习平台魔力象限

发布时间:2020-02-28 08:08:42 所属栏目:大数据 来源:站长网
导读:最近Gartner宣布了数据科学和呆板进修(DSML)平台魔力象限陈诉。数据科学、呆板进修和人工智能的市场名堂极为分手,竞争剧烈且难以领略。Gartner实行按照明晰界说的尺度对厂商举办了排名。 Gartner按照厂商是否面向数据科学平台支持完备的、端到端的管道

最近Gartner宣布了数据科学和呆板进修(DSML)平台魔力象限陈诉。数据科学、呆板进修和人工智能的市场名堂极为分手,竞争剧烈且难以领略。Gartner实行按照明晰界说的尺度对厂商举办了排名。

Gartner按照厂商是否面向数据科学平台支持完备的、端到端的管道举办了评估。贸易可用性和客户对平台的回收,是影响厂商排名的首要身分。Gartner出格夸大了平台是否支持公有云、殽杂云和当地数据中心。Gartner还以为,AutoML是这种平台的要害构成部门,让非开拓者也可以或许构建呆板进修模子。基于这些身分的权重,影响厂商在该象限中的排名。

 料想之外 情理之中:解读Gartner 2020年纪据科学和呆板进修平台魔力象限

率领者象限

据Gartner称,DSML市场中的率领者拥有强盛的影响力和品牌知名度,率领者拥有在整个数据试探、模子开拓和运营进程中的深度和广度。

本年有6家公司进入了率领者象限,他们之间有一个配合点,就是都提供了端到端的数据科学平台。SAS、TIBCO、MathWorks一向致力于构建基于数据和说明的平台。而Alteryx、Databricks和Dataiku等年青公司也在这个象限中有了一席之地。

率领者象限中的全部厂商都提供了贸易可行的、与平台无关的、成熟的数据科学平台。

挑衅者象限

Gartner称,挑衅者是那些已经站稳脚跟、有诺言、有保留手段、有强盛产物手段、但还未能成为率领者的厂商。

IBM是挑衅者象限的独行侠。IBM将传统的SPSS与当代的Watson Studio相团结,成为强有力的竞争者。Watson Studio的定位是用于当地陈设的ML PaaS和IBM Cloud Paks,这让IBM成为市场中的一个奇异玩家。可是IBM频仍的品牌重塑和产物组合重定名,必然水平上影响了Watson成为ML和AI顶级品牌的手段。

特定规模者象限

Gartner称,特定规模者具有在特定行业的上风可能要领,可能可以或许与特定技能仓库美满团结。特定规模的购置方可以思量这些厂商。

Altair和Anaconda共享这个象限。Altair通过收购Datawatch进入这一象限,后者又收购了Angoss。Datawatch和Angoss也曾是2019年特定规模者象限的一员。

Anaconda是一家专注于数据科学的公司,提供开源和贸易平台。复杂的社区,再加上Python和R库和措施包的简化,使Anaconda成为了该市场中一个特定规模者厂商。

远见者象限

Gartner将远见者界说为那些拥有可隐藏影响市场的产物的厂商,个中也许包围了早期初创公司到成熟的平台公司,但他们的产物都是较量新的。

这是Gartner本年DSML魔力象限中最“拥挤”的一个象限,共有7家厂商进入这个象限,是一个值得存眷的象限。

DataRobot、Domino、谷歌、H20.ai、KNIME、微软和RapidMiner都成为该市场的远见者。谷歌和微软通过市场营销勾当让各人认为他们也许是出于率领者象限的,但按照Gartner的尺度,微软和谷歌都缺乏可行的当地DSML平台.

谷歌的愿景是柔美的,但平台中很多构建模块恒久处于Beta测试阶段。假如谷歌的Cloud AI平台和当地AI平台可以或许气力相等的时辰,谷歌就有机遇成为率领者。

微软一向致力于闪开拓者和数据科学家都可以行使人工智能和呆板进修,可是摇晃不定的器材和开拓者体验计谋让微软挥霍了不少时刻。当前基于Azure ML的ML PaaS的计谋看起来是有乐成但愿的。假如微软将Azure ML引入Azure Arc和Azure Stack,将有望成为挑衅者。

料想之外

本年Gartner把AWS、SAP、Oracle和Teradata等大厂商,以及Cloudera、FICO和Iquazio等初创公司放进了声誉候选名单中。

令人不测的是,Gartner发布的魔力象限中并没有见到AWS的影子。假如把谷歌和微软列为远见者,那么AWS好像也应该在远见者象限中占据一席之地。

AWS没有能做到这一点的缘故起因之一,是SageMaker Studio和SageMaker Autopilot的宣布是在魔力象限截至期之后。这两项成果都是在客岁12月re:Invent大会上发布的,而Gartner的截至日期是11月。另一个缘故起因是这些新产物仍处于预览阶段,仅在一个地域(US-East-2)是可用的。

假如SageMaker Studio和SageMaker Autopilot本年全面上市,同时AWS把呆板进修平台作为托管处事移植到AWS Outposts中,那么Amazon很有也许插手谷歌和微软的队列。

Oracle和SAP都在改革本身的DSML平台,上周Oracle宣布了Cloud Data Science Platform。

总体来看,Gartner本年的数据科学和呆板进修象限反应了当前的市场状况,与往常一样,Gartner的评估和提议是精确且适当的。

(编辑:河北网)

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