遠見者

Gartner公司表示，“遠見者通常是規(guī)模較小的供應商或代表正在塑造或有可能影響市場的趨勢的新進入者。然而，可能會擔心這些供應商能夠有效地繼續(xù)執(zhí)行并隨著他們的成長而擴展。它們通常在市場上并不為人所知，因此相對于挑戰(zhàn)者和領導者而言，它們的領導力往往較低。遠見者有強烈的愿景和支持路線圖。他們在解決市場需求方面具有創(chuàng)新精神。雖然他們提供的功能通常具有創(chuàng)新性和可靠性，但在產品的完整性和廣度上往往存在差距�！�

遠見者值得考慮，因為他們可能：

提供啟動創(chuàng)新計劃的機會。

提供一些引人注目的差異化功能，作為現(xiàn)有解決方案的補充或替代，并提供競爭優(yōu)勢。

更容易受到產品路線圖和方法的影響。

（1）Databricks公司

Databricks公司總部位于加利福尼亞州舊金山。Gartner公司分析師表示，“Databricks公司在云中提供基于Apache Spark的Databricks統(tǒng)一分析平臺。除Spark外，它還為Amazon Web Services（AWS）提供安全性、可靠性、操作性、性能和實時支持的專有功能。Databricks公司于2017年11月宣布推出一款Microsoft Azure Databricks平臺，該平臺未在此魔力象限中考慮，因為它在評估時通常不可用。Databricks公司是這個魔力象限的新進入者。作為遠見者，它利用開源社區(qū)和自己的Spark專業(yè)知識，提供一個易于訪問且熟悉的平臺。除數(shù)據(jù)科學和機器學習外，Databricks公司還專注于數(shù)據(jù)工程。2017年D輪融資額為1．4億美元，為Databricks公司提供了大量資源，可以擴展其部署選項并實現(xiàn)其愿景�！�

（2）Dataiku

Dataiku公司總部位于紐約市，在法國巴黎設有總部。Gartner分析師表示，“Dataiku公司提供的數(shù)據(jù)科學工作室（DSS）專注于跨學科協(xié)作和易用性，通過使用戶能夠快速啟動機器學習項目，Dataiku仍然是一個遠見者，并且是許多數(shù)據(jù)科學需求的熱門選擇。它的完整性愿景是由于其合作和開源支持，這也是其產品路線圖的重點。由于用例方面的廣度相對較差以及自動化和數(shù)據(jù)流的不足，其整體視覺分數(shù)低于之前的魔力象限。由于操作和擴展機器學習模型的一些困難，Dataiku公司的執(zhí)行能力也有所下降�！�

（3）Domino公司

Domino公司（Domino Data Lab）總部位于加利福尼亞州舊金山。Gartner公司分析師表示，“Domino公司提供了Domino數(shù)據(jù)科學平臺。這是專家數(shù)據(jù)科學團隊的端到端解決方案。該平臺專注于集成開源和專有工具生態(tài)系統(tǒng)的工具，協(xié)作、可重復性以及模型開發(fā)和部署的集中化。Domino公司成立于2013年，是該市場知名廠商，并繼續(xù)在數(shù)據(jù)科學家中獲得知名度。Domino公司堅持其作為遠見者的地位。它的執(zhí)行能力雖然得到了改進，但在機器學習生命周期（數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)探索和可視化）開始時功能較弱仍然受到阻礙。然而，在過去一年中，多米諾已經證明了在競爭激烈的市場中贏得新用戶并獲得領導力的能力。”

（4）IBM公司

IBM公司總部位于紐約阿蒙克。Gartner分析師表示，“IBM提供了許多分析解決方案。對于這個魔力象限，我們評估了SPSS，其中包括SPSS Modeler和SPSS Statistics。數(shù)據(jù)科學體驗（DSX）是第二個數(shù)據(jù)科學和機器學習產品，不符合我們對執(zhí)行能力軸的評估標準，但確實有助于IBM的完整性。IBM現(xiàn)在是一個遠見者，相對于其他供應商而言，在遠見者的完整性和執(zhí)行能力方面已經失去了優(yōu)勢。然而，IBM公司的DSX產品有可能激發(fā)更全面和創(chuàng)新的愿景。IBM公司已宣布計劃在2018年為其SPSS產品提供新接口，該接口將SPSS Modeler完全集成到DSX中。”

（5）微軟公司

微軟公司總部位于華盛頓州雷德蒙市。Gartner公司分析師表示，“微軟為數(shù)據(jù)科學和機器學習提供了許多軟件產品。在云端，它提供Azure機器學習（包括Azure機器學習工作室），Azure數(shù)據(jù)工廠、Azure流分析、Azure HDInsight、Azure數(shù)據(jù)湖和Power BI。對于本地工作負載，微軟公司提供帶有機器學習服務的SQL Server，該服務于2017年9月發(fā)布。在此魔力象限的截止日期之后。只有Azure機器學習工作室符合此魔力象限的納入標準，盡管微軟公司具有更廣泛的高級分析產品確實影響了我們對其完整性的評估。但微軟公司仍然是一個遠見者。它獲得這個地位主要是因為其市場響應能力和產品可行性得分較低，因為Azure機器學習工作室的純云特性限制了它在許多需要內部部署選項的高級分析用例中的可用性�！�

利基企業(yè)

Gartner公司分析師解釋說：“利基公司在特定行業(yè)或方法中表現(xiàn)出優(yōu)勢，或與特定技術堆棧完美結合。一些利基公司表現(xiàn)出一定程度的遠見，這表明他們有可能成為遠見者。然而，相對于市場上的其他公司，他們往往難以讓自己的愿景引人注目，也可能在努力創(chuàng)造創(chuàng)新和思想領導的歷史記錄，從而使他們成為遠見者。如果其他利基企業(yè)繼續(xù)以增強其在市場中的勢頭和吸引力的方式執(zhí)行任務，他們可能會成為挑戰(zhàn)者�！�

（1）Anaconda公司

Anaconda公司前身為Continuum Analytics，該公司總部位于德克薩斯州奧斯汀市。Gartner分析師解釋說，“Anaconda公司銷售Anaconda Enterprise 5．0，這是一個基于交互式筆記本概念的開源開發(fā)環(huán)境。它還提供了一個松散耦合的分發(fā)環(huán)境，可以訪問各種開源開發(fā)環(huán)境和開源庫，主要是基于Python。Anaconda公司的優(yōu)勢在于它能夠聯(lián)合并為大量不斷構建機器學習功能的Python開發(fā)人員提供中央訪問點。然而，Anaconda公司對這些開發(fā)人員在質量、可靠性和可持續(xù)性方面的努力幾乎沒有控制權。 Anaconda通過Anaconda Cloud培育廣泛的開發(fā)者社區(qū)。Anaconda作為利基公司的地位反映了它對于熟練掌握Python的經驗豐富的數(shù)據(jù)科學家的適用性�！�

（2）Angoss公司

總部位于加拿大多倫多的Angoss公司于2018年1月被Datawatch公司收購。Gartner公司分析師表示，“由于收購的延遲，相對于魔力象限流程，以及不確定的影響，它在文檔中的名稱仍為Angoss公司。此評估涵蓋以下產品：該公司最基本的產品KnowledgeSEEKER，主要針對桌面環(huán)境中的公民數(shù)據(jù)科學家；KnowledgeSTUDIO，包含比KnowledgeSEEKER更多的模型和功能；以及新推出的KnowledgeENTERPRISE，這是一款包含全系列功能的旗艦產品。 Angoss公司與銀行客戶有著長期的合作經驗。這有助于向銀行業(yè)和其他具有類似數(shù)據(jù)和分析需求的行業(yè)提供服務，例如保險、運輸和公用事業(yè)。”

（3）SAP公司

SAP總部位于德國瓦爾多夫。Gartner公司分析師表示，“SAP公司再次將其平臺重新命名為：SAP Business Objects Predictive Analytics。該平臺具有許多組件，例如用于數(shù)據(jù)集準備和特征工程的Data Manager，用于公民數(shù)據(jù)科學家的Automated Modeler，用于更復雜機器學習的Predictive Composer以及用于操作的Predictive Factory。SAP Leonardo機器學習和SAP Leonardo生態(tài)系統(tǒng)的其他組件對SAP在此魔力象限中的執(zhí)行能力沒有貢獻。在過去的一年中，SAP公司在幾個方面取得了很好的進展，但在其他方面仍然落后。它是一個利基企業(yè)，因為相對于其他公司來說，其客戶滿意度低，缺乏思想共享�！�

（4）Teradata公司

Teradata公司總部位于加利福尼亞州圣地亞哥。Gartner公司分析師表示，“Teradata公司統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構（UDA）是一個企業(yè)分析生態(tài)系統(tǒng)，它結合了開源和商業(yè)技術，提供分析功能。UDA包括Aster Analytics、Teradata數(shù)據(jù)庫、Hadoop和數(shù)據(jù)管理工具。盡管Teradata公司具有強大的運營能力，但它仍然缺乏統(tǒng)一的端到端技術平臺。Teradata公司保持了其內在的性能和可靠性優(yōu)勢，但其在數(shù)據(jù)科學開發(fā)方面缺乏凝聚力和易用性，削弱了其執(zhí)行能力和在視覺完整性方面取得的進展。它仍然是一個利基企業(yè)�！�