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Gartner|2018數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)比較研究報(bào)告
來源: 趙衛(wèi)東/
復(fù)旦大學(xué)
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2018-03-06

Gartner|2018數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)比較研究報(bào)告

 

導(dǎo)  語 
2018年2月26日,Gartner 公布了一份題為《2017數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)魔力象限(Magic Quadrant for Data Science and Machine-Learning Platforms)》研究報(bào)告。該研究報(bào)告選擇16家從事數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)研發(fā)的企業(yè)及其產(chǎn)品,從15個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),并將評(píng)價(jià)結(jié)果放在魔力象限坐標(biāo)系之中 ......



01什么是Gartner魔力象限?

  • 英文:Magic Quadrant;

  • 提出者:是Gartner公司給出用于刻畫某一特定時(shí)間內(nèi)的市場(chǎng)狀態(tài)的分析工具;Gartner已于2006注冊(cè)了其版權(quán);

  • 維度:有2個(gè),分別為愿景的完備性(Completeness of Vison)和執(zhí)行能力(Ability to Execute );

  • 象限:有2個(gè),分別為領(lǐng)導(dǎo)者(Leader)、挑戰(zhàn)者(Challengers)、探索者(Visionaries )和利基者(Niche Players ,注:即細(xì)分市場(chǎng)主導(dǎo)者)。



02最新評(píng)估結(jié)果(2018)

  • 領(lǐng)導(dǎo)者(5個(gè)):Alteryx、SAS、KNIME、RapidMiner、H20.ai;

  • 探索者 (5個(gè)): IBM、Domino、Mircosoft、Databricks、Dataiku;

  • 挑戰(zhàn)者 (2個(gè)): MathWorks和TIBCO Software;

  • 利基者(4個(gè)): SAP、Angoss、Anoconda、Teradata。



03評(píng)價(jià)指標(biāo)

  • 15項(xiàng);

  • 數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)探索與可視化、自動(dòng)化處理、用戶界面、

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)、高級(jí)分析、靈活性/可擴(kuò)展性/開放性、性能/可測(cè)量、服務(wù)提供、

  • 平臺(tái)與項(xiàng)目管理、模型管理、預(yù)制解決方案、協(xié)作、兼容性。


04注意事項(xiàng)

  • 收錄范圍:本報(bào)告所涉及的平臺(tái)僅限于商業(yè)軟件,不包括R和Python等開源平臺(tái);2018年報(bào)告中新增了機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。

  • 報(bào)告名稱:2017年,該報(bào)告名稱為《數(shù)據(jù)科學(xué)魔力象限(Magic Quadrant for Data Science Platforms)》;2014-2016期間,該報(bào)告的名稱叫做《高級(jí)分析平臺(tái)的魔力象限(Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms)》。

  • 術(shù)語定義:該報(bào)告中,對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的定義原文如下:A cohesive software application that offers a mixture of basic building blocks essential both for creating many kinds of data science solution and incorporating such solutions into business processes, surrounding infrastructure and products。


052014-2017報(bào)告

  • 原文見【參考文獻(xiàn)】

  • 解讀內(nèi)容見微信公眾號(hào)【數(shù)據(jù)科學(xué)DataScience】文章《數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)哪家強(qiáng)?全方位解讀《Gartner 2017數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)魔力象限》》。


06參考文獻(xiàn)

  • https://rapidminer.com/resource/read-gartner-magic-quadrant-data-science-platforms/

  • https://rapidminer.com/resource/read-gartner-magic-quadrant-data-science-platforms/https://rapidminer.com/resource/gartner-magic- quadrant-data-science-platforms/

  • http://www.kdnuggets.com/2017/02/gartner-2017- mq-data-science-platforms-gainers-losers.html

  • http://www.gartner.com/technology/research/methodologies/research_mq.jsp




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