Как меняется бизнес-аналитика? Отвечает «магический квадрант»

Логотип компании
Как меняется бизнес-аналитика? Отвечает «магический квадрант»
Платформы ABI больше не отстраиваются друг от друга в зависимости от возможностей визуализации данных – здесь их позиции практически выровнялись.

В феврале т. г. Gartner представила ежегодный обзор ведущих платформ аналитики, в том числе бизнес-аналитики (ABI), а также обозначила основные тренды их развития.

Позиции «большой тройки» – Microsoft Power BI, Tableau и Qlik – остались неизменны, они традиционно лидируют за счет способности широко продвигать свои решения и развитой партнерской сети. А кроме того, стабильности их положения в квадранте способствует постоянная работа вендоров над выпуском обновлений, в которой они учитывают растущие потребности пользователей. При этом можно заметить, что в новом обзоре все три решения немного сместились влево по оси Completeness of vision – то есть реализации перспективных направлений развития BI. Это связано с тем, что полноценное внедрение новых требований не может обойтись без серьезного переписывания ядра системы, и зачастую проще разработать новый продукт, чем переделать старый.

Как меняется бизнес-аналитика? Отвечает «магический квадрант». Рис. 1

Что изменилось?

Авторы исследования отмечают, что платформы ABI больше не отстраиваются друг от друга в зависимости от возможностей визуализации данных – здесь их позиции практически выровнялись. Все системы могут создавать интерактивные панели мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI), используя общие формы диаграмм и опираясь на широкий спектр источников данных. Дифференциация сместилась в сторону того, насколько хорошо платформы поддерживают расширенную аналитику (Augmented Analytics). Последняя строится на базе машинного обучения (ML) и подготовки данных с помощью искусственного интеллекта (AI) и используется для генерации инсайтов. С ее помощью бизнес-пользователи и аналитики могут исследовать данные более эффективно, чем они делали бы это вручную.

Сегодня расширенная аналитика «прошивается» сквозь платформы, поскольку машинное обучение применяется во всем аналитическом процессе – от базовой работы с данными до принятия решений.

Куда движется рынок?

Gartner выделила 12 областей развития, которым разработчики ABI-решений должны уделять особое внимание. Наряду с традиционными безопасностью, управляемостью (manageability), работой в облаке акцент сделан на NLQ (Natural Language Query – запросы на естественном языке) и автоматизированные инсайты как основной атрибут расширенной аналитики.

Лидером в инновациях, связанных с использованием NLQ, названо решение ThoughtSpot. Именно его инновационный подход к анализу данных, основанному на поиске с использованием естественного языка, признан участниками рынка лучшим – и именно его они пытаются воспроизвести в своих решениях.

Платформа ThoughtSpot, по мнению Gartner, привлекательна в первую очередь для компаний, желающих развить полноценный Self-Service-подход в работе с данными, используя NLQ и расширенную аналитику, чтобы охватить более широкий круг пользователей и предоставить им возможность получать полезные инсайты в рамках ежедневной работы.

Автоматизированные инсайты определяются Gartner как основной атрибут расширенной аналитики. Здесь разработчики ThoughtSpot также первыми уловили тенденции рынка BI и предложили инновационное решение, основанное на возможностях поиска и выявлении дополнительных инсайтов из полученных отчетов. Благодаря механизму искусственного интеллекта SpotIQ пользователь может просто указать тему, ключевое слово или диаграмму – и система мгновенно сгенерирует дополнительные автоматизированные инсайты, которые потенциально могут быть интересны для анализа и принятия решений. При этом инсайты изменяются при обновлении данных и их значимостью можно управлять.

Среди «традиционных» BI-решений с точки зрения умения подхватывать и задавать тренды симпатии Gartner были отданы Tableau. Этот вендор, по мнению аналитиков, «продолжая добавлять новые функциональные возможности, поддерживает удобство работы пользователей». Кроме того, у Tableau большая армия сторонников среди аналитиков, ценящих это решение за его дизайн, ориентированный на пользовательский опыт. Кстати, Gartner тоже называет Tableau самым удобным инструментом прежде всего для аналитиков.

На мой взгляд, судя по всему, в будущем Gartner придется разделять «традиционные» BI-решения, которые сейчас находятся в лидерах квадранта, и решения Search and AI-Driven Analytics, где сейчас задает тренды ThoughtSpot. Они прекрасно могут дополнять друг друга в рамках одной организации. Например, Tableau, Qlik или Power BI можно использовать как инструмент для аналитиков – с их помощью они будут создавать корпоративную отчетность. А решения, использующие NLQ, станут помощниками бизнес-пользователей в получении ad-hoc-отчетов на уровне детальных данных.

Читайте также
Представьте компьютер, который работает, как ваш мозг — с минимальным энергопотреблением, а данные не приходится гонять между процессором и памятью. А что, если вместо электричества в нем использовать свет? Такие технологии уже разрабатываются: от нейроморфных процессоров до оптических ускорителей. IT-World предлагает разобраться, как свет и биология помогают решить проблемы классических компьютеров, и оценить, какие из этих технологий действительно имеют перспективу в ближайшем будущем.

Опубликовано 15.03.2021

Об авторах
Похожие статьи