在當前雲生態系統也在影響著人們做選擇決策的時候，增強分析的能力正在成為各個分析和BI平臺的關鍵區別。這個魔力象限將幫助數據和分析者的領導們根據這些變化來發展他們的分析和BI技術組合。
一、戰略規劃的假設
到2022年，增強分析技術將無處不在，但只有10%的分析師將充分發揮其潛力。
到2022年，40%的機器學習模型開發和評分將在沒有把機器學習作為主要目標的產品中完成。
到2023年，90%的世界500強公司將把聚合分析治理融入到更廣泛的數據和分析治理計劃中。
到2025年，80%的包含電子產品在內的消費品或工業產品將會把設備分析包含在內。
到2025年，數據故事將成為最廣泛的消費分析方式，75%的故事將使用增強分析技術自動生成。
二、市場定義/描述
現代分析和商業智能（Analytics and Business Intelligence，簡稱ABI）平臺的特點是其擁有易於使用的功能，支持從數據準備到可視化探索和洞察力生成的完整分析工作流，並強調自助服務和增強功能。
ABI市場上的供應商範圍從歷史悠久的大型科技公司到由風投基金支持的初創企業，大部分的供應商都提供了更廣泛的產品，包括數據管理功能。這個市場上的大部分新支出都是在雲部署上。
ABI平臺不再因其數據可視化能力而有所區別，而數據可視化能力正逐漸成為標準商品。相反，差異化正在轉向：
- 對企業報告功能的集成支持。企業對這些以其敏捷的數據可視化能力著稱的平臺現在如何幫助它們實現現代化的企業報告的需求更感興趣。目前，這些需求通常由SAP（Business Objects）、Oracle（Business Intelligence SuiteEnterprise Edition）和IBM（Cognos，pre version 11）等供應商的舊BI產品來滿足。
- 增強分析。機器學習（ML）和人工智能（AI）輔助的數據準備、洞察生成和洞察解釋（以增強業務人員和分析師探索和分析數據的方式）正迅速成為供應商競爭差異化的關鍵來源，因而也成為其核心投資。
ABI平臺的功能包括以下15個關鍵能力領域（這些領域已進行了實質性更新，以反映對企業報告的重新關注和增強的重要性）：
- 安全性：支持平臺安全性、管理用戶、審核平臺訪問和身份驗證的功能。
- 可管理性：跟蹤使用情況、管理信息共享方式和共享者、執行影響分析以及與第三方應用程序協作的功能。
- 雲：基於雲上的、內部的以及跨多雲部署的數據，支持在雲中構建、部署和管理分析以及分析應用程序的能力。
- 數據源連接：使用戶能夠連接和接收各種類型的存儲平臺（包括本地和雲中）中包含的結構化和非結構化數據的功能。
- 數據準備：支持用拖拽、用戶驅動的方式來關聯不同來源的數據，以及創建分析模型（如用戶定義的度量、集合、組和層次結構）。
- 模型複雜度：支持複雜數據模型，包括處理多個事實表、與其他分析平臺的交互和支持知識圖譜部署的能力。
- 目錄：從人為創建或平臺使用行為，以及行為依賴的內容裡面，自動創建和組織一個可搜索的“目錄”的能力。
- 自動洞察：增強分析的一個核心屬性，這是應用機器學習技術為最終用戶自動生成洞察的能力（例如，通過識別一個數據集中最重要的屬性）。
- 高級分析：用戶可以輕鬆訪問高級分析功能，這個功能可以包含在ABI平臺中，也可以通過導入和集成外部開發的模型來使用。
- 數據可視化：支持高度交互式的儀表盤，並通過對圖表圖像的操作來探索數據。其中包括一系列可視化選項，這些選項超出了餅圖、條形圖和折線圖的範圍，還包含如熱力圖、樹狀圖、地形圖、散點圖和其他特殊用途的可視化效果。
- 自然語言查詢：允許用戶通過將業務術語輸入到搜索框或口頭講話的方式來查詢數據。
- 數據故事講述：將交互式的數據可視化與敘事技巧相結合的能力，以便以令人信服的、易於理解的形式將見解打包並交付給決策者。
- 嵌入式分析：該功能包括一個帶有豐富API的SDK包和對開放標準的支持，以便將分析內容嵌入到業務流程、應用程序或門戶中。
- 自然語言生成（NLG）：對數據中發現的見解有豐富的語言描述，並能自動創建這個語言描述。在分析上下文中，當用戶與數據交互時，敘述會動態變化，以解釋關鍵發現或圖表和儀表盤的含義。
- 報告：能夠在預定基礎上，創建和分發給消費者網格佈局的、多頁的，像素級完美的報告。
三、魔力象限
來源: Gartner (February2020)
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