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16个用于数据科学和机器学习的顶级平台

发布时间:2019-04-17 07:54:46 所属栏目:经验 来源:David Weldon
导读:副标题#e# 调研机构Gartner公司将数据科学和机器学习平台定义为具有凝聚力的软件应用程序,它提供了创建多种数据科学解决方案以及将这些解决方案合并到业务流程、周围基础设施和产品中所必需的基本构建块的混合体。 这样的平台支持数据科学家在整个数据和分

TIBCO Software公司位于加利福尼亚州的帕洛阿尔托。Gartner公司分析师表示,“基于其在分析和商务智能领域的地位,TIBCO公司于2017年6月从Quest Software收购了成熟的Statistica平台,进入了数据科学和机器学习市场。此外,2017年11月,TIBCO宣布收购Alpine Data,这是之前魔力象限的远见者。在执行能力方面,此魔力象限仅评估TIBCO公司在Statistica平台上的能力。 TIBCO的其他收购仅对其完整性有所贡献。 TIBCO作为挑战者进入这个魔力象限。Statistica平台拥有庞大而成熟的客户群,并在三个最典型的用例中获得高分:业务探索、高级原型设计和生产改进。”

远见者

Gartner公司表示,“远见者通常是规模较小的供应商或代表正在塑造或有可能影响市场的趋势的新进入者。然而,可能会担心这些供应商能够有效地继续执行并随着他们的成长而扩展。它们通常在市场上并不为人所知,因此相对于挑战者和领导者而言,它们的领导力往往较低。远见者有强烈的愿景和支持路线图。他们在解决市场需求方面具有创新精神。虽然他们提供的功能通常具有创新性和可靠性,但在产品的完整性和广度上往往存在差距。”

远见者值得考虑,因为他们可能:

  • 提供启动创新计划的机会。
  • 提供一些引人注目的差异化功能,作为现有解决方案的补充或替代,并提供竞争优势。
  • 更容易受到产品路线图和方法的影响。

(1)Databricks公司

Databricks公司总部位于加利福尼亚州旧金山。Gartner公司分析师表示,“Databricks公司在云中提供基于Apache Spark的Databricks统一分析平台。除Spark外,它还为Amazon Web Services(AWS)提供安全性、可靠性、操作性、性能和实时支持的专有功能。Databricks公司于2017年11月宣布推出一款Microsoft Azure Databricks平台,该平台未在此魔力象限中考虑,因为它在评估时通常不可用。Databricks公司是这个魔力象限的新进入者。作为远见者,它利用开源社区和自己的Spark专业知识,提供一个易于访问且熟悉的平台。除数据科学和机器学习外,Databricks公司还专注于数据工程。2017年D轮融资额为1.4亿美元,为Databricks公司提供了大量资源,可以扩展其部署选项并实现其愿景。”

(2)Dataiku

Dataiku公司总部位于纽约市,在法国巴黎设有总部。Gartner分析师表示,“Dataiku公司提供的数据科学工作室(DSS)专注于跨学科协作和易用性,通过使用户能够快速启动机器学习项目,Dataiku仍然是一个远见者,并且是许多数据科学需求的热门选择。它的完整性愿景是由于其合作和开源支持,这也是其产品路线图的重点。由于用例方面的广度相对较差以及自动化和数据流的不足,其整体视觉分数低于之前的魔力象限。由于操作和扩展机器学习模型的一些困难,Dataiku公司的执行能力也有所下降。”

(3)Domino公司

Domino公司(Domino Data Lab)总部位于加利福尼亚州旧金山。Gartner公司分析师表示,“Domino公司提供了Domino数据科学平台。这是专家数据科学团队的端到端解决方案。该平台专注于集成开源和专有工具生态系统的工具,协作、可重复性以及模型开发和部署的集中化。Domino公司成立于2013年,是该市场知名厂商,并继续在数据科学家中获得知名度。Domino公司坚持其作为远见者的地位。它的执行能力虽然得到了改进,但在机器学习生命周期(数据访问、数据准备、数据探索和可视化)开始时功能较弱仍然受到阻碍。然而,在过去一年中,多米诺已经证明了在竞争激烈的市场中赢得新用户并获得领导力的能力。”

(4)IBM公司

IBM公司总部位于纽约阿蒙克。Gartner分析师表示,“IBM提供了许多分析解决方案。对于这个魔力象限,我们评估了SPSS,其中包括SPSS Modeler和SPSS Statistics。数据科学体验(DSX)是第二个数据科学和机器学习产品,不符合我们对执行能力轴的评估标准,但确实有助于IBM的完整性。IBM现在是一个远见者,相对于其他供应商而言,在远见者的完整性和执行能力方面已经失去了优势。然而,IBM公司的DSX产品有可能激发更全面和创新的愿景。IBM公司已宣布计划在2018年为其SPSS产品提供新接口,该接口将SPSS Modeler完全集成到DSX中。”

(5)微软公司

微软公司总部位于华盛顿州雷德蒙市。Gartner公司分析师表示,“微软为数据科学和机器学习提供了许多软件产品。在云端,它提供Azure机器学习(包括Azure机器学习工作室),Azure数据工厂、Azure流分析、Azure HDInsight、Azure数据湖和Power BI。对于本地工作负载,微软公司提供带有机器学习服务的SQL Server,该服务于2017年9月发布。在此魔力象限的截止日期之后。只有Azure机器学习工作室符合此魔力象限的纳入标准,尽管微软公司具有更广泛的高级分析产品确实影响了我们对其完整性的评估。但微软公司仍然是一个远见者。它获得这个地位主要是因为其市场响应能力和产品可行性得分较低,因为Azure机器学习工作室的纯云特性限制了它在许多需要内部部署选项的高级分析用例中的可用性。”

利基企业

Gartner公司分析师解释说:“利基公司在特定行业或方法中表现出优势,或与特定技术堆栈完美结合。一些利基公司表现出一定程度的远见,这表明他们有可能成为远见者。然而,相对于市场上的其他公司,他们往往难以让自己的愿景引人注目,也可能在努力创造创新和思想领导的历史记录,从而使他们成为远见者。如果其他利基企业继续以增强其在市场中的势头和吸引力的方式执行任务,他们可能会成为挑战者。”

(1)Anaconda公司

Anaconda公司前身为Continuum Analytics,该公司总部位于德克萨斯州奥斯汀市。Gartner分析师解释说,“Anaconda公司销售Anaconda Enterprise 5.0,这是一个基于交互式笔记本概念的开源开发环境。它还提供了一个松散耦合的分发环境,可以访问各种开源开发环境和开源库,主要是基于Python。Anaconda公司的优势在于它能够联合并为大量不断构建机器学习功能的Python开发人员提供中央访问点。然而,Anaconda公司对这些开发人员在质量、可靠性和可持续性方面的努力几乎没有控制权。 Anaconda通过Anaconda Cloud培育广泛的开发者社区。Anaconda作为利基公司的地位反映了它对于熟练掌握Python的经验丰富的数据科学家的适用性。”

(2)Angoss公司

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