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如何看懂Gartner魔力象限？再度解析Gartner 2016商业智能与分析平台魔力象限
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Magic Quadrant魔力象限以二维模型来阐述各个厂商、供应商的实力与差异，基于两个分析指标方向。
1 如何看懂Gartner魔力象限
&&& Magic Quadrant魔力象限以二维模型来阐述各个厂商、供应商的实力与差异，基于两个分析指标方向。
&&& 横轴：前瞻性（Completeness of Vision）包括厂商或供应商提供的产品底层技术基础的能力、市场领导能力、创新能力和外部投资等等。
&&& 纵轴：执行能力（Ability to Execute）包括产品的使用难度、市场服务的完善程度和技术支持能力、管理团队的经验和能力等。
&&& 最后将这些分析指标综合起来定位在四个不同的区域：
Niche Players利基者、投机者
&&& 执行能力（Ability to Execute）和前瞻性（Completeness of Vision）都不足，但是可能在特定的某个市场做的不错，同时也不会超过那些特别大型的成熟厂商或者供应商。通常是集中在某些特定领域、专业领域，或者是一些比较新的企业。
Challengers挑战者
&&& 执行能力（Ability to Execute）很强，但是前瞻性（Completeness of Vision）不足。通常情况下是指比较大型的成熟厂商，由于其本身特定市场比较成熟、市场执行能力很强，但是在新领域新市场的拓展上目前还没有做出太多的发展计划改变。作为挑战者，在继续保持强有力的执行能力的同时，如果在市场前瞻性上能够调整和突破，是非常有希望进入领导者（Leaders）区域的。
Visionaries有远见者、愿景者
&&& Visionaries本身这个词的词义是指空想主义者、愿景者，但是放在这里还是用远见者描述更加合适。通常描述前瞻性（Completeness of Vision）很不错、了解未来的市场发展动态和前景，有潜力进行创新。在执行能力（Ability to Execute）上分为有远见但是短期内无法实现的早期创业者，和一些有远见但是执行反应能力调整不及时的比较成熟的大型厂商、供应商们。所以对于在这个区域的厂商或者供应商，一般要么就是早期市场中刚成长起来的中小企业，有创新能力有远见，一旦在市场执行得到提升也是非常有希望进入到领导者（Leaders）区域。
&&& 以2016 Gartner发布的有关数据仓库及数据管理解决方案市场的魔力象限（Magic Quadrant for Data Warehouse and Data Management Solutions for Analytics）为例。
&&& 在对全球21家厂商进行对比分析后，Gartner分析报告首次出现了来自中国的公司星环科技Transwarp，唯一一家出现在该领域的中国公司，也是魔力象限远见者（Visionaries）领域中全球最具有前瞻性（横轴最远）的公司。在Hadoop发行版厂商中，在前瞻性（Completeness of Vision）上已经超过了Hadoop领域的知名初创公司Hortonworks、Cloudera和MapR。星环科技在执行能力（Ability to Execute）上来看，目前也与以上提到的三大Hadoop厂商差距不大。如果能够在执行能力上继续得到提升的话，相信在不久的将来在数据仓库及数据管理解决方案（Data Warehouse and Data Management Solutions）的领导者区域应该可以看到中国厂商的身影。
Leaders领导者、行业领袖
&&& 执行能力（Ability to Execute）和前瞻性（Completeness of Vision）得分均比较高的大型成熟公司、行业领袖。他们拥有大量的客户群体，在全球市场上都有极高的知名度。这些行业领袖在市场中有很大的影响力，有能力有实力影响和引领整个行业的发展。
&&& 还是以上图为例，在数据仓库及数据管理解决方案（Data Warehouse and Data Management Solutions）的领导者区域还是以Oracle、Teradata、IBM、SAP、Microsoft这些传统巨头为主。同时也可以看到Oracle在执行能力上要远远高于其它厂商，在前瞻性上要稍微落后于Teradata和IBM。但这幅图最可怕之处是这五大厂商在领导者区域的位置已经深入领导者象限腹地，与挑战者或是远见者的平均得分的差距还是非常大的，可以说是行业的绝对领袖。
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揭开Gartner技术成熟度曲线和魔力象限的神秘面纱
Gartner是如何来画出技术成熟度以及魔力象限的呢?近日，51CTO记者采访了Gartner的两位分析师：Gartner技术和服务供应商研究组首席分析师Uko Tian，Gartner技术与服务供应商研究组首席分析师Jimmie Chang，他们详细介绍了两者的方法论和判断标准。
作者：老门来源：| 19:29
Gartner技术成熟度曲线自1995年发布以来，受到业界的认可，已经成为判断各种新技术的演变的重要参考依据。除了拥有技术成熟度曲线，Gartner的魔力象限在某一特定时间内对市场情况进行图形化描述，对该市场内的厂商进行分析，已经成为厂商体现竞争力的一大表现。
那么，Gartner是如何来画出技术成熟度以及魔力象限的呢?近日，51CTO记者采访了Gartner的两位分析师：Gartner技术和服务供应商研究组首席分析师Uko
Tian，Gartner技术与服务供应商研究组首席分析师Jimmie Chang，他们详细介绍了两者的方法论和判断标准。
Gartner技术成熟度曲线方法论
图中，横轴表示时间，纵轴表示公众对于某一技术的期望值
Uko Tian解读，任何一项技术，从实验室被研发出来开始，大众对它的期望值都会经历这样一条曲线。
&第一代产品出来以后，用户的需求很不成熟，产品的特点也不成熟，更多的是来自定制化的需求;
&技术很快会引来媒体以及风险投资的关注，同时伴随着大量的资金进入这个领域，从而无论是用户还是业内的人，对这项技术的期望会越来越高，甚至被炒作到一个顶点;
&很快，会有一些用户开始采用产品，而当这些采用了产品之后，他们会发现远远低于预期的希望，无法满足需求，从而一些比较负面的评价开始见诸报端;
&伴随着高预期和低成熟度的鸿沟出现，人们对这项技术的关注度会降低。但是，厂商以及相关技术供应商并没有放弃这项技术，他们会不断地去完善自己的产品，这实质上是技术和产品走向成熟的阶段。但是从外界来看，不管是媒体报道还是舆论都会感觉到这一项技术并不像前面一两年那么热了;
&事实上，经历过这一段波谷之后，这个技术和产品会逐渐进入主流的一个过程，会有更成熟的产品出现，相关的服务也会逐渐完善。当曲线从波谷往上走时，表示这一项技术和产品成熟了，服务也成熟了，同时一些最佳实践也都出现了，可以帮助用户更好地接受这项技术和产品。
&技术越往后走，产品越来越成熟，进入到市场主流阶段，这时候产品就会相对进入一个价格竞争的阶段。
正是总结出了这样的技术发展规律，Gartner为用户采用产品做出了一些指导和意见，帮助用户避免一些陷阱。
Uko Tian介绍，陷阱主要来自四方面：
对于技术和产品接受得太早。一开始，当技术处于媒体的焦点，这项技术并不是很成熟。对于一些企业，尤其是自身IT实力不强的企业，在这个阶段采用这项技术，因为技术的不标准，与IT架构结合起来都不容易，同时价格也比较贵;
放弃得太早，如果已经接受了一项技术，在面对很多的负面消息时，不要放弃地太早。任何技术都是从发生、发展到成熟的过程，可以借助成熟度曲线来判断;
接受得太晚，IT技术对于企业业务的重要性越来越大，和业务结合得越来越紧密了。当同类型的厂商都采用了比较先进、灵活的技术，如果企业不采用或者接受地太晚，就会使自己处于不利的地位；
第四， 及时为新技术做准备，任何一项技术都会从成熟到慢慢被淘汰的阶段，当技术已经处于将要被淘汰的时候，用户要及时地为新技术做好准备。
当企业对一项技术的趋势有足够的认识之后，如何判定企业是否要采用这项新技术?Uko Tian给出了三个方面的建议。
第一， 这项技术在技术成熟曲线图上的位置，判定刚出现还没成熟还是已经进入成熟期;
第二， 衡量自己的企业文化，不同的企业文化对于新技术的消化能力不同，是否能拥抱风险;
第三， 这项技术对企业业务所能带来的好处。
服务器技术曲线图
以服务器技术为例，Uko
Tian表示：&我们建议企业最重要、要关注的是在最左上角的一些技术，越左上角的技术您越需要关注。为什么呢?第一，它很快就要成为市场主流了;第二，它对企业的业务价值的影响会非常大。那么对于企业、IT用户在分配自己资源的时候，我们希望它能够通过这个图，更清楚地知道应该把资源更多地分配在什么地方，应该是侧重在左上角这块。&
魔力象限方法论
魔力象限是依据一套标准对厂商进行分析，这个标准是相对固定的。据了解，针对Gartner所有的魔力象限，有不同的标准，根据这些不同的标准对所有的厂商进行评分，评分之后根据权重计算出魔力象限中横轴和纵轴的得分。&外界认为的仅仅用市场份额来判定与Gartner的标准并不符合，除了市场份额外，还有很多其他的方面。&
分析师Jimmie
Chang解释，&魔力象限评价的是厂商，这点特别重要。也就是说，可能某一个厂商在某一个特定市场里面，它是有多个产品的，我们对这个厂商所有产品进行综合的评分，而不是针对它提供的某一项产品来评分。&
以备份为例子，Jimmie Chang对魔力象限做了详细介绍。
Backup catalog是一个备份索引，实际上它是一个数据库。&我们在入围标准判断时，认为备份软件必须要维护一个小数据我们才算它是一个备份软件&
Jimmie Chang表示，&市面上一些做容灾的或者做数据复制的软件，有很多都不提供索引，这些软件我们不认为它是备份的软件，这点很重要。&
至少有两个大洲以自有品牌销售，这一点看起来对国内厂商不利。&Gartner把全球分成北美、拉美、欧洲及中东，然后亚洲还有日本，在这几个大洲里面至少要有两个以兹有品牌销售，而不能以OEM来销售，这样才可以。&
Jimmie Chang解释。
Chang介绍：&Gartner的核心用户是IT最终用户，一般都是企业级的用户，如果没有被他们问及过的产品，会认为它要么没有定位在企业级，要么它的知名度离得还比较远。所以如果Gartner的客户没有问及过的产品，我们一般都不会包括我们的魔力象限里面，这一条实际上适用于几乎我们所有的魔力象限了。&
2015年企业级备份软件魔力象限
如何画出此图?Jimmie
Chang介绍：&根据十项标准评分，评分之后进行加权，然后得出两个指标的总分，一个是横轴的总分，一个是纵轴的总分，然后我们会把所有厂商的得分取一个平均分，放在这个终点上面。所以说每一次的魔力象限一定会有厂商落到左下角，一定会有厂商在右上角。因为它这个终点是一个平均分，所以不会所有的厂商都集中在某一个象限里面，这个魔力象限是这么得出来的。&
而他也对看似落后的&左下角&做了解释。&执行力和愿景都低于平均分的这些厂商，会集中在左下角。但是这并不意味着，我们认为这些厂商是属于落后的厂商，这是不对的。我们认为这个魔力象限如果你落在左下角，而且你还在市场上生存的话，一定是由于你有一个特定的关注点，而这个特定关注点可能并不适用于广大的市场，但是在这一个特定的领域可能你是领先的，所以这部分的厂商，我们管它叫做Niche
player，也就是说它是关注特定领域的厂商，这个特定领域的厂商没有任何贬义的意思。很多厂商在这个领域，他们在一个领域里可能其实做得很好。&
【责任编辑： TEL：（010）】
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Gartner 2016 年商业智能和分析平台魔力象限报告
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2016年，传统BI厂商集体沦陷，全部被驱除出了领导象限。IBM、SAP、SAS、Microstrategy等无一幸免，Oracle甚至已经完全消失。全球商业智能与分析行业市场正在发生哪些剧变？
2016年，传统BI厂商集体沦陷，全部被驱除出了领导象限。IBM、SAP、SAS、Microstrategy等无一幸免，Oracle甚至已经完全消失。全球商业智能与分析行业市场正在发生哪些剧变？
这几年，全球商业智能与分析平台市场经历了从“IT主导的报表模式”往“业务主导的自服务分析模式”转折的临界点。最近发生的采购大多是现代的、以业务用户为中心的自服务数据分析平台，全新市场观念的形成，深刻地改变了全球数据分析市场格局。
战略规划设想
到2018年：
1.&作为转向部署现代BI平台的一部分，大多数业务用户和分析师都借助自服务工具进行数据准备，即自服务数据准备。
2.&大多数独立自服务数据准备工具将扩展为一站式分析平台，或者作为一部分功能集成到已有的分析平台。
3.&智能的、企业级管控的、支持Hadoop的、支持搜索和可视化的探索式分析会打包到下一代数据分析平台中，一站式平台还包含自服务数据准备和自然语言生成功能。
魔力象限评估
基于以下5个使用场景对供应商进行评估：
1.敏捷且中心化的IT驱动的交付。支持敏捷且中心化的IT驱动的BI交付。基于平台自有的数据处理能力，IT部门能实现从数据到内容的交付，整个工作流程处于良好的企业级管控之下。
2.去中心化的分析。支持业务用户实现从数据到自服务分析的工作流程。
3.良好管控下的探索式分析。在良好管控之下，支持业务用户基于数据进行自服务分析，再生成可复用的内容，再提升为系统级可复用的内容。
4.嵌入式BI。支持将数据转化为可嵌入到其他流程或应用中的BI内容。
5.公网部署。这类似第一个使用场景，但目标用户变成了外部客户、公众部门，或者普通公民。
基于以下14条标准对供应商进行评估：
一、基础构架
1.BI平台管理。具备扩展性、性能优化、高可用性，以及高容灾性等功能。
2.云BI。具备平台即服务和分析应用即服务的功能，以实现分析应用的开发、部署和管理，且支持云端部署和本地部署两种形式。
3.安全性和用户管理。具备保证平台的安全性、可监控用户行为、可审计平台的访问和使用状况等功能。
4.连接多数据源。让用户能访问结构和非结构化的数据内容，这些数据存储在各种各样的平台中，既可能在云端也可能在本地部署。
二、数据管理
5.元数据管理。让所有用户能分享同一个语义模型和元数据。利用强大且集中的功能，管理员能搜索、捕获、存储、复用各种元数据，还能把业务用户创建的数据模型提升为系统级的数据模型。
6.ETL和数据存储。具备ETL功能，可接入、融合、转换、加载数据至自有存储层，还能索引数据，管理数据加载，或通过任务计划更新数据。
7.自服务数据准备。通过拖拽式操作，用户可融合不同来源的数据，并创造分析模型，例如，自定义指标、集合、分组、层级等等，更高级的功能还包括自动语义识别、自动关联、自动可视化，数据分层，数据血统、多结构化的数据融合等。
三、分析和内容创建
8.内嵌的深度分析。让用户能轻松接入深度分析功能。除了平台自有的深度分析功能，用户也能导入或集成平台外部的分析模型。
9.分析型仪表盘。支持制作高度可交互的仪表盘和内容。当用户访问这些仪表盘时，可以进行探索式分析、深度分析、地理分析等。
10.可视化的探索式分析。支持通过操作图表的颜色、亮度、大小、形状等手法去展现数据。这也包括一系列的可视化选项，包括饼图、柱形图、线图、热量图、树状图、地图，散点图和其他特殊的图表。这些工具让用户能以可视化的交互方式来分析数据。
11.支持移动端。支持将内容交付给移动设备，这既可以是发布模式也可以是交互模式，还支持移动设备自有的各种功能，例如触屏、拍照、地理位置、自然语言查询等。
四、知识分享
12.嵌入式分析。通过SDK和API接口，以开放标准支持创建和修改分析内容，以嵌入到其他业务流程、应用，或门户中。平台既可以在应用内也可以在应用外支持这些功能，但必须简单而无缝地集成到应用内，让用户无需在不同应用之间来回切换。平台还让用户能选择需要嵌入的业务流程。
13.发布分析内容。让用户能以各种输出形式和分发方式对分析内容进行发布、部署、操作。平台应支持内容搜索、故事叙述、任务计划、预警等功能。
14.协作与社交。让用户能以帖子、聊天、注释等方式分享并讨论基础数据、分析方法、分析内容等。
评估结果：
2016年商业智能与分析市场发展趋势
全球商业智能与分析市场的整体份额继续扩大。根据当前Gartner对该领域的年度综合增长率的预计，市场增长率可能维持在2014年的5.8%，直至2019年。然而，伴随着购买模式和需求的变化，不高的增长率反映了一个处于转变过程中的市场：购买决策持续从IT部门的领导转换为业务线的领导和用户，他们需要更敏捷和更灵活的个性化选择——新准则是先落地再扩展。现在与以往那种带动企业两位数增长的大规模的企业级交易截然不同，那时的IT部门掌握更多的预算，并对采购决策施加着更多影响。在如此快速进化的市场中，带动商业智能与分析市场新增长的主要驱动力，正受到以下因素的影响：
1、新供应商持续出现，使得市场上有更多创新的产品供买方挑选。在以后几年，买方将从关注那些提供新型BI和分析产品的供应商中获益，他们有充足的机会去投资那些进入市场的创新产品。如果买方需要试运行大量的创新产品以及大量的供应商参与到POC验证中，随着时间累积，其不利之处在于机构可能面临技术负债——作为多个独立解决方案所体现出的商业价值急速转变为缺少对设计、实施和技术支持足够关注的产品部署。在这个快速进化的BI市场中，机构需要形成正确策略和参考架构，用于评测各种可选的产品，以此降低他们的技术债务，从而避免在未来产生较多的返工和再设计的问题。
2、随着越来越多的用户驱动的数据分析平台得以部署，监管需求正持续增长，这将触发IT部门以新的形式介入其中。最初，当市场转变时，业务用户感觉到有能力绕开IT部门通过自主采购的方式去使用能够填补他们业务缺口的BI产品。随着时间的推移，产品部署持续扩大，用户变得越来越多，使用场景变得越来越复杂——业务用户与IT部门的合作又将重新展开，他们会协同开发出敏捷的流程去支持自服务数据分析的需求，即通过适度的企业级管控，去确保恰当而负责任的使用范畴。这将促成自服务数据准备结合探索式分析产品的场景，提供敏捷而集中的使用方式去成功地替代传统的使用方式，旧的方式往往缺乏敏捷性，而且也不支持IT部门与业务用户间的协作开发。这与在这个行业多次发生的“钟摆”现象相吻合，在这个行业，最终用户的实践最终将转向以IT为中心的方式的另一极端。在业务用户生成的内容急剧扩张的背景下，对监管的需求正在使钟摆回归至更注重企业级管控和协作的中间地带。
3、市场对智能的探索式分析的了解和接纳会让探索式分析获取到更广泛的用户群体，新产品触及的范围和影响力也会随之增加。在不需要建模和写算法以及查询的前提下，这些新出现的功能让用户能从越来越多的、复杂的、多结构化的数据集里发现大量的隐藏模式。除了探索式分析，通过交互的可视化、搜索和自然语言查询等技术，业务用户和分析师还能从深度分析中直接获益（高亮和可视化诸如重要发现、相关性、集群、预测、异常值、反常、关联、趋势等结果）。有些工具还会为用户说明分析结果，例如生成自然语言的文本去突出显示模式和阐释洞察。这样可以减少发现洞察的时间，也节省了手动探索和手动建模的时间开销和专业技能要求。探索式分析并非替代了高级数据分析师和数据科学家，而是为他们增加了一群公民数据科学家。这些公民数据科学家帮助他们产生了更多的设想，再随之开展更细化的探索，数据学家可以帮着确认最终结果。
4、机构从持续增长的多结构化数据源中融合和获得洞察的需求，将推动智能的自服务数据准备和智能的探索式分析领域的持续创新。市场需要更加强大的软件功能，包括自动提取、推论、浓缩和创建搜索索引访问新数据源。以手动方式去完成这些工作将会难以匹配数据多样性和复杂度的增长，随着时间的推移这种增长将是指数级的。同时，通过自动的模式探索和洞察发现，机构可以扩大分析规模，也可以让更多的用户群体可以受益于分析洞察功能。
5、通过自然语言查询，基于搜索的探索式分析将让更多的用户获益。由于BI和分析平台对自然语言查询支持得越来越好，更多的非技术用户能以对话提问的方式来分析数据，新用户将更有可能参与到利用探索式分析中。业务驱动的自然语言查询需要底层的基于多结构化数据的搜索功能，这一领域的进展将不断提升该功能的易用性和可信度。
6、市场将不断扩张且更加成熟，这将为机构创造更多的机会去购买或销售分析应用。一个活跃的市场可以让买家和卖家汇聚起来交换分析应用、聚合数据源、自定义可视化和算法，这将增加对BI和分析领域的需求，并推动其未来的增长。成熟起来的市场将为BI供应商们提供新的销售渠道，基于他们平台的分析应用可以在自有的渠道和合作伙伴的渠道销售。这一成熟市场的主要好处在于这是一个面向终端用户的市场，他们几乎可以获得想要的任何分析应用，以用于内部解决方案和流程的开发。
7、为更好地支持物联网，机构需要支持实时动态和流数据抓取。为了使机构能处理在这个互联世界中由设备、传感器和人产生的大量数据，机构必须在捕捉和加工这种数据上进行投资。BI和分析市场的竞争者们也需要在类似方面进行投资——让买家在同一平台中合并实时动态和流数据以及其他来源的数据，去开发新一代的具备很大影响的分析应用，让用户能利用这种实时洞察能力。
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