Gartner Magic Quadrant – Data Science Platforms 2017

Zunächst einmal – SAP hat den „Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms“ umbenannt in „Magic Quadrant for Data Science Platforms“. Als Grund gibt Gartner an, dass Data Scientists zu den Hauptnutzern dieser Plattformen gehören.

Gartner definiert eine Data Science Platform wie folgt:

„A cohesive software application that offers a mixture of basic building blocks essential for creating all kinds of data science solution, and for incorporating those solutions into business processes, surrounding infrastructure and products.

Im Vergleich zum 2016 MQ fällt auf, dass der Leaders-Quadrant erstmal recht gleich geblieben ist. IBM, SAS, RapidMiner und KNIME sind die Leader. Dell ist rausgefallen, jedoch wird erklärt, dass Dell in Quest aufgegangen ist. Quest hat in 2017 eine gute Position im Challenger-Quadranten.

Bei den Leadern ist noch zu erwähnen, dass IBM hier 2017 eine klare Führungspositon einnimmt. Im Vorjahr war das noch nicht so klar, war doch SAS und auch KNIME in der „Completeness of Vision“ noch etwas vorne und SAS lag in der „Ability to Execute“ vorne und hatte somit 2016 die Führungsposition.

Nun, die Frage ist, wo liegt SAP, wo im Vergleich und was hat sich getan? Microsoft möchte ich ebenso betrachten.

SAP hatte es 2016 gerade in den Challenger-Quadranten geschafft. In 2017 ist SAP etwas abgerutscht und somit ein starker Nischenplayer. Nun gut, es verwundert wenig. Aktuell läuft von SAP auf OpenSAP der Kurs „Getting Startet with Data Science„. Schwerpunkt ist das hier im Magic Quadrant ebenfalls bewertete SAP BusinessObjects Predictive Analytics und dessen Nutzung im Rahmen des CRISP-DM-Prozesses. Gut, der Kurs heißt „Getting Startet…“ jedoch ist das wirklich Grundlagenarbeit. Die Arbeit mit SAP BO Predictive Analytics hat mich schon etwas überrascht. Ohne R-Integration ist die Anzahl der verfügbaren Algorithmen sehr überschaubar und richtig komplexe Sachen kann man im „Expert Mode“ auch kaum machen.

SAP’s Stärken 2016:

  • Klares Commitment zu Analytics
  • Vision für Cloud Analytics
  • Umfang der möglichen Use Cases
  • Embedded Analytics
  • Leicht zu lernen und zu benutzen

SAP’s Stärken 2017:

  • SAP HANA-Integration
  • Support for Citizen Data Scientists (Automated Analysis)
  • Deployment (Predictive Factory & Analytics Extensions)
  • Klares Commitment zu Analytics
  • Umfang der möglichen Use Cases

SAP’s Warnungen 2016:

  • Geringe Gesamtzufriedenheit, Support und Vertriebsbeziehungen
  • Zu wenig Innovationen (wie z. B. Spark- oder Phyton-Integration oder Collaboration)
  • Kunden hautsächliche innerhalb der Bestandskunden

SAP’s Warnungen 2017:

  • Kunden hautsächliche innerhalb der Bestandskunden
  • Geringe Gesamtzufriedenheit
  • HANA-First-Strategy
  • Zu wenig Innovationen (wie z. B. Spark- oder Phyton-Integration oder Collaboration)

Zusammenfassend läst sich für SAP also sagen, SAP PA ist recht schnell zu erlernen und bietet dabei ein breites Anwendungsspektrum. Jedoch wurden die Warnungen nicht erhöhrt und finden sich in 2017 wieder. Der Fokus auf HANA ist Chance und Risiko zugleich.

Microsoft gilt als Visionär im MQ. In 2017 sind Sie etwas höher an die Schwelle zum Leader gerückt. War 2016 noch SASS der Schwerpunkt der Betrachtung da andere Produkte erst frische am Markt waren, so schwenkt der Schwerpunkt in 2017 zum Azure Machine Learning (AML) Angebot als Teil Cortana Intelligence Suite.

MS’s Stärken 2016:

  • Höchste Bewertung bei „Completeness of Vision“
  • Bester Analytics Cloud Marktplatz (Cortana Analytics Library) mit großem Partner Ökosystem
  • Produktroadmap und Vision
  • AML bietet eine einfache Integration von Cloud-Data Sources
  • Plattform-Skalierbarkeit und Pay as you use
  • Starke OpenSource-Integration

MS’s Stärken 2017:

  • Plattform-Skalierbarkeit & Flexibilität
  • Bester Analytics Cloud Marktplatz (Cortana Analytics Library) mit großem Partner Ökosystem
  • Starke OpenSource-Integration
  • Innovativ im Bereich Bild- und Spracherkennung sowie Deep Learning
  • Starke Machine Learning-Fähigkeiten sowie Collaboration und Automatisierung
  • Starke Produktroadmap und Vision

MS’s Warnungen 2016:

  • Zu starker Fokus auf Cloud (speziell ALM)
  • Unsicherheit über Produktstrategie bzgl. integrierter Tools (z. B. Revolution Analytics)
  • Zum Teil geringe Kundenzufriedenheit (jedoch eher bzgl. traditioneller Tools wie SSAS)

MS’s Warnungen 2017:

  • Zu starker Fokus auf Cloud (speziell ALM)
  • Cortana Intelligence Suite ist noch neu und unreif
  • Delivery Optionen
  • Einige Bereiche sind schwach ausgeprägt (Dokumentation, Data Preperation, Branchenlösungen)

In Summe lässt sich über das Microsoft-Angebot sagen, es ist skalierbar und flexibel, hat eine hervorragende Roadmap und Open Source-Integration. Der Fokus ist auf Cloud, was von den Kunden nicht immer als Vorteil gesehen wird. Auch ist das Produkt noch recht neu, entwickelt sich jedoch schnell weiter.

Soweit zu den zwei Anbietern, welche für mich interessant sind. Aktuell ist keiner davon Leader oder Challenger. Microsoft hat bei der Completeness of Vision jedoch klar die Nase vorne und macht den Eindruck, möglicherweise bald in den Leader-Quadranten aufzusteigen. SAP hat nach meiner Beobachtung seine Aktivitäten stark gestreut auf viele Produkte und kommt deshalb nicht vergleichbar voran. Um zu den führenden Anbietern aufzuschließen fehlt noch ein wenig. Wie üblich ist das Produkt eher bei Bestandskunden verbreitet und tut sich aktuell schwer im breiten Markt.

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