2021数据分析及商业智能领域的魔力象限报告（Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms）于 2021 年 2 月 15 日发布，此报告将帮助从事数据分析的企业领导者们合理规划BI发展路线图。

从这份分析报告中，可以得出：

  • BI分析平台的自定义功能在逐步增强，自助服务的概念在BI领域正在发生变化
  • 云生态系统与生产力工具的协调已经成为关键的选择因素

一、2021数据分析及商业智能领域的魔力象限图

从魔力象限图中，可以看到：

  1. 微软在BI领域遥遥领先，已经和Tableau拉开较大的差距
  2. Amazon Web Services、Google(Looker)、Infor为新进入者
  3. Dundas、Logi Analystics、Salesforce、Birst退出魔力象限

二、市场情况及趋势

数据分析及商业智能（ABI）平台的特点是易于使用，并支持完整的分析工作流：从数据准备、可视化探索和分析，到强调自助服务以及增强的用户体验。

ABI市场的供应商从风险投资基金支持的初创企业到大型科技公司。这个市场的绝大多数新支出都是在云部署上，主要的云平台参与者也都出现在这个市场上。在通常情况下，ABI平台为这些云供应商提供了更广泛的云数据管理功能，例如Microsoft Azure Synapse Analytics和IBM cloud Pak for data。

如今，几乎所有供应商都可以使用常见的图表形式（如条形图/柱形图、直线图/面积图、散点图、饼图和地理地图等）和广泛的数据源来构建交互式关键绩效指标（KPI）仪表盘，因此，ABI平台不再因数据可视化功能而有所区别，平台的差异化已经转移到对数据增强分析的支持程度，如利用机器学习（ML）和人工智能（AI）帮助业务人员和数据分析师实现比手动更加高效的数据准备、分析和决策。

因此，对于 ABI 平台而言，增强分析将不再是一种扩展功能，必须借助平台来实现。

ABI平台的用户群体正在扩大。ABI平台诞生之初是为了帮助数据分析人员实现数据自动化分析，现在也被直接应用于最终用户，即消费者群体。该群体的典型特征是不具备技术能力，其更希望直接使用由系统自动生成的数据分析结果。

ABI平台功能包括以下12项关键技术能力：

  1. 安全性：支持权限控制、管理用户、审核平台访问和身份验证的功能。
  2. 可管理性：跟踪ABI平台使用情况和管理信息共享方式（以及由谁共享）的功能。
  3. 云分析：基于存储在云中和本地的数据，支持在云中构建、部署和管理分析的能力。
  4. 数据源连接：允许用户连接、查询和接收数据的功能，同时优化性能。
  5. 数据准备：支持拖放、用户驱动的不同来源数据的组合，以及创建分析模型（如用户定义的度量、集、组和层次结构）。
  6. 目录：能够自动生成和管理分析内容的可搜索目录，从而使最终用户知晓哪些内容易于使用。
  7. 自动洞察：增强分析的核心功能，应用ML技术为最终用户自动生成结果（例如，通过识别数据集中最重要的属性）。
  8. 数据可视化：支持高度交互的仪表盘，并通过图表图像的操作来探索数据。
  9. 数据讲故事：将交互式数据可视化与叙述技术相结合的能力，以便以引人注目、易于理解的形式将分析内容打包并交付给决策者。
  10. 自然语言查询（NLQ）：这使用户能够使用输入到搜索框或口语中的术语提问、查询数据和分析内容。
  11. 自然语言生成（NLG）：自动生成对答案、数据和分析内容的丰富的语言描述。在分析上下文中，当用户与数据交互时，叙述会动态变化，以解释关键发现或图表或仪表板的含义。
  12. 报告：能够给用户在预定的基础上，创建和分发（或“突发”）配色完美、布局清爽的多页报告。

三、特殊名词解释

1、 增强分析 Augmented Analytics

增强分析的定义是：自然语言的查询和结果描述、增强型的数据准备、自动高级分析和基于可视化的数据探索能力，主要有以下特点：

  • 智能数据发现：易使用，无需专业知识的数据收集-准备-整合和分析，同时允许用户进行分享结果和应用策略，甚至能指出数据间的关系、趋势和模式，并给出可视化的建议，最后帮忙预测策略的结果

  • 增强数据准备：允许结合不同数据源，并帮助用户进行数据源间的关联、展示、类型定义、定级和清洗，方便用户进行各种形式的数据统计，如分类，聚类和回归

  • 增强数据分析：利用机器学习和自然语言处理来完成数据准备和分享，从而自动提供数据洞察

  • 数据增强分析包括以机器学习为基础的数据分析和BI功能，可以嵌入整个数据分析流程中的每一步中，包括数据准备、数据建模和结论生成

2、 数据湖 Data Lake

数据湖是一种大型数据存储库和处理引擎。它能够大量存储各种类型的数据，拥有强大的信息处理能力和处理几乎无限的并发任务或工作的能力。

3、 魔力象限的解释

很多人了解魔力象限的两个维度是执行能力和愿景完整度，但并不清楚两者还能再往下拆分，这里一并列举。

  • 执行能力可拆分为产品/服务、整体可行性、销售执行/定价、市场反应和记录、营销执行、客户体验和公司运营。

  • 愿景完整度则分为市场理解、营销战略、产品战略、商业模型、创新性和定位战略（Geographic Strategy，解释上是希望厂商们通过开拓不同的地理区域市场，选择直接开拓或通过合作伙伴、渠道等方式寻求合适的市场）。