16个用于数据科学和机器学习的顶级平台.docx
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1、16个用于数据科学和机器学习的顶级平台调研机构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,它提供了创立多种数据科 学解决方案以及将这些解决方案合并到业务流程、周围根底 设施和产品中所需的基本构建块的混合体J这样的平台支持数据科学家在整个数据和分析管道中 执行任务。这些任务包括与数据访问和接收、数据准备、交 互式探索和可视化、功能工程、高级建模、测试、培训、部 署和性能工程相关的任务。考虑到这一点,Gartner公司发 布了一份魔力象限报告,其中介绍了数据科学和机器学习这 一领域的16个领先厂商和平台。领导者Gartner公司分析师写道:“魔力象限中的领导者在数
2、据 科学和机器学习市场中拥有强大的影响力和重要的知识分 享能力。他们在整个探索、模型开发和实施过程中展示了深 度和广度的优势。在提供出色服务和支持的同时,领导者也 能灵活应对瞬息万变的市场环境。熟练使用领导者平台的数 据科学家专业人员数量巨大并且不断增长。领导者在影响市 场增长和方向方面处于有利的地位。它们涉及所有行业、地 理位置、数据域和用例,因此,对该市场有着扎实的理解和 战略。他们不仅能够根据当前的市场条件,专注于有效地执 行,而且他们还拥有坚实和强大的路线图,以利用这一快速 转型行业的新开展和先进技术。他们提供思想领导和创新差 异化,经常在实施过程中颠覆市场。”SAP总部位于德国瓦尔多
3、夫。Gartner公司分析师表示, “SAP公司再次将其平台重新命名为:SAP Business Objects Predictive Analyticso该平台具有许多组件,例如用于数 据集准备和特征工程的Data Manager,用于公民数据科学家 的Automated Modeler,用于更复杂机器学习的Predictive Composer 以及用 于操作的 Predictive Factory。 SAP Leonardo机器学习和SAP Leonardo生态系统的其他组件对 SAP在此魔力象限中的执行能力没有奉献。在过去的一年中, SAP公司在几个方面取得了很好的进展,但在其他方面仍
4、然 落后。它是一个利基企业,因为相对于其他公司来说,其客 户满意度低,缺乏思想共享J(4) Teradata 公 司Teradata公司总部位于加利福尼亚州圣地亚哥。 Gartner公司分析师表示,“Teradata公司统一数据架构(UDA) 是一个企业分析生态系统,它结合了开源和商业技术,提供 分析功能。UDA 包括 Aster Analytics、Teradata 数据库、 Hadoop和数据管理工具。尽管Teradata公司具有强大的运 营能力,但它仍然缺乏统一的端到端技术平台。Teradata公 司保持了其内在的性能和可靠性优势,但其在数据科学开发 方面缺乏凝聚力和易用性,削弱了其执行
5、能力和在视觉完整 性方面取得的进展。它仍然是一个利基企业J(1)Alteryx 公司Alteryx公司总部位于加利福尼亚州欧文市。Gartner 公司分析师表示,“Alteryx公司提供统一的机器学习平台 Alteryx Analytics,使公民数据科学家能够在单一工作流 程中构建模型。20*年中期,Alteryx公司收购了专注于模 型部署和管理的数据科学供给商Yhat公司。Alteryx公司于 20*年初在纽约证券交易所发行公开募股(IP0),加强了其 投资扩展和增强其平台的能力。Alteryx公司已经从挑战者 象限开展到领导者象限。这得益于强大的执行力(在收入增 长和客户获取方面),其具
6、有令人印象深刻的客户满意度, 以及专注于帮助组织灌输数据和分析文化J(2)H20. ai 公司H20. ai公司总部位于加州山景城。Gartner公司分析师 表示,“H20.ai公司提供了一个开源的机器学习平台,对于 这个魔力象限,我们评估了核心组件H20 Flow, H20 Steam; 用于Spark集成H20 Sparkling Water;以及提供深度学习能 力的H20 Deep Water H20. ai已从先前魔力象限的梦想者 开展为领导者。它通过重大的商业扩张继续取得进展,并牢 固了其作为思想领袖和创新者的地位J(3) KNIME 公司KNIME公司总部位于瑞士苏黎世。Gartn
7、er公司表示, “KNIME公司提供开源的KNIME分析平台,全球有超过 100,000人使用。KNIME提供商业支持和商业扩展,以促进 企业部署的协作、平安性和性能。在过去的一年中,KNIME 公司为AWS和Microsoft Azure引入了其云平台版本,更加 注重数据质量,扩展了其深度学习功能,并将其局部商业功 能转换为开源。KNIME正在加速其产品开发和客户获取工作。 KNIME的平台被大多数行业和世界上大多数地区使用。该供 给商展示了对市场的深刻理解,强大的产品战略和所有用例 的优势。这些属性共同牢固了其作为领导者的地位JRapidMiner 公司RapidMiner公司总部位于马萨
8、诸塞州波士顿。Gartner 公司分析师表示,“RapidMiner公司的平台包括RapidMiner Studio 、 RapidMiner Server 和 RapidMiner Radoop o RapidMiner Studio是模型开发工具,提供免费版和商业版; 它的价格取决于逻辑处理器的数量和模型使用的数据量。通 过采用免费版,客户可以获得一个逻辑处理器和10,000行 数据。RapidMiner Server旨在共享、协作和维护模型。 RapidMiner Radoop 将 RapidMiner 的执行直接扩展到 hadoop 环境中。RapidMiner公司仍然是一个领导者,为
9、全方位的数 据科学家和数据科学团队提供全面且易于使用的平台。 RapidMiner通过引入新的生产力和性能能力,继续强调核心 数据科学以及模型开发和执行的速度JSAS公司SAS公司总部位于北卡罗来纳州卡里市。Gartner公司 分析师表示,“SAS公司为分析和数据科学提供了许多软件产 品。对于这个 Magic Quadrant,我们评估了 SAS Enterprise Miner (EM)和 SAS Visual Analytics 产品套件,其中包括 Visual Statistics 和 Visual Data Mining 以及 Machine Learningo SAS仍然是领导者,但
10、在视觉完整性和执行能力 方面已经失去了 一些根底。Visual Analytics套件因其Viya 云就绪架构而显示出开展前景,该架构比以前的SAS架构更 加开放,并且使得广泛的用户更容易访问分析。然而,其令 人困惑的多产品策略影响了 SAS的视觉完整性,并且高许可 本钱的感知削弱了其执行能力。随着市场焦点转向开源软件 和灵活性,SAS公司提供有凝聚力的开放平台的速度缓慢, 并已经为此付出了代价J挑战者Gartner公司分析师表示,“挑战者拥有稳固的存在、可 信度、可行性和强大的产品能力。然而,他们可能不会像领 导者那样展示思想领导力和创新能力。挑战者主要有两种类 型。长期建立的数据科学和机器
11、学习供给商,因其稳定性、 可预测性和长期客户关系而取得成功。他们需要振兴开展愿 景,以便与市场开展保持同步,并变得更具影响力和创新性。 如果他们继续做一直在做的事情,其业务增长和市场存在可 能会受到损害。在相关市场*立良好根底的供给商,正在进 入数据科学和机器学习市场,其解决方案可扩展现有客户的 现有平台,但对许多潜在新客户而言也是合理的选择。由于 这些供给商证明他们可以影响这个市场,并提供明确的方向 和愿景,他们可能会开展成领导者JMathWorks 公司MathWorks公司是一家总部位于马萨诸塞州内蒂克的私 营公司。Gartner公司分析师表示,Mathwork的两个主要 产品是MATL
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