Business Intelligence Platforms
กลับมาอีกครั้งสำหรับ Magic Quadrant 2020 ปีที่แล้ว อันดับหนึ่ง Microsoft ครับผมมมม สำหรับปีนี้ ก็ Microsoft อีกแล้วครับผมมมม 555 ของเค้าดีจริง มาดูรายละเอียดกันว่าเค้าวัดกันยังไง
Modern analytics and business intelligence (ABI) เค้านิยาม ประมาณว่า เป็นระบบที่สามารถให้ User ทำได้เองโดยไม่ต้องพึ่ง IT การวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) – สำหรับการจัดเตรียมข้อมูลที่มีความช่วยเหลือการสร้างข้อมูลเชิงลึกและคำอธิบายเชิงลึก ประมาณนี้แหละครับ
มาไล่ดูกันครับว่ามีหัวข้ออะไรกันบ้างที่เค้าเอามาให้คะแนนในหัวข้อนี้
- ความปลอดภัย: ความสามารถที่เปิดใช้งานการรักษาความปลอดภัยแพลตฟอร์มการจัดการผู้ใช้การตรวจสอบการเข้าถึงแพลตฟอร์มและการรับรองความถูกต้อง
- ความสามารถในการจัดการ: ความสามารถในการติดตามการใช้งานจัดการวิธีแชร์ข้อมูลและดำเนินการวิเคราะห์ผลกระทบและทำงานกับแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม
- Cloud : ความสามารถในการสนับสนุนการสร้างการปรับใช้และการจัดการแอปพลิเคชันการวิเคราะห์และการวิเคราะห์ในระบบคลาวด์ขึ้นอยู่กับข้อมูลทั้งในระบบคลาวด์และในสถานที่และในการปรับใช้หลายระบบ
- การเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล: ความสามารถที่ทำให้ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อและนำเข้าข้อมูลโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่มีอยู่ในแพลตฟอร์มการจัดเก็บประเภทต่างๆทั้งในสถานที่และในระบบคลาวด์
- การเตรียมข้อมูล: การสนับสนุนสำหรับการลากแล้วปล่อยการรวมข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดยผู้ใช้จากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันและการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์ (เช่นการวัดที่ผู้ใช้กำหนดชุดกลุ่มและลำดับชั้น)
- ความซับซ้อนของรูปแบบ: รองรับโมเดลข้อมูลที่ซับซ้อนรวมถึงความสามารถในการจัดการตารางข้อเท็จจริงจำนวนมากทำงานร่วมกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์อื่น ๆ และสนับสนุนการปรับใช้กราฟความรู้
- แคตตาล็อก: ความสามารถในการสร้างและจัดการแคตตาล็อกที่สามารถค้นหาได้ของสิ่งประดิษฐ์ที่สร้างและใช้งานโดยแพลตฟอร์มและการอ้างอิง
- ข้อมูลเชิงลึกอัตโนมัติ: แอตทริบิวต์หลักของการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นนี่คือความสามารถในการใช้เทคนิค ML เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติสำหรับผู้ใช้ปลายทาง (ตัวอย่างเช่นโดยการระบุแอตทริบิวต์ที่สำคัญที่สุดในชุดข้อมูล)
- การวิเคราะห์ขั้นสูง: ความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้ง่ายโดยมีอยู่ในแพลตฟอร์ม ABI หรือสามารถใช้งานได้ผ่านการนำเข้าและการรวมรุ่นที่พัฒนาจากภายนอก
- การสร้างภาพข้อมูล: รองรับแดชบอร์ดที่มีการโต้ตอบสูงและการสำรวจข้อมูลผ่านการปรับแต่งภาพแผนภูมิ สิ่งที่รวมอยู่นั้นคือตัวเลือกการสร้างภาพข้อมูลที่นอกเหนือไปจากแผนภูมิวงกลมแผนภูมิแท่งและเส้นเช่นแผนที่ความร้อนและต้นไม้แผนที่ทางภูมิศาสตร์แผนการกระจายและภาพพิเศษอื่น ๆ
- การสืบค้นภาษาธรรมชาติ: สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสืบค้นข้อมูลโดยใช้คำศัพท์ทางธุรกิจที่พิมพ์ลงในช่องค้นหาหรือพูด
- การเล่าเรื่องข้อมูล: ความสามารถในการรวมการสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบกับเทคนิคการเล่าเรื่องเพื่อจัดทำและส่งมอบข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่น่าดึงดูดและเข้าใจง่ายสำหรับการนำเสนอต่อผู้มีอำนาจตัดสินใจ
- การวิเคราะห์แบบฝัง: ความสามารถในการรวม SDK พร้อม API และสนับสนุนมาตรฐานแบบเปิดเพื่อฝังเนื้อหาการวิเคราะห์ลงในกระบวนการทางธุรกิจแอปพลิเคชันหรือพอร์ทัล
- Natural language generation (NLG): การสร้างคำอธิบายภาษาศาสตร์เชิงลึกที่ครอบคลุมในข้อมูลโดยอัตโนมัติ ภายในบริบทการวิเคราะห์เมื่อผู้ใช้โต้ตอบกับข้อมูลการบรรยายจะเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกเพื่ออธิบายการค้นพบที่สำคัญหรือความหมายของแผนภูมิหรือแดชบอร์ด
- การรายงาน: ความสามารถในการสร้างและแจกจ่าย (หรือ“ ระเบิด”) ให้กับผู้บริโภคกริดแบบเลย์เอาต์รายงานแบบพิกเซลสมบูรณ์แบบตามกำหนดเวลา
มาดูรายละเอียดของที่ 1 อย่าง Microsoft กันว่ามีจุดแข็งอะไร
Microsoft เป็นผู้นำใน Magic Quadrant นี้ Power BI มันพร้อมใช้งานเป็นตัวเลือก SaaS ที่ทำงานใน Azure หรือเป็นตัวเลือก ใน Server หรือแบบ Power BI Desktop สามารถใช้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ส่วนบุคคลได้ฟรี เผยแพร่การอัปเดตรายสัปดาห์ไปยังบริการคลาวด์ซึ่งเพิ่มคุณลักษณะหลายร้อยรายการในปี 2019 การเพิ่มล่าสุด ได้แก่ ภาพต้นไม้ย่อยสลายการเชื่อมต่อข้อมูล LinkedIn และการปรับปรุงการทำแผนที่ภูมิศาสตร์
จุดแข็ง
- “ Viral” แพร่กระจาย ความนิยมของเครื่องมือ ที่แพร่หลายกว่าค่าย อื่น ๆ เพราะมีทางเลือกให้กับผู้ใช้ ในหลายรูปแบบ ทั้งมีอยู่ใน Office 365 E5 หรือ จะซื้อแยก Power BI ต่างหาก
- ความสามารถของผลิตภัณฑ์: สำหรับปีหลังการเปิดตัว 2013 Power BI เป็นผลิตภัณฑ์“ ผู้ติดตาม” ที่มีเพียง“ ดีพอ” ตามราคา นั่นไม่ใช่กรณี – และด้วยการเปิดตัวในปี 2019 บริการคลาวด์ Power BI Pro มาทันคู่แข่งส่วนใหญ่ในแง่ของการทำงาน มันทำได้ดีกว่าหลายอย่างโดยรวมถึงความสามารถเชิงนวัตกรรมสำหรับการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นและ ML อัตโนมัติ บริการที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่นการวิเคราะห์ข้อความความเชื่อมั่นและภาพมีอยู่ใน Power BI และดึงความสามารถของ Azure ลูกค้าอ้างอิงของ Microsoft ที่สำรวจส่วนใหญ่จะแนะนำ Power BI โดยไม่มีคุณสมบัติ
- ความเข้าใจอย่างถ่องแท้ของการมองเห็นผลิตภัณฑ์: Microsoft ยังคงลงทุนในขีดความสามารถด้านวิสัยทัศน์ที่กว้างขวางและรวมเข้ากับ Power BI สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวโน้ม openness, consumerization และระบบอัตโนมัติที่ Gartner ระบุว่าเป็นตัวขับเคลื่อนตลาดที่สำคัญ
ข้อควรระวัง
- Version Server: เปรียบเทียบกับบริการคลาวด์ Power BI Pro ข้อเสนอในสถานที่ของ Microsoft มีช่องว่างการทำงานที่สำคัญรวมถึงแดชบอร์ดการสตรีมการวิเคราะห์เนื้อหาที่สร้างไว้ล่วงหน้าภาษาธรรมชาติ Q&A เสริม ไม่รองรับฟังก์ชั่นเหล่านี้ใน Power BI Report Server
- Azure-only: Microsoft ไม่ได้ให้ความยืดหยุ่นแก่ลูกค้าในการเลือกบริการ Cloud IaaS ข้อเสนอของมันทำงานเฉพาะใน Azure
- การเชื่อมต่อ: Power BI เสนอตัวเชื่อมต่อข้อมูลที่หลากหลายมาก แต่การตอบรับจากผู้ใช้บริการสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมของลูกค้าของ Gartner ระบุว่าประสิทธิภาพการสืบค้นของเกตเวย์ข้อมูลในสถานที่เป็นตัวแปรและต้องการความพยายามในการปรับให้เหมาะสม การเชื่อมต่อกับการสอบถามโดยตรงของ SAP BW และ HANA นั้นเป็นปัญหาซึ่งเป็นปัญหาที่ทราบกันดีว่า Microsoft กำลังทำงานอยู่ โดยทั่วไปลูกค้าเลือกที่จะโหลดข้อมูลลงใน Power BI แทนซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่า
