在当前云生态系统也在影响着人们做选择决策的时候，增强分析的能力正在成为各个分析和BI平台的关键区别。这个魔力象限将帮助数据和分析者的领导们根据这些变化来发展他们的分析和BI技术组合。
一、战略规划的假设
到2022年，增强分析技术将无处不在，但只有10%的分析师将充分发挥其潜力。
到2022年，40%的机器学习模型开发和评分将在没有把机器学习作为主要目标的产品中完成。
到2023年，90%的世界500强公司将把聚合分析治理融入到更广泛的数据和分析治理计划中。
到2025年，80%的包含电子产品在内的消费品或工业产品将会把设备分析包含在内。
到2025年，数据故事将成为最广泛的消费分析方式，75%的故事将使用增强分析技术自动生成。
二、市场定义/描述
现代分析和商业智能（Analytics and Business Intelligence，简称ABI）平台的特点是其拥有易于使用的功能，支持从数据准备到可视化探索和洞察力生成的完整分析工作流，并强调自助服务和增强功能。
ABI市场上的供应商范围从历史悠久的大型科技公司到由风投基金支持的初创企业，大部分的供应商都提供了更广泛的产品，包括数据管理功能。这个市场上的大部分新支出都是在云部署上。
ABI平台不再因其数据可视化能力而有所区别，而数据可视化能力正逐渐成为标准商品。相反，差异化正在转向：
对企业报告功能的集成支持。企业对这些以其敏捷的数据可视化能力著称的平台现在如何帮助它们实现现代化的企业报告的需求更感兴趣。目前，这些需求通常由SAP（Business Objects）、Oracle（Business Intelligence SuiteEnterprise Edition）和IBM（Cognos，pre version 11）等供应商的旧BI产品来满足。
增强分析。机器学习（ML）和人工智能（AI）辅助的数据准备、洞察生成和洞察解释（以增强业务人员和分析师探索和分析数据的方式）正迅速成为供应商竞争差异化的关键来源，因而也成为其核心投资。
ABI平台的功能包括以下15个关键能力领域（这些领域已进行了实质性更新，以反映对企业报告的重新关注和增强的重要性）：
安全性：支持平台安全性、管理用户、审核平台访问和身份验证的功能。
可管理性：跟踪使用情况、管理信息共享方式和共享者、执行影响分析以及与第三方应用程序协作的功能。
云：基于云上的、内部的以及跨多云部署的数据，支持在云中构建、部署和管理分析以及分析应用程序的能力。
数据源连接：使用户能够连接和接收各种类型的存储平台（包括本地和云中）中包含的结构化和非结构化数据的功能。
数据准备：支持用拖拽、用户驱动的方式来关联不同来源的数据，以及创建分析模型（如用户定义的度量、集合、组和层次结构）。
模型复杂度：支持复杂数据模型，包括处理多个事实表、与其他分析平台的交互和支持知识图谱部署的能力。
目录：从人为创建或平台使用行为，以及行为依赖的内容里面，自动创建和组织一个可搜索的“目录”的能力。
自动洞察：增强分析的一个核心属性，这是应用机器学习技术为最终用户自动生成洞察的能力（例如，通过识别一个数据集中最重要的属性）。
高级分析：用户可以轻松访问高级分析功能，这个功能可以包含在ABI平台中，也可以通过导入和集成外部开发的模型来使用。
数据可视化：支持高度交互式的仪表盘，并通过对图表图像的操作来探索数据。其中包括一系列可视化选项，这些选项超出了饼图、条形图和折线图的范围，还包含如热力图、树状图、地形图、散点图和其他特殊用途的可视化效果。
自然语言查询：允许用户通过将业务术语输入到搜索框或口头讲话的方式来查询数据。
数据故事讲述：将交互式的数据可视化与叙事技巧相结合的能力，以便以令人信服的、易于理解的形式将见解打包并交付给决策者。
嵌入式分析：该功能包括一个带有丰富API的SDK包和对开放标准的支持，以便将分析内容嵌入到业务流程、应用程序或门户中。
自然语言生成（NLG）：对数据中发现的见解有丰富的语言描述，并能自动创建这个语言描述。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和仪表盘的含义。
报告：能够在预定基础上，创建和分发给消费者网格布局的、多页的，像素级完美的报告。
三、魔力象限
来源: Gartner (February2020)
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