如何比较和选择增强的分析工具

主要球员以及如何在其中选择

Gartner和Forrester Research拒绝推荐一个供应商在对这个故事的访谈中，但他们各自的报告提供了一些指导。虽然增强的分析将在2020年发挥更大的作用，但公司既不是他们的增强的分析工具排名供应商。

“我们所看到的是，今天的分析和BI正在发展到Tableau和Tibco Spotfire的视觉探索范例，到一个洞察力更加自动化，由自然语言增强，并根据其动态动态地交付给一个人萨拉姆说，上下文，他们的角色和他们看待的角色以及他们所属的群体以及他们所做的探索。“

一些供应商Gartner和Forrester都在跟踪，基于Gartner的“2019年2019年分析和BI魔法象限亮点”报告和“Forrester Wave：Enterprise BI平台（供应商管理），2019年第3季度”，报告包括：Birst（由Infor收购），多摩诺，IBM，信息建设器，Looker，Microsoft，Oracle，Salesforce，SAP，sisense.，Tableau软件（由Salesforce获得）和TIBCO软件。

2019 Gartner Magic Quadrant还包括董事会国际，古老地板，logi分析，微理，金字塔分析，Qlik，萨，思考点和黄鳍。Forrester BI的报告还包括1010个Data和Amazon Web服务，尽管Forrester VP和Principal Analyst Boris Evelson表示，他还在跟踪MicroStrategy，OpenStax，Qlik，SAS和信息构建器的WebFocus。

不要花很多时间看每个个人特征和能力。看看所有相邻因素。

Evelson表示，他努力区分供应商之间，因为如果一个引入能力，其他人都会迅速追随。他建议组织注意供应商选择的非本文方面，例如与供应商，定价和资源可用性的关系。

“不要花很多时间看每个特征和能力。看看所有的邻居因素，“埃弗尔森说。一些供应商提供全堆积功能，而其他供应商提供双层，并依赖于其他能力的合作伙伴。向前迈进，Evelson预计供应商的更多整合。

其他考虑因素是公司的策略以及本组织已经存在的策略。如果一个大型企业致力于将所有内容迁移到Microsoft Azure，Evelson表示将很难推荐除了Microsoft Power BI之外的任何内容。同样，如果他们的企业ERP和CRM套件来自SAP或Oracle，那么他就会发现分别建议SAP或Oracle工具以外的任何内容。

用自然语言处理患者

分析和BI供应商正在提供两种类型的自然处理能力：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。nlu是理解用户键入或口头查询所必需的。nlg.解释数据可视化并启用要键入或口语查询的自然语言响应。

自然语言互动往往是今天的文本。在未来，BI和Analytics平台将具有越来越好的语音功能。

关于自动化机器学习的一词

Gartner的Sallam认为自动化机器学习“增强分析的未来”，因为机器学习和AI自动化功能工程以及模型选择，模型管理和解释性方面的方面。自动化机器学习还可以识别模型和隐私违规中的潜在偏见。

“你已经像Datarobot，H20.ai和Rapidminer一样的破坏者，但现在微软Azure包括[自动化机器学习]自动机构功能或数据科学中的增强分析或机器学习平台，“Sallam说。”你看到SAS和IBM提供这些功能。“

虽然自动化机器学习有助于使数据科学和机器学习专家更加富有成效，但它还有助于民主化数据科学和机器学习，因此诸如公民数据科学家或分析师等熟练的个人可以利用一些相同的能力。在某些情况下，自动化机器学习和增强的分析功能正在收敛。

“有一个非常长的供应商尾部[那]专注于使它成为可能没有任何数据科学或编码技能的人要上传数据集，请选择要预测的目标，它将旋转数据以生成一系列不同的特征组合，尝试一堆不同的算法，验证它们以确保没有准确性并通过准确度对它们进行排序。，“Forrester高级分析师Kjell Carlsson说。”有些人通常可以选择选择性能度量，有时他们也会让您部署它。“

一个尺寸不适合所有然而，涉及这些增强的分析工具。Carlsson提到了两种类型的工具，“多模式预测分析和机器学习解决方案”，使数据科学家能够更有效地制作预测，并为自动化一切的企业用户更有效地进行“自动化机器学习解决方案”。