Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

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Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Avant d'examiner le modèle de maturité des solutions de BI et les lignes directrices pour son développement, il est nécessaire d'effectuer une analyse des capacités des solutions de BI, ainsi que le marché de ces solutions.
En tant que point de départ de cette recherche, nous prenons « Magic Quadrants de Gartner pour la BI
plates-formes »,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Dans ce document Gartner définit les plates-formes de BI comme logiciel
plates-formes fournissant 12 capacités, divisée en 3 catégories de base:
✓ Livraison de l'information;
✓ intégration;
✓ Analytics
Technologies de l'information est un domaine très dynamique de la recherche. Dans le cadre de celui-ci, Entreprise
systèmes de renseignement (À) aussi se développer très rapidement. Dans cet article, nous allons adhérer à
la définition suivante de BIS: « BIS combiner les activités de l'exploration de données et des données
le traitement et la gestion des connaissances par des moyens d'analyse afin de présenter
complexe informations sur la concurrence pour les consommateurs qui élaborent des plans et prendre des décisions. » 1
1. L'analyse des capacités actuelles des plates-formes de BI
Avant d'examiner le modèle de maturité des solutions de BI et les lignes directrices pour son
développement, il est nécessaire d'effectuer une analyse des capacités des solutions de BI,
ainsi que le marché de ces solutions.
En tant que point de départ de cette recherche, nous prenons « Magic Quadrants de Gartner pour la BI
plates-formes », Publié dans 2007 (figue. 1). Dans ce document Gartner définit les plates-formes de BI comme logiciel
plates-formes fournissant 12 capacités, divisée en 3 catégories de base:
✓ Livraison de l'information;
✓ intégration;
✓ Analytics.
1
Des articles
Pour la première catégorie appartiennent les capacités de:
✓ Génération de rapports;
✓ volets de navigation;
✓ requêtes ad hoc;
✓ Intégration avec MS Office.
Le deuxième groupe comprend:
✓ infrastructure BI;
✓ Gestion des métadonnées;
✓ le développement d'environnements;
✓ Workflows;
✓ coopération.
La troisième catégorie couvre les capacités de:
✓ traitement analytique en ligne;
✓ Visualisation;
✓ La livraison des connaissances et de prévision;
✓ Cartes des résultats.
Cinq ans plus tard Gartner a publié un nouveau « Magic Quadrant pour les plates-formes de BI »,
qui est encore en cours pour 2012. Dans ce document, les plates-formes de BI continuent d'être considérés comme
plates-formes logicielles, fournir les capacités décrites ci-dessus. Mais deux autres fonctionnalités
ont été ajoutés à la catégorie « livraison de la connaissance », à savoir BI basée sur la recherche
et BI mobile.
Les capacités de base des plates-formes de BI ont été largement discutées et étudiées,
Donc, pour cette raison, ils ne seront pas examinés en détail dans cet article. Une plus grande attention sera
être versée aux deux nouvelles caractéristiques, offert par Gartner.
La première occasion est BI basée sur la recherche. Essentiellement, il est une application d'un
search-index dans les sources de données structurées et non structurées et leur division (organisation)
dans une structure de classification des mesures et dimensions, que les consommateurs peuvent facilement
naviguer et explorer, à l'aide d'une interface de type Google.
La différence fondamentale entre les moteurs de recherche et les entrepôts de données est que la recherche
Les moteurs sont très flexibles et prennent en charge tout type de format et le type d'informations - être
il structuré ou non structuré. Ainsi les moteurs de recherche peuvent faire face à de plus en plus en pleine évolution
structures de données. L'indexation des deux données existantes et nouvelles (inconnu jusqu'à présent) ne fait pas
exiger la modélisation des données supplémentaires. l'architecture de stockage de données classique a limité
capacités de traitement des données non structurées qui sont nécessaires pour faciliter la décision-
fabrication et moteurs de recherche « combler cette lacune ». En comparaison, entrepôts de données nécessitent
temps non seulement pour la création du modèle d'entrepôt, mais aussi pour l'ajout de nouvelles données. Un autre
caractéristique positive des moteurs de recherche est leur facilité de « navigation » par le contenu. À
chaque étape de la navigation, Les moteurs de recherche offrent différentes possibilités de filtrage
les résultats selon le contenu dans la multitude de données qui ont été indexés et
analysé en temps réel presque. Les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR)
ont pas la capacité d'analyse des données, à moins qu'ils possèdent une certaine connaissance de différents
type de données. C'est, un moteur de recherche peut facilement suivre tout événement qui est arrivé à un
certain moment dans le temps, tout en utilisant SGBDR classiques une recherche peut être effectuée
que dans les champs de données strictement définies

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