Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

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Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

Prima di esaminare il modello di maturità delle soluzioni di BI e le linee guida per il suo sviluppo, è necessario effettuare un'analisi delle funzionalità delle soluzioni di BI, nonché il mercato di tali soluzioni.
Come punto di partenza di questa ricerca ci prendiamo “Magic Quadrant di Gartner per la BI
piattaforme”,

Magic Quadrant BI 2018 – Gartners Business Intelligence

In esso Gartner definisce piattaforme di BI come software
piattaforme che forniscono 12 capacità, diviso in 3 categorie di base:
✓ consegna delle informazioni;
✓ Integrazione;
✓ Analytics
La tecnologia dell'informazione è un settore altamente dinamico della ricerca. Come parte di esso, attività commerciale
sistemi di intelligenza (AL) anche svilupparsi molto rapidamente. In questo lavoro si attiene,
la seguente definizione di BIS: “BIS combinare le attività di data mining e di dati
elaborazione e gestione della conoscenza attraverso mezzi analitici per presentare
informazioni competitive complesse per i consumatori che disegnano i piani e prendere decisioni.”1
1. L'analisi delle capacità di oggi di piattaforme di BI
Prima di esaminare il modello di maturità delle soluzioni di BI e le linee guida per la sua
sviluppo, è necessario effettuare un'analisi delle funzionalità delle soluzioni di BI,
nonché il mercato di tali soluzioni.
Come punto di partenza di questa ricerca ci prendiamo “Magic Quadrant di Gartner per la BI
piattaforme”, pubblicato in 2007 (Figura. 1). In esso Gartner definisce piattaforme di BI come software
piattaforme che forniscono 12 capacità, diviso in 3 categorie di base:
✓ consegna delle informazioni;
✓ Integrazione;
✓ Analytics.
1
articoli
Alla prima categoria appartengono le capacità di:
✓ rapporti Generazione;
✓ riquadri di navigazione;
✓ Ad hoc query;
✓ Integrazione con MS Office.
Il secondo gruppo comprende:
✓ infrastrutture BI;
✓ gestione dei metadati;
✓ ambienti in via di sviluppo;
✓ flussi di lavoro;
✓ cooperazione.
La terza categoria comprende le funzionalità per:
✓ elaborazione analitica online;
✓ Visualizzazione;
✓ consegna di conoscenza e di previsione;
✓ Mappe di risultati.
Cinque anni più tardi Gartner ha pubblicato un nuovo “Magic Quadrant per le piattaforme di BI”,
che è ancora in corso per 2012. In questo documento piattaforme di BI continuano ad essere visti come
piattaforme software, offrire le funzionalità sopra descritte. Ma due più funzioni
sono stati aggiunti alla categoria “consegna della conoscenza”, cioè BI basata sulla ricerca
e BI mobili.
Le funzionalità di base di piattaforme di BI sono stati ampiamente discussi e studiati,
per questa ragione essi non saranno considerati in dettaglio in questo documento. Maggiore attenzione sarà
da versare alle due nuove caratteristiche, offerto da Gartner.
La prima opportunità è basata sulla ricerca di BI. Essenzialmente si tratta di un'applicazione di un
Ricerca-indice in fonti di dati strutturati e non strutturati e la loro divisione (organizzazione)
in una struttura di classificazione delle misure e dimensioni, cui i consumatori possono facilmente
navigare ed esplorare, utilizzando un'interfaccia simile a Google.
La differenza fondamentale tra i motori di ricerca e data warehouse è che la ricerca
i motori sono molto flessibili e supportano qualsiasi tipo di formato e tipo di informazioni - sia
essa strutturati o non strutturati. Così i motori di ricerca possono far fronte con sempre più in evoluzione
strutture di dati. L'indicizzazione di dati sia esistenti e nuovi (finora sconosciuto) non
richiedono la modellazione dei dati aggiuntivi. Convenzionale architettura dei dati di deposito ha limitato
funzionalità per la gestione dei dati non strutturati che sono necessari per facilitare la decisione-
la preparazione e la ricerca motori di “colmare questa lacuna”. in confronto, data warehouse richiedono
il tempo non solo per la creazione del modello di magazzino, ma anche per l'aggiunta di nuovi dati. Un altro
caratteristica positiva dei motori di ricerca è la loro facilità di “navigazione” attraverso contenuti. A
ogni fase della navigazione, motori di ricerca forniscono diverse opportunità per il filtraggio
i risultati secondo contenuti nella moltitudine di dati che sono stati indicizzati e
analizzato in tempo quasi reale. sistemi di gestione di database relazionali (RDBMS)
non hanno alcuna capacità di analisi dei dati a meno che non possiedono una certa conoscenza diversa
tipo di dati. Questo è, un motore di ricerca può facilmente seguire ogni evento che è accaduto in un
certo momento nel tempo, durante l'utilizzo di RDBMS convenzionali una ricerca può essere eseguita
solo all'interno di campi di dati rigorosamente definiti

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