魔力象限BI 2018 – Gartner的商业智能

魔力象限BI 2018 – Gartner的商业智能

在我们审视BI解决方案的成熟度模型,并对其发展的指导方针, 有必要进行的BI解决方案的能力的分析, 以及市场对这些解决方案.
作为一个起点,这个研究我们采取Gartner的“魔力象限为BI平台”,

魔力象限BI 2018 – Gartner的商业智能

在Gartner公司它定义了BI平台,软件平台提供 12 功能, 被分成 3 基本类别:
✓信息传递;
✓集成;
✓分析
信息技术是研究的一个高度动态的领域. 作为其中的一部分, 商业
智能系统 (TO) 也发展很快. 在本文中,我们将坚持以
BIS的定义如下: “BIS结合数据挖掘和数据的活动
通过分析手段为了呈现处理和知识管理
复杂的竞争性信息,消费者谁制订的计划和做出决策。” 1
1. 的BI平台,今天的能力分析
在我们审视BI解决方案的成熟度模型,并为指导方针的
发展, 有必要进行的BI解决方案的能力的分析,
以及市场对这些解决方案.
作为一个起点,这个研究我们采取Gartner的“魔力象限为BI
平台”, 出版于 2007 (图. 1). 在Gartner公司它定义BI平台软件
平台提供 12 功能, 被分成 3 基本类别:
✓信息传递;
✓集成;
✓分析.
1
用品
第一类属于的能力:
✓生成报告;
✓导航窗格;
✓即席查询;
✓集成与MS Office.
第二组包括:
✓BI基础设施;
✓元数据管理;
✓开发环境;
✓工作流程;
✓合作.
第三类涵盖功能:
✓联机分析处理;
✓可视化;
✓知识和预测交付;
结果✓地图.
五年后,Gartner公司发布了新的“魔力象限为BI平台”,
这仍然是当前 2012. 在这份文件BI平台继续被视为
软件平台, 递送上述功能. 但有两个更多的功能
已被添加到“知识的传递”类别, 亦即 基于搜索的BI
移动BI.
商务智能平台的基本功能已经得到了广泛的讨论和研究, 所以因为这个原因,他们将不会在本文详细考虑. 是更加关注
支付两个新特点, 由Gartner提供.
第一个机会是基于搜索的BI. 本质上,它是一个应用程序
搜索索引结构化和非结构化数据源和他们的分裂 (组织)
成的措施和尺寸的分类结构, 消费者可以很容易地
浏览和探索, 使用谷歌一样的界面.
搜索引擎和数据仓库之间的基本区别在于,搜索
引擎是非常灵活,支持任何类型的格式和信息类型 -​​ 是
它结构化或非结构化. 因此,搜索引擎可以与日益演变应对
数据结构. 现有的和新数据的索引 (迄今不明) 才不是
需要额外的数据建模. 常规数据仓库结构具有有限的
能力,以便应付非结构化数据所必需的促进决策-
制作和搜索引擎“填补了这一空白”. 相比下, 数据仓库需要
不仅时间用于创建仓库模型, 而且对于添加新数据. 另一个
搜索引擎的积极功能是通过内容的放心“导航”的. 在
导航的每个步骤, 搜索引擎提供过滤不同的机会
根据内容转换成数据的众多已索引的结果,并
在近实时分析. 关系数据库管理系统 (RDBMS)
有数据分析没有容量,除非他们拥有关于不同的一些知识
数据的类型. 那是, 搜索引擎可以很容易地遵循发生在任何情况下
某些时刻, 而使用常规RDBMS可以执行搜索
只有内严格定义的数据字段

SAP的Business Objects商务智能 4.2 服务包 05 BOBJ

SAP的Business Objects商务智能 4.2 服务包 05 由于在2o17结束被释放.

SAP的BusinessObjects BI (也称为BO或BOBJ) 是的前端应用,让企业用户能够查看一套房, 排序和分析商务智能数据. 该套件包括以下关键应用:

  • 水晶报表 — 使用户能够设计和生成报告
  • Xcelsius的/仪表板 — 允许用户创建包含图表和图形可视化数据的交互式仪表盘
  • 的Web Intelligence — 提供自助服务环境,为创建即席查询和数据在线和离线分析
  • 探险者 — 允许用户使用GUI界面,通过BI的数据源检索. 用户不必创建查询来搜索数据和结果显示有一个图表来说明的最佳信息匹配.

该版本预计将提供大量的创新,以用户和重点的此版本是围绕

  • 企业 - 可扩展性, 多个用户
  • 敏捷
  • 智能支柱 - 不只是看预先格式化的报告, 用简单的预测能力整合
  • 大数据 - 哈纳·沃拉
  • 云 - 投资于“所有数据”云
  • 用Hadoop集成哈纳

SAP的Business Objects商务智能 4.2 服务包 05

SAP的Business Objects商务智能 4.2 服务包 05

SAP S4花BI大数据企业云架构

SAP HANA平台已经可用,因为 2010, 和像SAP ERP和SAP商务套件SAP应用程序已经能够在SAP HANA数据库和/或自推出以来任何其他数据库上运行.

在SAP HANA S4平台发布了二月 2015 和SAP S4HANA被标榜为SAP的最大更新其ERP战略和平台在过去二十年.

从分析师的反馈是,它被认为是一个变革性转变,但是提出了关于功能的问题, 可用性, 定价和迁移周围SAP HANA S4.

SAP HANA S4

到2000年底 2016, SAP宣布, 5,400 客户实施了SAP HANA S4但其他分析师有争议的一些因为它包括谁是实际运行概念验证了众多客户,这些数字viabiltiy / 试验项目,而不是实际已住客户.

虽然很多SAP客户听说HANA的SAP仍面临获取用户群的挑战,了解各个选项是迁移和实施.

SAP HANA S4基本上是在云中的SAP的众所周知的ERP,并通过HANA内存数据库和S / 4Hana的云版本的供电是专为混合场景相结合的内部部署和云软件.

 

黄BI最新版本

黄BI最新版本

黄BI最新版本 – 黄BI是一个 商业智能软件 应用程序,它提供了一系列的商业智能仪表盘报表和数据分析功能. 黄BI允许从存储在关系数据库中的数据报告, 多维立方体或内存分析数据库.

黄BI总部设在总部设在墨尔本, 澳大利亚,

最新版本 BI 7.3+加 – 建立 20170608 – 发布 30 六月 2017

黄BI最新版本

黄BI版本历史

黄BI版本 6.2
黄BI版本 6.3
黄BI版本 7.0
黄BI版本 7.1
黄BI版本 7.2
黄BI版本 7.3
黄BI版本 7.3 加

 

 

 

 

画面超级引擎发布日期评论

超表

超表 – 画面收购超三月 2016. 超是德国, 以学术为基础启动显影高性能, 在内存优化数据库引擎.

超高性能的数据库系统被整合到Tableau的产品系列,并会带来一系列的新功能的Tableau客户群. 超将取代老化 数据引擎 (TDE).

画面超级数据引擎

这一新功能将使得现有的Tableau用户进行

  • 的数据的Tableau集快速分析
  • 通过对大型非结构化数据集提供支持,改进Tableau的大数据战略
  • 改进了数据集成, 数据转换, 数据聚合和数据混合
  • 更丰富的分析, 如k均值聚类和窗口函数
  • 画面超也将延长混合数据模型.
  • 分析和交易系统的统一
  • 超还将为统一提供工具, 清洗和变换复杂和大型数据集
  • 的愿望是超提供了一个所谓的“即时分析”功能,当用户与他们的数据进行交互,它会自动显示各种情境细节. 这将通过在内存中处理数据库引擎中投放.

超也将保留连接到 50 或这样的数据源的Tableau支持版本 10 – 这包括不同的数据源,如亚马逊红移, 谷歌的BigQuery, 雪花, 和 SQL 2017 服务器.

超表
画面超发布日期

为Hyper公测已经开始 (早 2017) 和经济表超发布日期预计Q4 2017 与发布 版本表 11. 超将取代的Tableau数据引擎 (TDE) 通过结束 2017.

QlikView的版本 13 发布日期

QlikView的 13

世界各地的业务以惊人的速度和需要做出决定立即正在不断发展也有所增加多倍. 使得在高管级别的决定是没有更多的直观或直觉驱动的思维过程. 它与数据进行备份和基于数据和深入的信息. 快速掌握庞大的数据量, 现在有商业智能工具的巨大需求,可以帮助高层管理人员为业务的全貌的快照. 这些工具是时下一个非常必要,因为他们帮助管理密切关注企业的脉搏.

目前的BI工具今天在那里的市场,帮助企业在一个或其他方式一个巨大的色域. Gartner的魔力象限已跻身QlikView的版本 13 在领导者的BI产品类别和段的QlikView一直能够保持自己的立场对过去几个季度这足以QlikView的普及世界各大备受CIO推崇的反映几乎所有的领域,包括金融, 银行业, 保险/精算师, 汽车, 制药, 快速消费品, 零售业, CPG, 制造业, 公用事业, 等等.

 

学习版本的QlikView易于 13

QlikView的版本 13 人气可以归因于大量的功能,它提供. 它不仅具有较低的部署时间的TCO (总拥有成本) 也较低相比其他几个BI工具. 这是很容易学的QlikView,因为它具有较低的学习曲线,也很容易被跟踪和了解最终用户. 由于大多数公司/机构正在部署的QlikView为他们的数据可视化和业务分析需要有所需人力方面的巨大需求的供应缺口具有所需技能. QlikView的开发者们有在分析行业里面是没有更多的大型IT公司,因为它是早期的情况下的强抱一个非常吸收率. 每一种业务的是其小, 中型或大型企业正在寻找人手,可以照顾的QlikView设置的, 准备仪表板, 并准备为他们的业务报告. 简而言之, 对于QlikView的开发人员的需求达到目前偷看,是一个有前途的领域谁希望今天进入数据可视化领域的人.

 

预测分析

预测分析 将帮助您的组织透露 并预测发展趋势, 预测业务变化, 和驱动云纹经验的战略决策与使用范围的制作 预测分析 软件.

预测分析 可以用来描述任何的数据挖掘方法有五个属性:

  1. 预测 (而不是描述, 分类或集群),
  2. 以小时或天计敏捷和快速分析
  3. 高度的业务相关e.g. 为什么我们卖X的许多部件在纽约 (没有复杂的象牙塔分析)
  4. 使用方便
  5. 高度可视化的分析结果 (没有复杂的表格 / 数据)

 

预测分析

根据我们的经验与通往成功的道路 预测分析 是授权一个C级 预测分析 冠军. 最近,我们与一个CFO大型零售企业谁是预测分析巨大热衷于帮助推动业务增长和发现新的市场机会的工作.

 

TIBCO Spotfire中成本 – 期权与定价

Spotfire中的成本 – 与许多其它软件应用程序一起它可以是相当难以找出的Spotfire商业智能工具的成本.

TIBCO Spotfire中 设计, 开发和商务智能和分析使用分配的内存分析软件,并为用户提供了执行面板, 数据分析, 数据可视化, ..

TIBCO Spotfire中成本定价

Spotfire中已经出现了自90年代初,但并没有真正起飞,直到 2007, 当品牌被TIBCO Software收购. 一个确切的客户数是不可用, 并拥有约 $1 十亿的收入和BI工具市场不断增长的市场份额.

如果你是企业用户则很可能您将能够根据不同的选项可供选择的pleothora谈判量身定做的定价计划.

然而,给出TIBCO Spotfire中造价成本的味道有两种可能的备选方案

1. Spotfire中云个性化服务 – 约. $300/年, 100GB存储空间, 1 笔者座 (在桌面软件稍有有限的功能,连接功能的本地数据只能上传本地文件DXP).

2. Spotfire中云计算工作组 ($2000/年, 250GB存储空间, 1 企业撰文/ 1分析师/ 5的消费者席位) 并给出了一个作者阅读能力 17 不同类型的本地文件 (DXP, STDF, sbdf, SFS, XLS, XLSX, XLSM, XLSB, CSV, 文本, MDB, MDE, ACCDB, .accde, sas7bdat,UDL, 日志, SHP), 连接标准的数据源 (ODBC, 的OleDb, 神谕, Microsoft SQL Server压缩数据提供 4.0, .对于Teradata的网络数据提供商, ADS综合信息服务器连接, Microsoft SQL Server的 (包括分析服务), Teradata和TIBCO Spotfire中的地图. 这也使笔者做预测分析, 预报, 和本地语言的脚本).

Ť部分Spotfire®云 TIBCOSpotfire®平台
价钱 $200/一个月$ 2000 /年
订阅定价
订阅, 永久和期限许可
许可证 1 创作座椅 (包括在线和离线编辑) 每客户订单
云数据存储 250GB 0GB

TIBCO Spotfire中的版本 6 回顾

TIBCO Spotfire中是一个数据可视化和anayltics工具,使用户访问, 分析和创建各种数据源的动态报告.

Spotfire中, 在我看来,最好是针对那些谁是真正的数据分析用户的工具,或使用新的buzzord “数据科学家“.

Spotfire中也保持低所有权的总成本通过允许用户一次构建,并发布到多 (非行货) 用户通过Internet / Intranet的, 为PDF或MS PowerPoint演示报告.

如果与数据内容Spotfire中的一个很好的全面了解正确的使用可以提供即时的价值,不管你是市场调研, 销售代表, 一个科学家或者通过让您快速确定关键业务数据的趋势和模式工艺工程师.

Spotfire中可以在许多地方访问数据,例如在桌面上或在一个网络文件系统. 如果是通过信息链接功能位于远程数据库它甚至可以访问您的数据, 您无需每次都涉及IT部门是否想提出一个新问题. 然而,对于典型的企业用户最需要从他们的IT部门投入,使底层数据库表和understanddable领域. 例如使表123_xyx / 现场4455gt是 “销售数量”.

Spotfire中,您可以交互方式筛选数据, 并帮助企业用户深入到数据即时提供答案,并在视觉和understable格式 – 一个古老的格言 “一张图片 千言万语” 无处这是更真实比数据分析的情况下,.

在我们的 Spotfire中回顾 我们能够在形式创造出各种丰富多彩的可视化 动态图表, 条形图, 交叉表, 散点图和更多的

Spotfire中也有一些漂亮的功能,并与街道级测绘仪表盘非常similaur谷歌地图.

在最近的一次演讲我是在一个全球的CFO 100 零售商他说,他现在想要他的球队前进使用的Spotfire到PowerPoint演示文稿和当前的数据沟给他 – 显然对于这种类型的工具的爱好者!

静态报表可以限制企业用户,因此Spotfire中版本 6 允许您创建动态的报道称,帮助用户进一步冒充业务问题和数据传播. 数据visuations可以很容易地变成您的报告展示给同事和客户.

在Spotfire V6提供的新功能:

  • 先进水平的谷歌地图样式映射和整合
  • 以交互方式选择图表上的一个数据子集,然后向下钻取的能力 / 通过到数据
  • 新的图表特征的范围
  • 文本可以很容易地被放置在图像的顶部
  • 改进的集成和将数据推到移动设备上的能力
  • 想象, 探索和位置的情况下进行数据分析
  • 扩大与多层次的地理分析情境理解
  • 混搭新的数据源,以提供整个企业的精确地理编码
  • 改进的基于Web的创作

数据源以Spotfire版本 6 可以连接到有:

•Cloudera的蜂巢CDH4, CDH5
•Cloudera的Impala的CDH4, CDH5
•综合信息服务器 (ADS) 6.1, 6.2
•Hortonworks数据平台 1.3, 2.0
•HP Vertica的 6.1
•IBM Netezza公司 6.1, 7.0
•微软分析服务 2008, 2012
•Microsoft SQL Server的 2005, 2008 R2, 2012
•MySQL的 5.1, 5.5, 5.6
•Oracle和Oracle数据库云服务器 (甲骨文11gR1中和R2)
•甲骨文的Hyperion Essbase 9.3, 11.1
•Greenplum的枢纽 4.1, 4.2, 4.3
•匹维托HAWQ
•PostgreSQL的 8.4, 9.0, 9.1, 9.2
•SAP HANA SPS6
•SAP NetWeaver业务仓库 7.0.1
•Teradata的紫苑 5.0, 5.11
•Teradata数据 12.10, 13.00, 13.10, 14.00, 14.10

什么是数据科学家?

数据科学 知识是从数据的普及提取的研究, 然而,关键的词是 科学. 它集成了不同的元素,并建立从众多领域技术和理论, 包括信号处理, 数学, 概率模型, 机器学习, 电脑编程, 统计, 数据工程, 模式识别和学习, 可视化, 造型不确定性, 数据仓库, 并从数据中提取的意义和创建数据产品的目标高性能计算. 数据科学是一个时髦词, 经常分析和大数据交换使用, 一个常常被滥用为推销任何涉及数据处理, 特别是重品牌现有的竞争情报和企业分析方案. 数据科学不必总是大数据, 然而, 事实数据被扩大,使大数据数据科学的一个重要方面.

数据科学的实践者称为数据科学家. 数据科学家通过应用在一些科学领域深厚的专业知识解决复杂的数据问题. 人们普遍预计,数据科学家能够用数学的各种元素工作, 统计和计算机科学, 虽然在这些科目的专业知识不是必需的. 然而, 一个数据科学家是最有可能仅在一个或两个这些学科的并且熟练的专家在另一个两个或三个. 这意味着数据的科学一定要练作为一个团队, 其中,在整个团队中的成员有专业知识和熟练程度在所有学科.

良好的数据科学家们能够运用他们的技能以达到最终结果的广谱. 其中一些包括查找和解释丰富的数据源的能力, 管理大量数据,尽管硬件, 软件和带宽限制, 数据源合并到一起, 保证数据集的一致性, 创建可视化理解数据,以帮助, 建立一个使用数据的数学模型, 现在和沟通的数据洞察/结果向专家和他们的团队的科学家,如果需要一个天真的观众. 技能集和能力的数据科学家使用有很大的不同. 数据科学家是竞争情报的一个组成部分, 一个新兴的领域,包含了许多活动, 如数据挖掘和分析, 这可以帮助企业获得竞争优势.

数据科学技术如何影响我们在不同域访问数据和开展研究, 包括生物科学, 医学信息, 社会科学和人文学科.