予想外だが妥当: ガートナーの 2020 年データ サイエンスおよび機械学習プラットフォームのマジック クアドラントの解釈

最近、ガートナーはデータ サイエンスおよび機械学習 (DSML) プラットフォームに関するマジック クアドラント レポートを発表しました。データサイエンス、機械学習、人工知能の市場環境は極めて細分化され、競争が激しく、理解するのが困難です。 Gartner は、明確に定義された基準に基づいてベンダーをランク付けしようとします。

Gartner は、データ サイエンス プラットフォームの完全なエンドツーエンドのパイプラインをサポートしているかどうかに基づいてベンダーを評価しました。プラットフォームの商用利用性と顧客による採用は、ベンダーのランキングに影響を与える主な要因です。 Gartner は、プラットフォームがパブリック クラウド、ハイブリッド クラウド、オンプレミス データ センターをサポートしているかどうかを特に重視しています。ガートナーはまた、AutoML がこのようなプラットフォームの重要なコンポーネントであり、開発者以外の人でも機械学習モデルを構築できると考えています。これらの要素の重みに基づいて、この象限におけるメーカーのランキングが影響を受けます。

リーダーズクアドラント

ガートナーによると、DSML 市場のリーダーは強力なリーチとブランド認知度を持ち、データ探索、モデル開発、運用化プロセス全体にわたって奥深さと幅広さを持っています。

今年は 6 社がリーダー クアドラントにランクインしましたが、共通点として、すべての企業がエンドツーエンドのデータ サイエンス プラットフォームを提供していることが挙げられます。 SAS、TIBCO、MathWorks は、データと分析に基づくプラットフォームの構築に取り組んできました。 Alteryx、Databricks、Dataiku などの新興企業もこの象限に位置付けられています。

リーダー クアドラントのすべてのベンダーは、商業的に実現可能で、プラットフォームに依存しない、成熟したデータ サイエンス プラットフォームを提供しています。

チャレンジャー・クアドラント

ガートナーは、チャレンジャーとは、足場を確立し、信頼性、実行可能性、強力な製品機能を備えているが、まだリーダーにはなっていないメーカーであると述べています。

IBM は、チャレンジャー クアドラントにおける一匹狼です。 IBM は、従来の SPSS と最新の Watson Studio を組み合わせて強力な競争相手になりました。 Watson Studio は、オンプレミス展開および IBM Cloud Paks 向けの ML PaaS として位置付けられており、IBM は市場でユニークな存在となっています。しかし、IBM の頻繁なブランド変更と製品ポートフォリオの名称変更は、Watson が ML と AI のトップブランドになる能力にある程度影響を与えています。

ニッチプレイヤー象限

ガートナーは、ニッチなプレーヤーは特定の業界で強みやアプローチを持っているか、特定のテクノロジースタックとうまく統合できると述べています。特定の地域の購入者はこれらのメーカーを検討するかもしれません。

Altair と Anaconda はこの象限を共有しています。 Altair は Datawatch の買収を通じてこの領域に参入し、Datawatch は Angoss を買収しました。 Datawatch と Angoss も 2019 年にニッチ プレイヤー クアドラントに含まれていました。

Anaconda は、オープンソースと商用プラットフォームの両方を提供する、データ サイエンスに重点を置いた企業です。大規模なコミュニティと、Python および R のライブラリとパッケージの簡素化により、Anaconda はこの市場のニッチ プレーヤーとなっています。

ビジョナリーズ・クアドラント

ガートナーは、ビジョナリーを、初期段階のスタートアップ企業から成熟したプラットフォーム企業まで、市場に影響を与える可能性のある製品を持ちながら、その製品は比較的新しいベンダーと定義しています。

これは、今年の Gartner の DSML Magic Quadrant の中で最も「混雑した」象限であり、合計 7 社のベンダーがこの象限に参入しています。注目に値する象限です。

DataRobot、Domino、Google、H20.ai、KNIME、Microsoft、RapidMiner がこの市場の先見者として登場しました。 Google と Microsoft のマーケティング キャンペーンを見ると、両社がリーダー クアドラントに位置付けられているように見えますが、Gartner の基準では、Microsoft と Google のどちらにも実用的なオンプレミス DSML プラットフォームが欠けています。

Google のビジョンは素晴らしいが、プラットフォームの構成要素の多くは長い間ベータテストの段階にある。 Google のクラウド AI プラットフォームとローカル AI プラットフォームの強さが同等であれば、Google はリーダーになるチャンスを得るでしょう。

マイクロソフトは、人工知能と機械学習を開発者やデータサイエンティストが利用できるように取り組んできたが、その不安定なツールと開発者エクスペリエンス戦略により、同社は時間を浪費してきた。 Azure ML をベースにした ML PaaS の現在の戦略は有望に見えます。 Microsoft が Azure ML を Azure Arc と Azure Stack に導入すれば、挑戦者になれるでしょう。

予想外

今年、ガートナーはAWS、SAP、Oracle、Teradataなどの大手ベンダーに加え、Cloudera、FICO、Iquazioなどのスタートアップ企業も名誉候補リストに含めた。

驚いたことに、AWS は Gartner が発表した Magic Quadrant に含まれていませんでした。 Google と Microsoft がビジョナリーとしてリストされているのであれば、AWS もビジョナリー象限に位置付けられるべきであると思われます。

AWS がこれを実行できなかった理由の 1 つは、SageMaker Studio と SageMaker Autopilot が Magic Quadrant のカットオフ期間後にリリースされたことです。両方の機能は 12 月の re:Invent カンファレンスで発表されましたが、Gartner の締め切りは 11 月でした。もう 1 つの理由は、これらの新製品はまだプレビュー段階であり、1 つのリージョン (US-East-2) でのみ利用できることです。

SageMaker Studio と SageMaker Autopilot が今年中に一般提供され、AWS が機械学習プラットフォームをマネージドサービスとして AWS Outposts に移行すれば、Amazon は Google や Microsoft の仲間入りを果たす可能性が高くなります。

Oracle と SAP はどちらも DSML プラットフォームを変革しており、Oracle は先週 Cloud Data Science Platform をリリースしました。

全体的に、今年のガートナーのデータサイエンスと機械学習の象限は現在の市場状況を反映しており、いつものようにガートナーの評価と推奨事項は正確かつ適切です。