Le Magic Quadrant de Gartner 2018 pour les plateformes d’analyse et de business intelligence ainsi que pour la science des données et l’apprentissage machine a été publié récemment.
Cette année, IBM figure en bas à droite (« visionnaire ») pour les plateformes d’analyse et de BI ainsi que pour la science des données et l’apprentissage machine*.
Les points forts d’IBM dans les plateformes d’analyse et de BI :
- Avancée et facile à utiliser: IBM a été un chef de file dans l’intégration d’analyses avancées ou de fonctionnalités « intelligentes » dans ses produits (d’abord avec Watson Analytics et, de plus en plus, avec Cognos Analytics) pour simplifier la préparation des données, créer des visualisations de base et effectuer des analyses prédictives plus avancées.
- Plateforme intégrale: La possibilité de créer à la fois des rapports et un contenu d’analyse de tableau de bord dans la plateforme Cognos Analytics constitue un différenciateur unique pour IBM sur un marché qui impose souvent des outils distincts pour la création de rapports standard et d’analyses plus visuelles ou exploratoires.
- Fournisseur mondial et socialement responsable : IBM a une large présence mondiale et une capacité à soutenir les clients dans toutes les zones géographiques. La société est également reconnue pour son attention et sa participation active aux initiatives sociales.
- Grande base d’utilisateurs : Les clients actuels de Cognos BI peuvent effectuer une mise à niveau vers Cognos Analytics dans le cadre de la mise à jour. Le coût de la licence ne constitue donc pas un obstacle à son adoption. Watson Analytics propose une licence par utilisateur, mais est disponible par inscription numérique. Le prix de ses offres Plus (30 $ par utilisateur par mois) ou Professionnel (80 $ par utilisateur et par mois) est inférieur à celui d’autres produits dotés de capacités d’analyses avancées robustes et permet une manière facile de l’explorer et de l’essayer.
Les points forts d’IBM dans la science des données et l’apprentissage machine :
- Connaissance du marché : IBM reste un leader du point de vue de part de marché, détenant 9,5 % du marché de la science des données.
- Approche innovante axée sur les principales tendances du marché : Avec l’intégration de DSX, la feuille de route d’IBM offre une grande ouverture, un soutien au nuage hybride et de puissantes capacités d’analyse aux scientifiques des données experts et novices sur l’ensemble du pipeline analytique.
- Capacités de préparation de données et de gestion de modèle : IBM SPSS est une solution d’entreprise fiable et validée. Les solides capacités de préparation de données d’IBM et sa capacité à opérationnaliser et gérer les modèles sont des atouts et des facteurs de différenciation clés.
- Base d’utilisateurs de systèmes anciens pour toutes les fonctionnalités d’analyse : La base solide d’utilisateurs d’IBM, tant sur le marché de l’analyse et de la BI que sur le marché de la science des données et de l’apprentissage machine, lui confère un avantage non seulement du point de vue du maintien de l’utilisation, mais aussi de son augmentation. Les clients d’IBM ont tendance à faire le nécessaire en vue de maintenir ou d’augmenter leurs investissements existants avant d’envisager un saut vers un autre fournisseur.
*Il convient de noter que seul IBM SPSS Modeler a été retenu dans cet axe. Gartner considère Data Science Experience (DSX) et IBM SPSS Modeler comme deux offres distinctes et estime que DSX n’a pas satisfait à ses critères d’inclusion dans le Magic Quadrant en tant qu’offre distincte.
À noter que le rapport mentionne que l’offre DSX d’IBM pourrait inspirer une vision plus complète et innovante. IBM a annoncé son intention de fournir une nouvelle interface pour ses produits SPSS en 2018, une qui intégrera pleinement SPSS Modeler dans DSX.