小悅還沉浸在新春開工大吉的工做中，微軟Power BI就又迎來了一個好消息！據Gartner剛新鮮出爐的《 2019年Gartner的分析和商業智能平臺魔力象限報告》，微軟迄今已連續12年成爲Gartner分析和BI平臺魔力象限的領導者！在富有遠見的領導力和執行力方面，Power BI在過去充滿激情的2018年裏變得愈來愈好！今天小悅就和你們一塊兒來分享此報告的關鍵要點。php
分析和商業智能平臺的魔力象限算法
資料來源：Gartner（2019年2月）數據庫
小悅根據Gartner近兩年（2018與2019）的報告，對各商業智能平臺的發展態勢作了分析，一塊兒來看看各廠商在去年成績的變化吧！箭頭的始點表明該廠商去年的位置，經過箭頭方向和線條長短，反映該廠商排名上升或下滑的幅度大小。安全
商業智能產品2017與2018年的發展態勢性能優化
資料來源：Gartner歷年報告服務器
Microsoft經過Power BI提供數據準備，基於可視化的數據發現，交互式儀表板和加強分析。它可做爲在Azure雲中運行的SaaS應用或做爲本地化部署Power BI Report Server。Power BI Desktop可用做獨立的免費我的分析工具。當高級用戶正在編寫涉及本地數據源的複雜數據整合時也須要它。另外，微軟擁有全面且富有遠見的產品路線圖，旨在爲全球化和人人使用的Power BI來全部分析場景，而且客戶滿意度很高！微信
具備良好銷售經驗和性價比很高的產品：微軟憑藉每用戶較低的價格，虛擬服務器訂閱和基於嵌入式容量的訂價，對分析和BI市場施加了價格下調壓力。許多組織都擁有微軟公司軟件協議，即便還沒有部署Power BI，默認狀況下它也會做爲備選項。另外，許可證成本是參考客戶選擇Microsoft Power BI的第二個最重要的緣由。架構
易於使用的複雜類型的分析：客戶繼續認識到微軟的易用性，他們在易用性的各個方面給予了它至高的評價。Power BI經過集成的高級分析支持複雜的數據模型，此項Power BI在同類產品中排在前三位。機器學習
全面的產品願景：微軟正在投資一系列有遠見的功能，並將它們與Power BI集成。投資包括對加強分析以及在Azure機器學習中提供新的自動機器學習功能。Azure知識服務（如文本，情感和圖像分析以及AI）也將經過Power BI提供，供具備最低數據科學技能的人員使用。重要的路線圖項目包括對現有Reporting Services報告的徹底支持，通用和開放數據模型以及使用數據流進行開放式數據準備。分佈式
Gartner報告中提到大多數客戶已經在使用各類形式雲部署，各廠商在雲中做出了許多創新，一些供應商如今提供包含內部部署和雲用戶的單一許可。「微軟是第一個使用Power BI Premium的人「。
另外，Gartner也提出微軟Power BI產品須要注意的事項。好比：僅使用Azure雲的內部部署和雲服務的差別：Power BI Report Server本地化部署缺乏Power BI SaaS中的一些機器學習功能。Power BI在知足敏捷自助服務分析的需求和本地SQL Server Reporting Services用於知足計劃的分佈式報告需求，會致使具備不一樣功能和不一樣部署方法。此外，Power BI核心是一個獨立的產品，在微軟的大數據與人工智能化路線圖中，有些其它產品各具有人工智能等優點， 統一是微軟路線圖的重點和正在進行的工做。
此外，各位數據粉絲也會很好奇Gartner是如何評估商業智能產品的？此份報告中，Gartner也詳細的說明了分析BI平臺的5個用例和15個關鍵功能。小悅也但願你們在爲公司作BI產品選型時，可做爲重要的參考。
敏捷，集中式BI配置：使用平臺的獨立數據管理功能，支持從數據到集中交付和管理的分析內容的敏捷IT支持工做流程。
分散式分析：支持從數據到自助服務分析的工做流程，幷包括針對各個業務部門和用戶的分析。
管理數據發現：支持從數據到自助服務分析到記錄系統（SOR）的工做流程，具備治理的IT管理內容，可重用性以及用戶生成內容到認證數據和分析內容的可推廣性。
OEM或嵌入式分析：支持從流程或應用程序中的數據到嵌入式BI內容的工做流程。
外聯網部署：支持相似於外部客戶的敏捷，集中式BI配置的工做流程，或者在公共部門中，公民訪問分析內容。
1. BI平臺管理，安全性和體系結構：支持平臺安全性，用戶管理，平臺訪問和利用率審計以及高可用性和災難恢復的功能。
2. 雲BI：基於雲和內部部署的數據，用於在雲中構建，部署和管理分析和分析應用程序的平臺即服務和分析，應用程序即服務功能。
3. 數據源鏈接和提取：使用戶可以鏈接到包含在本地和雲中的各類類型的存儲平臺（關係和非關係）中的結構化和非結構化數據的功能。
4. 元數據管理：使用戶可以利用通用語義模型和元數據的工具。這些應該爲管理員提供一種健壯且集中的方式來搜索，捕獲，存儲，重用和發佈元數據對象，例如維度，層次結構，度量，性能指標/關鍵性能指標（KPI），以及報告佈局對象，參數等等。
5. 數據存儲和加載選項：用於訪問，集成，轉換和加載數據到獨立的性能引擎的平臺功能，可以索引數據，管理數據加載和刷新調度。
6. 數據準備：「拖放」不一樣來源的用戶驅動數據組合，並建立分析模型，如用戶定義的度量，集合，組和層次結構。
7. 可伸縮性和數據模型複雜性：內存引擎或數據庫內架構處理大量數據，複雜數據模型，性能優化和大型用戶部署的程度。
8. 針對公民數據科學家的高級分析：經過菜單驅動選項或經過外部開發模型的導入和集成，使用戶可以輕鬆訪問平臺內自包含的高級分析功能。
9. 分析儀表板：可以經過可視化探索和嵌入式高級和地理空間分析建立高度交互的儀表板和內容，供其餘人使用。
10. 交互式視覺探索：經過一系列可視化選項探索數據，這些選項超出了基本餅圖，條形圖和折線圖，包括熱圖和樹圖，地理圖，散點圖和其餘特殊用途的視覺效果。這些功能使用戶可以經過直接與其可視化表示進行交互來分析和操做數據。
11. 加強數據發現：自動查找，可視化和敘述重要發現，例如與用戶相關的數據中的相關性，異常，羣集，連接和預測，而無需他們構建模型或編寫算法。用戶經過可視化，天然語言生成的敘述，搜索和天然語言查詢（NLQ）技術來探索數據。
12. 移動探索和創做：使組織可以以發佈和/或交互模式開發和向移動設備提供內容，並利用移動設備的本機功能，如觸摸屏，攝像頭和位置感知。
13. 嵌入分析內容：功能包括帶有API的軟件開發人員工具包，支持用於建立和修改分析內容，可視化和應用程序的開放標準，將它們嵌入到業務流程和/或應用程序或門戶中。
14. 發佈，共享和協做分析內容：使用戶可以經過各類輸出類型和分發方法發佈，部署和操做分析內容的功能，並支持內容搜索，計劃和警報。這些功能使用戶可以經過討論主題，聊天和註釋分享。
15. 易用性，視覺吸引力和工做流程集成：易於管理和部署平臺，建立內容，消費和與內容交互，以及產品在視覺上吸引人的程度。此功能還考慮了在單個無縫產品和工做流中提供功能的程度，或者在幾乎沒有集成的多個產品中提供功能的程度。
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