Analytics e Business Intelligence: i dieci player di riferimento

Gli strumenti di analytics e business intelligence rivestono un ruolo sempre più importante per le aziende. Ecco i dieci player che dominano il mercato

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Le imprese stanno investendo molto in strumenti di analytics, business intelligence (BI) e capacità cognitive. Secondo il report State of the CIO 2020 di IDG, il 37 percento dei responsabili IT afferma che la propria azienda investirà la maggior parte del budget IT in strumenti di analisi e gestione dei dati.

Il panorama dell’offerta è in continua evoluzione. Mentre le grandi aziende che si sono affermate sul web stanno sostituendo i fornitori tradizionali, questi ultimi cercano a loro volta di modernizzare e innovare i propri prodotti per mantenere la propria presenza sul mercato.

Ecco la nostra selezione delle dieci aziende più importanti nell’ambito dell’analisi dei dati, che spazia dalla BI tradizionale alle funzionalità più avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico.

1. Amazon

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Amazon Web Services (AWS) offre oltre 50 servizi per l’archiviazione, l’elaborazione e la visualizzazione di dati. Per i data lake offre Amazon S3, per il backup e l’archiviazione Amazon Glacier e per la catalogazione dei dati AWS Glue. Sul fronte analitico ci sono i servizi Athena per analisi interattive, Elastic MapRedue (EMR) per l’elaborazione di big data, Redshift per il data warehousing, Kinesis per analisi in tempo reale, Elasticsearch Service per analisi operative e QuickSight per dashboard e visualizzazioni. Offre inoltre AWS Deep Learning Amazon Machine Images (AMIs) e Amazon SageMaker per servizi di piattaforma.

AWS è stata recentemente nominata “Leader” nel Magic Quadrant di Gartner per i Cloud AI Developer Services. Gartner ha citato l’ampio portafoglio di Amazon, la visibilità nel settore aziendale delle sue soluzioni di archiviazione ed elaborazione e la visibilità nel settore consumer attraverso le attività di vendita al dettaglio online e il prodotto Alexa.

Tra i clienti di AWS ci sono la casa madre Amazon, nonché Nasdaq, Zillow, Yelp, 3M e Vanguard.

Strategia: secondo uno scoop di The Information, AWS prevede di raddoppiare il proprio team di vendita nel 2020, come parte di un piano di ampio respiro per sostenere la competizione di Microsoft. Le assunzioni si concentreranno su venditori con competenze tecniche in intelligenza artificiale e analisi dei dati (e anche sicurezza informatica).

In numeri: secondo il portale Statista, nel 2019 il 61% dei professionisti tecnici ha dichiarato che la propria azienda stava eseguendo app utilizzando AWS e un altro 16% ha affermato di sperimentare l’utilizzo delle app AWS. In un report pubblicato nel febbraio 2020, la società di analisi di mercato Canalys afferma che, nel quarto trimestre del 2019, AWS deteneva una quota di mercato del 32,4 per cento, leggermente in calo rispetto al 33,4 per cento del quarto trimestre del 2018.

Previsioni: Amazon è una potenza nel cloud, ma sta affrontando la concorrenza sempre più agguerrita di Microsoft e Google. Tuttavia, grazie al suo portafoglio ampio e in continua espansione, ha molto da offrire a qualsiasi cliente.

2. Google

Google sta combattendo con Amazon e Microsoft per il controllo dello spazio dell’intelligenza artificiale in cloud. La Google Cloud Platform offre elaborazione del linguaggio naturale, computer vision e servizi AutoML e, nello spazio del data warehouse, la società compete con BigQuery. Con la recente acquisizione di Looker, Google ha anche rafforzato la sua presenza nel mercato della BI. Looker ha convinto molti clienti grazie nel suo design in-database e asupporto nativo per una vasta gamma di database analitici basati su cloud, tra cui Amazon Redshift e Athena, Google BigQuery, Microsoft Azure e Snowflake.

Strategia: nel 2019 Google ha acquisito Looker Data Science per 2,6 miliardi di dollari in contanti. Looker compete con Tableau, Domo e Microsoft Power BI. A marzo 2020 Google ha annunciato che la Major League Baseball statunitense ha scelto Google Cloud come provider per l’analisi e la gestione dei dati in cloud, interrompendo la partnership con Amazon.

In numeri: nei risultati fiscali del quarto trimestre 2019, rilasciati a febbraio, Google ha reso pubbliche per la prima volta le entrate di Google Cloud: 2,6 miliardi di dollari, che rappresentano una crescita del 53% su base annua. Google ha citato in particolare la sua piattaforma di dati e analisi e le offerte di infrastruttura come driver di tale crescita. Secondo Canalys, nel quarto trimestre del 2019 Google Cloud deteneva una quota di mercato del 6 percento, rispetto al 4,9 percento del quarto trimestre del 2018.

Previsioni: gran parte della recente innovazione nel campo degli analytics risale al lavoro inizialmente svolto all’interno di Google, ma la società deve ancora trovare il proprio spazio contro concorrenti come Amazon e Microsoft. Looker può rappresentare una svolta per la proposta BI di Google, ma resta da vedere come Google integrerà la piattaforma con le altre offerte.

3. IBM

Un tempo azienda innovatrice di alto livello, oggi IBM è più un player di nicchia nello spazio della BI, dove opera con IBM Cognos Analytics. A suo merito, Cognos Analytics supporta l’intero ciclo di vita dell’analisi, dalla scoperta all’operatività. IBM sta inoltre continuando a sviluppare funzionalità di analisi, tra cui Cognos Analytics Cartridge for Cloud Pak for Data per supportare le distribuzioni analitiche e DataOps sfruttando i container OpenShift.
Se ha perso terreno nella sfera della business intelligence, IBM brilla nei servizi di intelligenza artificiale. Gartner indica IBM Research come una “forza motrice” nell’intelligenza artificiale, anche se fatica a trasformare in prodotti le sue innovazioni all’avanguardia. IBM Watson Assistant consente ai clienti di sviluppare, formare e distribuire interazioni conversazionali nelle loro applicazioni. Watson Visual Recognition aiuta i clienti a elaborare le immagini e Watson Video Enrichment analizza i dati audio, testuali e visuali all’interno dei contenuti multimediali. IBM Watson Studio è un ambiente in cui sviluppare, formare, gestire modelli e distribuire applicazioni basate su AI.

Strategia: a luglio 2019 IBM ha chiuso l’acquisizione da 34 miliardi di dollari di Red Hat. Le tecnologie open di cloud ibrido di Red Hat sono state un elemento chiave dell’acquisizione e hanno spianato la strada ai clienti di IBM Cognos Analytics per la migrazione al cloud.

In numeri: secondo le stime di IDC nel 2018 IBM deteneva la fetta più grande del mercato AI, con il 9,2%, grazie a nuove soluzioni e servizi Watson per i settori agricoltura, servizio clienti, risorse umane, supply chain, produzione, gestione degli edifici, settore automobilistico, marketing e pubblicità.

Previsioni: secondo Gartner, IBM sta attualmente rincorrendo i competitor nello spazio BI. La società di ricerca rileva che solo un quinto dei clienti di riferimento di IBM considera Cognos Analytics la piattaforma aziendale standard per analytics e BI. Detto questo, alla fine dello scorso anno IBM ha introdotto una nuova offerta Cognos Analytics e Planning Analytics che promette una pianificazione unificata e analisi “what if?”, che potrebbe dare una spinta. Nello spazio dei servizi di intelligenza artificiale IBM ha una grande presenza, ma anche una vasta e forse confusa gamma di servizi, gestiti da diversi team e che utilizzano diversi modelli di abbonamento.

4. Microsoft

La piattaforma Microsoft Azure è seconda solo ad AWS in termini di servizi di analisi, machine learning e cognitive computing basati su cloud. Offre preparazione dei dati, rilevamento di dati visuali, dashboard interattive e analisi potenziata tramite Power BI, disponibile tramite Azure o in locale. L’inclusione di Power BI in Office 365 significa che è già presente in molte aziende.

Recentemente Microsoft è stata nominata “Leader” nel Magic Quadrant di Gartner per le piattaforme di analisi e Business Intelligence, nonché nel Magic Quadrant dei Cloud AI Developer Services.

Microsoft Azure, come AWS, vanta clienti di alto profilo, tra cui eBay, Boeing, Samsung, GE Healthcare e BMW.

Strategia: lo scorso novembre Microsoft ha presentato Azure Synapse Analytics, un servizio che promette di unire il data warehousing aziendale e l’analisi dei big data.

In numeri: secondo Statistica, il 52 percento dei responsabili IT nel 2019 ha dichiarato che la propria azienda stava eseguendo app usando Azure, mentre il 16 percento lo stava testando. Canalys riporta che Azure deteneva una quota di mercato del 17,6 percento nel quarto trimestre del 2019, rispetto al 14,9 percento del quarto trimestre del 2018.

Previsioni: Microsoft ha registrato una crescita del 62% su base annua per Azure nel secondo trimestre fiscale 2020 e una crescita del 26,5% per il suo segmento Intelligent Cloud. Nello spazio BI, le sue offerte on premise non sono complete quanto quelle offerte tramite il servizio cloud Power BI Pro, ma ha conquistato una posizione solida e sta lottando per la leadership con Amazon e Google nello spazio cloud.

5. MicroStrategy

MicroStrategy è presente nello spazio dell’analisi aziendale da oltre 30 anni e ha fatto concorrenza ad altri big player presenti in questo elenco, tra cui IBM, Oracle e SAP. Gartner afferma che MicroStrategy offre una delle piattaforme di analisi e business intelligence (ABI) più complete disponibili, supportando sia i requisiti di analisi e reporting in Modalità 1 che Modalità 2. L’offerta di connettività dei dati, visualizzazione dei dati e prodotti avanzati di analisi è completata con prodotti complementari di analisi mobile, cloud, integrata e delle identità. La società di ricerca afferma che HyperIntelligence, il grafico semantico di MicroStrategy, è tra le caratteristiche di prodotto più innovative delle piattaforme ABI negli ultimi due anni.

Strategia: il fiore all’occhiello dell’azienda è MicroStrategy 2020, la nuova versione della piattaforma di analisi annunciata a febbraio 2020. Il punto di forza è HyperIntelligence, il grafico semantico che può essere utilizzato come overlay su siti web, applicazioni e siti mobili per generare dinamicamente insight predefiniti. Aggiunge i connettori Jupyter e RStudio per supportare i data scientist e aggiunge il supporto per la distribuzione su ambienti AWS e Azure.

In numeri: 133,5 milioni di dollari è il fatturato del quarto trimestre 2019 di MicroStrategy. Ciò rappresenta un aumento annuo dell’1,2 percento, nonostante un calo del 3,6 percento delle entrate delle licenze. Secondo il CEO Michael Saylor il risultato, che ha superato le aspettative degli analisti di circa 2,5 milioni di dollari, è in gran parte dovuto “alla maggiore adozione delle offerte cloud e HyperIntelligence”.

Previsioni: secondo Gartner, MicroStrategy non sta guadagnando molta trazione con i nuovi clienti, almeno rispetto ai suoi concorrenti, ma HyperIntelligence potrebbe rivelarsi un asso nella manica. L’azienda ha aperto il suo livello semantico a piattaforme ABI concorrenti, che Gartner nota come una rottura significativa rispetto alla tradizione dell’architettura proprietaria.

6. Oracle

Oracle è una potenza nello spazio BI, anche se negli ultimi anni ha dovuto affrontare una concorrenza sempre più agguerrita. Si concentra fortemente sull’analisi aumentata, sfruttando l’interrogazione del linguaggio naturale e l’integrazione di chatbot per fornire agli utenti esperienze simili a quelle consumer. Offre un cloud aziendale full-stack con un’esperienza di progettazione integrata per analisi interattive, report e dashboard.

Strategia: Oracle ha presentato Cloud Data Science Platform nel febbraio 2020, costruita sulla base di DataScience.com, acquisita nel 2018. La piattaforma è progettata per team di data scientist che lavorano in collaborazione, con funzionalità che includono progetti condivisi, cataloghi di modello, policy di sicurezza, riproducibilità e verificabilità.

In numeri: più di 100 percento è il tasso di crescita di Oracle Autonomous Database in esecuzione nel suo cloud pubblico, come riferito a dicembre 2019 dal CTO Larry Ellison quando la società ha comunicato i risultati finanziari del secondo trimestre fiscale 2020.

Previsioni: Oracle ha riguadagnato la sua posizione di “Visionario” in data analytics e BI, secondo Gartner. Recentemente Oracle e Microsoft sono diventate più aperte grazie alla partnership di interoperabilità cloud che consente ai clienti di connettere servizi di Azure, come Analytics e AI, ai servizi Oracle, incluso Autonomous Database.

7. Salesforce

Salesforce è il più grande fornitore di CRM e detiene una quota di mercato del 17,3%, secondo le stime di IDC, ovvero più del triplo della quota dei concorrenti più vicini Oracle e SAP. Recentemente ha rivendicato una posizione ancora più forte con l’acquisizione di Tableau, leader nell’analisi dei dati e della BI. Gartner considera Salesforce un “Visionario” nell’analisi dei dati e nello spazio BI grazie alla sua Einstein Platform, che offre servizi per sviluppo di previsioni, analisi delle vendite, analisi dei servizi e altro ancora. Salesforce è più di nicchia quando si tratta di servizi cloud AI. La società sta posizionando Einstein come un modo per rendere l’AI accessibile a tutti gli utenti CRM e front-office.

Strategia: nel 2019 Salesforce ha acquisito Tableau, uno dei più importanti player di visualizzazione dei dati. Tableau ha innovato le sue capacità di analisi avanzate, tra cui nuove funzionalità chiamate Ask Data ed Explain Data che offrono query in linguaggio naturale e insight automatizzati.

In numeri: 15,7 miliardi di dollari in azioni è l’investimento di Salesforce per acquisire Tableau. L’operazione si è chiusa nell’agosto 2019.

Previsioni: i concorrenti stanno cercando aggressivamente di colmare il divario con Salesforce nelle analisi integrate, che rappresentano un punto di forza dell’azienda. E Salesforce continua a innovare, nel tentativo di mantenere il proprio vantaggio. L’acquisizione di Tableau dà molto slancio, ma c’è una buona quantità di sovrapposizioni nella linea di prodotti. Resta da vedere come Salesforce integrerà Tableau con le sue offerte di analisi di Einstein esistenti.

8. SAP

Come Oracle, SAP è uno dei giganti della BI grazie alla sua piattaforma in-memory SAP HANA. SAP Analytics Cloud si integra con l’ampia gamma di applicazioni aziendali SAP e offre una piattaforma unificata per attività di pianificazione, analisi e previsione. Offre inoltre SAP Digital Boardroom, che permette di eseguire analisi e simulazioni “what if?”. Gartner afferma che i clienti apprezzano particolarmente le sue funzioni di analisi avanzate, tra cui le funzionalità di generazione e elaborazione del linguaggio naturale, insight automatizzati e supporto per l’analisi automatizzata delle serie temporali. Sul fronte dell’AI cloud, le offerte principali di SAP sono Leonardo Machine Learning e Conversational AI. Leonardo fornisce modelli predefiniti e modelli personalizzabili che possono essere utilizzati come servizio web, mentre Conversational AI è una piattaforma end-to-end per la creazione di bot di conversazione.

Strategia: SAP ha introdotto il suo Data Warehouse Cloud a maggio 2019, offrendo un data-drive-as-a-service analitico e personale orientato sia al business che all’IT.

In numeri: più di 32.000 sono i clienti della piattaforma HANA, secondo i dati citati da SAP nel febbraio 2020.

Prospettive: SAP si presenta come un sostenitore dell’AI tradizionale e deve ora convincere i propri clienti a dare un’occhiata alle nuove funzionalità di analisi avanzate di SAP Analytics Cloud.

9. SAS

SAS è un altro membro della vecchia guardia degli analytics, ma si è mossa in modo aggressivo per aggiungere al suo portafoglio funzionalità di analisi avanzate. Visual Analytics, parte della piattaforma SAS Viya, offre una esperienza visiva integrata e di progettazione aumentata per la preparazione, la visualizzazione e l’analisi dei dati e lo sviluppo e l’operatività dei modelli di data science, ML e AI. SAS ha investito molto nell’automazione della piattaforma, incluso il supporto per l’integrazione di assistenti digitali personali, chatbot e la generazione di linguaggio naturale.

Strategia: SAS si sta spostando sul cloud in grande stile. La società ha annunciato che il suo stack software di nuova generazione avrà un’architettura nativa per il cloud. Si è mossa anche per supportare la data science open source e l’ecosistema ML.

In numeri: SAS ha una presenza fisica in 47 nazioni e un ecosistema globale di system integrator.

Prospettive: SAS si sta spostando nel cloud e sta tentando di abbracciare l’open source, ma è stata lenta e ha consentito ai concorrenti di superarla. Ora li sta rincorrendo, secondo Gartner, che sottolinea che il costo di Visual Analytics è un limite, citato dai clienti, per un’ampia distribuzione nelle loro aziende.

10. Teradata

Teradata è presente nello spazio dell’analisi aziendale da oltre 40 anni. Teradata Vantage è la piattaforma di intelligence dei dati dell’azienda, che fornisce analisi, data lake e data warehouse e può essere implementata in locale, in cloud (anche tramite Teradata Cloud e opzioni di cloud pubblico come AWS, Azure e Google) o in un modello ibrido. Teradata QueryGrid è strettamente integrata con Vantage. È un framework di analisi dei dati che fornisce accesso, elaborazione e spostamento di dati senza soluzione di continuità tra più sorgenti di dati.

Strategia: una volta conosciuta per le sue appliance hardware specializzate, Teradata ha scelto un’architettura nativa in cloud per Vantage e sta mettendo a dura prova la capacità di ridimensionare in modo elastico e indipendente computer o storage, sfruttare gli store di oggetti a basso costo e integrare carichi di lavoro analitici.

In numeri: 16 percento è il calo dei ricavi anno su anno riportati da Teradata a febbraio. I ricavi ricorrenti, che ora rappresentano la parte principale dei ricavi dell’azienda, sono aumentati del 6,7% su base annua, ma i ricavi di licenze perpetue software e hardware sono diminuiti del 69,1%.

Prospettive: Teradata continua a tentare di rimodellare la propria attività. Forrester afferma che, secondo alcuni clienti, le funzioni di amministrazione e modellazione dei dati per casi d’uso specifici di Teradata hanno dei limiti. Ma rileva anche che i clienti apprezzano la sua facilità d’uso, il cloud ibrido e lo storage indipendente e le capacità di elaborazione. I clienti tendono a rivolgersi a Teradata per distribuzioni ibride in cui scalabilità e disponibilità sono fattori critici.

AUTOREThor Olavsrud
FONTECIO
CIO
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