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17 Plataformas "Data Science" y "Machine Learning". Evaluación Gartner Capacidades Críticas [4 de abril 2018]

Informe de 47 páginas que evalúan 15 capacidades críticas

17 Plataformas "Data Science" y "Machine Learning". Evaluación Gartner Capacidades Críticas [4 de abril 2018]
Por Redacción BI-Spain.com
Actualizado el 7 de noviembre, 2018 - 10.07hs.

Publicamos en exclusiva en España y Latam y gracias a nuestro cliente Tibco España el informe de Gartner (analista independiente) "Critical Capabilities for Data Science and Machine Learning Platforms" del 4 de abril de 2018. El informe hace una evaluación de 17 plataformas de Machine Learning y Data Science.

En el informe se realiza una evaluación probando los productos en estos casos de uso:

a) Business Exploration. El escenario clásico de "explorando" lo "desconocido".

b) Advanced Prototyping. Incluye: juicios de humanos, soluciones exactas, heurística, data mining y soluciones actuales de Machine Learning. 

c) Production Refinement. Refinamiento de las soluciones data science. 

Estas son las capacidades evaluadas y el peso que tienen en cada caso de uso:

Critical Capabilities / Business Exploration / Advanced Prototyping / Production Refinement

Data Access 14% 5% 2%

Data Preparation 14% 5% 2%

Data Exploration and Visualization 30% 5% 2%

Automation 8% 4% 2%

User Interface 10% 2% 4%

Machine Learning 4% 33% 12%

Other Advanced Analytics 2% 12% 4%

Flexibility and Openness 2% 14% 6%

Performance and Scalability 2% 2% 16%

Delivery 2% 2% 21%

Platform and Project Management 2% 6% 4%

Model Management 2% 2% 16%

Precanned Solutions 2% 2% 2%

Collaboration 4% 4% 4%

Coherence 2% 2% 3%

Total 100% 100% 100%

Estos son los productos evaluados:

  • Alteryx
  • Anaconda
  • Angoss
  • Databricks
  • Dataiku
  • Domino Data Lab
  • H20.ai
  • IBM
  • Knime
  • MathWorks
  • Microsoft
  • RapidMiner
  • SAP
  • SAS (Enterprise Miner)
  • SAS (Visual Anlytics Suite)
  • Teradata
  • Tibco Software

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