„Wir freuen uns sehr über die Anerkennung als Leader im neuen Gartner-Bericht „Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms“, sagt TIBCO-CMO Thomas Been. „Sie bestätigt unseren Anspruch und unsere erwiesene Fähigkeit, die Unternehmen bei der Optimierung von Kollaboration, Integration und Operationalisierung so zu unterstützen, dass sie größtmöglichen Nutzen aus ihren Data-Science-Initiativen ziehen können.“
Laut Gartner „überzeugen Leader durch ihre ausgeprägte Präsenz und Bedeutung im Data-Science- und ML-Markt. Sie sind in der Lage, das Spektrum der Datenexploration, Modellentwicklung und Operationalisierung sowohl horizontal als auch vertikal in vollem Umfang abzudecken. Dabei bieten sie nicht nur exzellenten Service und Support, sondern sprechen auch besonders agil auf neue Marktbedingungen an. Bereits jetzt nutzen zahlreiche Experten und Citizen Data Scientists die Plattformen von Leadern, mit steigender Tendenz.“
Gartner weiter: „Leader sind optimal aufgestellt, um das Wachstum des Markts und die Richtung, in die er sich entwickelt, maßgeblich zu beeinflussen. Da sie einen Großteil der Branchen, Regionen, Datendomänen und Anwendungsfälle einschließen, können sie eine solide Marktkenntnis und -strategie vorweisen. Sie überzeugen nicht nur durch effektive Umsetzungsmechanismen, die auf die jeweiligen Marktbedingungen abgestimmt sind, sondern verfügen auch über fundierte Roadmaps, um neuartige Entwicklungen und Technologien in diesem dynamischen Sektor aufgreifen zu können. Als Vordenker in Theorie und Praxis gehen sie neue Wege und bewirken dabei oft bahnbrechende Veränderungen. Leader sollten in fast jedem Unternehmen auf dem Radar sein. Allerdings sollte der Fokus nicht allein auf diesem Segment liegen, da andere Anbieter die speziellen Erfordernisse eines Unternehmens womöglich gezielter erfüllen können. Leader dienen als Benchmark, an deren hohen Standards sich andere Anbieter messen lassen müssen.“
Der vollständige Gartner-Report steht hier zum Download bereit.
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*Gartner, Critical Capabilities for Data Science and Machine Learning Platforms, Peter Krensky, Carlie Idoine et al., 4. April 2018.
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