Gartner 商业智能与分析平台魔力象限分析（2008至2024）
共 18967字，需浏览 38分钟
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2024-06-26 11:29
本报告根据来自 Gartner 商业智能与分析平台魔力象限历年报告生成，数据和报告来自互联网，并通过 Power BI 构建整套分析。
推荐在PC端打开交互分析。
网址：https://www.excel120.com/go/mq/
2024 最新进展
什么是 Gartner 商业智能与分析平台魔力象限
魔力象限分为四个象限：
领导者（Leaders）：
这些供应商不仅有完善的远景规划，还能成功地执行这些规划。他们通常在市场上占据主导地位，拥有广泛的产品功能和强大的市场认知度。
领导者的特点是他们能够满足广泛的市场需求，并持续推动市场的创新。
挑战者（Challengers）：
挑战者在执行能力上表现强劲，但在远景规划上可能略有不足。他们通常有较大的市场份额和资源，但可能缺乏一些创新性或特定的功能。
这些供应商具备良好的市场表现能力，但在产品策略上需要进一步加强以提升竞争力。
远见者（Visionaries）：
远见者在远景规划上表现出色，拥有前瞻性的产品和市场策略，但在执行能力上可能不如领导者强。
他们通常具有创新的技术和新颖的解决方案，但在市场份额和客户基础方面可能相对较小。
特定领域者（Niche Players）：
这些供应商在特定的市场或特定的功能上表现出色，但在整体执行能力和远景规划上相对有限。
特定领域者的产品可能专注于满足某些特定需求，适合特定行业或特定规模的企业。
Gartner 商业智能与分析平台魔力象限报告对于企业评估和选择合适的 BI 和分析平台具有重要参考价值。它提供了对市场主要供应商的全面分析，帮助企业理解各个供应商的优劣势，并根据自身需求做出明智的决策。
报告通常包括以下内容：
市场概述：对当前 BI 和分析平台市场的整体概述，包括市场趋势、技术发展和用户需求变化等。
供应商分析：对每个进入魔力象限的供应商进行详细评估，包括其产品功能、市场表现、客户反馈等。
市场展望：对未来市场发展趋势和供应商的未来战略进行预测和分析。
2008~2024 17年商业智能与分析平台魔力象限趋势总积分
Power BI 与 Tableau 的进化
Power BI 与 Tableau 的积累效应
所有厂商总积分图
近十年象限积累得分
按照标准：
领导者（右上角）：4分
挑战者（左上角）：3分
远见者（右下角）：2分
特定领域者（左下角）：1分
得到积累得分：
十年商业智能与分析平台魔力象限趋势总结（2015-2024）
过去十年间，商业智能与分析平台市场经历了显著的演变。以下是主要的趋势总结：
2. 领导者的稳定性
Microsoft 和 Tableau 一直在领导者象限中占据主导地位，微软的 Power BI 凭借其与 Microsoft 365 和 Azure 的深度集成、灵活的定价模式和强大的功能持续引领市场。
Tableau 自被 Salesforce 收购后，保持了其创新和市场影响力，通过推出如 Tableau Pulse 等增强分析体验。
3. 视觉分析和自助服务的兴起
视觉分析工具如 Tableau 和 Qlik，推动了自助服务商业智能的普及，使得非技术用户能够更轻松地访问、准备和分析数据。
自助服务和易用性成为商业智能平台的核心需求。
4. 增强分析和人工智能
增强分析（Augmented Analytics）成为新的热点。平台开始整合机器学习和人工智能功能，以提供自动化的洞察和预测分析。
生成式人工智能（GenAI）的引入，如 ThoughtSpot 的 Sage 和 Microsoft 的 Copilot，使得自然语言查询和自动化洞察更为普及。
5. 数据治理和安全性
数据治理和安全性成为企业选型的重要考虑因素。平台在数据治理、使用管理和信息安全等方面加强了功能。
多数领导者平台提供了完善的数据治理功能，以确保数据的准确性和安全性。
6. 云端优先和混合部署
云端优先的策略显著增加。大多数供应商提供基于云的解决方案，支持多云和混合部署模式。
Microsoft 和 Google 等云服务提供商通过深度集成其云生态系统的方式，增强了其平台的市场吸引力。
7. 嵌入式分析
嵌入式分析需求增加，供应商提供更加模块化和可组合的分析功能，使企业能够将分析能力嵌入到业务流程中。
Qlik 和 Sisense 等供应商在嵌入式分析方面表现出色，通过 API 和 SDK 提供灵活的嵌入式解决方案。
8. 数据准备和数据科学
数据准备功能得到显著增强，平台提供了拖放式的数据整合和模型创建功能，支持用户自定义度量、集、组和层次结构。
数据科学与机器学习的集成能力成为关键，许多平台提供了与数据科学工具和框架的深度集成。
9. 行业和垂直解决方案
行业和垂直解决方案的需求增加，供应商提供预构建的数据模型、报告和分析模板，以满足特定行业的需求。
SAP 和 Oracle 等供应商通过行业特定的内容和模板，增强了其在垂直市场的竞争力。
10. 用户体验和协作
用户体验和协作功能成为平台竞争的重要方面。供应商提供更加直观和互动的仪表板，支持用户在分析工作流中的协作。
数据讲故事和自然语言查询功能的引入，使得数据洞察的传递更加生动和易懂。
结论
2024年 Gartner 商业智能与分析平台魔力象限的最新进展
2024 年的 Gartner 商业智能与分析平台魔力象限报告显示，商业智能和分析平台市场继续快速发展，聚焦于增强分析、云计算和数据治理等关键趋势。领导者象限中的供应商持续推动创新，增强平台功能以满足不断变化的市场需求。
2. 主要趋势
增强分析：
增强分析（Augmented Analytics）继续主导市场。平台整合了机器学习和人工智能技术，以自动化数据准备、模型创建和洞察生成。
例如，Salesforce 旗下的 Tableau 推出了 Tableau Pulse，一个为日常工作流程设计的增强分析体验 。
云优先策略：
云计算优先策略得到广泛采用，供应商提供多云和混合部署模式，以增强平台的灵活性和可扩展性。
Qlik 和其他主要供应商通过与云服务提供商的深度集成，增强了其平台的吸引力 。
数据治理与安全性：
数据治理和安全性成为关键，企业需要确保数据的准确性、安全性和合规性。供应商在数据治理、使用管理和信息安全等方面不断增强功能。
例如，Tableau 通过新的指标层改进了数据治理和信任 。
嵌入式分析：
嵌入式分析需求增加，供应商提供模块化和可组合的分析功能，使企业能够将分析能力嵌入业务流程中。
Tableau 推出了嵌入式分析功能，支持自动生成代码片段以与Tableau“vizzes”互动 。
行业和垂直解决方案：
行业和垂直解决方案的需求增加，供应商提供预构建的数据模型、报告和分析模板，以满足特定行业的需求。
SAP 通过其多租户平台 SAP Analytics Cloud 提供了广泛的数据可视化、报告和增强分析功能 。
3. 领导者的表现
Microsoft：
Microsoft Power BI 继续保持在领导者象限中，以其与 Microsoft 365 和 Azure 的深度集成、灵活的定价模式和强大的功能领先市场。
Tableau (Salesforce)：
Tableau 自被 Salesforce 收购后，继续保持其创新和市场影响力，通过推出如 Tableau Pulse 等增强分析体验来保持竞争力。
Tableau的嵌入式分析能力和使用基于消耗的定价模式也提高了其市场吸引力 。
Qlik：
Qlik 通过最近收购 Talend 并专注于扩展 AI 能力，希望逆转市场份额下降的趋势。尽管面临挑战，Qlik 仍然在领导者象限中保持强劲表现 。
4. 挑战者和远见者
SAP：
SAP 在远见者象限中表现出色，其云原生多租户平台 SAP Analytics Cloud 提供了广泛的增强分析功能，满足了数据可视化和报告的需求 。
总结
2024 年中国厂商的最新进展
主要中国厂商和他们的表现
1. 阿里云（Alibaba Cloud）
阿里云继续作为挑战者（Challengers）在魔力象限中占据一席之地。其 Quick BI 产品在数据准备、基于视觉的数据发现、交互式仪表盘和报告方面表现强劲。Quick BI 平台既可以作为 SaaS 选项运行在阿里云的基础设施上，也可以作为内部部署选项使用 Apsara Stack Enterprise Edition。
优势：
数字工作场所分析和协作：Quick BI 与阿里巴巴的 DingTalk、腾讯的WeCom 等数字工作场所应用无缝集成，用户可以快速访问分析能力。
模块化分析：Quick BI 可以作为独立工具启动，也可以嵌入场景化的 SaaS 解决方案中，提供模块化和可重用的数据和分析功能。
数据素养计划：阿里云通过推出用户培训计划，提升了用户的数据素养，提供了任务驱动的培训和认证激励。
挑战：
投资重点：Quick BI 在阿里巴巴的整体业务战略中不是核心重点，相对于其数据库管理系统（DBMS）和人工智能产品线，研发团队规模较小。
市场环境复杂：Quick BI 主要在亚太地区竞争，除了与全球供应商竞争外，还面临中国本土供应商的挑战，如帆软（FanRuan）、永洪（Yonghong）、SmartBI 和 冠数（Guandata）。
地理分布和市场动量：Quick BI 主要集中在中国市场，国际影响力有限，其市场动量较其他本地竞争对手弱。
2. 帆软软件（FanRuan Software）
帆软是中国最大的 ABI 供应商之一，其传统的以报告为中心的 BI 产品 FineReport 在中国广泛使用。新的 FineBI 产品提供了自助服务、基于视觉的 BI，通过本地部署模式提供。
总结
2023 与 2024 年 Gartner 商业智能与分析平台魔力象限的主要变化
2023 年的关键发展
技术增强和人工智能集成：
2023 年，增强分析（Augmented Analytics）继续成为主要趋势，许多平台集成了机器学习和人工智能功能，以帮助自动化数据准备、洞察生成和数据解释。这种增强分析能力成为平台的核心竞争优势。
数据故事（Data Storytelling）技术被广泛应用，预计到 2025 年，75%的数据故事将使用增强分析技术自动生成。
云计算和多云部署：
云计算仍然是市场的主要焦点，供应商提供了更强大的多云和混合云部署选项。许多企业选择云优先的策略，以提高灵活性和可扩展性。
安全性和数据治理：
数据治理和安全性变得越来越重要。平台在这些方面不断增强功能，以确保数据的准确性和安全性。
嵌入式分析和自助服务：
嵌入式分析的需求增加，供应商提供了模块化和可组合的分析功能，使企业能够将分析能力嵌入业务流程中。
自助服务分析工具继续受到欢迎，用户可以更轻松地访问、准备和分析数据。
2024 年的主要变化
领导者的表现：
Microsoft 和 Tableau 继续在领导者象限中占据主导地位。Microsoft Power BI 凭借其与 Microsoft 365 和 Azure 的深度集成、灵活的定价模式和强大的功能继续引领市场。
Tableau 在 2024 年引入了 Tableau Pulse 和嵌入式分析功能，进一步提升了用户体验和市场竞争力。
市场动态：
增强分析和生成式人工智能：如 Table Pulse，通过新的指标层改进了数据治理和信任，使得增强分析体验更加突出。
模块化分析：Tableau 推出了新的 VizQL 数据服务和基于消耗的定价模式，以支持更灵活的分析部署。
中国厂商的表现：
阿里云（Alibaba Cloud） 继续作为挑战者在魔力象限中占据一席之地。其 Quick BI 产品在数据准备、基于视觉的数据发现、交互式仪表盘和报告方面表现强劲。
帆软软件（FanRuan Software） 是中国最大的 ABI 供应商之一，其传统的以报告为中心的 BI 产品 FineReport 在中国广泛使用。
2023 与 2024 年之间的主要变化总结
技术演进：
2024 年增强分析和生成式人工智能进一步发展，平台集成的机器学习和 AI 功能更加先进，自动化数据准备和洞察生成变得更加智能化。
数据故事技术和自然语言生成（NLG）的应用更加广泛，提升了数据洞察的可理解性和传播性。
市场焦点转移：
从 2023 年的云计算和数据治理，到 2024 年的模块化分析和多云部署，市场关注点有所转移。供应商开始更加注重灵活性和可组合性的分析解决方案。
中国厂商的崛起：
中国厂商在全球市场中的影响力继续扩大，阿里云和帆软软件等公司通过增强产品功能和市场覆盖，展现了强劲的竞争力。
对比微软 Power BI 与 Tableau（2023年与 2024年）
微软 Power BI
2023 年情况:
市场定位与整合：Power BI 通过与 Microsoft 365、Azure 和 Microsoft Teams 的深度集成，具有巨大的市场影响力。它灵活的定价模式和丰富的功能使其在市场上占据主导地位。
产品组合与愿景：微软发布了 Fabric，为综合数据分析平台提供了更广泛的支持。Power BI 成为包括数据管理、数据科学和实时分析在内的更广泛套件的一部分。2023年7月1日起，用户需购买 Fabric 的 F-SKU，而非 Power BI Premium的 P-SKU。
功能与优势：Power BI 以低价、全面功能和广泛的生态系统整合（包括 Microsoft 365、Azure 和 Dynamics）引领市场。生成式 AI（Copilot）技术帮助加速报告创建过程。
挑战：
内容创建和发布的治理：用户在管理分析内容创建和发布过程中遇到困难。
互操作性：需要提高与其他竞争平台的互操作性。
Azure 部署限制：Power BI 服务仅在 Azure 上运行，缺乏对其他云 IaaS 选项的支持。
2024 年情况:
增强分析与生成式 AI：Copilot for Power BI 使用生成式 AI 技术，推动采用并加速报告创建过程。
整合与跨利用：Power BI 与 Power Apps 和 Power Automate 的整合，支持业务价值驱动。
产品改进：
Fabric 的引入，为数据管理、数据科学和实时分析提供更广泛支持。
OneLake 架构旨在增强与其他数据管理平台的协作。
Tableau
2023 年情况:
市场定位与整合：Tableau 作为 Salesforce 旗下品牌，继续在领导者象限中保持强势。其产品因易用性和强大的视觉分析功能广受好评。
产品组合与愿景：Tableau 不断推出新功能，如Tableau Prep Builder 和Tableau Online，支持用户的自助式数据准备和分析。
功能与优势：Tableau 在视觉分析和自助服务 BI 方面表现卓越，用户可以轻松创建交互式仪表板和报告。
挑战：
数据治理与安全性：Tableau 需要在数据治理和安全性方面进一步加强，以满足企业级需求。
2024 年情况:
增强分析与生成式AI：Tableau Pulse 提供增强分析体验，通过新的指标层改进了数据治理和信任。
模块化分析：Tableau 推出了新的 VizQL 数据服务和基于消耗的定价模式，支持更灵活的分析部署。
嵌入式分析：提供嵌入式分析功能，支持自动生成代码片段以与Tableau“vizzes”互动。
行业解决方案：Tableau 提供预构建的数据模型、报告和分析模板，满足特定行业需求。
对比总结
价格与功能：
Power BI：以低价和全面功能吸引用户，其与 Microsoft 365 和 Azure 的深度集成提供了额外的优势。适用于广泛的用户群体，包括企业用户和中小型企业。
Tableau：以卓越的视觉分析和易用性著称，更适合需要高度交互式和视觉化的数据分析的用户。其定价相对较高，但功能强大。
技术创新：
Power BI：集成了生成式 AI（Copilot）和增强分析功能，致力于通过 Fabric 平台提供综合数据分析解决方案。
Tableau：不断推出增强分析功能和嵌入式分析能力，通过新的指标层和 VizQL 数据服务改进数据治理和分析灵活性。
部署与整合：
Power BI：仅支持 Azure 部署，这可能对一些用户造成限制。其与 Microsoft 生态系统的紧密整合是一个显著优势。
Tableau：提供灵活的部署选项，包括本地和云端部署，支持多云和混合云环境。
用户体验：
Power BI：以易用性和广泛的功能覆盖著称，但在治理和互操作性方面面临挑战。
Tableau：以卓越的用户体验和强大的视觉分析功能著称，适合需要高互动性和视觉化的数据分析的用户。
历史对比：Microsoft Power BI 和 Tableau
Microsoft Power BI
发展历程和特点：
价格和市场定位：
自2015年以来，Power BI 通过低价格策略（最初为$9.99/用户/月）和Office 365的整合，迅速扩大市场份额。
通过低成本和全面功能组合，Microsoft 成为 ABI 平台市场的主导供应商。
技术和功能改进：
2017年，Power BI 引入了“Quick Insights”和 Power BI Q&A 等功能，提升了用户体验和数据分析能力。
2019年，Power BI Pro 云服务在功能上超过了大多数竞争对手，引入了增强分析和自动化机器学习功能。
2024年，Copilot for Power BI 使用生成式 AI 技术，进一步推动采用并加速报告创建过程。
整合与跨利用：
Power BI 与 Microsoft 365、Azure、Dynamics 以及 Teams 的深度整合，增强了用户在不同平台间的数据分析体验。
产品缺陷和挑战：
主要挑战包括内容创建和发布的治理、与其他平台的互操作性以及 Azure 部署限制。
产品早期存在的功能缺失问题逐渐得到解决，但在广泛使用和复杂分析任务中的易用性方面仍有改进空间。
Tableau
发展历程和特点：
市场定位和易用性：
Tableau 以其卓越的视觉分析和自助服务 BI 功能而著称，用户可以轻松创建交互式仪表板和报告。
被 Salesforce 收购后，Tableau 保持了其创新和市场影响力，通过持续推出新功能保持竞争力。
技术和功能改进：
Tableau 不断推出增强分析功能和嵌入式分析能力，例如 2024 年引入了 Tableau Pulse，进一步提升了用户体验和市场竞争力。
新的 VizQL 数据服务和基于消耗的定价模式，使得 Tableau 在数据治理和分析灵活性方面表现突出。
嵌入式分析和行业解决方案：
Tableau 提供嵌入式分析功能，支持自动生成代码片段以与 Tableau“vizzes”互动，满足企业嵌入式分析需求。
提供预构建的数据模型、报告和分析模板，满足特定行业需求。
产品缺陷和挑战：
数据治理和安全性方面需要进一步加强，以满足企业级需求。
尽管在视觉分析和自助服务方面表现优异，但在更广泛的企业数据治理和复杂分析方面仍有改进空间。
总结对比
价格与市场定位：
Power BI：以低价格和全面功能组合吸引广泛用户，适用于企业和中小型企业。其与 Microsoft 365 和 Azure 的深度整合提供了额外优势。
Tableau：以卓越的视觉分析和易用性著称，适合需要高度交互式和视觉化的数据分析的用户。其定价相对较高，但功能强大。
技术创新：
Power BI：集成了生成式AI（Copilot）和增强分析功能，致力于通过 Fabric 平台提供综合数据分析解决方案。
Tableau：不断推出增强分析功能和嵌入式分析能力，通过新的指标层和 VizQL 数据服务改进数据治理和分析灵活性。
部署与整合：
Power BI：仅支持 Azure 部署，这可能对一些用户造成限制。其与 Microsoft 生态系统的紧密整合是一个显著优势。
Tableau：提供灵活的部署选项，包括本地和云端部署，支持多云和混合云环境。
用户体验：
Power BI：以易用性和广泛的功能覆盖著称，但在治理和互操作性方面面临挑战。
Tableau：以卓越的用户体验和强大的视觉分析功能著称，适合需要高互动性和视觉化的数据分析的用户。
AI 推荐个人用什么
为了避免对这个问题的争吵，这里采用 AI 分析整个历史数据，并必须给出建议。如果你对此有不同意见，可以与 AI 对话，并提出你的疑惑，来获得 AI 给您的更多参考。
AI 推荐选择：Microsoft Power BI
原因分析：
1. 价格和可访问性：
低价格：Power BI 提供更低的定价（例如 Power BI Pro 每用户每月 $9.99），这对于个人用户尤其重要。相较于 Tableau，Power BI 的价格更加亲民，适合个人预算。
免费版本：Power BI 提供免费的桌面版（Power BI Desktop），对于大多数个人用户来说，这已经足够强大，可以进行数据建模和分析。
2. 与 Microsoft 生态系统的整合：
无缝集成：Power BI 与 Microsoft 365（如 Excel、Teams）和 Azure 的深度集成，使得个人用户能够更方便地在日常办公应用中使用 Power BI 进行数据分析。
熟悉度：许多个人用户已经熟悉 Microsoft 的产品（如 Excel），这使得学习和过渡到 Power BI 更加顺利。
3. 功能强大且易用：
增强分析：Power BI 提供丰富的增强分析功能，包括 Quick Insights、自然语言查询（Q&A）和生成式AI（Copilot）等，帮助用户更快速地获得数据洞察。
用户界面友好：Power BI 的用户界面直观，支持拖放操作，降低了数据建模和分析的难度。
广泛的教程和社区支持：Power BI 拥有大量的在线教程和活跃的用户社区，个人用户可以轻松找到学习资源和解决问题的方法。
4. 数据连接和处理能力：
数据源连接：Power BI 支持广泛的数据源连接，个人用户可以轻松导入和处理各种数据。
数据处理：Power BI 内置强大的数据处理和转换功能，用户可以在加载数据之前进行清洗和转换。
5. 可视化能力：
丰富的可视化图表：Power BI 提供多种图表类型，支持高度定制化的可视化分析，帮助用户更好地呈现数据结果。
交互式仪表盘：用户可以创建交互式仪表盘，方便进行动态数据探索和展示。
结论：
综上所述，考虑到价格、功能、易用性、与 Microsoft 生态系统的整合以及强大的社区支持，Microsoft Power BI 是个人用户进行数据建模和分析的最佳选择。其低成本、高性价比和易用性使其成为个人数据分析的理想工具。
为什么 AI 没有选择 Tableau
我选择 Microsoft Power BI 而不是 Tableau 的主要原因如下：
1. 成本和价格
Power BI:
低成本：Power BI 提供更低的价格，每月$9.99/用户，对于个人用户特别是预算有限的用户来说非常有吸引力。
免费版本：Power BI Desktop 是免费的，功能非常强大，足以满足大部分个人用户的数据分析需求。
Tableau:
高成本：Tableau 的价格相对较高，即使是个人版（Tableau Creator）也需要每月$70左右，这对于个人用户来说可能会有较大的经济负担。
2. 集成和生态系统
Power BI：
Microsoft 生态系统：Power BI 无缝集成到 Microsoft 365、Excel 和 Teams 中，个人用户往往已经熟悉这些工具，过渡到 Power BI 会更加自然和方便。
Azure 集成：对于需要云计算资源的用户，Power BI 与 Azure 的深度集成也是一大优势。
Tableau：
独立工具：尽管 Tableau 也提供一些与其他工具的集成，但整体上不如 Power BI 与 Microsoft 生态系统的集成度高，特别是对于已经在使用 Microsoft 产品的用户来说。
3. 功能和易用性
Power BI：
用户界面友好：Power BI 的用户界面直观且易于使用，适合各类用户，包括那些没有编程背景的人。
增强分析功能：Power BI 提供了丰富的增强分析功能，如 Quick Insights 和生成式 AI（Copilot），帮助用户更快获得数据洞察。
Tableau：
高学习曲线：虽然 Tableau 在数据可视化方面非常强大，但其学习曲线较陡，对新手用户来说可能需要更多的学习时间和精力。
可视化能力强：Tableau 在数据可视化方面表现卓越，但对于一般的个人用户，Power BI 提供的可视化功能已经足够强大且易用。
4. 社区和支持
Power BI：
广泛的社区支持：Power BI 拥有一个活跃且庞大的用户社区，大量的在线资源、教程和论坛可以帮助用户快速上手并解决问题。
官方支持：微软提供的官方文档和支持服务也非常完善。
Tableau：
社区支持：Tableau 也有一个强大的社区和丰富的资源，但相较于 Power BI 的用户基础，规模和可及性略有差距。
结论
未来三年机会
通过对所有厂商的历史趋势分析，结合可见的 AI 和 BI 的趋势，如果由 AI 设计一款 ABI 产品，它会认为接下来的趋势是怎样的呢？
以下策略和关键要素至关重要：
1. AI 驱动的增强分析和生成式 AI
全面集成 AI：从基础开始，将生成式AI和增强分析功能嵌入产品中。提供自然语言查询（NLQ）、自动洞察生成、预测分析和数据故事讲述等功能。结合机器学习模型和AI算法，自动识别和展示数据中的关键模式和趋势。
自适应学习：构建自适应的 AI 系统，能够根据用户的行为和反馈不断优化和提升分析能力。
2. 模块化和可扩展性
可组合分析架构：设计模块化的分析平台，允许用户根据自身需求选择和组合不同的分析模块。支持低代码/无代码开发，使用户能够轻松定制分析应用。
开放 API 和 SDK ：提供丰富的 API 和 SDK，支持与第三方工具和平台的无缝集成，确保平台的灵活性和可扩展性。
3. 云优先和多云支持
多云兼容性：确保平台可以在多云环境中运行，支持 AWS、Azure、Google Cloud 等主要云服务提供商，同时支持本地和混合云部署。
无缝迁移和互操作性：提供强大的数据迁移工具和互操作性，确保用户可以轻松从其他平台迁移到新平台，且不受云服务提供商的限制。
4. 用户体验和易用性
直观的用户界面：设计直观友好的用户界面，支持拖放操作，降低学习曲线。提供丰富的可视化工具，帮助用户轻松创建和定制图表和仪表盘。
智能助手：集成 AI 助手，实时提供分析建议和操作指导，帮助用户快速上手并高效完成分析任务。
5. 数据治理和安全性
强大的数据治理功能：提供完善的数据治理工具，确保数据的准确性、安全性和合规性。支持数据血缘追踪、版本控制和权限管理。
隐私保护：集成隐私保护机制，如数据匿名化和加密技术，确保用户数据的安全和隐私。
6. 行业解决方案
垂直行业模板：提供针对不同垂直行业（如金融、零售、医疗等）的预构建数据模型、分析模板和报告，加速行业用户的应用部署和价值实现。
行业专家团队：组建行业专家团队，深入了解各行业的独特需求，持续优化和扩展行业解决方案。
7. 社区和支持
活跃的用户社区：构建和维护一个活跃的用户社区，提供丰富的学习资源、教程和支持，帮助用户充分利用平台功能。
-
专业支持服务：提供高质量的技术支持和咨询服务，确保用户在遇到问题时能够得到快速有效的帮助。
参考文献
Gartner 官方网站：
访问 Gartner 的官方网站，可以找到最新和历年的魔力象限报告。通常需要注册并订阅 Gartner 的服务才能下载完整的报告。
供应商网站：
许多被评为领导者或挑战者的供应商会在自己的官方网站上提供 Gartner 魔力象限报告的下载链接，通常需要填写一些基本信息来获取报告。
商业智能和分析社区：
一些商业智能和分析的在线社区、论坛或行业网站也会提供历年 Gartner 报告的摘要或分析，帮助用户了解报告的主要内容。
图书馆和研究机构：
某些大学或研究机构的图书馆可能会订阅 Gartner 的报告，提供给学生和研究人员查阅。
获取历年 Gartner 商业智能与分析平台魔力象限报告的具体步骤：
访问 Gartner 官方网站：
前往 Gartner 的官方网站。
使用搜索功能查找“Business Intelligence and Analytics Magic Quadrant”。
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供应商官方网站：
访问如 Microsoft、Tableau、Qlik 等被评为领导者或挑战者的供应商网站。
查找资源或报告下载部分，通常这些供应商会提供 Gartner 报告的免费下载链接。
在线搜索：
使用搜索引擎搜索“Gartner Business Intelligence Magic Quadrant [年份]”，可以找到一些供应商或第三方网站提供的报告下载链接或摘要。
如果你需要查看特定年份的报告或详细内容，可以通过上述方法进行获取，通常每年的报告都会提供对市场变化和供应商动态的详细分析。
报告列表：
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