e
Все привет! Если вы любите смотреть как кто-нибудь сравнивает вендоров аналитического софта, то вот вам еще один отчет - Analytical Data Infrastructure Market Study 2019, причем очень свежий. От Dresner Advisory Services. В нем сравниваю так называемые Инфраструктуры для Аналитики Данных (Analytical Data Infrastructure), надеюсь я правильно перевел. Все больше и больше терминов, которые по сути про одно и тоже.
Инфраструктуры для Аналитики Данных - набор технологических компонентов для интеграция, моделирования, управления, хранения и доступа к данным, которые служат для аналитических нужд (пользователей, приложений, инструментов).
Они опросили 5000 человек из разных организация и разных стран, построили много графиков в экселе во всех возможных разрезах. И потом продали вендорам, у меня вот копия Snowflake. Мне это напоминает учет вальдшнепа в Московской Области, я помогал отцу, мне нужно было в деревне вечером 2 час стоять и слушать/смотреть вальдшнепов и заносить информацию о птицах в анкету. На основе этой выборки можно было сказать о миграции вальдшнепа. Отец даже диссертацию по этой теме написал. А тут вместо вальдшнепов у нас вендоры с их решениями для Хранилищ данных. Интересно, пользователей тоже в лесу ловили, или как Gartner предлагали в замен 20$ карточку Амазон (я уже наверно на 200 долларов поотвечал, не могу сказать что честно, времени не было в вопросы вчитываться), вот так и работает индустрия.
По результатам:
💋83% ответили, что им необходимы такие штуки для Отчетности, 43% за data science и 35% просто попробовать хотять и посмотреть как работает.
💋Цена решения не очень важна, как и корпоративные стандарты
💋60% считают, что лучше иметь одно решения (впринципе очевидно, но вот, например, HootSuite использует Snowflake и BigQuery, то есть просто каждый департамент пилит, что-то свое, а компания теряет деньги)
💋Большинство предпочитают облачное решение
💋30% хотят гибридное решение (cloud and on-premise)
💋Из-за большого разнообразия решений и возможностей, которые они предоставляют, очень сложно выбрать стратегию для руководителей
Инфраструктуры для Аналитики Данных - набор технологических компонентов для интеграция, моделирования, управления, хранения и доступа к данным, которые служат для аналитических нужд (пользователей, приложений, инструментов).
Они опросили 5000 человек из разных организация и разных стран, построили много графиков в экселе во всех возможных разрезах. И потом продали вендорам, у меня вот копия Snowflake. Мне это напоминает учет вальдшнепа в Московской Области, я помогал отцу, мне нужно было в деревне вечером 2 час стоять и слушать/смотреть вальдшнепов и заносить информацию о птицах в анкету. На основе этой выборки можно было сказать о миграции вальдшнепа. Отец даже диссертацию по этой теме написал. А тут вместо вальдшнепов у нас вендоры с их решениями для Хранилищ данных. Интересно, пользователей тоже в лесу ловили, или как Gartner предлагали в замен 20$ карточку Амазон (я уже наверно на 200 долларов поотвечал, не могу сказать что честно, времени не было в вопросы вчитываться), вот так и работает индустрия.
По результатам:
💋83% ответили, что им необходимы такие штуки для Отчетности, 43% за data science и 35% просто попробовать хотять и посмотреть как работает.
💋Цена решения не очень важна, как и корпоративные стандарты
💋60% считают, что лучше иметь одно решения (впринципе очевидно, но вот, например, HootSuite использует Snowflake и BigQuery, то есть просто каждый департамент пилит, что-то свое, а компания теряет деньги)
💋Большинство предпочитают облачное решение
💋30% хотят гибридное решение (cloud and on-premise)
💋Из-за большого разнообразия решений и возможностей, которые они предоставляют, очень сложно выбрать стратегию для руководителей
