El Cuadrante Mágico 2021 de Gartner cita el «exceso de innovación» en ciencia de datos y aprendizaje automático


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El informe del Cuadrante Mágico de Gartner sobre empresas de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSLM) clasifica a los 20 principales proveedores en este segmento de la industria de rápido crecimiento.

Los científicos de datos y otros usuarios técnicos confían en estas plataformas para obtener datos, crear modelos y aprovechar el aprendizaje automático a medida que la creación de aplicaciones de aprendizaje automático se convierte cada vez más en una forma de diferenciación de las empresas.

Según Gartner, la inteligencia artificial todavía está «sobreuscrita», pero señala que la pandemia de COVID-19 ha hecho que las inversiones en DSLM sean más prácticas. Las organizaciones deben centrarse en desarrollar nuevos casos de uso y aplicaciones para DSML, los que son visibles y ofrecen valor comercial, dijo Gartner en el informe publicado la semana pasada. Las empresas inteligentes deben aprovechar y escalar los primeros proyectos exitosos.

El informe evalúa el alcance, los ingresos y el crecimiento de las plataformas DSML, el número de clientes, la tracción del mercado y la calificación de la capacidad del producto. Éstos son algunos de los resultados notables:

  • La gobernanza responsable de la IA, la transparencia y la consideración de los sesgos basados ​​en modelos son los diferenciadores más valiosos en este mercado, y todos los proveedores que cotizan en bolsa están avanzando a pasos agigantados en estas áreas.
  • Google y Amazon finalmente compiten con Microsoft por la supremacía en términos de funciones DSML en la nube. Amazon ni siquiera estaba en el Cuadrante Mágico del año pasado porque no envió su producto principal en noviembre de 2019. Los grandes nombres más antiguos de este sector, IBM, MathWorks y SAS, todavía se mantienen firmes e innovan con ofertas modernas y estrategias de adaptación.
  • Numerosos proveedores pequeños, jóvenes y medianos se encuentran en períodos sostenidos de hipercrecimiento. El tamaño creciente del mercado alimenta a las nuevas empresas en todas las fases del ciclo de vida de la ciencia de datos. Gartner afirma que crecer a la velocidad del mercado en realidad significa un crecimiento lento.
  • Alibaba Cloud, Cloudera y Samsung DDS se incluyen en el Magic Quadrant por primera vez.
  • El mercado de software de plataforma DSML creció un 17,5% en 2019 y tuvo ventas de $ 4 mil millones. Es el segundo segmento de más rápido crecimiento del mercado de software de análisis e inteligencia empresarial (BI) después de las plataformas de BI modernas, con un crecimiento del 17,9%. Su participación en el mercado total de análisis y BI aumentó al 16,1% en 2019.
  • Los proveedores de DSML más innovadores admiten diferentes tipos de usuarios que colaboran en el mismo proyecto: ingenieros de datos, expertos en ciencia de datos, científicos de datos ciudadanos, desarrolladores de aplicaciones y especialistas en aprendizaje automático.

Según Gartner, todavía hay una «avalancha de innovaciones convincentes» y hojas de ruta visionarias. Este es un mercado joven donde los proveedores están más enfocados en la innovación y la diferenciación que solo en la ejecución. Según Gartner, las áreas clave de diferenciación incluyen la interfaz de usuario, DSML aumentado (AutoML), MLOps, rendimiento y escalabilidad, soporte híbrido y multinube, XAI y casos de uso y técnicas de vanguardia (como aprendizaje profundo, IoT a gran escala, y aprendizaje de aplicación).

Cuadrante mágico de Gartner sobre ciencia de datos y aprendizaje automático

Arriba: Cuadrante mágico de Gartner para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. (Fuente: Gartner, marzo de 2021)

Crédito de la imagen: Dataiku

Ciencia de datos y aprendizaje automático en 2021 y más allá

Para la mayoría de las empresas, el desafío es mantenerse al día con el rápido ritmo de cambio en sus industrias, que depende de la rapidez con que sus competidores, proveedores y distribuidores transformen digitalmente sus negocios.

  • Los CIO y los equipos de alta dirección quieren comprender los detalles de cómo funcionan la ciencia de datos y los modelos de aprendizaje automático. Una de las principales prioridades para los ejecutivos de TI que trabajan con tecnologías DSML es comprender cómo mitigar el sesgo y cómo las tecnologías DSML pueden controlar el sesgo por modelo. El diseño de la transparencia debe comenzar con modelos y repositorios de datos y proporcionar una mejor visibilidad en toda la plataforma DSML.
  • Las empresas continúan luchando para trasladar más modelos de IA del piloto a la producción. Según la Encuesta de Gartner AI en Organizaciones 2020, solo el 53% de los prototipos de aprendizaje automático se utilizan en última instancia en producción. La tasa de rendimiento desde el primer modelo hasta la implementación en producción deja margen de mejora. Busque proveedores de DSML que intensifiquen sus esfuerzos para proporcionar aplicaciones y plataformas de modelado que puedan aceptar conjuntos de datos más pequeños y aún proporcionar resultados precisos.
  • El software de código abierto (OSS) es un estándar de facto entre los proveedores de DSML. OSS brinda a las empresas la capacidad de poner en marcha proyectos DSML con pocos gastos iniciales. La adopción tan generalizada de OSS es que la mayoría de los proveedores de DSML confían en OSS, comenzando con Python, el lenguaje más utilizado. Los proveedores de la plataforma DSML también ayudan a optimizar y seleccionar las distribuciones de OSS.
  • Para que una empresa invierta en una plataforma DSML, la integración y la conectividad son esenciales. Los proveedores de DSML adoptan componentes para sus arquitecturas de plataforma, ya que los componentes son más extensibles y pueden adaptarse a los requisitos específicos de una empresa. Los modelos de paquetes integrados en una plataforma DSML que utilizan API ayudan a las empresas a adaptar los modelos de aprendizaje automático a los desafíos específicos de la industria.
  • El diseño de interfaces de usuario y flujos de trabajo más intuitivos acortará la curva de aprendizaje para las unidades de negocio y los analistas de datos.. Las mejoras en la ciencia de datos aumentada y el aprendizaje automático están ayudando a cambiar todo el trabajo de modelado y ciencia de datos de los científicos de datos experimentados a los analistas de negocios que prefieren iterar los modelos ellos mismos, con restricciones que a menudo cambian según las condiciones del mercado.
  • Las organizaciones confían en un código abierto gratuito y económico combinado con proveedores de nube pública para reducir costos mientras experimentan con iniciativas DSML. Luego, probablemente utilizará software comercial para abordar casos de uso y requisitos más amplios para la colaboración en equipo y para mover los modelos a producción.

Qué proveedores son líderes y por qué

A continuación, se muestran algunas ideas específicas de la empresa incluidas en el Cuadrante mágico de este año:

  • SAS Visual Data Mining and Machine Learning (VDMML) es el líder del mercado y ha dominado el cuadrante de líderes en este cuadrante mágico en particular durante años.. Gartner reconoce a SAS por su arquitectura nativa de la nube, la ingeniería y el modelado de funciones automatizadas y la experiencia reflejada en sus casos de uso para la creación de prototipos avanzados y el refinamiento de la producción. SAS a menudo se ve como un proveedor más antiguo que es costoso de implementar y respaldar. La lealtad del cliente que SAS ha construido en empresas globales y la prioridad que los equipos de desarrollo dan a DSML ayudan a la empresa a mantener su dominio en este mercado.
  • Watson Studio de IBM subió al Cuadrante de líderes este año después de ser nombrado Challenger en 2020. Gartner cree que la integridad de la visión de la empresa (eje horizontal del cuadrante) ha mejorado desde el año pasado y se ha trasladado al cuadrante líder. Esto se debe en gran parte al soporte de varias personas proporcionado por IBM Watson Studio, la profundidad de la inteligencia artificial y el gobierno responsables, y la estructura de componentes que ha demostrado ser efectiva para el modelado de decisiones. Sobre la base de varios años de reinvención, IBM puede proporcionar un DSML de clase empresarial que se desarrolla con éxito más allá de la fase piloto o de prueba de concepto. Gartner reconoce a IBM por beneficiarse de los éxitos pasados ​​de SPSS, ILOG CPLEX Optimization Studio, productos analíticos pasados ​​y el flujo continuo de innovaciones de IBM Research.
  • El fuerte impulso del mercado de Alteryx no se refleja en el cambio del Cuadrante de líderes al Challenger. Alteryx superó la incertidumbre del año pasado y reportó un aumento de ingresos del 19% año tras año para 2020, alcanzando los $ 495,3 millones. Los ingresos recurrentes anuales aumentaron un 32% año tras año a 492,6 millones de dólares. Gartner reconoce a Alteryx por el soporte de varias personas, una estrategia probada de lanzamiento al mercado y un excelente servicio y soporte al cliente. Alteryx ha demostrado ser innovador, aunque este atributo se mencionó como una precaución en el Cuadrante Mágico.
  • El impulso del mercado de Amazon SageMaker es enorme y se intensifica aún más por el ritmo de la innovación. En febrero, Amazon Web Services (AWS) anunció que había desarrollado y producirá su propio chip de capacitación en aprendizaje automático. AWS Trainium está diseñado para proporcionar la mayor cantidad de teraflops de todas las instancias de capacitación de aprendizaje automático en la nube. AWS también anunció que Trainium admitirá todos los marcos principales (incluidos TensorFlow, PyTorch y MXnet). Trainium utilizará el mismo Neuron SDK que utiliza AWS Inferentia (un chip desarrollado por AWS para la aceleración de inferencias en el aprendizaje automático) para que los clientes puedan comenzar a entrenar rápidamente con AWS Trainium. AWS Trainium llegará a Amazon EC2 y Amazon SageMaker en la segunda mitad de 2021. Amazon SageMaker consta de 12 componentes: Studio, Autopilot, Ground Truth, JumpStart, Data Wrangler, Feature Store, Clarify, Debugger, Model Monitor, Distributed Training, Pipelines y Edge Manager.
  • Google lanzará su plataforma de inteligencia artificial unificada en el primer trimestre de 2021. Esto es después de la fecha límite para la evaluación en este Cuadrante Mágico. Se publican características clave como tablas de AutoML, XAI, canalizaciones de plataforma de IA y otros servicios de MLOps.

Los desafíos para los proveedores de plataformas DSML comienzan hoy con equilibrar los requisitos para una mayor transparencia y reducción de sesgos y, al mismo tiempo, desarrollar y proporcionar nuevas funciones innovadoras con una cadencia predecible. El Cuadrante Mágico refleja las realidades actuales del mercado después de ser actualizado con cuatro nuevos proveedores de nube, uno de los cuales tiene un ecosistema extenso y una dinámica de mercado probada.

Después de mirar el Cuadrante Mágico, considere que puede surgir una fusión o adquisición. Busque proveedores de BI que puedan adquirir o fusionarse con proveedores de plataforma DSML a medida que la dirección del mercado de BI se mueve hacia la analítica avanzada y se aleja de la visualización. Otra actividad potencial de fusiones y adquisiciones es el hecho de que las plataformas DSML podrían aprovechar el soporte mejorado para la transformación y el descubrimiento de datos a nivel de modelo, que ha sido una fortaleza de larga data de las plataformas de BI.

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