Per stilare la propria classifica, Gartner ha preso in considerazione diversi fattori, in particolare:

• Integrazione con gli ecosistemi cloud
• Integrazione con le applicazioni di business
• Apertura e interoperabilità con altri sistemi

A livello di andamento generale, Gartner sta notando un maggior focus sulla facilità di design da parte dell’utente, con soluzioni anche del tutto prive di codice (low-code e no-code). Altre tendenze sono la necessità di un migliore controllo sulla creazione e la diffusione di contenuti analitici e la richiesta di un'architettura aperta.

Le funzionalità della piattaforma ABI includono le seguenti 12 capacità critiche, che sono state aggiornate per riflettere le aree di cambiamento di mercato, differenziazione e domanda dei clienti:

• Insight automatizzati: applicare tecniche di apprendimento automatico (ML) per generare automaticamente informazioni per gli utenti finali (ad esempio, identificando gli attributi più importanti in un set di dati).
• Catalogo di analisi: visualizzare contenuti analitici in modo da renderli facili da trovare e utilizzare. Il catalogo deve essere ricercabile e deve fornire raccomandazioni agli utenti.
• Preparazione dei dati: supportare il trascinamento e il rilascio, l'aggregazione di dati da diverse fonti guidata dall'utente e la creazione di modelli analitici (come misure definite dall'utente, set, gruppi e gerarchie).
• Connessione alle fontidati: connettersi alle fonti dati, sia in locale che nel cloud, per il prelievo dei dati strutturati nei diversi tipi di piattaforme d’archiviazione.
• Narrazione dei dati (storytelling): combinare la visualizzazione interattiva dei dati con tecniche narrative, allo scopo di confezionare e presentare le informazioni in modo comprensibile e convincente per i decision maker.
• Visualizzazione dei dati: supportare dashboard altamente interattive, nonché l'esplorazione dei dati attraverso la manipolazione di immagini grafiche. Offrire opzioni di visualizzazione più avanzate, quali le mappe termiche e ad albero, le mappe geografiche, i grafici a dispersione ed altri grafici non banali.
• Governance: tracciare come le informazioni vengono usate, condivise e promosse.
• Query in linguaggio naturale (NLQ): consentire agli utenti di porre domande sui dati utilizzando termini digitati in una casella di ricerca o pronunciati verbalmente nella propria lingua.
• Reporting: fornire report pixel-perfect, paginati, che possono essere facilmente distribuiti.
• Integrazione con la Data Science: consentire lo sviluppo e la prototipazione aumentati di modelli componibili di Data Science e Machine Learning (DSML), al fine di integrare le analisi nell'ecosistema DSML.
• Magazzino delle metriche: fornire uno strato virtualizzato per consentire agli utenti di creare e definire metriche come codice, governare quelle metriche dai data warehouse e servire tutte le analisi successive, la scienza dei dati e le applicazioni aziendali. Include anche la capacità di definizione e gestione degli obiettivi.
• Collaborazione: permettere la collaborazione simultanea di più utenti.
  
  

Microsoft. Power BI gode di un'ampia penetrazione del mercato e di un momento di crescita significativo, grazie all'integrazione con Microsoft 365, Azure e Teams, ad una politica dei prezzi flessibile, a funzionalità ben al di sopra della media e ad una roadmap di prodotto ambiziosa.

Nel 2022, Microsoft ha aggiunto una capacità di tracciamento delle metriche che consente ai team di allineare i propri obiettivi e le principali priorità in un'esperienza visiva collaborativa. La nuova versione Premium Gen 2 migliora il rapporto prezzo/prestazioni e il valore attraverso le sue capacità di autoscaling. Infine, Microsoft ha aggiunto data mart a basso codice per un facile accesso a soluzioni analitiche relazionali gestite in modalità self-service.

Tableau (aziendadi Salesforce). I suoi prodotti sono principalmente focalizzati sull'esplorazione basata su visualizzazioni, che consente agli utenti aziendali di accedere, preparare, analizzare e presentare i dati. CRM Analytics, precedentemente conosciuto come Tableau CRM, fornisce capacità di analisi potenziate per analisti e data scientist non professionisti. Tableau ha operazioni globali e serve clienti di tutte le dimensioni.

Nel 2022, Tableau ha rafforzato la sua visione di analisi potenziate per fornire insight contestualizzati con un'integrazione più profonda con Salesforce Data Cloud. Ha inoltre migliorato l'intelligenza decisionale integrando insight consapevoli del dominio in azione con Revenue Intelligence e altre app native di Salesforce. Il design estensibile e le integrazioni cross-platform (Salesforce Flow, MuleSoft, UiPath e Looker) consentono inoltre di creare analisi componibili per inserire gli insight nel flusso di lavoro con agilità.

Qlik. Il suo principale prodotto nel mercato delle piattaforme di analisi e BI è Qlik Sense Enterprise SaaS, che include Qlik Sense, Qlik AutoML e Qlik Application Automation. Qlik vende anche Qlik Sense come prodotto gestito dal cliente che può essere implementato on-premise o nel cloud del cliente. Tuttavia, Qlik Sense Client-Managed non include Qlik AutoML o Qlik Application Automation. Qlik è un fornitore indipendente dal cloud e ha il più alto livello di partnership per ciascuno dei tre principali provider di servizi cloud (AWS, Microsoft e Google), oltre a partnership con Databricks e Snowflake.

Nel 2022, Qlik ha integrato l'acquisizione di Big Squid per creare Qlik AutoML, che fornisce previsioni automatiche, clustering e analisi dei driver chiave per i data scientist non professionisti. Qlik ha inoltre introdotto Augmented Authoring, che crea dashboard generate dall'IA con input in linguaggio naturale e layout di dashboard automatizzati.

Google. Looker di Google Cloud è una piattaforma ABI (Analisi Business Integrate) architettata per il cloud che offre analisi altamente governate, inclusi visualizzazioni e dashboard self-service, nonché un livello di modellazione semantica basato su LookML. Looker Studio può funzionare in modalità self-service completamente autonoma o può connettersi a Looker se si desidera utilizzare il livello semantico per combinare dati governati e non governati. La piattaforma di analisi focalizzata sugli sviluppatori di Looker fornisce un framework di collaborazione con controllo delle versioni per costruire sia BI interne che consentire ai clienti di creare applicazioni.

Nel 2022, Google ha unificato la piattaforma Looker includendo Looker, Looker Studio (precedentemente Data Studio) e Looker embedded con accesso di prima classe al livello semantico di LookML. Inoltre, Google ha fornito un accesso diretto a Google Sheets, Salesforce (Tableau) e Microsoft Power BI, ampliando la portata del suo livello semantico governato.

Domo. Tradizionalmente è stato preferito dagli utenti aziendali esecutivi, ma le innovazioni del prodotto negli ultimi anni lo rendono una popolare opzione anche per sviluppatori analitici, analisti aziendali e scienziati dei dati. Domo si è conquistato una solida nicchia nel campo dell'analisi di marketing e sta guadagnando consensi anche da parte delle organizzazioni che non dispongono di una solida base di data warehouse, in particolare nelle piccole e medie imprese. Sebbene Domo non sia una soluzione chiavi in mano, la sua libreria di oltre 1.000 connettori nativi per dati e applicazioni, unita alla sua suite di dati e analisi, consente un rapido tempo di valore accelerando il processo di ingestione, integrazione e trasformazione dei dati.

Nel 2022, Domo ha introdotto il "Domo App Framework" per consentire ai cittadini sviluppatori di utilizzare un ambiente a basso codice per integrare contenuti di BI in un flusso di lavoro di processo aziendale e condurre analisi ipotetiche isolando variabili specifiche. Sempre nel 2022, Domo ha approfondito l'integrazione con gli spazi di lavoro Jupyter, consentendo agli sviluppatori di pubblicare modelli in produzione con un codice minimo.

Amazon Web Services (AWS). Il suo Amazon QuickSight viene principalmente venduto nell'ecosistema dei clienti AWS. Molti utenti sono sviluppatori di analisi che utilizzano il codice per creare report paginati soggetti a governance centralizzata. Le API e gli SDK (Software Development Kit) maturi di QuickSight supportano casi d'uso di analisi incorporate, inclusi quelli per i fornitori di software indipendenti. Le sue operazioni sono geograficamente diversificate e la sua Enterprise Edition serve clienti di tutte le dimensioni e di vari settori verticali. I clienti citano la forza dell'integrazione con la suite di dati e analisi di AWS, la scalabilità, le prestazioni e un modello di prezzo competitivo come motivi chiave per adottare AWS.

Nel 2022, AWS ha ampliato i suoi investimenti nel servizio di BI cloud senza server, attirando consumatori arricchiti con storie di dati e insights automatizzati. Ciò fa seguito al lancio di QuickSight Q nel 2021, la sua capacità di interrogazione in linguaggio naturale potenziata dall'apprendimento automatico (ML).

MicroStrategy. MicroStrategy eccelle nella scalabilità, gestibilità e governance. Offre funzionalità avanzate di BI e reporting, incluso hyperIntelligence, che utilizza un grafo semantico per identificare dinamicamente insight predefiniti all'interno di applicazioni esistenti. MicroStrategy ha una vasta presenza geografica, presente in 37 paesi, e nel 2022 ha lanciato un nuovo centro di eccellenza tecnologica in Argentina.

Nel 2022, MicroStrategy ha ottenuto l'autorizzazione FedRAMP, che gli consente di fornire servizi gestiti per agenzie governative negli Stati Uniti, uno dei suoi principali settori di interesse per il 2023. Al 27 dicembre 2022, ha investito 4,03 miliardi di dollari per acquistare 132.500 bitcoin. Sebbene MicroStrategy abbia affrontato una significativa caduta del prezzo del bitcoin nel 2021, gli investimenti estesi in bitcoin rimangono una preoccupazione per alcuni clienti e prospettive di MicroStrategy.

Alibaba Cloud. Compete principalmente nel mercato Asia/Pacifico (APAC). Alibaba Cloud è il più grande fornitore di piattaforme di cloud pubblico nella regione. Il suo prodotto, Quick BI, offre preparazione dei dati, scoperta dei dati basata su visualizzazione, dashboard interattive e report. La piattaforma è disponibile come opzione SaaS che viene eseguita sull'infrastruttura di Alibaba Cloud. Quick BI offre anche un'opzione on-premise su Apsara Stack Enterprise Edition e opzioni di analisi incorporate con Alibaba Business Advisor e Alibaba DingTalk.

Quick BI ha esteso la sua roadmap cloud da Alibaba Cloud al supporto multi-cloud che è compatibile con Tencent Cloud, Microsoft Azure e Huawei Cloud. Alibaba sta anche sviluppando la sua rete di partnership regionali. Infine, nel 2022, Quick BI ha reso DingTalk uno dei suoi principali canali di vendita.

Zoho. Zoho Analytics si concentra principalmente sulla preparazione dei dati, sulla visualizzazione dei dati e sul suo marketplace di app analitiche predefinite per gli analisti aziendali. Le sue operazioni sono geograficamente diversificate e i suoi clienti tendono ad essere piccole e medie imprese.

Nel 2022, Zoho ha migliorato la sua capacità di componibilità introducendo un'architettura di microservizi collegabili per le implementazioni su cloud pubblico e la connettività alle fonti di dati abilitando una connessione in tempo reale a tutte le fonti, inclusi i popolari applicativi aziendali SaaS.

Incorta. La principale proposta di valore di Incorta è la sua capacità di modellare rapidamente i dati da applicazioni enterprise come SAP, Oracle, Salesforce e JD Edwards. Con la tecnologia di Direct Data Mapping di Incorta, i clienti eliminano molti passaggi nel processo di modellazione dei dati e nell'estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) dei dati. I dati vengono acquisiti senza trasformazioni nella loro forma originale e i collegamenti vengono inferiti dai metadati. Oltre a questa capacità di automazione del data warehouse, Incorta aggiunge funzionalità di acquisizione dei dati, gestione dei dati e visualizzazione/reportistica dei dati.

Nel 2022, Incorta ha introdotto Marketplace, una vetrina per applicazioni e componenti applicativi ai quali partner e clienti possono contribuire. Il fornitore ha inoltre ampliato la sua gamma di applicazioni dati per le quali fornisce contenuti predefiniti. Inoltre, Incorta ha aggiunto destinazioni dei dati, che offrono la possibilità di configurare sistemi di terze parti come data lake, data warehouse, sistemi di file e altri database per ricevere i risultati dei dati.

GoodData. GoodData ha trovato una solida nicchia nei casi d'uso in cui i clienti sono interessati a costruire e integrare un archivio di metriche come livello semantico universale nel proprio ambiente, utilizzando un approccio "headless" strettamente allineato alle pratiche mature di DevOps. L'approccio di GoodData all'"analisi come codice" è differenziante e offre API e SDK robusti per la personalizzazione e l'integrazione del front-end con strumenti di analisi aziendale integrata di terze parti, strumenti di data science e altre applicazioni.

Le due principali offerte di GoodData, GoodData Cloud Native e GoodData Cloud (la sua offerta SaaS), sono state consegnate e migliorate nel corso del 2022. Come azienda privata autofinanziata, GoodData ha raggiunto un importante traguardo nel 2022: la redditività. Ciò indica solide fondamenta operative allineate con la crescente domanda nel mercato di nicchia che si propone di raggiungere.

È naturale che un’azienda disponga di un sistema eterogeneo di sorgenti di dati. Col passare degli anni e l’evolvere dei processi, possono venir inclusi nuovi software che generano dati in infrastrutture a loro dedicate. A fronte di un nuovo requisito da parte un utente di business, il BI analyst deve essere in grado di ripercorrere le origini di quella informazione, fino a identificarne puntualmente le origini. L’attività di estrazione del dato potrebbe non essere banale: spesso gli utenti non conoscono la vera forma e natura del dato che sono abituati a trattare, e quindi è necessario per il BI analyst dare il via ad una “caccia” ad dato, dove anche le competenze funzionali possono risultare fondamentali per il successo della ricerca.

Non è detto che, una volta individuato, il dato d’origine sia già pronto all’uso: normalmente occorre una fase di trasformazione del dato, al fine di" “tradurlo” in un linguaggio che sia quanto più vicino a quello dell’utente di business (e meno al linguaggio della tecnologia che lo genera). I dati così rielaborati vengono immagazzinati in una particolare base di dati chiamata data warehouse tramite un processo detto di caricamento. Spesso, è dalla qualità di questa infrastruttura che dipende la buona riuscita dell’intera Business Intelligence. Le tre operazioni di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati vengono complessivamente indicate come ETL, acronimo di Extract, Transform, Load. Un ETL deve applicare le cosiddette regole di business – specifiche per l’azienda in quanto strettamente descrittive dei suoi processi interni – ma anche operare un’estensione, miglioramento e potenziamento delle informazioni messe a disposizione dal sistema informativo aziendale.

L’utente finale ha accesso solo ed esclusivamente all’ultimo prodotto della filiera BI, ovvero il report (o la dashboard, a seconda dei casi). È quindi di estrema importanza per il BI analyst presentare – nella maniera più corretta, intuitiva ed accattivante – le informazioni contenute nel data warehouse. La disciplina che si occupa della corretta e funzionale rappresentazione grafica dei dati si chiama Data Visualization. Quanto più intuitivo e appetibile è il report, tanto più successo avrà la BI all’interno dell’azienda. Oltre a ciò, l’informazione deve anche non essere fuorviante: se l’utente dovesse mai mal interpretare le informazioni contenute nel report, prenderebbe decisioni sbagliate, potenzialmente danneggiando l’azienda in cui lavora. È quindi fondamentale che l’informazione sia presentata coi giusti termini e al giusto grado di dettaglio per l’utente che, tale informazione, la deve consumare.

La Business Intelligence e la figura dell’analista BI consentono all’azienda di ottenere risposte in maniera certificata, automatizzata ed istantanea, che possano far comprendere a fondo l’andamento degli affari aziendali, in modo da poter decidere al meglio come agire, sul mercato e nella gestione interna.