分析型数据管理解决方案（DMSA - Data Management Solutions for Analytics）魔力象限


2017年02月20日，Gartner发布了最新的DMSA魔力象限。

甲骨文Oracle：独领DBMS数十年，蝉联DMSA冠军_Java

图1   分析型数据管理解决方案魔力象限

来源: Gartner (2017年2月)

http://www.gartner.com/reprints/?id=1-3T5J67S&ct=170209&st=sb

 

市场定义/描述


组织现在需要这样的分析型数据管理解决方案：能够管理和处理不同格式的各种类型的内部和外部数据，以及来自传统内部源的数据。数据甚至可以包括例如来自物联网（IoT）传感器的交互和观测数据以及诸如文本、图像、声音和视频的非关系数据。这些需求对这个市场的软件提出了新的要求，客户在寻求能够大大增强/补充现有企业数据仓库策略的特性和功能。此外，由于云具有灵活性、敏捷性和切实可用的定价模式，人们将期盼的目光投向了云，视之为一种替代的部署方案。由于整合云和本地部署（on-premises）的混合方案的使用正迅速成为常态，因此组织希望供应商支持他们实现这种部署。最后，虽然传统的数据仓库使用场景仍然是最常见的，但重要性正在下降。

 

对于这个魔力象限，DMSA被定义为支持和管理一个或多个文件管理系统（最常见的是一个数据库或多个数据库）中的数据的完整软件系统。这些解决方案包括设计用于支持分析处理的特定优化策略，包括（但不限于）关系型处理、非关系型处理（例如图形处理）以及机器学习或诸如Python或R的编程语言。数据不一定以关系型结构存储，可以使用多个模型（关系型、文档、键值、文本、图形、地理空间和其他）。

 

Gartner的定义还声明：


  • DMSA是一种系统，用来存储、访问、处理及交付面向Gartner确认的支持数据分析的四种主要使用场景中的一种或多种的数据。

  • DMSA并不是一种特定类别或类型的DBMS。

  • DMSA可能由许多不同的数据管理技术组合而成。然而，究其核心，任何一种技术或多种技术要有这种功能：通过API，借助开放访问工具，让用户可以访问管理的数据；比如说，通过OpenDatabase Connectivity（ODBC）、JavaDatabase Connectivity（JDBC）、ObjectLinking and Embedding Database（OLEDB）及其他API规范。

  • DMSA必须为独立的前端应用软件支持数据可用性，包括在受到管理的数据实例里面，隔离工作负载需求以及控制最终用户访问的各个参数的机制。

  • DMSA必须管理驻留在某种类型的存储介质上的数据的存储和访问，这种存储介质包括（但并不仅限于）传统硬盘、闪存、固态硬盘和DRAM。

  • 有许多不同类型的交付模式，比如独立式DBMS软件、符合认证的配置、数据库平台即服务（dbPaaS）产品以及数据仓库设备。在分析每家厂商时，这些放在一起加以评估。


市场展望


DMSA市场继续发展。客户现在期望的解决方案支持所有类型的数据进行分析，并采取协同的方法。这需要不同类型的集成解决方案和用于管理和交付数据的可交互操作的服务层。越来越多的组织正在追求数据湖和管理流数据的能力。

 

数据和分析领导者必须意识到市场的演变，并准备混合技术平台，扩展数据仓库，超越任何当前的做法。作为本地部署（on-premises）解决方案的替代方案，云解决方案的需求在增长，尽管我们预计混合云和本地部署（on-premises）将成为常态。


Source : Gartner, “Magic Quadrant for DataManagement Solutions for Analytics” 20 February 2017, Roxane Edjlali et al.


Disclaimer: This graphic was published by Gartner, Inc. as part of alarger research document and should be evaluated in the context of the entiredocument. The Gartner document is available upon request from Oracle, https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-3T5J67S&ct=170209&st=sb
 
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