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魔力象限之领导者象限概述
领导者象限的BI厂商都被放到了第一象限靠边的位置，中间是空的。这是因为没有一个厂商能做到既支持越来越大的Business-user-oriented并被管控的BI部署，又在用户体验上为这场划时代的变革做好了创新的准备。有观点认为以前的BI巨头将不能重新获取市场的认同，即便他们还在为创新而投入。
Tableau和Qlik得到了市场的认同，是因为他们满足了客户在Data Discovery上的需求，促成了更简单和更广泛的应用，因而获得了成长。
客户非常看重产品的易用性，也很看重产品功能、销售过程、产品服务、产品质量、产品升级、商业价值、支持所有用户的分析等等方面的满意度。被市场认同的BI厂商，他们更专注于简单易用，以让更多的用户能随时随地进行数据分析。他们正在实现客户最关注的需求，并从新的分析项目投资中获取增长，而诸如监控、管理、嵌入、扩展性等企业级功能还处于开发完善过程之中（Qlik发布了Qlik Sense，而Tableau每个版本都补足一些企业级功能）。
有观点认为，Tableau和Qlik一直致力于重点优化产品的易用性以接入更多的用户，但较少关注新出现的增长领域例如Smart Data Discovery以进一步提升数据分析的民主性，也较少投入到自服务数据准备领域（Tableau计划在V9发布中包括有限的功能，Qlik也有类似的计划），但他们在这些领域的能力还比较欠缺。
SAP、SAS和IBM对需求的支持最全，客户群体很大。
他们正积极地通过研发新一代的智能Data Discovery功能以缩短差距并获取客户的认同。这些功能包括：自服务的数据准备、自动模式识别、自然语言查询等智能Data Discovery功能。另外，他们认为完整地支持可监控的Data Discovery是他们区别于竞争对手的关键点。这些BI厂商需要将Vision转化为新的市场动力，去提升客户体验，去产生商业价值，将来才能留在领导者象限。
●SAS较之于IBM和SAP有更好的动力、认同和客户体验，这是因为他具备Data Discovery功能的产品Visual Analytics。借助于SAS的深度分析实力，SAS已经通过Visual Analytics在智能Data Discoveray领域取得了令人信服的差异。当然，SAS BI平台的复杂性还是给人留下了深刻的印象。
●围绕智能Data Discovery，SAP积极地投入Lumira，收购KXEN，完善自服务数据准备。与IBM相比，他的整合路线图更清晰（Lumira与Hana和BO整合）。
●IBM对Watson有令人信服的愿景，结合自服务数据准备、自然语言查询和探索、自动模式发现和预测、可视化故事等等以驱动未来的市场需求。然而，在如何整合Watson和Cognos上IBM的路线图尚不清晰。
微软、微策略、Oracle、IBI等厂商Vision完整性不错，但正被执行挑战所阻碍。
●微软通过在Excel中提供Data Discovery功能一定程度地获取了的用户，尤其是老用户。微软有清晰的产品愿景（自然语言查询、自服务数据准备），而且比其他BI巨头的客户体验更好。然而，平庸的产品评分和缺乏清晰的市场和销售重点，牵制住了微软前行的步伐。最新产品Power BI，可以被商业用户独立部署，而不再依赖Excel 2013和Office 365，也许会在将来改变这一状况。
●Oracle 的云战略取得了进展，在多结构化数据分析和大数据分析方面的产品愿景令人信服。然而，在Business-user-oriented方向的投资已经太晚。虽然Oracle持续从老客户中取得BI收入，但这些客户给Oracle在客户体验上的分数太低了。
●在可管控的Data Discovery上，微策略提供了令人信服的产品和愿景，也取得了很多成就，尤其在价格政策上。但最近微策略的高管离职和员工解雇风波已经冲击了客户体验和销售势头。
●IBI是一家有着强大企业级平台的老玩家。产品致力于面向大量商业用户部署Information-centric的应用，包括企业内部的应用和面向客户的应用。他已经在往可管控的Data Discovery方面投入，但晚了。IBI的路线图是有远见的，也很早就推向了市场，但除了Information-centric应用这一甜点之外，并未取得广泛接受。与其他IT-centric的领导者厂商类似，IBI的增长和市场主要来自于老客户。
BI 商业智能 市场趋势
BI在成熟市场的年均复合增长率为9%。市场驱动如下：
●Data Discovery占据了主要的投资。
●Self-service data preparation对实现高价值Data Discovery很重要。
●Smart Data Discovery将扩大用户群，给用户带来数据洞察力和数据解读。
●Cloud BI将随着线上应用发展而同步发展，也会因数据重要性逐渐转向Cloud而发展。
●Streaming Data。流数据分析对很多面向客户的企业来说，越来越重要。
●Multistructured Data Analysis。这也是一个重要的方向。
●Embedded BI。嵌入式BI，尤其是Mobile的嵌入式BI。
●Customer-facing Analysis。面向客户的分析，把BI平台从成本中心转化为利润中心。
●Collaboration and Social Capabilities。基于BI的分享和协作。
●Mobile BI : 移动BI，这是Gartner遗漏的，但在移动互联网席卷当下的今天，这明显是重要的需求方向。
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解读商业智能BI圈最权威报告——Gartner魔力象限2015（2）
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