Alteryxがガートナーのマジック・クアドラントでリーダーに返り咲く
2020/2/27 software stack investingより翻訳
Alteryxの決算発表から数日後、ガートナーはデータサイエンスと機械学習プラットフォームのマジック・クアドラントを更新して発表しました。Alteryxは2019年にチャレンジャーに移行した後、リーダーの座を奪還しました。ガートナーは、拡張機械学習とプロセス自動化の改善に牽引されたAlteryxの製品ビジョンの堅実な拡大を強調しています。さらに、Alteryxは全企業の中で最もビジョンを実行する能力が高いと評価されました。ガートナーからのこの評価は、Alteryxの強力な製品ポジションを検証するものであり、データサイエンスと機械学習のライフサイクル全体に渡って製品を拡張するための2019年の進捗を反映しています。
投資家の方は思い出していただけると思いますが、2019年2月のマジック・クアドラントのリリースでは、Alteryxは彼らのビジョンの完全性に対する認識が低下したため、チャレンジャーのポジションに移動しました。ガートナーは、Alteryxが前年（対象期間は2018年）に他のベンダーよりもイノベーションを発揮していなかったと述べています。具体的には、ガートナーから「Alteryxのイノベーションスコアは、このマジッククアドラントの他のベンダーと比較して低かった。Alteryxは、自動化と拡張、ディープラーニングやモノのインターネット（IoT）の面で目立ったベンダーではありません。」 Alteryxはデータの前処理やプリクリプティブアナリティクスのための強力なサービスを提供しているが、拡張機械学習やモデル作成の自動化のようなより高度なデータサイエンスのユースケースに対応するためには進化していない、という認識でした。
私は12月の私のAlteryx (AYX)の株式推薦でこのような状況を論じ、2019年に向けてAlteryxが製品のカバー範囲を広げるための投資を行っていることを指摘しました。社内の製品開発を通じて、Alteryxチームは「予測」アナリティクスをサポートし、新しいモデルを作成するプロセスを自動化することに取り組んでいました。この作業は、チームが分析モデルを公開して共有できるようにするPromoteサービスに最初にバンドルされました。モデルは、他のアプリケーションから問い合わせ可能なオープンAPIとして利用できるようにしたり、モデルをPythonやRコードにエクスポートしてデータサイエンティストが利用できるようにすることができます。このようにして、半自動化されたモデリングが可能になります（ヒューマンレビュー）。
2019年10月のFeature Labsの買収は、これをさらに一歩進めました。Feature Labsは、Alteryxのプラットフォームに組み込まれるであろう機械学習のエキサイティングな新機能をもたらします。Feature Labsは2018年にMITからスタートした機械学習のスタートアップです。機械学習モデルの作成を自動化することに注力しており、データサイエンティスト向けに人気のオープンソースライブラリを提供しています。Feature Labsは、ドメイン知識を利用して、利用可能な企業のデータソースから新たな変数を抽出して機械学習モデルにフィードするプロセスであるフィーチャーエンジニアリングに注力することで、機械学習モデル作成をより実用的なものにしています。
2020年2月に更新されたマジック・クアドラントでは、ガートナーがこれらの改善点をピックアップしています。AlteryxはCompleteness of Visionという軸でさらに右に移動し、再びLeader Quadrantに戻ってきました。参考までにマジック・クアドラントの全文を以下に掲載します。
ガートナーは、結果の説明の中で以下のような解説をしています。
「Alteryxは、特に拡張されたDSMLとプロセスオートメーションに関連して、しっかりとした企業と製品のビジョンを示すことで、2019年のチャレンジャーから2018年のリーダーの位置に戻ってきました。このベンダーは、収益成長の観点から、このマジック・クアドラントの他のほぼすべてのベンダーをアウトパフォームし続けており、国際的に事業を大幅に拡大しています。
Alteryxは、データ準備プロバイダとしての認識を変えるために大きな進歩を遂げました。それは2019年に2つの戦略的買収（ClearStory DataとFeature Labs）を行い、プラットフォーム機能を拡大しました。 ClearStory Dataは、Apache Sparkのような大規模データ処理プラットフォーム上で複雑なデータや非構造化データのアナリティクスを自動化できるソリューションを提供している。Feature Labsは、フィーチャーエンジニアリング、AIアプリケーションの作成、データ準備プロセスを自動化し、モデルの精度と全体的なプロセス効率の向上を支援します。」
ーGARTNER MAGIC QUADRANT FOR DSML 2020年2月号ー
さらに、ガートナー社は、Feature Labsの買収の影響を認識していますが、今回のMagic Quadrantレポートでは、買収がレポートの準備段階で発生したため、Feature Labの機能のスコアリングにおいて、その恩恵を完全には含んでいないと指摘しています。そのため、来年のレポートでは、この買収がさらなるポジティブな影響を与えることを期待しています。AlteryxはまだVision軸で他のプロバイダーに遅れをとっているため、この点は重要です。おそらく、来年のレポートではさらなる動きが見られるでしょう。
ガートナーのレビューからAlteryxのその他のハイライトをご紹介します。
・Alteryxは、単なるデータ準備ツールではなく、包括的なデータ分析プラットフォームを持っていると認識されています。これは、市場におけるAlteryx独自の製品ポジショニングと一致しています。
・データアナリストや市民データサイエンティストが機械学習を活用できるようにするAlteryxのノーコードアプローチの魅力を強調しています。さらに、アナリティクスワークフローの迅速な構築を容易にするために、ユーザーライブラリで利用可能な多数の自動化ビルディングブロックを指摘しています。
・オンラインフォーラムでのアイデアや作業ソリューションの共有など、Alteryxが蓄積してきた強固なユーザーコミュニティを認識しています。
・懸念事項として、高価格と複雑なライセンスの取り決めに関する顧客からのフィードバックをいくつか挙げています。
・IoTのためのストリーミングデータのリアルタイム分析に向けたソリューションを適用する際の現在のAlteryxの限界を指摘した。これは妥当であり、Alteryxが将来的に対処する可能性があります。
さらに、2019年と2020年のレポートの間に、Leaders象限の競合セットに顕著な変化が見られました。
追加：Databricks、Dataiku、MathWorks
削除：KNIME, RapidMiner
これらの詳細なレビューには突っ込みません。Databricksは多くの注目を集めており、製品の採用も順調に進んでいる。彼らのソリューションはApache Sparkに根ざしており、オープンソースコミュニティで積極的に活動している。我々は彼らの勢いを監視する必要があります。KNIMEの削除は、Alteryxのオープンソースの競合として言及されることもあるので興味深い。Gartnerは2019年と比較して、2020年のマジック・クアドラントでKNIMEの「実行能力」と「ビジョン」のスコアを大幅に下げています。解説の中でガートナーは、商用プラットフォームへのアップグレードが限られていることから、これを「他のベンダーと比較して可視性が低く、収益の伸びが遅い」ことに起因するとしています。しかし、ガートナーはそれでもKNIMEの優れた製品とデータサイエンスコミュニティとのつながりを認めています。
投資家の皆様へ
ガートナー社がAlteryxがフルプラットフォームの提供に向けて前進していることを評価しているのを見るのは心強いことです。CEOのDean Stoecker氏は、第4四半期の決算説明会で何度もプラットフォームアプローチを強化しました。
Alteryxは、データ分析のライフサイクル全体のすべてのステップに対応したソリューションを提供したいと考えています。現在のビジネスの大部分は、上記の分析成熟度スケールの左側（準備、記述、診断）にある製品によって生成されていますが、Alteryxは急速に予測および予測的な機械学習の領域での機能を構築しています。Feature Labsの買収による自動化機能とフィーチャーエンジニアリングの追加は、成熟度スケールでの製品開発の動きをさらに加速させます。また、Alteryxは、約9億7,500万ドルの現金および同等物を保有しており、プラットフォームを拡張するための新しい機能の買収や構築を継続的に行うことができます。これらの投資により、より大きな顧客との取引が可能になり、データサイエンスと機械学習のユースケースがより広く浸透していくはずです。
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