（4）IBM公司

IBM公司总部位于纽约阿蒙克。Gartner分析师表示，“IBM提供了许多分析解决方案。对于这个魔力象限，我们评估了SPSS，其中包括SPSS Modeler和SPSS Statistics。数据科学体验（DSX）是第二个数据科学和机器学习产品，不符合我们对执行能力轴的评估标准，但确实有助于IBM的完整性。IBM现在是一个远见者，相对于其他供应商而言，在远见者的完整性和执行能力方面已经失去了优势。然而，IBM公司的DSX产品有可能激发更全面和创新的愿景。IBM公司已宣布计划在2018年为其SPSS产品提供新接口，该接口将SPSS Modeler完全集成到DSX中。”

（5）微软公司

微软公司总部位于华盛顿州雷德蒙市。Gartner公司分析师表示，“微软为数据科学和机器学习提供了许多软件产品。在云端，它提供Azure机器学习（包括Azure机器学习工作室），Azure数据工厂、Azure流分析、Azure HDInsight、Azure数据湖和Power BI。对于本地工作负载，微软公司提供带有机器学习服务的SQL Server，该服务于2017年9月发布。在此魔力象限的截止日期之后。只有Azure机器学习工作室符合此魔力象限的纳入标准，尽管微软公司具有更广泛的高级分析产品确实影响了我们对其完整性的评估。但微软公司仍然是一个远见者。它获得这个地位主要是因为其市场响应能力和产品可行性得分较低，因为Azure机器学习工作室的纯云特性限制了它在许多需要内部部署选项的高级分析用例中的可用性。”

利基企业

Gartner公司分析师解释说：“利基公司在特定行业或方法中表现出优势，或与特定技术堆栈完美结合。一些利基公司表现出一定程度的远见，这表明他们有可能成为远见者。然而，相对于市场上的其他公司，他们往往难以让自己的愿景引人注目，也可能在努力创造创新和思想领导的历史记录，从而使他们成为远见者。如果其他利基企业继续以增强其在市场中的势头和吸引力的方式执行任务，他们可能会成为挑战者。”

（1）Anaconda公司

Anaconda公司前身为Continuum Analytics，该公司总部位于德克萨斯州奥斯汀市。Gartner分析师解释说，“Anaconda公司销售Anaconda Enterprise 5.0，这是一个基于交互式笔记本概念的开源开发环境。它还提供了一个松散耦合的分发环境，可以访问各种开源开发环境和开源库，主要是基于Python。Anaconda公司的优势在于它能够联合并为大量不断构建机器学习功能的Python开发人员提供中央访问点。然而，Anaconda公司对这些开发人员在质量、可靠性和可持续性方面的努力几乎没有控制权。 Anaconda通过Anaconda Cloud培育广泛的开发者社区。Anaconda作为利基公司的地位反映了它对于熟练掌握Python的经验丰富的数据科学家的适用性。”

（2）Angoss公司

总部位于加拿大多伦多的Angoss公司于2018年1月被Datawatch公司收购。Gartner公司分析师表示，“由于收购的延迟，相对于魔力象限流程，以及不确定的影响，它在文档中的名称仍为Angoss公司。此评估涵盖以下产品：该公司最基本的产品KnowledgeSEEKER，主要针对桌面环境中的公民数据科学家；KnowledgeSTUDIO，包含比KnowledgeSEEKER更多的模型和功能；以及新推出的KnowledgeENTERPRISE，这是一款包含全系列功能的旗舰产品。 Angoss公司与银行客户有着长期的合作经验。这有助于向银行业和其他具有类似数据和分析需求的行业提供服务，例如保险、运输和公用事业。”

（3）SAP公司

SAP总部位于德国瓦尔多夫。Gartner公司分析师表示，“SAP公司再次将其平台重新命名为：SAP Business Objects Predictive Analytics。该平台具有许多组件，例如用于数据集准备和特征工程的Data Manager，用于公民数据科学家的Automated Modeler，用于更复杂机器学习的Predictive Composer以及用于操作的Predictive Factory。SAP Leonardo机器学习和SAP Leonardo生态系统的其他组件对SAP在此魔力象限中的执行能力没有贡献。在过去的一年中，SAP公司在几个方面取得了很好的进展，但在其他方面仍然落后。它是一个利基企业，因为相对于其他公司来说，其客户满意度低，缺乏思想共享。”

（4）Teradata公司

Teradata公司总部位于加利福尼亚州圣地亚哥。Gartner公司分析师表示，“Teradata公司统一数据架构（UDA）是一个企业分析生态系统，它结合了开源和商业技术，提供分析功能。UDA包括Aster Analytics、Teradata数据库、Hadoop和数据管理工具。尽管Teradata公司具有强大的运营能力，但它仍然缺乏统一的端到端技术平台。Teradata公司保持了其内在的性能和可靠性优势，但其在数据科学开发方面缺乏凝聚力和易用性，削弱了其执行能力和在视觉完整性方面取得的进展。它仍然是一个利基企业。”