Max Havey: Hallo und willkommen zu einer weiteren Ausgabe von Security Visionaries, einem Podcast rund um die Welt der Cyber-, Daten- und Technologieinfrastruktur, der Experten aus der ganzen Welt und aus allen Bereichen zusammenbringt. Ich bin Ihr Gastgeber Max Havey, Senior Content Specialist bei Netskope, und heute sprechen wir über Analystenforschung. Mit Sicherheit sind Ihnen im Laufe des Jahres im Zuge der Veröffentlichung ihrer Studien die Namen zahlreicher Analystenfirmen aufgefallen. Dinge wie der Gartner Magic Quadrant, The Forrester Wave™ oder IDC MarketScape veranschaulichen, wo die Anbieter im Hinblick auf die von den Verbrauchern gesuchten Schlüsselfunktionen stehen. Vor diesem Hintergrund habe ich einige Gäste eingeladen, die über Erfahrungen in diesem Bereich und insbesondere mit dem Gartner Magic Quadrant verfügen, um uns etwas mehr über diese Art von Analysten-Kreationen und ihre Funktionsweise zu erzählen. Als Erster haben wir Steve Riley, einen ehemaligen Gartner-Analysten, der während seiner Zeit bei Gartner an der Erstellung zahlreicher Forschungsberichte mitgewirkt hat, darunter dem Magic Quadrant für CASB und dem Market Guide für ZTNA. Willkommen, Steve.
Steve Riley: Danke, Max. Schön, hier zu sein.
Max Havey: Schön, Sie hier zu haben. Und wir haben auch Mona Faulkner, deren einziger Job die Analystenbeziehungen sind. Willkommen, Mona.
Mona Faulkner: Danke. Schön, hier zu sein.
Max Havey: Ich denke, es wäre zunächst hilfreich, zunächst einmal zu umreißen, was ein MQ ist. In Branchengesprächen wird häufig über den Begriff Magic Quadrant gesprochen. Daher wäre es hilfreich, einfach darzulegen, warum es sie gibt und wie das funktioniert. Handelt es sich um eine Pay-for-Play-Möglichkeit? Also, Steve, kannst du uns das ein wenig erklären?
Steve Riley: Ja. Lassen Sie uns also zunächst den Mythos zerstreuen. Dabei handelt es sich nicht um Pay-for-Play-Möglichkeiten. Tatsächlich habe ich als Analyst keinen Einblick darin, wie viel Gartner oder die Kunden des Anbieters bei Gartner ausgeben. Die Idee dahinter ist, dass, wenn ich diese Informationen nicht erfahre, die Höhe der Ausgaben eines Anbieters meine Bewertung des Anbieters viel weniger oder überhaupt nicht beeinflussen wird. Dabei geht es darum, dass die Anbieter Produkte entwickeln, an denen die Kunden interessiert sind und über die sie mehr erfahren möchten. Diese Dinge entstehen folgendermaßen: Wenn ein Analyst oder eine Gruppe von Analysten feststellt, dass ein neuer Markt entsteht, schreiben sie zunächst eine kurze Forschungsnotiz, in der sie im Wesentlichen beschreiben, worum es sich dabei handelt. Und wenn es dann so aussieht, als würde sich der Markt halten, folgt als Nächstes vielleicht eine Marktführung über ein paar Jahre. Heute beschreiben Marktführer, was der Markt ist, welche Probleme er zu lösen versucht, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass er dabei Erfolg hat, und welche Risiken und Vorteile die Einführung einer solchen Technologie mit sich bringt.
Steve Riley: Es listet zwar die Anbieter auf diesem Markt auf, stellt aber noch keinen Vergleich dar. Wenn das dann ein paar Jahre überleben kann, ist das ein gutes Zeichen dafür, dass sich dieser Markt zumindest in den Anfängen etabliert hat. Und dann beginnt der Analyst mit dem Schreiben eines Magic Quadrant. Und genau das ist mit dem CASB passiert. Craig und ich haben den Marktführer ein paar Jahre lang beobachtet und dann beschlossen, dass es an der Zeit wäre, einen Magic Quadrant dafür zu erstellen. Mittlerweile gibt es Magic Quadrants, um Anbieter in ihren jeweiligen Märkten zu vergleichen. Und es vergleicht ein paar verschiedene Dinge. Eine ist die vertikale Achse, die Ausführungsachse. Manche Leute glauben, es gehe nur darum, wie viel ein Verkäufer verkauft. Und obwohl der Umsatz eine Komponente darstellt, fließen noch sieben oder acht weitere Komponenten in die Berechnung ein, wo auf der vertikalen Achse ein Anbieter landen könnte. Auf der horizontalen Achse geht es vielmehr um Vision und Strategie: Wohin wird sich der Anbieter in Zukunft entwickeln? Wie gut werden sie gegen andere bestehen können?
Steve Riley: Auch hier gibt es mehrere Dimensionen, die das ausmachen. Und indem diese zusammengetragen sind, kann ein Unternehmen, im Grunde jeder Gartner-Kunde, diese Informationen zusammen mit vielen anderen Informationen nutzen, wie zum Beispiel auch den Hinweis auf die kritischen Fähigkeiten, in dem die Technologie selbst betrachtet wird, um zu bestimmen, ob es sich ihrer Ansicht nach für ihre Anwendungsfälle um einen Anbieter handelt, bei dem sich eine Partnerschaft und ein Einkauf bei ihm lohnen, in der Regel langfristig. Die Leute verwenden MQs nicht für jährliche Entscheidungen. Sie verwenden sie für strategischere Dinge.
Max Havey: Also etwas, das den Leuten hilft, die Landschaft dieser Möglichkeiten besser zu verstehen und das zu finden, was für den von ihnen gewünschten Einsatzzweck am besten funktioniert. Was sollten sie bei der Suche nach neuen Fähigkeiten unbedingt im Hinterkopf behalten?
Steve Riley: Richtig. Und deshalb ist es für Kunden so wichtig, alle Wörter in einem MQ zu lesen. Ich weiß, es ist verlockend, sich nur das Bild anzusehen und dann eine Entscheidung zu treffen. Und tatsächlich haben mich einige Kunden das einmal gefragt: „Sagen Sie mir einfach, wen ich kaufen soll, und zeigen Sie mir auf dem Bild, wen ich kaufen soll.“ Ich denke mir: „Bitte, ich habe diese Worte geschrieben.“ Sie sind sehr, sehr wichtig. Jedes einzelne davon ist mit viel Liebe zum Detail gefertigt. Aber diese in den Worten enthaltenen Informationen werden nicht unbedingt immer in der Grafik wiedergegeben. Nutzen Sie also das Ganze, fügen Sie es der SEC hinzu und beziehen Sie es auch in Gespräche mit Analysten ein. So treffen Sie eine fundierte Kaufentscheidung.
Max Havey: Absolut. Und für so etwas sind viele Informationen erforderlich. Das ist also sozusagen die andere Seite der Medaille, Mona. Können Sie uns etwas darüber erzählen, was eine Person aus dem Bereich Analyst Relations bei der Arbeit mit diesen Analystengruppen macht? Können Sie uns sagen, was es mit dieser Rolle im Zusammenhang mit dieser Forschung auf sich hat?
Mona Faulkner: Ja. Das ist eine großartige und brisante Frage. Und ich glaube, ich muss meiner Mutter immer noch erklären, was ich jeden Tag beruflich mache. [lacht] Der springende Punkt dabei ist: Wenn Sie Ihre Arbeit in der Welt der Analyst Relations gut machen, liefern Sie einem Analysten möglichst genaue Informationen von höchster Qualität, damit dieser seine Arbeit gut machen kann. Und was ist ihre Aufgabe? Ihre Aufgabe – um Steves Ausführungen noch zu ergänzen – besteht darin, ihren Kunden die genauesten und aktuellsten Informationen über einen Raum und bestimmte Anbieter bereitzustellen und ihnen zu erklären, wie ein Unternehmen diese Informationen nutzen kann, um für sie die richtigen Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie sich also die MQ-Grafik oder eine Forrester Wave-Grafik oder eine IDC MarketScape-Grafik ansehen, werden Sie eine Reihe von Punkten sehen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass ein Lieferant in einer bestimmten Position das A und O für ein Unternehmen ist. Es hängt davon ab, wo sich eine Organisation befindet und welche Anforderungen sie hat. Eine Grafik kann also eine ziemlich große Geschichte erzählen. Viele der im Bericht enthaltenen Details, so Steve, erzählen eine noch größere Geschichte. Es erläutert die Markttrends in ihrer Richtung, was die Herausforderungen sind, womit Organisationen konfrontiert sind und was ihre größten Schwachstellen sind.
Mona Faulkner: Und wir alle wissen, dass die Schwachstellen einer Organisation sich von denen einer anderen unterscheiden. Sie schauen sich also nicht ein MQ, Wave oder MarketScape an und sagen, das ist eine Einheitslösung für alle Organisationen. Das wäre weder fair noch jemals richtig. Damit ein AR-Experte seine Arbeit gut machen kann, muss er die Bedürfnisse eines Branchenanalysten und die Märkte, die er abdeckt, verstehen und sich seine Arbeit so viel einfacher machen. Bei einem Anbieter gibt es eine Fülle von Informationen, auf die sie zugreifen könnten. Wie helfen Sie ihnen, sich möglichst schnell zurechtzufinden, damit sie ihre Arbeit erledigen können?
Max Havey: Ja, bis zu einem gewissen Grad. Indem Sie ihnen helfen, den Trubel zu durchbrechen und ihnen sozusagen einen Weg zu zeigen, wie viel Lärm es in einem bestimmten Jahr alles gibt.
Mona Faulkner: Genau.
Max Havey: Nun, Steve, als jemand, der selbst in dieser Position als Analyst tätig war und an dieser Art von Forschung arbeitet, wie sieht dieser Prozess für Analysten aus, die etwas wie einen MQ zusammenstellen? Wie tief gehen Sie dabei in die technischen Details? Wie sieht dieser Prozess aus, wenn man diese erhebliche Menge an Informationen aufnimmt?
Steve Riley: Es beginnt damit, dass der Analyst dem Management darlegt, dass ein Markt einen MQ verdient, da es sich vom Beginn bis zur Veröffentlichung um eine sechsmonatige Übung handelt. Und das braucht Zeit für Analysten, die sich auch mit vielen dieser Dinge auskennen. Stellen Sie also zunächst Ihren Fall dar. Sobald die Genehmigung vorliegt, starten Sie einfach den Prozess, der sehr gut dokumentiert ist. Alle Gartner Research Notes enthalten eine Methodik, an die sich Analysten halten müssen. Das ist hilfreich, wenn Sie nicht versuchen, etwas völlig Neues zu erfinden. Normalerweise erstellt der Analyst als Erstes ein Willkommenspaket und lädt einen Anbieter zur Teilnahme ein. Und es umfasst Dinge wie Einschlusskriterien. Hier sind die Dinge, die Sie haben müssen, um die Parameter für die Teilnahme an der Forschung zu erfüllen. Normalerweise geht es dabei um Dinge wie bestimmte Fähigkeiten, die als Kernfunktionen betrachtet werden, einen bestimmten Umsatz, nicht immer, aber manchmal eine bestimmte Anzahl von Implementierungen in Unternehmen oder Arbeitsplätzen, diese typischen Dinge.
Steve Riley: Manchmal wird an dieser Methodik gekritisiert, dass MQs häufig so aufgebaut seien, dass sie Startups ignorieren. Und das ist absolut nicht der Fall. Für diese Art von Dingen kann es eine gleitende Skala geben, und das haben Craig und ich oft versucht, insbesondere in den späteren Tagen des CASB MQ. Wenn die Anbieter dann antworten, wird festgestellt, ob sie – die Analysten – diese Einschlusskriterien erfüllen. Und wenn dies der Fall ist, erhalten die Anbieter als Nächstes eine Reihe von Fragen. Früher war es eine Kalkulationstabelle, heute wird die Bewertung des Anbieters anhand aller dieser Bewertungskriterien online durchgeführt. Sieben davon sind, ich werde mir nie merken, welche, sieben sind horizontal und acht sind vertikal, oder vielleicht ist es umgekehrt. Es ist nicht wirklich wichtig, aber es gibt 15 verschiedene Kriterien. Und durch mehrere Fragen können die Analysten ein Verständnis dafür gewinnen, wie der Anbieter hinsichtlich jedes dieser Kriterien abschneidet. Auf dieser Grundlage wird dann die Position im Diagramm bestimmt. Dabei handelt es sich um einen internen Gartner-Prozess, der die Meinungen der Analysten in Positionen umsetzt. Und ich muss darauf hinweisen – und Sie können bis zum Ende jeder Gartner-Forschungsnotiz scrollen und dort nachlesen, dass der Inhalt der Notiz die Meinung der Analysten darstellt. Und das gilt doch für alle Unternehmen, oder? Es sind Analysten, die diese Berichte schreiben. Es sind ihre Eindrücke, ihre Meinungen.
Steve Riley: Wir alle bemühen uns, diese Dinge so weit wie möglich auf Fakten zu stützen, denn eine Meinung ohne Faktenbasis ist ziemlich sinnlos. Andererseits verlassen sich die Analysten stark auf Erfahrungen aus der Vergangenheit. Das haben Sie in Ihrer Frage, Max, also in etwa so angesprochen: Wie weit Analysten technisch gehen, hängt davon ab, welchem Teil von Gartner sie angehören. Ich war also bei Gartner für IT-Führungskräfte. Mein Publikum bestand aus CISOs und CIOs, die sich mit der Cloud-Sicherheitsforschung beschäftigten. Das ist derjenige, für den ich geschrieben habe. Das heißt, nein, ich habe nicht jedes Produkt, über das ich geschrieben habe, gerne installiert. Ich hätte vielleicht einen Blick auf die Online-Dokumentation geworfen, wenn ich sie gefunden hätte, oder auf Anbieter, die mir ihre Dokumentation zur Verfügung gestellt hätten, aber mir fehlt einfach die Kapazität. Und darum geht es in meinen Forschungsprodukten nicht, auch nicht um die entscheidenden Fähigkeiten. Die Art und Weise, wie diese Notiz erstellt wird, ist darauf zurückzuführen, dass einige Analysten, nicht alle, Demonstrationen von Anbietern sehen möchten. Und für diese Demonstrationen gibt es ein Skript, das sehr normativ ist: Tun Sie dies, das und das Nächste, tun Sie diese 37 Dinge in 90 oder 120 Minuten. Und so kann ein Analyst die technische Leistung eines Anbieters ermitteln, die wiederum in die Berechnung der Anwendungsfallbewertungen in der Anmerkung zu den kritischen Funktionen einfließt.
Steve Riley: Wenn ein Kunde tatsächlich mit Analysten sprechen möchte, die dies installieren, zumindest auf der Gartner-Seite, wäre das eine andere Gruppe namens „Gartner für technische Fachkräfte“. Sie installieren die Produkte, sie testen sie selbst und sie schreiben sehr ausführliche und umfangreiche Forschungsprodukte. Daher ist es für Käufer, die Wert auf die technischen Details legen, eine gute Idee, ein GTP-Abonnement abzuschließen, um Zugriff auf diese Forschungsergebnisse zu haben. Die meisten Unternehmen sind jedoch der Meinung, dass dies eigentlich nicht notwendig ist.
Max Havey: Also Mona, wenn ich das aus der Perspektive eines Anbieters betrachte, dann gibt es da die RFI, die durchkommt, es gibt Demos und solche Sachen. Welche Rolle spielt ein Analyst-Relations-Mitarbeiter in diesem Prozess, der das Ganze übergreifend verwaltet und derartige Dinge einreicht?
Mona Faulkner: Ja. Es handelt sich also um einen intensiven Prozess, der, wie Steve sagte, bei einem MQ sechs Monate dauert. Es variiert bei MarketScape von IDC und Forrester Wave. Doch unabhängig vom Analystenhaus handelt es sich um einen intensiven Prozess. Und es ist sehr wichtig, dass Sie Ihre Analystenrolle übernehmen und eine Reaktion und Antwort geben, die dem Analysten, wie ich bereits sagte, bei der Ausführung seiner Arbeit hilft. Wenn sie also eine Frage stellen, beantworten wir die Frage. Wir geben hier keine Krieg-und-Frieden-Version dieser Antwort, weil wir den Analytiker damit nur verärgern würden. Und wenn Sie sich ständig selbst daran erinnern, warum sind Sie hier? Sie sind hier, um dem Endbenutzerkunden dieses Analystenunternehmens einen Nutzen zu bringen. Sie möchten, dass Organisationen Informationen und Anleitungen zu den Aktivitäten verschiedener Anbieter anfordern, damit sie fundierte Kaufentscheidungen treffen können. Und diese Entscheidungen variieren von Organisation zu Organisation. Geben Sie sich also von Ihrer besten Seite und beantworten Sie die Frage nach bestem Wissen und Gewissen. Ich rate Ihnen, sich möglichst prägnant auszudrücken, damit der Analyst seine Arbeit erledigen kann. Ja, es geht dabei um Meinungen, aber auch um eine Vielzahl von Datenpunkten.
Max Havey: Ja.
Mona Faulkner: Und eins ... Ja. Und einer der Datenpunkte ist das, was ein Anbieter einem Analysten zur Verfügung stellt. Aber seien Sie unbesorgt: Dies ist nicht das A und O, um einem Analysten bei der Meinungsbildung und dem Verständnis der Marktbedürfnisse und der Anbieter zu helfen. Sie erhalten ihre Datenpunkte und sammeln Informationen aus zahlreichen unterschiedlichen Quellen. Einer davon, und das ist von entscheidender Bedeutung, stammt von ihren Endbenutzer-Clients. Es handelt sich dabei um Organisationen wie die von Steve erwähnten CIOs und CISOs, die Kunden von Gartner, Forrester und IDC sind. Sie rufen diese Analysten an und sagen: „Ich kümmere mich um dieses Problem. Hier ist meine technische Architektur. Hier möchte ich beispielsweise konsolidieren. Wie starte ich diesen Prozess überhaupt? Richtig?
Mona Faulkner: Der Analyst wird also mit den Endbenutzerkunden sprechen und sie anleiten. Und dann gibt es einige Entdeckungen. Es gibt Gespräche. Sie könnten mehrmals mit dieser Organisation, dieser Person sprechen und verstehen, wo deren Schwachstellen liegen, welche Käufe sie getätigt haben, mit welchen geschäftlichen Herausforderungen sie konfrontiert sind, welchen architektonischen Ballast sie mit sich herumschleppen und wo sie hinwollen. Und so erhalten sie viele Datenpunkte von ihren Endbenutzer-Clients. Sie erhalten viele Datenpunkte von Anbietern. Es ist irgendwie grenzenlos. Daher würde ich sagen, dass es die Ignoranz eines jeden Anbieters wäre, zu glauben, dass die Informationen, die er einem Analysten gibt, das A und O sind. Das ist es absolut nicht.
Max Havey: Mona, insbesondere damit hast du recht. Sie beziehen sich auf den Untersuchungsprozess, für den ich täglich fünf Stunden aufwenden würde. Und die anderen drei haben Sachen geschrieben oder Präsentationen entwickelt. Aber das war der Aspekt, der mir an meiner Arbeit als Analyst am besten gefallen hat: die Kundenbefragung. Und wir erfahren von jedem Kunden oder jeder Organisation, was diese von dieser Technologie erwarten. Und dann konnte ich auf Hunderte anderer Gespräche zurückgreifen, um ihnen auch einige Gespräche zu bieten. Es handelt sich also in hohem Maße um eine wechselseitige Interaktion. Dies gilt jedoch nicht nur für Endbenutzerkunden, sondern auch für Anbieter. Und ich gebe zu, dass die Erstellung jeglicher Art von Untersuchung zur Bewertung von Anbietern unter anderem dann vereinfacht wird, wenn der Anbieter über einen guten AR-Mitarbeiter verfügt. Dies ist eine phänomenale Möglichkeit, das Leben eines Analysten einfacher zu machen. Und mit gut meine ich nicht Arschkriecher. Ich meine jemanden, dem meine Endkunden und Leser genauso am Herzen liegen wie mir. Und es ist einfach großartig.
Mona Faulkner: Ja. Ich denke, es geht wirklich darum, wie ich dieser Person die Arbeit erleichtere und ihr die benötigten Informationen so schnell und präzise wie möglich zukommen lasse. Und das bedeutet auch, dass Sie die unterschiedlichen Rollen verstehen müssen, die einzelne Personen in Ihrem Unternehmen und auf der Anbieterseite spielen, sowie die unterschiedlichen Analysten und deren Berichterstattung auf Seiten der Analystenfirmen. Es geht also darum, alle Spieler und ihre Bedürfnisse wirklich zu verstehen und herauszufinden, was man ihnen geben kann, wenn sie danach fragen. Und wenn sie vielleicht nicht wissen, wonach sie fragen sollen, Sie aber wissen, dass dies aufgrund ihrer Charta wichtig wäre. Es geht also wirklich darum, die Landschaft zu verstehen.
Max Havey: Und wenn wir schon über das Verständnis der Landschaft und des Untersuchungsprozesses und all dem sprechen: Inwieweit nimmt Gartner Kontakt zu Anbietern und Kunden auf, um diese Forschung zu prüfen, um derartige Dinge zu überprüfen? Ist das etwas, was in diesem Prozess passiert? Und wenn ja, wie finden sie diese Kunden? Wie gehen sie diesbezüglich vor?
Steve Riley: Früher bestand ein festgelegter Teil des MQ-Kalenders – und wenn ich mich recht erinnere, waren das etwa zwei Wochen – aus Anbietern, die den Analysten, den Autoren und Kundengruppen zur Verfügung stellten, mit denen wir interagieren konnten. Und es mussten keine Gartner-Kunden sein. Es konnte einfach jeder sein, mit dem der Verkäufer uns sprechen lassen wollte. Das änderte sich mit dem Auftreten von COVID. Gartner hat beschlossen, davon Abstand zu nehmen und stattdessen den Schwerpunkt stärker auf die Erkenntnisse der Kollegen zu legen, also auf den Mechanismus, den Mona zuvor erwähnt hat. Das ist also eine Informationsquelle. Die andere Quelle sind natürlich die Leute, die Gartner-Kunden sind und reden möchten, also im Rahmen einer Anfrage mit uns sprechen möchten. Wir lernen dann viel. Dennoch kommt es immer noch vor, dass ein Analyst hin und wieder - und das liegt völlig im Rahmen der Richtlinien - einen Anbieter fragt: „Hey, kann ich einfach mit einer repräsentativen Stichprobe sprechen?“ Und manchmal würde ich sogar sagen: „Kann ich mit jemandem sprechen, der letztendlich einen Ihrer Konkurrenten darstellt?“ Wenn sie freundlich genug sind, werden sie mit mir sprechen, nicht aus Wut oder so, sondern um mir einfach zu helfen zu verstehen, wo Sie es nicht geschafft haben oder wo Sie in irgendeiner Hinsicht versagt haben und ein Konkurrent gewonnen hat. Ich möchte diese Dynamik verstehen. Das ist nützlich für mich.
Steve Riley: Und auch hier kann ein guter AR-Mitarbeiter hilfreich sein, da er genau den richtigen Kundentyp identifizieren kann, der beinahe zum richtigen Interessenten geworden wäre, es aber nicht wurde.
Mona Faulkner: Sie bringen einen wirklich guten Punkt zur Sprache. Wir sind keine KI-Bots, Maschinen oder Roboter. Wir sind Menschen.
[Gelächter] Steve Riley: Warte, wirklich?
Mona Faulkner: Noch nicht.
Steve Riley: Oh, nein. [Gelächter]
Mona Faulkner: Noch nicht. Wir sind immer noch Menschen, die mit anderen Menschen interagieren, um unser Leben einfacher zu machen, damit wir am Ende des Tages wissen, dass wir etwas Großartiges geleistet haben. Und deshalb möchte man die Beziehung und das Vertrauen, die Glaubwürdigkeit nicht genug betonen. Es ist so kritisch. Wenn Sie über Wochen, Monate oder Jahre mit diesen Analysten zusammenarbeiten, bauen Sie eine Beziehung, Glaubwürdigkeit und Vertrauen auf. Wenn Sie also eine schwierige Frage stellen würden, wäre es etwa: „Nennen Sie mir eine Kundenreferenz, mit der Sie nicht unbedingt einen Auftrag gewonnen haben.“ Nun, das macht vielleicht nicht so viel Spaß, aber es passiert. Und wie helfen Sie diesem Analysten? Und warum, glauben Sie, brauchen sie diese Informationen? Denken Sie anders darüber nach. Dieser Analyst könnte Ihrem Konkurrenten die gleiche Frage über Sie stellen, nicht wahr?
Steve Riley: Ja.
Mona Faulkner: Aber das Ziel, wenn Sie darüber nachdenken, was das Ziel ist, das Ziel ist für mich, ein vollständiges Verständnis und Spektrum dessen zu bekommen, was in der Landschaft geschieht. Nicht alle Anbieter gewinnen jedes Geschäft und nicht alle Anbieter verlieren jedes Geschäft. Und warum? Und warum? Das liegt daran, dass Organisationen unterschiedliche Bedürfnisse haben und es von der Marktentwicklung und den Extras abhängt, die eine Organisation oder ein Anbieter dieser Organisation bietet. Es ist also eine sehr komplizierte Aufgabe. Wenn ich kurz in Ihrem Namen sprechen dürfte, Steve, es ist eine sehr komplizierte Aufgabe, all diese Datenpunkte zu nehmen und sie in einem Bericht einigermaßen einfach zusammenzufassen, sodass der Leser sie verstehen und verarbeiten kann, und das mit etwas Glück auf drei bis vier Seiten. Und wie verhelfen Sie einem Analysten zum Erfolg? Um seine Arbeit gut machen zu können, muss man sich als AR-Experte wirklich in die Lage des Analysten versetzen.
Steve Riley: Ja, ich würde aber noch etwas sagen, nämlich, dass es nicht allein die Aufgabe ist, die Anbieter um Dinge zu bitten. Wenn ein Anbieter einen Deal an Land zieht, der in irgendeiner Weise außergewöhnlich ist, war das ein Durchbruch. Vielleicht stand er am Ende der Liste, hat es aber irgendwie an die Spitze der Liste geschafft oder, was auch immer, dann ist es vielleicht ein wenig ungewöhnlich im Vergleich zu der normalen Art, wie ein Deal abgeschlossen wird. Und wenn es wirklich groß ist oder ihr erstes Unternehmen den Durchbruch in einem neuen Markt schafft, freue ich mich, wenn sich Anbieter an mich wenden und sagen: „Ich möchte Ihnen eine Geschichte über einen unserer Erfolge erzählen.“ Und ich sage: „Klar, machen wir das.“ Und wiederum muss der Kunde des Anbieters kein Gartner-Kunde sein, damit dieses Gespräch stattfinden kann. Dies ist eine Botschaft an alle AR-Leute: Prahlen Sie ab und zu vor Ihren Analysten mit sich. Wir hören es gerne.
Mona Faulkner: Wir haben es offiziell von Steve gehört. [Gelächter]
Steve Riley: Ich würde sagen, prahlen Sie mit Ihren Kunden. [lacht]
Max Havey: Nun, ich meine, bis zu einem gewissen Grad kommen all diese Gespräche, die guten und die schlechten Seiten davon, zusammen zu einer Art 360-Grad-Rundumsicht eines Anbieters, von jemandem, der in einer dieser Forschungsnotizen profiliert wird, und unter Berücksichtigung all dieser Datenpunkte werden diese dann zu so etwas wie einem Gartner Magic Quadrant verdichtet. Auf welche Dinge sollten Unternehmen, die sich beispielsweise mit einem Magic Quadrant befassen, beim Lesen dieses Artikels achten? Gibt es Ihrer Meinung nach etwas Bestimmtes, wonach sie normalerweise suchen, wenn sie sich eine solche Research-Notiz ansehen?
Steve Riley: Nun, welche Art von Analysten-Recherche ist hilfreich? Das ganze Ding. MQs sind mittlerweile Jahrzehnte alt, mindestens zwei, oder? Und wir wissen, dass das Format funktioniert. Es bringt Gartner Geld ein. Es hilft dabei, Millionen von Dollar zu bewegen, was mich ziemlich umgehauen hat, als ich zum ersten Mal lernte, so etwas zu schreiben. Aber in Wirklichkeit sind sie dafür da, den Kunden zu helfen, die für sie beste Kaufentscheidung zu treffen. Solche Entscheidungen sind immer kompliziert. Sie sind oft mit politischen Themen behaftet. Und wenn ein unabhängiger Dritter Vorschläge machen kann, trägt dies möglicherweise dazu bei, dass sich die Organisation bei ihren Entscheidungen sicherer fühlt.
Mona Faulkner: Ja, ich würde zu Ihrer früheren Frage oder Ihrem Kommentar auch hinzufügen, dass Gartner, Forrester oder IDC keines dieser Unternehmen ein Pay-for-Play-Unternehmen ist. Sie haben den Test der Zeit bestanden und sind aufgrund der Glaubwürdigkeit, die sie sich erarbeitet haben, seit vielen Jahren hier. Es muss Analystenfirmen wie diese geben, die den Test der Zeit bestehen und auf die sich Unternehmen verlassen können. Es ist sehr wichtig, dass das, was eine Organisation beispielsweise in MQ, Wave oder MarketScape liest, sehr ausgewogen ist. Es geht um die Stärken eines Anbieters. Es geht um Schwächen. Und Sie als Organisation müssen entscheiden, wo Ihre Prioritäten liegen. Denn es gibt kein Allheilmittel. Ich würde gerne sagen, dass wir einem Allheilmittel so nahe sind wie nur möglich, aber perfekt ist es nicht, oder?
Mona Faulkner: Denken Sie also darüber nach, welche Anforderungen Ihre Organisation hat, in welcher Phase ihres Lebens sie sich als Organisation befindet, was ihre Anforderungen sind und was sie heute brauchen und wie ihnen dieser Kauf in den nächsten Jahren helfen würde. Aber deshalb rufen sie den Analysten an und bitten um Rat, denn die Sache ist nicht schwarz oder weiß. Sie brauchen Hilfe und Beratung. Diese Berichte sind als Ausgangspunkt sehr wertvoll, sie stellen jedoch nicht das Ende der Diskussion dar. Es bringt das Gespräch in Gang.
Max Havey: Auf jeden Fall.
Steve Riley: Auf jeden Fall. In diesem trüben Meer voller Anbieter, Möglichkeiten, Forschungsnotizen, Berichte und dergleichen können diese wie ein Leuchtturm wirken und Leuten helfen, die auf ihrer Reise nach einer Art Führung suchen. Guter Vergleich.
Max Havey: Also, Steve und Mona, ich denke, das war es an Fragen und Zeit, die wir heute hier haben. Ich bin sicher, wir könnten diesen Weg noch eine Weile weiterverfolgen, aber ich danke Ihnen beiden, dass Sie hierhergekommen sind. Dies ist wie immer ein sehr aufschlussreiches Gespräch über Forschung, das meiner Meinung nach ständig über die LinkedIn-Radiowellen läuft und über das wir nachdenken und das wir beobachten. Dies ist also ein wirklich schöner Blick hinter die Kulissen dieses Themas. Also vielen Dank.
Mona Faulkner: Danke.
Max Havey: Ja. Vielen Dank.
Mona Faulkner: Ich könnte stundenlang darüber reden, aber die 30 Minuten sind mir wirklich wert. Mein Lieblingsfach.
Steve Riley: [lacht] In der Tat.
Max Havey: Irgendwo müssen wir hier Grenzen setzen. Ansonsten machen wir zwei coole Stunden.
Mona Faulkner: Danke, Max. Danke, Steve.
Steve Riley: Ja. Schön, euch wiederzusehen, Mona und Max.
Max Havey: In Ordnung. Sie haben den Podcast „Security Visionaries“ gehört und ich, Max Havey, war Ihr Gastgeber. Wenn Ihnen diese Folge gefallen hat, teilen Sie sie bitte mit einem Freund und abonnieren Sie Security Visionaries auf Ihrer bevorzugten Podcast-Plattform. Dort können Sie sich unseren bisherigen Episodenkatalog anhören und alle zwei Wochen nach neuen Folgen Ausschau halten, die entweder von mir oder meiner Co-Moderatorin, der großartigen Emily Wearmouth, moderiert werden. Und damit sehen wir uns bei der nächsten Folge.
Warum Netskope? 
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