Business Intelligence – Página 17

El Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms 2014 (Minería de datos) Parte 1/2

La primera edición del “Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms”, es decir, el estudio elaborado por la consultora Gartner sobre las principales propuestas de minería de datos (además de otras funcionalidades analíticas), incluye a los fabricantes que cumplan lo siguiente:

La primera edición del “Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms”, es decir, el estudio elaborado por la consultora Gartner sobre las principales propuestas de minería de datos (además de otras funcionalidades analíticas), incluye a los fabricantes que cumplan lo siguiente:

Deben ofrecer Advanced Analytics (AA) como un producto independiente que se puede implementar y utilizar por separado de otras aplicaciones de Business Intelligence (BI) o de negocios. Debe se un producto que soporte distintos casos de uso en toda una organización (application-neutral), en lugar de una aplicación empaquetada para un dominio específico o problema de negocio
El producto de brindar al menos tres enfoques diferentes para el análisis predictivo, y tres enfoques de análisis descriptivo avanzado, optimización o simulación.
Generar al menos 2 millones de US$ en ingresos anuales por licencias de software relacionado Advanced Analytics, o contar con más de 1000 implementaciones activas.
Al menos el 15% de sus ingresos se deben provenir fuera de la región de origen del fabricante.
En este estudio debe haber logrado un mínimo de 15 encuestas a clientes completas.

Son 16 empresas las protagonistas de este estudio, casi la totalidad se trata de empresas con sede en EEUU, algunas de ellas también figuran en el Cuadrante Mágico de Business Intelligence 2014. A continuación señalamos, por orden alfabético, las 6 primeras:

Actuate (En Niche Players. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Niche Players). Empresa con sede en California (EEUU), orientada a la visualización de datos, su propuesta AA es incipiente. La adquisición de la española Quiterian refuerza su apuesta por este sector. Los usuarios señalan problemas sin solución, niveles bajos de satisfacción de calidad del producto, mala comunicación con el proveedor y problemas en las actualizaciones.
Alpine Data Labs (En Niche Players). Empresa son sede en California (EEUU), ofrece una plataforma de análisis big data sobre Hadoop y plataformas paralelas. Brinda importantes funciones de colaboración especialmente para el análisis predictivo, para desarrollar los modelos y su reutilización. Clientes reportan niveles altos de satisfacción, pero señalan carencias o debilidades en visualización, exploración y gestión de proyectos.
Alteryx (En Visionaries. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Visionaries). Empresa con sede en California (EEUU), ofrece una plataforma que facilita la combinación de datos propios, con los de terceros y en la nube, para analizarlos. Al igual que se señala en el Cuadrante Mágico de BI, se destaca su novedosa interfaz de usuario que facilita su uso, logrando altos niveles de satisfacción en varios tipos de funciones (accesos a datos y manipulación de datos). Se considera como un producto dirigido al usuario de negocio y no para usuarios expertos o científico de datos porque carece de funciones avanzadas. Usuarios reportan problemas de fiabilidad y en las actualizaciones. Al igual que el proveedor anterior, los usuarios señalaron debilidades en visualización, exploración y gestión de proyectos.
Angoss. (En Challengers). Con sede en Canadá, con su producto basado en árboles de decisión, denominado KnowledgeSEEKER, tiene una larga trayectoria en análisis avanzado centrándose en análisis de riesgos, análisis de marketing y analítica CRM, con una fuerte presencia en el sector financiero. En esta encuesta obtiene altos niveles de satisfacción en visualización, exploración y análisis predictivo. Gartner considera que podría mejorar como proveedor independiente y por consiguiente su atractivo como un candidato a ser adquirido. Aun no ofrece funciones avanzadas tales como análisis gráfico o análisis de serie temporales. Los usuarios señalan debilidades en el filtrado de datos, simulación y gestión de proyectos.
FICO. (En Niche Players). Empresa con sede en California (EEUU) focalizada en el sector bancario, seguros, retail y salud, con una creciente presencia en otros sectores. Obtiene buenos niveles de satisfacción y fiabilidad de producto. Es seleccionado por la capacidad de construir modelos con precisión y eficacia sobre grandes volúmenes de datos con varias variables. Los usuarios señalan limitaciones en visualización y exploración.
IBM. (En Leaders. Presente en el Cuadrante Mágico de BI 2014 en Leaders). Con sede en Chicago (EEUU). Su propuesta se basa en SPSS, empresa que adquirió en 2009, que complementa con Watson e ILOG bajo lamarca corporativa Smart Planet. Seleccionado con frecuencia por la rapidez con la que se construye un modelo, facilidad de uso y calidad del producto (usuarios señalan alta satisfacción en acceso a datos, análisis descriptivo, análisis predictivo, escalabilidad del producto, entre otros aspectos). Los usuarios señalan referencias negativas a la estructura de precios (basada en usuarios y cores, también señalan debilidad en las características de simulación.

Referencia: Gartner.com

Visualización para comparar las propuestas de los fabricantes BI, según Gartner 2014

Compartimos (aquí enlace) una visualización para consultar y comparar las propuestas de Business Intelligence (BI) de los fabricantes incluidos en el informe del «Cuadrante Mágico de las plataformas BI» de la consultora Gartner, edición 2014.

Compartimos (aquí enlace) una visualización para consultar y comparar las propuestas de Business Intelligence (BI) de los fabricantes incluidos en el informe del «Cuadrante Mágico de las plataformas BI» de la consultora Gartner, edición 2014.

Las tendencias en el «Advanced Analytics» (minería de datos)

Gartner, este año 2014, ha presentado el primer Cuadrante Mágico sobre las herramientas de Análisis Avanzado (Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms), hasta el pasado año la minería de datos y las funciones estadísticas eran consideradas capacidades que debería incluir una plataforma de Business Intelligence.

Gartner, este año 2014, ha presentado el primer Cuadrante Mágico sobre las herramientas de Análisis Avanzado (Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms), hasta el pasado año la minería de datos y las funciones estadísticas eran consideradas capacidades que debería incluir una plataforma de Business Intelligence.

Según este nuevo estudio de Gartner, el Advanced Analytics está extendido por todo el mundo, pero es en América del Norte y Europa dónde se encuentran los más grandes mercados. En cuanto a las industrias que lo aplican, Gartner encuentra casos de uso en todas las industrias, pero es en el sector financiero, retail, comercio electrónico y comunicaciones dónde estarían las implementaciones más grandes.

El término Advanced Analytics es relativamente reciente, pero las tecnologías que incluyen existen desde hace más de 20 años, por lo que se considera un mercado maduro y estable, el cual tiene un creciente interés para los usuarios, impulsado principalmente por el “fenómeno big data”. Gartner señala las siguientes tendencias en Advanced Analytics:

El interés de aplicar Advanced Analytics en la gestión se está extendiendo a otras unidades negocio dentro de las empresas, además de las clásicas implementaciones en marketing y gestión del riesgo.
El incremento en el volumen y variedad en las fuentes de datos, especialmente por las de tipo no-estructuradas, obligan a contar con usuarios y herramientas con mayores niveles de sofisticación para logar obtener todo el potencial de la información.
La creciente demanda de capacidades Advanced Analytics está superando la oferta de usuarios expertos.

Definición de «Advanced Analytics» según Gartner

Podríamos señalar que desde los origines del Business Intelligence, la minería de datos ha sido considerada una capacidad o funcionalidad esperada en las plataformas de BI, pero hasta la fecha, muy pocos fabricantes han podido desarrollar un producto meridianamente claro en su implementación y uso, para que los potenciales usuarios crean en la factibilidad de la obtención de valor para los negocios.

Podríamos señalar que desde los origines del Business Intelligence, la minería de datos ha sido considerada una capacidad o funcionalidad esperada en las plataformas de BI, pero hasta la fecha, muy pocos fabricantes han podido desarrollar un producto meridianamente claro en su implementación y uso, para que los potenciales usuarios crean en la factibilidad de la obtención de valor para los negocios.

Quizás para aliviar de esta responsabilidad a los proveedores o simplemente para diversificar sus oportunidades comerciales, dado el incremento de la demanda de soluciones de minería de datos, especialmente desde el inicio de la denominada “crisis”, el término Advanced Analytics va ganando popularidad (aquí traducimos Advanced Analytics como “Análisis Avanzado”, hemos visto otras propuestas como «Analítica Avanzada«),

La consultora Gartner, es el principal promotor del término Advanced Analytics, el cual lo define del siguiente modo:

«es el análisis de todo tipo de datos utilizando métodos cuantitativos sofisticados (tales como la estadística, la minería de datos descriptiva y predictiva, la simulación y optimización) con el fin de obtener conocimientos que utilizando enfoques tradicionales del Business Intelligence, como el reporting, es poco probable que se descubran”.

Los «grandes fabricantes de BI» no saben innovar y los nuevos fabricantes se olvidan de funciones clásicas/básicas

El título de este post es una conclusión a la que llegamos luego de la lectura del informe 2014 del Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms de Gartner . Pequeños fabricantes, con mínimas inversiones, han logrado productos con funcionalidades útiles y novedosas que podrían estar despertando la envidia de los grandes fabricantes. Algnos ejemplos de estas funcionalidades son las siguientes:

El título de este post es una conclusión a la que llegamos luego de la lectura del informe 2014 del Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms de Gartner . Pequeños fabricantes, con mínimas inversiones, han logrado productos con funcionalidades útiles y novedosas que podrían estar despertando la envidia de los grandes fabricantes. Algnos ejemplos de estas funcionalidades son las siguientes:

La metodología para definir el flujo del análisis de Alteryx
La integración entre todos los componentes de Prognoz (una métrica definida para un dashboard pueda ser utilizada en informes)
La más conocida «tecnología asociativa» de QlikView
Las atractivas posibilidades visuales de Tableau y Tibco
La “línea del tiempo” de Yellowfin (similar al Timeline de Facebook) en dónde se registra cronológicamente toda la actividad de los usuarios.
Las bases de datos en memoria de Actuate y Tableau.

Los grandes fabricantes tales como Oracle, IBM o SAP son elegidos a menudo por los siguientes aspectos:

Compatibilidad con otros productos (especialmente ERP)
Capacidad de procesamiento de grandes volúmenes de datos
Gestión de gran número de usuarios
Administración y gestión de metadatos,

A pesar que estos líderes del BI tienen propuestas en visualización y exploración, estas herramientas no logran un nivel considerable de adopción, por lo que los usuarios recurren a soluciones tales como Tableau y QlikView como complemento, utilizando las soluciones de los grandes fabricantes para las tareas clásicas de reporting y dashboards.

¿Por qué las nuevos fabricantes del BI no son elegidos como proveedores principales y sólo son vistos como complementos? Pareciera que sería debido a que los nuevos fabricantes se focalizan en sus innovaciones y funcionalidades clásicas de reporting, cuadros de mando e inclusive, la Administración de la Plataforma lo hubieran postergado, funcionalidades a las que no pueden renunciar los usuarios de medianas y grandes organizaciones.

Según Gartner, es cuestión de tiempo para que los grandes fabricantes puedan brindar buenas propuestas con las nuevas capacidades que demandan los usuarios de BI (especialmente exploración y visualización), lo que no se sabe si será consecuencia de desarrollos interno o a través de adquisiciones.

Si los denominados “grandes fabricantes del BI” están valorando adquirir alguna empresa, debería ver el resultado logrado por IBM, luego de la adquisición de Cognos y SPSS, según el informe de Gartner, IBM carece de cualquier posicionamiento en la mente de sus clientes, al no señalar un motivo claro de su elección.

Entradas relacionadas: “Lo bueno” y “lo no tan bueno” del Cuadrante Mágico BI 2014 de Gartner Parte I, Parte II, Parte III, Parte IV, Parte V, Parte VI y Parte VII.