El Cuadrante Mágico de Gartner sobre las plataformas de Análisis y Business Intelligence de 2021: Una Decepción

¿Por qué nos ha decepcionado?
– Centrado en soluciones Cloud.
– Ausencia de referencias sobre volúmenes de datos y usuarios.
– Escasa información sobre los productos de cada marca.
– Impacto COVID-19 ausente.
– Abuso del término “Aumentado”. El último: “Augmented consumers”


Sí, así es, me ha decepcionado este informe, tanto o más como los anteriores que sobre esta tecnología ha publicado la consultora Gartner en los últimos años. No porque mi “equipo” favorito no figura en el podio, sino por la ausencia referencias y debilidad de fundamentos que otrora los “Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms” aportaban.

Sí, sabemos que estamos accediendo al resumen del informen y que existe un documento completo de pago, pero dudamos que sea muy diferente en su esencia.

Las plataformas ABI actuales tratan de cubrir un ciclo completo para el análisis, que abarca desde la preparación de los datos que se desean analizar, hasta la generación de información a través de visualizaciones con funcionalidades de autoservicio en todo el proceso.

¿Por qué nos ha decepcionado?

  • Centrado en soluciones Cloud. Las soluciones informáticas en la nube, de cualquier tipo, en muchos casos, pueden ser una alternativa rápida y económica para organizaciones de reciente creación. ¿Pero qué sucede con las organizaciones que cuentan con instalaciones On-Premise (físicas) y tienen desarrollado una amplia gama de soluciones en uso y/o cuentan con una gran cantidad de usuarios? Para este tipo de organizaciones, quizás, podría interesarles mantener su arquitectura actual o diseñar arquitecturas hibridas para desplegar soluciones complementarias para equipos de usuarios distintos que puedan coexistir sin sobresaltos, en tal sentido, aspectos tales como la conectividad On-Premise – Cloud sería un aspecto muy importante a tener en consideración.
  • Ausencia de referencias. En años anteriores los informes indicaban, para cada marca o producto, las características generales de los clientes, señalando el volumen de datos que procesaban y el número promedio de usuarios de la plataforma. Así mismo, informaban las regiones en dónde tenían presencia y soporte el fabricante. En ocasiones, para las marcas líderes, comentaban cómo estaban gestionando o superando una “Precaución” o “Debilidad” señalada en el informe del año anterior. Por ejemplo, para Microsoft lo problemas de conectividad señalados en el informe de febrero 2020 ya no existen en 2021.
  • Escasa información sobre los productos de cada marca. Al estar centrado el informe en la propuesta Cloud de cada marca, brinda escasos datos sobre las soluciones on-premise y las posibilidades de integración entra la arquitectura física y las soluciones en la nube. En el caso de SAP, no se señala las características de Análisis Embebido que tiene SAP S/4, las posibilidades de análisis y presentación de SAP Fiori, la potencia de cálculo de SAP BW/4, las librerías de análisis avanzado de SAP HANA o la versión 4.3 de SAP BusinessObjects BI con interfaz basada en SAP Fiori con características gráficas y de presentación mejoradas. Todas estas plataformas SAP cuentan con grandes posibilidades de Análisis y Business Intelligence que se pueden integrar con SAP Analytics Cloud.
  • Impacto COVID-19 ausente. 2020, un año singularmente marcado por la pandemia de COVID-19, en tal sentido, nos sorprende que no sea señalado en ninguna parte del informe y quizás, para ir en línea de cómo se podría amenguar este impacto, aspectos tales como la conectividad o facilidades para redimensionar recursos y usuarios que ofrece cada marca, sería un aspecto a valorar o puntuar.
  • Abuso del término “Aumentado”. Gartner quizás sea el principal “creador” de términos en las tecnologías de la información, además del manido “Análisis Aumentado” o “Analítica Aumentada” (augmented analytics) ahora introduce el término “Consumidores aumentados” (augmented consumers) el cual describe a ciertas personas sin conocimiento técnico que esperan encontrar información en forma de historias de manera automática, ajustada a su rol o función laboral con posibilidades de consulta en lenguaje natural (natural language query – NLQ). Otro término es “asistencia al usuario aumentada” (augmented user assistance) para hacer referencia a las funciones de ayuda para tratar los datos o crear visualizaciones. La incorporación de tantos términos sólo obedecen a las necesidades del marketing que saturan o confunden a los usuarios.

¿La Analítica Aumentada debe decidir por nosotros?

La Analítica Aumentada es la posibilidad de desarrollar soluciones con funcionalidades de análisis predictivo, aprendizaje automático e inteligencia artificial para crear contenidos para analizar y comprender los datos. Consideramos que en la gestión del día a día de los procesos de negocio, las decisiones las señalan y toman las personas, y no se debería esperar que la Analítica Aumentada nos señale las decisiones a tomar, tal como señala Gartner en su informe, situación que si se comprendería en un proceso productivo totalmente automatizado.  

Las diferencias entre las propuestas ABI se ha trasladado de las capacidades de visualización (ahora muy similares entre todas las propuestas) a las capacidades de Analítica Aumentada, es decir, funcionalidades de aprendizaje automático (machine learning – ML) e Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence – AI) para la preparación, generación y explicación de la información, según Gartner, de una manera más eficaz que si se hace manualmente.

¿Es justo que Microsoft este posicionado como líder?

La popularidad de MS Power BI es innegable, así como las buenas posibilidades gráficas y facilidad de aprendizaje y uso, pero todo ello no deja que pase desapercibido cuestiones tales como las siguientes:

  • Problemas de conectividad con fuentes de datos SAP. La principal fuente de datos para analizar que tienen las empresas son datos transaccionales de SAP, con MS Power BI muchas veces se replican los datos SAP en otra base de datos. Problema señalado en el informe del año anterior, ignorado en el informe de este año, pero el problema es vigente.
  • Administración de la plataforma mejorable. Poca facilidad de administración de los contenidos, señalado en el informe actual.

Ambos aspectos consideramos que son pesados lastres que tiene este producto que no justifican una posición tan destacada en el Cuadrante Mágicos de plataformas de BI y Análisis.

Organizaciones con grandes instalaciones de Business Intelligence no pueden volcarse de lleno a una propuesta cloud. Informes de este tipo deben valorar o puntuar las posibilidades que ofrece cada fabricante para desplegar arquitecturas hibridas.

Conclusiones

Dado que las posibilidades gráficas son similares entre los principales fabricantes, y se da por descontado que la solución elegida debe ofrecer posibilidades de dashboard y reporting, la valoración de una solución debería centrarse en los siguientes aspectos:

  • Seguridad. Administración de usuarios y auditoria de acceso/autenticación.
  • Administración de contenidos. Las posibilidades de que los usuarios puedan crear sus conjuntos de datos (datasets) y visualizaciones parece una atractiva funcionalidad, pero igual de útil es que estos contenidos puedan ser administrados con seguridad y facilidad.
  • Conectividad. Acceso a datos y contenidos On-Premise – Cloud de manera bidireccional.

Por último, ¿es serio que Alibaba se incluya en este informe?  Seguro que el PCCH estaría muy contento que las grandes empresas mundiales suban sus datos en la nube de Alibaba.

Referencia: Gartner MQ ABI 2020 y 2021

SAP Analysis for Microsoft Office, edition for SAP Analytics Cloud: “Problema” a la vista

La solución SAC (SAP Analytics Cloud) de SAP Analysis for Microsoft Office, si me permiten la licencia, es la versión reducida del plugin Analysis de SAP Analysis for Microsoft Office que usamos para trabajar con instalaciones on premise (instalaciones locales). Esta edición para la nube de Análisis de SAP nos permite conectarnos con modelos SAC, para ello, es necesario instalar este Add-in en nuestros equipos locales.


La solución SAC (SAP Analytics Cloud) de SAP Analysis for Microsoft Office (SAP AO), si me permiten la licencia, es la versión reducida del plug-in Analysis de SAP Analysis for Microsoft Office que usamos para trabajar con instalaciones on premise (instalaciones locales). Esta edición para la nube de Análisis de SAP nos permite conectarnos con modelos SAC, para ello, es necesario instalar este Add-In en nuestros equipos locales.

Aunque tengan funcionalidades muy similares, técnicamente estamos hablando de distintos productos. Desde la versión 2.5 de la edición “estándar” es posible conectarnos a fuentes SAC, haciendo clic derecho sobre el asistente de conexión.

A partir de la versión 2.7 contamos con la edición SAC para acceder de manera exclusiva a modelos SAP Analytics Cloud (Import Data Connection) o utilizar las denominadas conexiones en tiempo real (Live Data Connection), acciones que también podríamos hacer con la edición tradicional o estándar de SAP Analysis for Office.

EL “PROBLEMA”

Resulta que ambos productos, por el momento, no pueden estar instalados en el mismo equipo, no importando que tenemos instalado previamente, si ejecutamos un segundo instalador, este asistente nos pedirá desinstalar el producto previamente instalado.

Por lo que hemos visto hasta ahora, en algunas organizaciones el panorama es más o menos similar al siguiente: se está trabajando con usuarios y soluciones con filosofía on-premise y “tímidamente” se está comenzando a utilizar SAP Analytics Cloud ¿Qué sucede con los usuarios que requieren entrar a ambos entornos?

Es obvio que ambas herramientas de Analaysis for Office, tanto para instalaciones locales como para SAC, recorrerán caminos distintos. Por ejemplo, hoy por hoy, el procedimiento para guardar nuestros libros de manera directa en SAC no es posible, debemos seguir el siguiente procedimiento:

  1. Guardar nuestro libro localmente,
  2. Luego subir nuestro libro al portal Web de SAC,
  3. Finalmente compartir la URL de enlace al libro cargado.

Pero quizás se podría evitar este “problema” de tener dos productos para más o menos lo mismo, si SAP incorporara un nuevo Plug-In para conexiones SAC, dentro del mismo producto, tal como se hizo cuando se fusionó el anterior Add-In para SAP BPC, denominado EPM Add-In.

LA SUGERENCIA

Si se requiere acceder tanto a SAC como a instalaciones locales, nuestra sugerencia, por el momento, es que se utilice la versión “estándar” de Analysis for Office, para la edición SAC se puede esperar la liberación de una mejor actualización. 

Quizás resulte útil consultar la Nota SAP 1518359 o aquí para ver las actualizaciones liberadas y próximas actualizaciones de ambas ediciones de SAP AO (por cierto, AO es el acrónimo oficial de Analysis for Office, no lo ponemos nosotros. lo establece el fabricante, quizás nos guste más AFO, A4O o AXO pero esta “inspiración” sólo puede conllevar a confusión).

NOTA: Si no observaras la opción de “Crear nueva conexión SAC…“, verifica la opción “Plataforma prefrida”, la cual debería estar en “Seleccionable” (luego de lo cual, quizás debas salir y volver acceder a MS Excel).

CONCEPTOS

¿Qué es SAP Analysis Cloud (SAC)? Es la solución de Software como Servicio (SaaS – Software as a Service) o Software en la Nube de SAP para Business Intelligence, Análisis, Planificación, Presupuestos y Predicción.

¿Qué es Analysis for Office? Es un Add-In o complemento que se acopla a MS Office (Excel y PowerPoint) para conectarnos a sistemas que contengan datos en estructuras multidimensionales para analizar la información en tablas dinámicas o construir aplicaciones de planificación y presupuestos.

¿Qué es Live Data Connection de SAC? SAP Analysis Cloud (SAC) permite conectarnos a otros sistemas locales (on-premise) sin replicar o importar la información en SAC. Las conexiones de datos en tiempo real podrían ser de los siguientes tipos:

  • SAP HANA Views
  • SAP BW
  • SAP BW/4HANA
  • SAP BPC
  • SAP S/4HANA ABAP CDS (Core Data Services – Capa semántica de modelos de datos)

Notas SAP relevantes para la conectividad de MS Power BI con SAP

Las notas SAP son una importante fuente de información o documentación, en ocasiones, para ciertos temas, la única. Para la conexión con fuentes SAP desde MS Power BI destacamos las siguientes:


Las notas SAP son una importante fuente de información o documentación, en ocasiones, para ciertos temas, la única. Para la conexión con fuentes SAP desde MS Power BI destacamos las siguientes:

  • 2777473 – MDX: FAQ for Power BI accessing BW or BW/4HANA
  • 2882465 – When using Power BI to connect to HANA DB using ODBC DSN, an authentication error is generated
  • 2880907 – Access to the resource is forbidden when using Power BI application
  • 2600193 – This connector requires one or more additional components to be installed before it can be used

En resumidas cuentas, SAP refiere que, ante un problema de conectividad, el origen del mismo se analice inicialmente en el lado de MS Power BI.

¿Se requiere licencia especial para acceder a SAP BW desde MS Power BI?

En principio, si se opta por MS Power BI u otra solución de Business Intelligence y Análisis de otro fabricante, no se requiere una licencia especial o adicional si se utiliza la conectividad pública basada en MDX de SAP. Al acceder a la fuente SAP, empleando esta conectividad, se deberá utilizar las credenciales de un usuario del sistema fuente. Para mayor esclarecimiento de dudas, consultar con su comercial de SAP por si surgiese alguna excepcionalidad.

Nota: Otro tema es si se esta buscando otra vía tal como el servicio de OpenHub de SAP BW, ajena a la conectividad que ofrece SAP y utilizan otros fabricantes en solucuiones de BI o ABI.

MS Power BI con fuentes SAP BW, también limitado por la conexión MDX

Actualmente, fabricantes tales como Tableau, Qlik (antes QlikView) o MicroStrategy utilizan la misma conexión MDX y señalan similares limitaciones que reconoce MS Power BI a través de su mecanismo de conexión denominado DirectQuery, utilizando tanto su conector SAP BW Versión 1 o como el mejorado, denominado Versión 2.


CONECTIVIDAD A LOS DATOS BW

SAP ofrece dos tipos de conexión a fuentes SAP BW y BW/4HANA para la recuperación de datos para soluciones de BI y Análisis, por un lado, tenemos la conexión BICS (Business Intelligence Consumer Services) y, por otro lado, tenemos la conexión vía MDX (MultiDimensional eXpressins – Lenguaje para base de datos multidimensionales).

BICS, es considerada la alternativa más eficiente por los tiempos de respuesta y por reflejar con mayor fiabilidad/exactitud los modelos de datos SAP BW, especialmente la diversidad de características, sus atributos, variables y jerarquías.

MDX es una consulta que es procesada por otro motor distinto a BICS, por una interfaz pública denominada OLAP BAPIs. El procesador MDX de esta interfaz, brinda un resultado de datos y metadatos que casi siempre difiere de la arquitectura de la fuente SAP BW consultada.

MDX, EL VERDUGO DE LAS SOLUCIONES BI “NO-SAP”

BICS es la conexión de uso exclusivo de los productos ABI (Analytics and Business Intelligence) de SAP. MDX es la conexión que utilizan las herramientas de BI de terceros fabricantes, incluyendo MS Power BI. En las primeras versiones de BusinessObjects (especialmente con Web Intelligence) integrada a SAP, la única alternativa de conexión a BW era MDX y el resultado era muy frustrante para los usuarios al consultar o analizar sus datos.

Actualmente, fabricantes tales como Tableau, Qlik (antes QlikView) o MicroStrategy utilizan la misma conexión MDX y señalan similares limitaciones que reconoce MS Power BI a través de su mecanismo de conexión denominado DirectQuery, utilizando tanto su conector SAP BW Versión 1 o como el mejorado, denominado Versión 2.

LIMITACIONES AL ACCEDER A DATOS BW CON MDX

Entre otras, MS Power BI reconoce las siguientes limitaciones:

  • Cálculo de agregaciones diferentes,
  • Imposibilidad de uso de atributos de características,
  • Ningún tratamiento de jerarquías con niveles desiguales o dependientes del tiempo (sólo se utiliza la vigente o última),
  • Criterios de ordenación (caso meses es alfabético),
  • Imposibilidad de tratar las variables de texto (caso uso como variables de sustitución)
  • Las estructuras de despliegan en su totalidad, por ejemplo, si se tiene dos ratios (Ventas y Coste) y una estructura con dos líneas (Real y Presupuesto) se obtendrían 4 ratios desplegados (Ventas Real, Ventas Presupuesto, Coste Real y Coste Presupuesto).
  • En cuanto al rendimiento, Microsoft también se ve afectado por el mecanismo MDX que está obligado a utilizar. Con la Versión 2 de su conector a SAP BW de MS Power BI ha agregado opciones tales modificar el tamaño del paquete de datos que se recupera por bloque, lo cual podría ayudar a reducir la latencia o tiempos de espera, pero modificar este parámetro por defecto, debe ser controlado/alineado con los recursos del sistema.

CONCLUSION

Las limitaciones reconocidas por Microsoft al conectarse MS Power BI con fuentes SAP BW, señala como “responsable” la API pública a través de MDX, la cual, visto lo que ha sucedido con otros fabricantes, difícilmente mejore. En cuanto al rendimiento, la solución pasa por limitar el número de características o dimensiones que se recuperen y en agregar más filtros/variables obligatorias para reducir el volumen de datos que se lee.

Microsoft sugiere importar los datos, opción que se debe valorar dependiendo de cada necesidad y conjunto de datos a utilizar, por ejemplo, volumen o frecuencia de variación de datos.

¿Qué es la Analítica Aumentada? (augmented analytics) #GartnerABI 01

La Analítica Aumenta o Augmented Analytics es uno de los términos más utilizados en el reciente informe de Gartner sobre las plataformas de Business Intelligence (BI) y Analytics 2020, más conocido como “Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms”.


En este informe se señala que la Analítica Aumentada es uno de los principales elementos diferenciadores, con mayor potencial de crecimiento y despliegue en las propuestas de los principales fabricantes de software analítico. Pero que no necesariamente, todo este crecimiento, irá de la mano con la capacidad de consumo de los usuarios, tal es así, que Gartner predice que para 2022 estas capacidades analíticas serán omnipresentes, pero sólo el 10% de los analistas utilizará todo su potencial.

¿Pero en qué consiste la Analítica Aumenta?

Para definir correctamente este término nos basamos en dos fuentes, por un lado, de Gartner, el cual afirma lo siguiente:

La analítica aumentada es el uso de tecnologías habilitadoras como el aprendizaje automático (machine learning) y la inteligencia artificial (AI) para apoyar la preparación de los datos, generación de conocimiento y la explicación de la información para potenciar la forma en que las personas exploran y analizan datos en las plataformas de análisis y BI. 

Otra referencia es la que encontramos en el siguiente vídeo:

Conclusión

El Augmented Analytics incluirá en las plataformas de Análisis y BI una serie de funcionalidades para facilitar la interacción de los usuarios con la plataforma o herramienta de análisis y obtener datos de mayor calidad y fiabilidad. Se augura que en algún día nos podamos comunicar con las soluciones o “máquinas” de análisis tal como si fuera otro humano y obtener respuestas útiles e inmediatas.

Pero, ¿por qué es tan negativo Gartner al señalar que sólo el 10%  utilizará todo el potencial de la Analítica Aumentada en 2022? Consideramos que este “pesimismo” obedece a que deberá darse una curva de aprendizaje y, sobre todo, porque todo lo que conlleva estas funcionalidades no son nuevas, la novedad está en incluirlas, de forma armónica, en un producto.

Estamos hablando de tecnologías tales como la inteligencia artificial, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, minería de datos o estadística. A mi parecer, si estas técnicas “veteranas” no se han utilizado tanto, como debería ser, en soluciones de análisis, es porque cada una de las partes “hablan de su libro”, por un lado, los técnicos y consultores no aparcan en su discurso sus “técnicas” y “algoritmos”. Y, por otro lado, los usuarios desean hablar de los “procesos clave de su negocio”, y es aquí dónde nos debemos centrar, para identificar con claridad la visión, objetivos del análisis y, en consecuencia, identificar la arquitectura de datos que se requiere.