Las grandes categorías de plataformas de ABI, según Gartner: Las Nuevas VS Las Antiguas #GartnerABI 03

Implícitamente, Gartner identifica dos grandes categorías de plataforma de Analytics and Business Intelligence (ABI): las Nuevas y las Antiguas. En la primera categoría, asumimos que los más destacados son MS Power BI, Tableau y Qlik y en la segunda categoría los más reconocidos son SAP, IBM y Oracle.


Implícitamente, Gartner identifica dos grandes categorías de plataforma de Analytics and Business Intelligence (ABI): las Nuevas y las Antiguas. En la primera categoría, asumimos que los más destacados serían MS Power BI, Tableau y Qlik y en la segunda categoría los más reconocidos serían SAP, IBM y Oracle.

Como Plataforma “Moderna” o “Nueva” se señalan las siguientes características:

  • Admite un flujo de trabajo analítico completo, desde la preparación de los datos hasta la exploración visual y la generación de información, con énfasis en el autoservicio y analítica aumentada.
  • Usualmente están respaldadas por empresas de capital riesgo. ¿Esto es importante? Quizás sí,… me viene a la mente una empresa, hasta hace unos años, con una propuesta con innovaciones constantes y una estrategia de precios económica. Pero todo cambio, subieron sus precios y su propuesta de BI, aun considerada como líder, tiene pocas mejoras desde hace años y curiosamente, es gestionada por este tipo de empresas de inversión.

Como Plataformas “Antiguas”, Gartner apunta lo siguiente:

  • Tienen una propuesta de largo recorrido, con amplias características, incluyendo funciones de administración. Muchas veces la administración centralizada es carente de capacidades en las soluciones “Nuevas”.
  • Características de reporting sólida. Nos referimos a la posibilidad de obtener informes paginados (también denominados informes empresariales), típicos de las primeras soluciones de BI, muchas veces ausentes o meridianamente adaptados en las denominadas soluciones “Nuevas”, más centradas en las visualizaciones.

Conclusión

Para una solución departamental o una pequeña/mediana organización, que la nueva plataforma de BI que desean adoptar no cuente con una administración centralizada o no se disponga de funciones de reporting, pueden ser vistas como hechos poco relevantes, valorando más el autoservicio y las visualizaciones rápidas y vistosas. 

Por otro lado, las denominas “Nuevas” plataformas están desarrollando o mejorando sus herramientas de reporting paginado, como es el caso de MS Power BI Report Builder.

Se debe ver, en cualquier caso, las necesidades, mapa de ruta del producto, número de implementaciones, soporte, entre otros aspectos para hacer la elección más acorde a las circunstancias.

Cuadrante Mágico de Gartner ABI 2020: Microsoft vs SAP #GartnerABI 02

El informe de Gartner, denominado Cuadrante Mágico de las Plataformas de Análisis e Inteligencia Empresarial (“Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms“) de 2020 ha sido liberado el 11 de febrero, y lo inmediato que hemos hecho, ha sido comparar lo que se dice de la propuesta de SAP contra la propuesta de Microsoft o lo que es lo mismo, sobre Power BI, ganador indiscutible de dicho informe.


El informe de Gartner, denominado Cuadrante Mágico de las Plataformas de Análisis e Inteligencia Empresarial (“Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms“) de 2020 ha sido liberado el 11 de febrero, y lo inmediato que hemos hecho, ha sido comparar lo que se dice de la propuesta de SAP contra la propuesta de Microsoft o lo que es lo mismo, sobre Power BI, ganador indiscutible de dicho informe.

Los informes de Gartner son la principal o única referencia de los gestores de las áreas de IT (y áreas conexas) para valorar y elegir la mejor solución tecnológica para necesidades puntuales, incluyendo el Análisis y Business Intelligence (ABI).

Sí, lo sabemos, se estila decir que en estos informes no hay ganadores, ni vencedores, sólo por el hecho de estar incluidos ya es una victoria, es decir “ganan todos” … pero no nos engañemos, si haces muchas inversiones/esfuerzos por mejorar y tu valoración no se mueve un ápice, ¿cómo se llama eso?SAP lleva como “Visionario” (según Gartner, un Líder con “carencias”) desde el 2016.  Hasta el 2015 figuraba en el cuadrante de Líder, rozando con la frontera de Visionario. Curiosamente, su mejor año fue el 2009 cuando recién adquirió Business Objects.

Microsoft – Lo Bueno

Al margen de la calidad de Power BI, ha sido la estrategia comercial de Microsoft la que más ha contribuido al masivo despliegue y su popularización: Bajo precio, invitación a su uso cuando utilizas MS Excel y su inclusión en Office 365 E5.  A esta estrategia Gartner lo denomina como “Difusión Viral”.

Los intuitivos recursos para ajustar los datos fuentes, la integración con el resto de productos de la suite ofimática de Microsoft y la facilidad para construir visualizaciones son los principales factores para que Power BI haya logrado los altos números de usuarios con los que cuenta.

Microsoft – Lo Malo

Aquí nos ponemos serios. Todo no funciona igual si optas por un despliegue Cloud o Local (on-Premise). Si se opta por Power BI Report Server como portal de despliegue, muchas funcionalidades diseñadas con Power Desktop nos estarán disponibles, lo que no sucede si optas por los servicios Cloud. Por otro lado, si optamos por una alternativa Cloud, esta debe ser Azure, no hay alternativas de plataforma IaaS (Infraestructura como Servicio).

La conectividad con SAP (BW o HANA Database), a pesar de los conectores ofrecidos, no son eficientes. La mejor conectividad con este tipo de fuentes es la que tiene el mismo SAP para sus herramientas de BI, para el resto de fabricantes, SAP les ofrece mecanismos basados en MDX, los cuales poco reflejan la estructura real de los modelos de datos, además del bajo rendimiento, según el volumen de información. La solución que se sugiere es la recarga de datos externos a SAP (Plop!).

SAP – Lo Bueno

No siempre sólo se requiere dashboards o tableros, los informes de hojas continuas (reporting empresarial) también son necesarios para la gestión de los procesos de negocio, y aquí SAP obtiene matrícula de honor.  Gartner señala esta característica como típica entre los fabricantes clásicos como SAP, IBM u Oracle y como carente/deficiente en las denominadas soluciones “modernas” o de “visualizaciones ágiles”.

La propuesta basada en SAP Analytics Cloud (SAC) es considerada como la más completa al incluir capacidades de Planificación, Análisis y Predicción, integrada a SAP Digital Boardroom para análisis What-If y simulaciones.

Gartner destaca las funciones avanzadas de SAC, así como el material preconstruido y el SAP Data Warehouse Cloud.

SAP – Lo Malo

En Marketing existe un término denominado “Posicionamiento”, el cual se refiere a cómo los consumidores identifican o relacionan una marca en su mente. El posicionamiento de una marca usualmente queda estrechamente vinculado con el primer producto/servicio ofrecido, lleva mucho esfuerzo y tiempo revertir o reposicionarlo. En esta línea, según el estudio de Gartner, la propuesta de SAP en ABI es percibida como clásica, basada en informes empresariales.

Gartner, dentro de su estudio señala que hay un bajo número de implementaciones SAP Analytics Cloud y con un bajo número de conexiones a fuentes de datos. Gartner señala que quizás podría ser diferente con una mayor número de clientes encuestados.

Así mismo, Gartner señala como otro factor negativo el hecho que la propuesta ABI de SAP se centre en la nube, a pesar que permite soluciones hibridas, facilitando la conexión a recursos locales (Universos, BW y HANA Views).

Conclusión

¿Con cuál nos quedamos? Creo que no nos corresponde a nosotros dictaminar, aquí y ahora, con cual quedarse, hay muchas variables o factores por analizar. Sin embargo, consideramos que una coexistencia es recomendable en la mayoría de los casos, compartiendo fuentes de datos y evitando duplicidad de funcionalidades, informes o visualizaciones… no siempre utilizaremos el mismo vehículo, depende de las circunstancias…

¿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.

Cuadrante Mágico para plataformas de Análisis Predictivo (Data Science antes Advanced Analytics)

Antes se le denominaba Advanced Analytics ahora Data Science, en ambos casos nos referimos a herramientas de Análisis Predictivo, Minería de datos, Estadística y Exploración. A partir de este año el informe de la consultora Gartner se denomina Magic Quadrant for Data Science Platforms (hasta el año pasado se conocía como Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms). Este es otros de los cuadrantes de Gartner de nuestro interés.


Antes se le denominaba Advanced Analytics  ahora Data Science, en ambos casos nos referimos a herramientas de Análisis Predictivo, Minería de datos, Estadística y Exploración. A partir de este año el informe de la consultora Gartner se denomina Magic Quadrant for Data Science Platforms (hasta el año pasado se conocía como Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms). Este es otros de los cuadrantes de Gartner de nuestro interés.

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Este informe no incluye herramientas de código abierto tales como R o Python, dado que no hay un fabricante exclusivo que las ofrezca, esta situación no encaja con la filosofía de la elaboración de este estudio.

Este estudio incluye, a los que Gartner considera, 16 principales fabricantes en este sector, del que se estima existan más de 100 proveedores, a los cuales se evalúan, entre otras, los siguientes aspectos:

  • Amplitud de posibilidades de acceso a datos (local y en la nube) y tipo (texto, transaccional, audio, imágenes, localización, series de tiempo, etc).
  • Posibilidades de preparación de datos.
  • Exploración de datos y visualización interactiva.
  • Opciones de automatización
  • Interfaz de usuario.
  • Aprendizaje automático o Aprendizaje de máquina (Machine learning).
  • Otras posibilidades de análisis avanzado. Tales como análisis de texto e imágenes
  • Flexibilidad y extensibilidad. Posibilidades de creación de funciones específicas.
  • Rendimiento y escalabilidad
  • Plataforma y gestión de proyectos
  • Soluciones predefinidas
  • Colaboración
  • Coherencia de plataforma

Lo que se dice en el informe sobre SAP

  • La propuesta Plataforma Científica de Datos (Data Science Platform)  se denomina SAP BusinessObjects Predictive Analytics (BOPA), este informe no incluye a SAP BusinessObjects BI, ni SAP Lumira, los cuales tienen algunas posibilidades de este tipo de herramientas.
  • Para Gartner, SAP ha perdido capacidades al no incluir posibilidades con Spark integration (alternativa de Hadoop para procesar grandes volúmenes de datos), por brindar poca integración con código abierto, Python, y su pobre despliegue en la nube.Se señala como fortaleza su integración con SAP HANA para obtener las posibilidades más avanzadas, pero al mismo tiempo se señala como una preocupación esta dependencia, lo que resulta un impedimento para empresas que no utilizan HANA como base de datos.
  • Así mismos, Gartner señala, lo que consideramos un problema de Marketing, más que técnico, nos referimos al bajo posicionamiento que tiene SAP en este sector (mind share), al ser considerado por los clientes como un proveedor no especializado. Tal vez SAP debió mantener el nombre de KXEN, plataforma que adquirió en octubre de 2013 y contaba con una trayectoria más reconocida en este exigente sector. Nos preguntamos ¿ahora que Gartner abandona el término Advanced Analytics, SAP cambiará el nombre a su producto?

Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence 2017: La Foto

Como es habitual en estas fechas, se liberan los informes de la consultora Gartner denominados Cuadrantes Mágicos, en los que evalúan, en el curso del año anterior, la evolución de las propuestas de los fabricantes en distintas categorías de productos de software para empresa. Nuestro interés particular, se focaliza, entre otros, en la categoría de software de Business Intelligence (Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence).


Como es habitual en estas fechas, se liberan los informes de la consultora Gartner denominados Cuadrantes Mágicos, en los que evalúan, en el curso del año anterior, la evolución de las propuestas de los fabricantes en distintas categorías de productos de software para empresa. Nuestro interés particular, se focaliza, entre otros, en la categoría de software de Business Intelligence (Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence).

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Por el momento, Gartner sólo ha liberado la “foto” del cuadrante, pendiente aún el resumen del informe. Como es usual, todos los fabricantes incluidos en la imagen final de este informe lo señalarán como un triunfo, pero esta vez, con mucha claridad hay dos claros vencedores que denotan una clara evolución: Microsoft y Tableau.

gartner-magic-quadrant-for-bi-2017-vs-2016

Comprando con la “foto” del informe del año anterior destacamos las siguientes conclusiones:

  • Aparente estancamiento de SAP.
  • QlikView se sigue manteniendo en el cuadrante de líderes, pero con un aparente estancamiento.
  • Aparente descenso de MicroStrategy.
  • Resurgimiento de Oracle, el año pasado no fue incluido por no cumplía todos los requisitos que establece Gartner para incluir a un fabricante en este informe.
  • Se incorpora ZoomData y DataMeer especialistas en BigData con Hadoop.
  • Otros ingreso es ThoughtSpot basado en un motor de busqueda, a partir de cuyos resultados se pueden elaborar informes y tableros.