Gartner acaba de publicar su cuadrante mágico correspondiente a las plataformas de Analítica y Busisness Intelligence (ABI). La principal sorpresa del informe es… que no hay sorpresa. El cuadrante sigue ocupado por Microsoft, Tableau y Qlik (los tres actores que reinan de forma consecutiva desde el año 2016) rompiéndose así algunas apuestas que situaban dentro de esta zona top en este año a Google (Looker). Solo en 2019 y 2020 logró colarse entre el triunvirato ThoughSpot y tenemos que remontarnos hasta el 2015 para encontrar más competencia: ese año en el cuadrante estaba compuesto por Tableau, Qlik, Microsoft, MicroStrategy, Information Builders, Oracle, IBM, SAS y SAP. 

Lo primero: ¿Cuáles son los cuadrantes de Gartner? 

  • El “cuadrante mágico “es el de los líderes: aquellos actores que mejor desempeñan las necesidades actuales del mercado y mejor preparados están para el futuro. En 2022, como hemos comentado, son Microsoft, Tableau y Qlik. 
  • Por debajo de estos están los visionarios, los fabricantes que ven hacia dónde se dirige el mercado pero sus capacidades son limitadas. En 2022 son ThoughSpot, TIBCO, Sisense, Oracle, SAP, IBM, SAS, Yelowfin y Telius. 
  •  Los jugadores de nicho son aquellos que se centran en un segmento o no innovan por encima de los demás. En 2022 son MicroStrategy, AWS, Alibaba, Pyramid, Zoho e Incorta. 
  • Y los retadores (challengers), aquellos que lo están haciendo bien pero no parecen tener una buena comprensión de hacía dónde se dirige el mercado. En 2022 encontramos a Google (Looker) y Domo. 

Esta clasificación se hace a partir de las doce capacidades evaluadas: seguridad, gobierno de la información, desempeño cloud, conectividad a fuentes de datos, preparación de los datos, catálogo de datos, insights automáticos, capacidad de visualización de datos, búsquedas en lenguaje natural, capacidad de construir data sotorytelling, generación de textos en lenguaje natural y reporting. 

Según Gartner, el mercado avanza hacia un modelo de mayor autoservicio para los usuarios finales que, apoyados por la IA (y su capacidad de generar descubrimientos de forma automática) mutan de analistas de datos al consumidor final. Se va así hacía la democratización del acceso a los datos para tomar decisiones. La integración de las herramientas de ABI con la IA es clara, con motores de machine learning que “en back office” otorgan una analítica aumentada y/o predictiva. Este foco en la tecnología se muestra, además de en el análisis, también en la visualización de datos, donde es la propia herramienta quien sugiere el mejor gráfico para los datos disponibles. De este modo, las soluciones permiten la construcción de visualizaciones, workflows y automatizaciones de forma automática o sin usar apenas código.  

Esta democratización hace que el número de usuarios esté creciendo de forma importante, lo exige mantener el equilibro entre el control y la agilidad para ser desplegado entre todos estos usuarios (cada uno con sus necesidades) y los múltiples orígenes de datos potenciales. La repuesta se está encontrando en la nube y la tendencia de mercado es clara hacia la soluciones basadas en entorno cloud  

El mercado de ABI creció en 2020 un 16%, frente al 19% del 2019, alcanzando un tamaño de 7.000 millones de dólares. Este menor crecimiento se explica, en parte, por la fuerte competencia y presión en los precios, ya que el crecimiento en usuarios continúa fuerte.  

Analizamos a continuación los fabricantes más significativos. 

PowerBI Microsoft (Líder): PowerBI se beneficia claramente del fuerte momento de mercado que está viviendo Office 365 y una visión de producto muy acertada que hace que resulte natural pasar de Excel a PowerBI. Se potencia una utilización conjunta de PowerBI, PowerApps y PowerAutomate, así como su integración en Teams y cuenta con un precio muy competitivo (se incluye en el paquete E5 de Office 365 y fuera de este resulta más económico que la competencia) así como un elevado número de conectores a fuentes de datos y continuas actualizaciones y mejoras. Por el contra, sólo permite su despliegue en Azure. El proceso de publicación, autenticación y gobierno de las apps puede resultar complejo. No es la mejor solución, pero es la que más se está desplegando. 

Qlik (Líder): Resulta muy fuerte en la analítica aumentada con su motores asociativo (que permite relacionar tablas que no están expresamente unidas en la carga) y cognitivo para proponer insights. Permite adquirir, preparar y analizar los datos. Todo ello facilita que el usuario no experto pueda explorar los datos y buscar su propia información y puede ser desplegado tanto on-premises como en cloud o ser utilizado en SaaS. En su contra está un modelo de licenciamiento complejo y falta de coherencia entre los  productos de su ecosistema (debido a elevado número de adquisiciones en los últimos años). Su momento de mercado es más débil que el de los otros dos líderes (la transición de Qlikview a QlikSense no está siendo todo lo exitosa que se esperaría), pero quizá sea, técnicamente, la mejor solución. 

Tableau Salesforce (Líder): Dispone de una interface sin código (drag and drop) que permite crear visualizaciones de forma sencilla. Su motor permite capturar, preparar, analizar y visualizar datos. Cuenta con integración con Slack y la capacidad de búsqueda con lenguaje natural. Se beneficia de su pertenencia a Salesforce que unirá bajo la categoría “Data” a MuleSoft, Tableau y Tableau CRM (antes denominado Einstein Analytics) si bien la integración por ahora es confusa y en ocasiones obliga a conectar más de una vez el mismo dastaset. En su contra, el precio, si se quiere la solución completa, es mayor que el de otras soluciones y no ha “estallado” comercialmente todo lo que se esperaba tras su integración en Salesforce, en parte por su débil atención al cliente. 

Amazon QuickSight’s AWS (Nicho): su rápida adopción se debe a estar integrado en el ecosistema de AWS y su precio competitivo. Ha adoptado algunas funcionalidades interesantes como las búsquedas en lenguaje natural o la capacidad de embeber contenido en otras áreas de reporting de la empresa. Entre sus debilidades se sitúa la fuerte dependencia de AWS ya que solo corre en él. 

Looker Google (Challenger): ofrece visualizaciones y dashboards en autoservicio, una fuerte capa semántica, es multicloud y posee un modelo de governance muy potente. Pero para construir los objetos que luego se explotarán es necesario código (SQL) y carece de recomendaciones de datos automáticas, una capa de data sotorytelling y sus búsquedas de lenguaje natural son muy limitadas.  

ThoughtSpot (Visionario): la solución estuvo en el 2019 y 2020 en el cuadrante mágico. Se centra especialmente en las capacidades de la IA para facilitar la búsqueda en lenguaje natural y asistir al usuario en el descubrimiento de los datos de manera que la información se pueda localizar como en una búsqueda de Google (su “lema” de marketing es que “los cuadros de mando están muertos”).  Negativamente, su ecosistema de “data & analytics” es débil, careciendo de un elevado número de conectores o fuentes de datos disponibles. 

Domo (Challenger): otra gran apuesta para entrar en el cuadrante mágico el próximo año, que está consolidándose en el mercado. Se basa en un entorno amigable para el usuario, con poco o ningún código en su construcción, y visualizaciones sencillas de implementar.  Cuenta con más de 1.000 orígenes de datos distintos el tiempo de desarrollo de aplicaciones es muy corto. Apenas tiene presencia en Europa o Asia y su esquema de precios resulta alto comparado con la competencia. 

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