La IA ya es parte de Power BI y las demás plataformas de Business Intelligence
A medida que la IA sigue redefiniendo el panorama de la business intelligence, los proveedores de plataformas empresariales aumentan sus servicios y se expanden a nuevos mercados.
Este post es un resumen de las distintas plataformas de BI aumentada más importantes de la actualidad, como Microsoft Power BI.
Las plataformas de BI empresarial siguen beneficiándose de la IA
Los avances en IA y aprendizaje automático (ML) siguen aumentando las capacidades de la plataforma de inteligencia empresarial (BI) tradicional, añadiendo funciones basadas en IA que van más allá de la elaboración de informes, consultas, visualizaciones de datos y análisis básicos descriptivos y de diagnóstico.
El BI aumentado añade capacidades vitales al BI empresarial básico, permitiendo a los usuarios convertirse en científicos de datos ciudadanos que aprovechan el poder del ML y amplían el alcance de los datos y los análisis a todos los responsables de la toma de decisiones a través de interfaces de usuario conversacionales.
Los líderes del sector ya son conscientes de la importancia crítica de estas plataformas: Los sistemas de BI aumentados están ayudando a democratizar el acceso a los datos y a mejorar la madurez basada en la información. Además, el despliegue de plataformas de BI dotadas del poder de la IA puede ser un diferenciador competitivo clave. Según la encuesta Data And Analytics Survey, 2022 de Forrester, el 91% de los responsables de la toma de decisiones en materia de datos y análisis de empresas con un nivel avanzado de madurez empresarial basada en la información afirmaron haber adoptado BI aumentada, frente al 84% de los intermedios y solo el 59% de los principiantes.
Las empresas que buscan una plataforma de BI aumentada deben buscar un proveedor que priorice las inversiones en:
- Aprendizaje automático para obtener conocimientos más profundos. Los científicos de datos profesionales son escasos y caros. En los datos de 2022 de Forrester, el 75% de los responsables de la toma de decisiones de datos y análisis informaron de que su organización está adoptando planes para aumentar el número de funciones de datos y análisis. Las plataformas de BI aumentada abordan este reto permitiendo a los profesionales de la información empresarial convertirse en científicos de datos ciudadanos y, con un solo clic, identificar los factores clave o influyentes en una métrica, encontrar anomalías o proyectar una previsión o una tendencia. Las plataformas también ayudan a los profesionales de los datos permitiéndoles crear, entrenar y desplegar nuevos modelos ML en la misma plataforma, mejorando la transparencia y la gobernanza de los modelos y reduciendo la probabilidad de errores.
- Interfaz de usuario conversacional para un acceso más amplio. Las plataformas de BI aumentada democratizan aún más los conocimientos al permitir que los profesionales de la empresa que no se sienten cómodos con la compleja instrumentación de plataforma de arrastrar y soltar (o que no están dispuestos a utilizarla) puedan conversar con los datos en lenguaje natural a través de la consulta en lenguaje natural (NLQ) o la generación en lenguaje natural (NLG). Las interfaces de usuario conversacionales permiten a los usuarios autoservirse, sobre todo en el caso de las preguntas básicas más frecuentes, en las que los profesionales de los datos han dedicado históricamente mucho tiempo a preparar informes y gráficos con sabores ligeramente diferentes para las distintas partes interesadas (por ejemplo, cada empresa tiene docenas de vistas de los ingresos que se recrean con regularidad).
- BI empresarial básico para seguir reforzando los cimientos basados en la información. Aunque el BI basado en IA es una capacidad emergente y constituye el objetivo y alcance de esta evaluación, la tecnología es relativamente nueva y las empresas todavía están descubriendo la mejor manera de aprovechar las capacidades de BI aumentadas. Alrededor de un tercio de los clientes de referencia de los proveedores declararon no utilizar las funciones de BI aumentada de las plataformas, y los que utilizaron las funciones ML, NLQ y NLG declararon niveles de satisfacción relativamente más bajos que con cualquier otra función de la plataforma. Por el momento, aunque ha madurado hasta el punto de convertirse en un producto básico, el BI empresarial básico (es decir, informes y cuadros de mando con funciones interactivas de segmentación para realizar análisis descriptivos y de diagnóstico) sigue siendo un componente básico en las carteras tecnológicas de la mayoría de las empresas, aunque la diferenciación de las plataformas basada en estas funciones básicas de BI se esté erosionando.
- Capacidades de primer nivel para el despliegue y la habilitación. Aunque el valor real de una plataforma de BI reside en su capacidad para proporcionar información, la forma en que los proveedores abordan la facilidad de uso y la flexibilidad puede variar drásticamente. Las áreas sobre las que los clientes preguntan con más frecuencia son 1) la disponibilidad de opciones de despliegue, como los despliegues gestionados por el cliente y de software como servicio (SaaS) en plataformas de nube pública populares, así como en las instalaciones para entornos híbridos; 2) el número y los tipos de conectores ofrecidos para las aplicaciones empresariales más populares, incluyendo si tienen consulta en vivo y/o ingesta de datos, modelos de datos listos para usar (OOTB) optimizados para las aplicaciones, y la opción de incrustar componentes de BI en las aplicaciones empresariales; y 3) soporte para plataformas populares de ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) como Git para permitir a los profesionales de desarrollo de aplicaciones utilizar enfoques DevOps estándar para aplicaciones de BI incrustadas y personalizadas.
Resumen de la evaluación
La evaluación Forrester Wave™ destaca a los líderes, a los que obtienen buenos resultados, a los contendientes y a los retadores. Es una evaluación de los principales proveedores del mercado; no representa todo el panorama de proveedores.
Pretendemos que esta evaluación sea sólo un punto de partida.
Plataformas BI líderes, de alto rendimiento y aspirantes
El análisis de Forrester ha puesto de manifiesto los siguientes puntos fuertes y débiles de los distintos proveedores.
Líderes en plataforma de BI
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI es una fuerza imparable que probablemente acabará en tu lista de favoritos. Si tienes licencias empresariales de Office365 (E5), ya posees Power BI. El producto es difícil de resistir, no sólo porque «está ahí», sino también porque es casi imposible hacer agujeros en la estrategia general de BI de Microsoft, que incluye visión, innovación, hoja de ruta, ecosistema de socios, adopción y flexibilidad y transparencia de precios. No se trata de que Microsoft esté lanzando al mercado capacidades muy diferenciadas, sino de que tiene la visión y los bolsillos llenos para invertir en todas las capacidades y hacerlas todas bastante bien. Habrá más: Microsoft sigue invirtiendo fuertemente en Power BI, y Forrester espera que más capacidades de gestión de datos, gobierno e IA de Azure se expongan a través de Power BI.
Los principales puntos fuertes de Power BI incluyen las capacidades básicas de BI empresarial, NLQ, BI fabric y gobernanza, colaboración a través de una integración casi perfecta con Microsoft Teams, globalización, seguridad, cumplimiento y XOps (DevOps, DataOps, MLOps). Aunque Power BI puede consultar o ingerir datos desde cualquier lugar, las opciones de despliegue se limitan a Azure o en las instalaciones (una opción aconsejada sobre todo para grupos de trabajo, no para toda una empresa). Los clientes de referencia destacaron la amplia adopción de Power BI, NLQ y las capacidades de colaboración como puntos fuertes, pero deseaban un mejor soporte técnico. Las referencias también mencionaron la escasa integración de Power BI con las aplicaciones empresariales de Oracle y SAP. Microsoft Power BI es una opción clara para los clientes de Azure y/o O365, pero hay advertencias para la implementación en entornos híbridos donde el movimiento de datos, la sincronización de la seguridad y el aprovisionamiento de datos/usuarios en las instalaciones y en múltiples nubes pueden ser un desafío.
Salesforce Tableau
Tableau de Salesforce sigue cosechando beneficios del ecosistema de Salesforce. Han pasado casi cuatro años desde que Salesforce adquirió Tableau, y Salesforce sigue enriqueciendo Tableau, añadiendo Salesforce Einstein (la plataforma de IA de Salesforce) e integrando Tableau más estrechamente con el producto Salesforce Data Cloud. Tableau sigue beneficiándose de su gran visión, el ecosistema existente, la venta cruzada a clientes de Salesforce y la formidable fuerza combinada del ecosistema de clientes y socios de Salesforce/Tableau. Otros elementos de la hoja de ruta de Tableau incluyen inversiones continuas en la gestión de datos de Tableau (Catálogo de datos de Tableau, Preparación de datos de Tableau) y en el marco de acción. Sin embargo, no está claro hasta qué punto Salesforce seguirá invirtiendo en Tableau como plataforma independiente de BI empresarial.
Los principales puntos fuertes de Tableau son las funciones básicas de BI empresarial, NLG (especialmente destacable desde 2021 con la adquisición de Narrative Science por parte de Salesforce), la estructura y el gobierno de BI, la colaboración, la implementación en Amazon Web Services (AWS) y, por último, pero no por ello menos importante, la integración con las aplicaciones empresariales de Salesforce. Entre las áreas de mejora cabe destacar el desarrollo de aplicaciones de low code (actualmente limitado principalmente a los casos de uso de Salesforce) y, como es lógico, la integración con aplicaciones empresariales de Oracle y SAP. Los clientes de referencia elogian el soporte de Tableau para usuarios empresariales y profesionales de datos, las funciones principales de BI empresarial, la colaboración, la estabilidad de la plataforma, la globalización, la seguridad y las capacidades de cumplimiento. Sin embargo, los clientes de referencia desean mejoras en NLQ y extensibilidad. Por ahora, Salesforce Tableau sigue siendo una gran opción como plataforma de BI empresarial de uso general, especialmente para clientes de aplicaciones empresariales de Salesforce.
TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire hace hincapié en el análisis avanzado y la integración de datos y procesos empresariales. Spotfire sigue beneficiándose de mejoras orgánicas, así como de una infusión de ciencia de datos y capacidades de otros productos de TIBCO Software, una unidad de negocio de Cloud Software Group, como las plataformas de virtualización de datos y streaming de TIBCO. Spotfire también aprovecha la principal capacidad de integración de datos y procesos empresariales de TIBCO (TIBCO Cloud Integration). Los puntos fuertes estratégicos de TIBCO son la innovación y una sólida hoja de ruta de productos, que están bien diseñados para fomentar una amplia adopción de la plataforma Spotfire. Entre los elementos más destacados de la hoja de ruta de productos se incluyen las actualizaciones continuas del ya rico conjunto de conectores de datos, incluida la lectura y escritura, así como la orquestación de flujos de trabajo de procesos.
Los principales puntos fuertes de Spotfire son los análisis avanzados, la arquitectura de datos y el middleware, la implementación en AWS, la extensibilidad, el desarrollo de aplicaciones de bajo código y la integración sin código con aplicaciones empresariales. Sin embargo, el proveedor debería potenciar sus funciones de tejido de BI, gobernanza y colaboración. A los clientes de referencia les gustó el valor empresarial general del producto, la amplitud de adopción, la compatibilidad con profesionales de datos y el modelo de licencia, pero deseaban mejoras en la funcionalidad NLQ y NLG del producto. Otra advertencia mencionada por los clientes de referencia es que algunos análisis avanzados requieren la compra de módulos de ciencia de datos por separado. TIBCO Spotfire es una de las mejores opciones como plataforma de BI empresarial de uso general y resulta especialmente atractiva para los clientes que disponen de otros productos TIBCO.
Oracle
Oracle impresiona constantemente con la analítica como elemento diferenciador de sus aplicaciones empresariales. Poco a poco, Oracle empieza a darse cuenta de que su estrategia principal – «One Oracle: ofrecer la mejor solución analítica para el ecosistema Oracle»- está tocando techo. Para atraer a un público más amplio, la capa semántica de Oracle Analytics Cloud (OAC) está ahora abierta a la integración con plataformas de BI de terceros, incluido un conector con Power BI. Otros puntos fuertes estratégicos de Oracle son su impresionante ecosistema de socios y la flexibilidad y transparencia de los precios. En la hoja de ruta figuran adiciones a un conjunto ya abundante de aplicaciones Fusion Analytics específicas de dominios empresariales y verticales del sector.
Los puntos fuertes de OAC y Oracle Analytics Server (el equivalente local de OAC) incluyen BI empresarial básico, analítica avanzada, NLQ, arquitectura de datos y middleware, XOps (DevOps, DataOps, ModelOps), desarrollo de aplicaciones de low code y una integración perfecta con las aplicaciones empresariales de Oracle. No es sorprendente que falte la integración con las aplicaciones empresariales de SAP. Los clientes de referencia elogian la arquitectura y escalabilidad de la plataforma, pero desean ver mejoras en la funcionalidad BI empresarial básica de la plataforma, NLG y extensibilidad. Los clientes de referencia también afirman que la plataforma carece de atractivo para un conjunto más amplio de usuarios empresariales. Aunque el producto puede adoptarse como una plataforma de BI empresarial de uso general, ese no es el mercado al que se dirige Oracle. Por ahora, OAC y Oracle Analytics Server siguen siendo una gran opción para los clientes de aplicaciones empresariales de Oracle, incluidos aquellos que buscan una plataforma integrada de BI/planificación/presupuestación.
Plataformas de BI con alto rendimiento
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight es la mejor opción para la BI nativa de AWS, pero no para las implementaciones híbridas. Mientras que muchos otros proveedores de plataformas de BI empresarial luchan por renovar sus plataformas en una arquitectura moderna basada en la nube, Amazon QuickSight disfruta de las ventajas de una arquitectura nativa en la nube desde su creación. El proveedor muestra puntos fuertes en innovación, hoja de ruta de productos, ecosistema de socios y flexibilidad y transparencia de precios (AWS es el único proveedor de esta evaluación que admite el pago por uso). Entre los puntos destacados de la hoja de ruta del producto se incluye la adición de más capacidades de BI aumentadas, concretamente más análisis avanzados integrados en la plataforma y una funcionalidad NLG aún más rica.
Los puntos fuertes de Amazon QuickSight son NLQ, NLG, globalización, seguridad, conformidad y extensibilidad. El proveedor necesita seguir mejorando su estructura y gobernanza de BI, arquitectura de datos y middleware, colaboración, despliegues híbridos (AWS es la única opción de despliegue, pero QuickSight puede ingerir o consultar datos desde cualquier lugar), desarrollo de aplicaciones de low code translítico e integración con aplicaciones empresariales como Oracle, Salesforce, SAP y otras. Los clientes de referencia valoraron positivamente el valor empresarial global de la plataforma, su funcionalidad de apoyo a los usuarios empresariales, la relación con AWS y el modelo de licencias. Sin embargo, buscan un mejor soporte para los profesionales de la ciencia de datos, colaboración y más opciones de administración. AWS QuickSight es una opción clara para los clientes de AWS, con la importante salvedad de sus límites e implicaciones en entornos híbridos, como el movimiento de datos, la sincronización de la seguridad y el aprovisionamiento de datos/usuarios en las instalaciones y en múltiples nubes.
Qlik
Qlik destaca como proveedor de tejido de datos/analítica de pila completa, pero lucha por diferenciarse. «Los proveedores de BI no pueden resistirse al brillo del tejido de datos», escribimos en enero de 2023 cuando Qlik anunció otra adquisición de plataforma de tejido de datos: la de Talend. De hecho, Forrester ve más retos para las empresas (y por tanto oportunidades para los proveedores) cuando despliegan data fabric frente a plataformas BI, por lo que la estrategia de Qlik de entrar en data fabric tiene sentido. El resto de la estrategia de Qlik es adecuada pero no nos lleva a concluir que Qlik esté por delante de la competencia. Además de integrar Talend en la ya completa familia de productos de Qlik, otros elementos destacables de la hoja de ruta incluyen el BI accionable (infundir acciones en las aplicaciones BI) y mejoras en AutoML.
Los puntos fuertes de Qlik incluyen NLQ, despliegue en AWS, globalización, seguridad, capacidades de cumplimiento y extensibilidad, pero a la funcionalidad NLG de Qlik le vendría bien un impulso. Los clientes de referencia elogian el producto por su valor de negocio global (Qlik tuvo los clientes de referencia más fuertes en esta evaluación), tiempo de obtención de valor, soporte a profesionales de datos, funcionalidad BI empresarial básica, colaboración, arquitectura, escalabilidad, extensibilidad, administración y soporte técnico. Pero los clientes de referencia citan la necesidad de mejoras en las capacidades NLQ, NLG, BI fabric y gobernanza del producto. Qlik es ideal para empresas que requieren un despliegue híbrido de una solución completa.
SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud es ideal para la analítica SAP, pero no tanto fuera del ecosistema SAP. «To BW or not to BW, esa es la cuestión» para los clientes de SAP. SAP Business Warehouse (BW) es una opción probada a lo largo del tiempo para analizar los datos de las aplicaciones empresariales de SAP, aunque SAP ahora recomienda adoptar SAP Datasphere como un moderno almacén de datos en la nube. Como resultado, SAP Analytics Cloud (SAC) es una de las pocas opciones para la generación de informes y análisis integrados sin problemas desde las aplicaciones analíticas (BW y Datasphere) y operativas de SAP, en parte porque SAC y las últimas versiones de BW, Datasphere y las aplicaciones empresariales de SAP se basan en la misma plataforma HANA en la nube. El proveedor se beneficia de un rico ecosistema de socios de SAP y ofrece flexibilidad y transparencia de precios. Sin embargo, hay pocos indicios de que SAP pueda ampliar su fuerza fuera de sus últimas aplicaciones en la nube y heredadas.
Los puntos fuertes de SAC son el BI empresarial básico, la arquitectura de datos y el middleware, la colaboración, el desarrollo de aplicaciones de low code, la globalización, la seguridad, el cumplimiento y la integración de aplicaciones empresariales de SAP. El proveedor necesita reforzar sus XOps (DevOps, DataOps, ModelOps). Y como SAC solo está disponible como SaaS, no hay opción de implantación local (aunque SAC puede consultar o introducir datos desde cualquier lugar). Los clientes de referencia que utilizan aplicaciones empresariales de Oracle o Salesforce se quejan de que no existe ninguna facilidad de integración. Las referencias también destacan las capacidades de colaboración de SAC como un punto fuerte, pero desean un mejor soporte para los profesionales de la ciencia de datos y una mayor extensibilidad del producto. Aunque SAC puede utilizarse como plataforma de BI empresarial de uso general, SAP sólo la posiciona como tal dentro del ecosistema de clientes SAP existente. Por ahora, SAC sigue siendo la mejor opción (a menudo la única) para los clientes de aplicaciones empresariales de SAP, incluidos los que necesitan una plataforma integrada de BI y planificación/presupuestación.
Google Looker
Looker, de Google, atrae a los profesionales de la tecnología, pero necesita mejorar sus funciones de BI aumentadas. Las plataformas de BI heredadas están sobrecargadas con características SDLC propietarias para la gestión de código, versiones y lanzamientos. Los desarrolladores de aplicaciones y los profesionales de datos luchan con estos procesos no estándar que no se integran bien con lo que están acostumbrados: procedimientos SDLC modernos basados principalmente en Git. Aquí es donde brilla Looker: está diseñado de forma nativa para ser gestionado como cualquier otro proyecto de desarrollo de software empresarial. La estrategia del proveedor también se beneficia del importante ecosistema de socios de Google. En la hoja de ruta se encuentran integraciones más profundas con activos de Google Cloud Platform (GCP) como BigQuery, Dataprep, Dataplex y otros.
Los puntos fuertes de Looker son la colaboración, la extensibilidad, las implantaciones híbridas y, por supuesto, la implantación en GCP. La capa semántica de Looker – LookML – también es atractiva como base para BI fabric o headless BI. Sin embargo, el proveedor debe seguir invirtiendo en NLG y en la integración con aplicaciones empresariales populares como Oracle, Salesforce, SAP y otras. Los clientes de referencia valoraron positivamente el producto por sus capacidades de colaboración y prospección de datos, pero consideraron que el proveedor debe aumentar su atractivo para los usuarios empresariales, algo en lo que ya está invirtiendo, añadiendo recientemente Looker Studio a su cartera de BI. Las empresas que buscan mejores capacidades modernas de desarrollo de software para aplicaciones integradas y otras aplicaciones analíticas personalizadas deberían considerar Looker. Sin embargo, los clientes que no pertenezcan a GCP deben tener cuidado con la dependencia de Looker de los componentes de GCP, en concreto BigQuery para determinadas capacidades de análisis ML y geoespacial.
Domo
Domo ofrece una interacción innovadora con la base de datos, pero a veces carece de otra diferenciación. Históricamente ha habido una forma dominante (SQL) para que una aplicación de BI interactúe con una base de datos relacional, incluso para preguntas sobre operaciones de bases de datos. Aunque SQL seguirá siendo la opción principal para las consultas de datos empresariales, Domo ha introducido una nueva forma de hacer ping a las bases de datos para obtener información operativa (es decir, «¿ha habido una actualización?») a través de las API. Es un gran enfoque, que ahorra tiempo y recursos informáticos. Por esta y otras muchas innovaciones, hay que reconocer la visión de Domo. Sin embargo, un ecosistema de socios relativamente pequeño sigue dificultando su crecimiento. En la hoja de ruta hay elementos como añadir más bases de datos a la lista de bases de datos «ping by API» y potenciar las capacidades de la interfaz de usuario conversacional de la plataforma.
Los puntos fuertes de Domo son las opciones de despliegue en AWS y Azure, la extensibilidad, el desarrollo de aplicaciones de low code y la integración sin código con aplicaciones empresariales. (Domo tiene más conectores con aplicaciones empresariales que cualquier otro proveedor de esta evaluación). El proveedor necesita mejorar sus capacidades NLQ (actualmente disponibles sólo a través de una integración de socios), la colaboración, la integración con aplicaciones empresariales de Oracle y las implantaciones híbridas (no existe una opción de implantación local; sin embargo, Domo puede consultar o introducir datos desde cualquier lugar). Los clientes de referencia aprecian su relación con Domo y también destacan el valor empresarial global de Domo (otorgando a Domo una de las calificaciones más altas de esta evaluación), el apoyo a los profesionales de la ciencia de datos, la arquitectura/escalabilidad, la estabilidad de la plataforma, la extensibilidad y el modelo de licencia. Para las empresas que buscan una solución de despliegue de pila completa en la nube, Domo sigue siendo una opción atractiva.
Viya SAS Visual Analytics
SAS Visual Analytics cumple la promesa de Viya, pero tiene dificultades más allá del ecosistema de SAS. SAS Visual Analytics (VA) aprovecha todas las ventajas de basarse en SAS Viya: componentes preintegrados que soportan todo el ciclo de conversión de datos en información. La gestión de datos, la gobernanza, la ciencia de datos y la analítica comparten la misma plataforma y experiencia de usuario. Sin embargo, más allá del ecosistema de SAS, no existe una estrategia para crear productos diferenciados y fomentar una mayor adopción del VA empresarial. SAS tiene una hoja de ruta limitada, que incluye mejoras en los metadatos de la plataforma de VA (técnicos, empresariales y operativos).
Los puntos fuertes de VA son el BI empresarial básico, la analítica avanzada, el despliegue en Azure (algo natural, dada la sólida asociación de SAS con Microsoft) y el desarrollo de aplicaciones de low code. Sin embargo, VA tiene importantes oportunidades de desarrollo, incluidas sus capacidades en NLQ, estructura y gobernanza de BI, XOps (DevOps, DataOps, ModelOps) e integración con aplicaciones empresariales populares de Oracle, Salesforce, SAP y otras. Los clientes de referencia destacan como puntos fuertes de VA el soporte para profesionales de la ciencia de datos, la arquitectura/escalabilidad, la globalización, el riesgo, las funciones de cumplimiento y la relación con el proveedor, pero desean que el proveedor añada funciones para mejorar la adopción empresarial de la plataforma, las funciones NLQ y NLG, la extensibilidad y las opciones de licencia. SAS VA es una buena opción para las empresas que buscan desplegar una solución híbrida de pila completa, especialmente para los clientes que ya utilizan otros productos SAS Viya.
Sisence
Sisense persigue el mercado del BI integrado, renunciando a las oportunidades del BI central. Forrester cree que las aplicaciones analíticas independientes sólo pueden abordar un pequeño porcentaje de las condiciones de adopción de BI. Para ampliar la adopción de BI por parte de las masas -la verdadera democratización de los datos- es necesario aplicar otros enfoques, y el BI integrado es uno de ellos. Mientras todos los demás proveedores de BI persiguen esta oportunidad, Sisense tomó la decisión estratégica de centrarse únicamente en ese segmento del mercado. La arquitectura API-first de Sisense apoya la estrategia, pero el proveedor necesita invertir en impulsar su ecosistema de socios para penetrar en una base de clientes más amplia. En la hoja de ruta figuran mejoras de producto para resultar aún más atractivo a los mercados de BI integrado y OEM.
Los puntos fuertes de los productos de Sisense incluyen análisis avanzados, capacidades de colaboración, despliegue en AWS y extensibilidad. Pero para seguir atrayendo a un público de BI más amplio, no sólo integrado, el proveedor necesita impulsar las capacidades NLQ del producto, el tejido y la gobernanza de BI, la arquitectura de datos y el middleware, y la integración con aplicaciones empresariales populares como Oracle, SAP y otras. Los clientes de referencia elogiaron el valor empresarial general del producto, su compatibilidad con los profesionales de la ciencia de datos, la estabilidad de la plataforma y la relación con el proveedor. Sin embargo, consideraron que el producto necesitaba añadir más funciones para aumentar la adopción por parte de los usuarios, como la mejora de las capacidades NLQ y NLG. Las empresas que ya hayan evaluado las capacidades de incrustación de sus plataformas de BI actuales y las hayan encontrado por debajo de sus expectativas deberían considerar Sisense.
IBM Cognos Analytics
IBM Cognos Analytics se mantiene firme, pero no destaca en un mercado saturado. IBM sigue incorporando a Cognos Analytics funciones de BI aumentadas de otros productos basados en Watson. Por ejemplo, Cognos Analytics en IBM Cloud Pak for Data incluye Watson Studio, que añade funciones ML y AutoML, así como Watson Knowledge Catalog para añadir funciones de gobernanza y linaje de datos. Aun así, los elementos de innovación y la hoja de ruta del proveedor no son suficientes para diferenciarse en un mercado saturado y maduro. En la hoja de ruta destacan las mejoras de la UX conversacional para BI con Watson NLP y los modelos de ML explicables.
Los puntos fuertes de Cognos Analytics son las capacidades NLG y las implantaciones híbridas. El proveedor debe seguir mejorando en analítica avanzada, ya que todavía depende en cierta medida de otros productos de Watson. También debe mejorar el desarrollo de aplicaciones de low code y la integración con aplicaciones empresariales populares como Oracle, SAP y otras. Los clientes de referencia expresaron que desean ver mejoras en el valor empresarial general, un mejor soporte para los usuarios empresariales y mejores capacidades en torno al BI empresarial básico, NLQ, NLG, arquitectura/escalabilidad, relación con los proveedores y soporte técnico. Las empresas que busquen una plataforma de BI empresarial de uso general desplegada en un entorno híbrido encontrarán en Cognos Analytics una opción sólida. La plataforma es más atractiva para los clientes existentes de IBM -especialmente los productos basados en IBM Cloud Paks- y los clientes que buscan una solución integrada de BI y planificación/presupuestación.
Plataformas de BI aspirantes
ThoughtSpot
El enfoque continuo de ThoughtSpot en UX conversacional ya no es diferenciador. ThoughtSpot fue pionera y sobresale en UX conversacional para BI – BI basado en NLQ y NLG. Otros proveedores también han desarrollado sus capacidades conversacionales, por lo que el posicionamiento de ThoughtSpot como complemento, y no como sustituto, de otra plataforma de BI empresarial ya no funciona. El reciente anuncio de ThoughtSpot sobre una estrecha relación con Google, incluyendo ThoughtSpot para Google Sheets – y la integración con Looker Modeler y LookML, da una indicación de dónde ThoughtSpot está buscando sus próximas oportunidades de crecimiento.
Como era de esperar, los principales puntos fuertes de ThoughtSpot incluyen las capacidades NLQ y NLG, además de la implementación en GCP. Para ampliar su atractivo a un público de BI más amplio, el proveedor necesita desarrollar su BI empresarial básico, estructura y gobernanza de BI, arquitectura de datos y middleware, colaboración, globalización, seguridad, cumplimiento, XOps (DevOps, DataOps, MLOps), opciones de despliegue en otras plataformas en la nube populares, desarrollo de aplicaciones de código bajo translítico e integración con aplicaciones empresariales populares como Oracle, Salesforce, SAP y otras. Las empresas que desplieguen plataformas de BI con capacidades de NLQ y NLG inferiores, especialmente las que ya utilicen servicios de GCP, deberían tener en cuenta a ThoughtSpot. ThoughtSpot declinó participar en el proceso completo de evaluación de Forrester Wave.
MicroStrategy
MicroStrategy sigue apostando por el BI empresarial básico; trabaja para innovar y diferenciarse. Todas las empresas buscan construir su middleware de BI – una combinación de almacén de métricas de negocio, capa semántica, catálogo de datos y virtualización de datos – para resolver un importante punto de dolor para los profesionales de datos en torno a la integración. Aquí es donde MicroStrategy ha sido fuerte desde el primer día; ofrece una gran capa semántica empresarial que cubre la mayoría de los requisitos de middleware en un único producto. Pero una capa semántica empresarial es sólo un componente de una plataforma de BI. La visión, innovaciones y hoja de ruta de MicroStrategy no han sido suficientes para mantenerse al día en una carrera contra otros evaluados. La hoja de ruta incluye actualizaciones incrementales planificadas para MicroStrategy Dossier (producto central de BI empresarial) e HyperIntelligence (un plug-in de navegador para BI integrado).
Los puntos fuertes de MicroStrategy son la estructura y el gobierno del BI, la arquitectura de datos y el middleware, la globalización, la seguridad, el cumplimiento de normativas y las opciones de despliegue híbrido. El proveedor necesita mejorar en BI aumentado, concretamente NLQ y NLG, colaboración, XOps (DevOps, DataOps, ModelOps), extensibilidad e integración con aplicaciones empresariales populares como Oracle, SAP y otras. MicroStrategy no proporcionó clientes de referencia para esta evaluación. MicroStrategy es adecuada para empresas que buscan una plataforma de BI de propósito general con múltiples opciones de despliegue y una amplia capa semántica de nivel empresarial. MicroStrategy también es una opción como complemento de otras plataformas de BI para empresas que han invertido en la creación de una capa semántica en MicroStrategy.
