Cuadrante Mágico de Gartner para plataformas de análisis e inteligencia empresarial 2023

Los líderes de datos y análisis deben utilizar plataformas de análisis y BI para satisfacer las necesidades de TI, analistas, consumidores y científicos de datos. Si bien la integración con ecosistemas de nube y aplicaciones comerciales es un requisito de selección clave, los compradores también necesitan plataformas que respalden la apertura y la interoperabilidad.

Definición/Descripción del Mercado

Las plataformas de análisis e inteligencia empresarial (ABI) permiten a los usuarios menos técnicos, incluidos los empresarios, modelar, analizar, explorar, compartir y gestionar datos, y colaborar y compartir hallazgos, todo ello habilitado por la TI y aumentado por la inteligencia artificial (IA).

Durante varios años, el Cuadrante Mágico de Plataformas Analíticas y de Inteligencia Empresarial ha enfatizado el autoservicio visual para los usuarios finales, aumentado por IA para brindar información automatizada. Si bien este sigue siendo un caso de uso importante, el mercado de la plataforma ABI deberá centrarse cada vez más en las necesidades del consumidor de contenido analítico y de los tomadores de decisiones empresariales. Para lograr esto, los conocimientos automatizados deben ser relevantes en el contexto de los objetivos, las acciones y el flujo de trabajo del usuario.

Muchas plataformas están agregando capacidades para que los usuarios compongan fácilmente flujos de trabajo y aplicaciones de automatización con poco código o sin código. Esta combinación de capacidades está ayudando a ampliar la visión del análisis más allá de la simple entrega de conjuntos de datos y la presentación de paneles. Las plataformas ABI actuales pueden ofrecer conocimientos contextualizados enriquecidos, reorientar la atención en los procesos de toma de decisiones y, en última instancia, tomar acciones que generarán valor empresarial.

Además de la tendencia cada vez mayor de centrarse en el diseño del consumidor, vemos otras tendencias clave del mercado, incluida la necesidad de una mejor gobernanza de la creación y difusión de contenido analítico, y la demanda de una arquitectura abierta y sin cabeza . Por ejemplo, una plataforma ABI sin cabeza desacoplaría el almacén de métricas de la capa de presentación front-end, lo que permitiría una mayor interoperabilidad con productos competitivos.

La funcionalidad de la plataforma ABI incluye las siguientes 12 capacidades críticas, que se han actualizado para reflejar áreas de cambio del mercado, diferenciación y demanda de los clientes:

• Información automatizada: un atributo central del análisis aumentado, es la capacidad de aplicar técnicas de aprendizaje automático (ML) para generar automáticamente información para los usuarios finales (por ejemplo, identificando los atributos más importantes en un conjunto de datos).
• Catálogo de análisis: se refiere a la capacidad del producto para mostrar contenido analítico para que sea fácil de encontrar y consumir. El catálogo se puede buscar y hace recomendaciones a los usuarios.
• Preparación de datos: la preparación de datos incluye soporte para arrastrar y soltar, combinación de datos de diferentes fuentes impulsada por el usuario y la creación de modelos analíticos (como medidas, conjuntos, grupos y jerarquías definidos por el usuario).
• Conectividad de fuentes de datos: las capacidades de conectividad de fuentes de datos permiten a los usuarios conectarse e ingerir datos estructurados contenidos en varios tipos de plataformas de almacenamiento, tanto locales como en la nube.
• Narración de datos: la narración de datos es la capacidad de combinar la visualización interactiva de datos con técnicas narrativas para empaquetar y entregar conocimientos en una forma convincente y fácil de entender para presentarlos a los tomadores de decisiones.
• Visualización de datos: la visualización de datos implica soporte para paneles altamente interactivos y exploración de datos mediante la manipulación de imágenes de gráficos. Se incluye una variedad de opciones de visualización que van más allá de los gráficos circulares, de barras y de líneas, como mapas de calor y de árboles, mapas geográficos, diagramas de dispersión y otros elementos visuales de propósito especial.
• Gobernanza: las capacidades de gobernanza rastrean el uso y administran cómo se comparte y promueve la información.
• Consulta en lenguaje natural: la capacidad de consulta en lenguaje natural (NLQ) permite a los usuarios hacer preguntas sobre los datos utilizando términos que se escriben en un cuadro de búsqueda o se hablan.
• Informes: la capacidad de generación de informes proporciona informes paginados con píxeles perfectos que se pueden programar y enviar a una gran comunidad de usuarios.
• Integración de ciencia de datos: capacidades que permiten un mayor desarrollo y creación de prototipos de modelos componibles de ciencia de datos y aprendizaje automático (DSML) por parte de científicos de datos ciudadanos y científicos de datos con integración en el ecosistema más amplio de ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Almacén de métricas: la capacidad de proporcionar una capa virtualizada que permite a los usuarios crear y definir métricas como código, controlar esas métricas desde almacenes de datos y dar servicio a todas las aplicaciones comerciales, de ciencia de datos y de análisis posteriores. Esto también incluye capacidades como la gestión de objetivos.
• Colaboración: la colaboración analítica es la aplicación de capacidades de colaboración a flujos de trabajo de análisis para organizaciones que desean proporcionar un entorno donde un amplio espectro de usuarios puedan coproducir simultáneamente un proyecto de análisis.

Gartner agregó tres nuevas capacidades críticas como parte de nuestros criterios de evaluación este año: almacenamiento de métricas, colaboración e integración de ciencia de datos . Estas nuevas capacidades representan algunos de los cambios clave que los compradores esperan que realicen sus proveedores de plataformas ABI.

Las plataformas ABI siempre se han centrado en la medición. Durante décadas, dividir medidas según sus atributos dimensionales fue sinónimo del acto de realizar inteligencia empresarial. Sin embargo, durante la última década, el enfoque en las métricas y las mediciones se vio eclipsado por la visualización de datos. A medida que la visualización de datos se convirtió en la capacidad más notoria, algunos ejecutivos de negocios comenzaron a combinar las plataformas ABI con la visualización de datos, como si las plataformas ABI fueran magos de gráficos glorificados. Esta idea errónea minimiza gran parte del trabajo realizado y el valor empresarial generado por las plataformas ABI. Establecer almacenes de métricas como una capacidad crítica para ejecutar deja claro que definir y comunicar medidas de desempeño en toda una organización es uno de los propósitos clave de una plataforma ABI.

La colaboración analítica es una combinación de muchas características (como la integración de Slack/Teams, marcos de acción) que en conjunto mejoran la capacidad de una organización para tomar decisiones con consenso. La integración de la ciencia de datos refleja la creciente probabilidad de que un analista de negocios quiera utilizar la ciencia de datos para probar ciertas hipótesis, y que los científicos de datos necesitarán aprovechar características como la preparación y visualización de datos.

Además, Gartner está cambiando los “catálogos” por “catálogos analíticos” para enfatizar un conjunto de requisitos que los proveedores de plataformas ABI no cumplen en la actualidad. La mayoría de las grandes empresas tienen miles de informes creados en múltiples plataformas ABI, pero los consumidores de estas organizaciones no tienen una manera fácil de acceder a estos informes. El cambio de nombre a los catálogos analíticos refleja la necesidad de que los proveedores de plataformas ABI entreguen contenido analítico pensando en el consumidor.

Se eliminaron tres capacidades críticas de nuestros criterios de evaluación: seguridad, generación de lenguaje natural (NLG; integrada en la narración de datos) y análisis de la nube (que ya no se considerará una capacidad de plataforma, sino una estrategia de comercialización cubierta en Magic Cuadrante). Y uno de los subcriterios de seguridad, sobre la granularidad de la autorización (por ejemplo, seguridad basada en filas) se ha trasladado a la capacidad de informes empresariales.

Fortalezas y precauciones del proveedor

Nube de Alibaba

Alibaba Cloud es un retador en este Cuadrante Mágico. Compite principalmente en el mercado de Asia/ Pacífico (APAC). Alibaba Cloud es el mayor proveedor de plataformas de nube pública de la región. Su producto, Quick BI, ofrece preparación de datos, descubrimiento de datos visual, paneles interactivos e informes. La plataforma está disponible como una opción SaaS que se ejecuta en la infraestructura de Alibaba Cloud. Quick BI también ofrece una opción local en Apsara Stack Enterprise Edition y opciones de análisis integradas con Alibaba Business Advisor y Alibaba DingTalk.

Quick BI ha ampliado su hoja de ruta en la nube desde Alibaba Cloud al soporte de múltiples nubes que es compatible con Tencent Cloud, Microsoft Azure y Huawei Cloud. Alibaba también está desarrollando su red de asociaciones regionales. Finalmente, en 2022, Quick BI convirtió a DingTalk en uno de sus principales canales de venta.

Fortalezas

• Análisis y colaboración digitales orientados al lugar de trabajo: Quick BI está bien integrado con varias aplicaciones de lugar de trabajo digital como Alibaba DingTalk, Tencent WeCom y Lark, que se han adoptado masivamente en China. Con una implementación simple, los usuarios pueden acceder rápidamente a las capacidades de análisis Quick BI .
• Análisis componibles: Quick BI se puede lanzar como una herramienta independiente. Pero es bien conocido como parte de la cartera LYDaaS de Alibaba (originalmente conocida como Data Middle Office de Alibaba Cloud), que ofrece capacidades de análisis y datos (D&A) modulares y reutilizables y cierra el ciclo de las tareas analíticas. También se puede integrar en soluciones SaaS basadas en escenarios proporcionadas por socios para ciertos casos de uso e industrias.
• Programa de alfabetización de datos: Alibaba impulsa el éxito de sus clientes mediante el lanzamiento de programas para mejorar las habilidades de sus usuarios en alfabetización de datos, capacitación basada en tareas y otorgar certificaciones. El programa se combina con incentivos que proporcionan cupones para compensar el costo de la licencia y créditos de tienda para la tienda de comercio electrónico de Alibaba Cloud .

Precauciones

• Enfoque de la inversión: aunque Alibaba Cloud es grande en tamaño de empresa en general, Quick BI no es un enfoque estratégico en comparación con las líneas de productos DBMS e IA del proveedor. Quick BI R&D tiene alrededor de 100 empleados, lo que es significativamente menor que la plantilla de las plataformas ABI de otros grandes hiperescaladores.
• Entorno de competencia complejo : Quick BI opera principalmente en la región de Asia/Pacífico. Además de competir con proveedores globales, Quick BI también compite con otros proveedores conocidos con sede en China, como FanRuan, Yonghong, SmartBI y Guandata.
• Presencia geográfica y menor impulso del mercado: Alibaba Cloud se centra en el mercado chino, con una base instalada mínima en otros lugares. Como oferta SaaS, Quick BI a menudo se ha incluido en la solución integrada LY DaaS (Data Middle Office) del proveedor. Tiene una adopción limitada fuera del ecosistema de Alibaba.

Servicios web de Amazon

Amazon Web Services (AWS) es un retador en este Cuadrante Mágico. Su Amazon QuickSight se vende en gran medida en el ecosistema de clientes de AWS. Muchos usuarios son desarrolladores de análisis que realizan la creación basada en código de informes paginados gobernados de forma centralizada. Las API maduras y los kits de desarrollo de software (SDK) de QuickSight sirven para casos de uso de análisis integrados, incluso para proveedores de software independientes. Sus operaciones están diversificadas geográficamente y su Enterprise Edition atiende a clientes de todos los tamaños e industrias verticales. Los clientes citan la fortaleza de la integración con la pila de análisis y datos de AWS, la escalabilidad, el rendimiento y un modelo de precios competitivo como razones clave para la adopción.

En 2022, AWS amplió sus inversiones en el servicio de BI en la nube sin servidor , atrayendo a más consumidores con historias de datos e información automatizada. Esto se basa en el lanzamiento en 2021 de QuickSight Q, su capacidad de consulta en lenguaje natural impulsada por ML.

Fortalezas

• Precios competitivos: Amazon QuickSight ofrece flexibilidad de precios para ayudar a los clientes a evitar el aprovisionamiento excesivo. Su modelo de pago por uso se aplica cuando los usuarios acceden a paneles o informes. A 30 centavos por sesión de 30 minutos, un máximo de $5 por usuario por mes, o $10 con Q habilitado , ofrece asequibilidad. Su arquitectura de nube sin servidor puede escalar implementaciones de alta concurrencia en función del uso, en lugar de recursos fijos, minimizando la onerosa infraestructura y la planificación y gestión de la capacidad.
• Servicio de nube global integrado: AWS es uno de los proveedores de servicios de nube (CSP) más grandes del mundo por ingresos y presencia global . Ser parte de la pila AWS D&A es una fortaleza importante para los clientes de QuickSight. Muchos arquitectos empresariales están invirtiendo en pilas de CSP y dando prioridad a la integración en la nube (por ejemplo, Amazon Redshift, Athena, Elastic MapReduce) sobre la diferenciación competitiva de las funciones analíticas.
• La arquitectura sin servidor permite la escala: QuickSight proporciona escalabilidad en volúmenes de usuarios y simultaneidad para casos de uso analíticos complejos, sin que los clientes tengan que luchar para agregar más servidores o infraestructura. La naturaleza elástica de esta arquitectura nativa de la nube y sin servidor ayuda a los clientes de QuickSight durante la demanda estacional e irregular a asignar y pagar solo por la capacidad adecuada, para garantizar la capacidad de respuesta durante las horas pico.

Precauciones

• Énfasis limitado en capacidades críticas emergentes: QuickSight tiene una capacidad de catálogo de análisis más débil en comparación con sus pares en esta investigación. También se retrasa en ciertas áreas donde se están produciendo perturbaciones en el mercado, como se refleja en dos de las capacidades críticas recientemente introducidas por Gartner: almacenamiento de métricas (independientes de conjuntos de datos) y colaboración.
• Comentarios sobre la experiencia del cliente: Los revisores de Gartner Peer Insight señalan tres áreas de posible mejora para la experiencia general del cliente de QuickSight: una comunidad de usuarios pares incipiente, disponibilidad limitada de capacitación para el usuario final y amplitud limitada de integradores y proveedores de servicios externos externos ( excluyendo los propios equipos ProServe de AWS).
• Falta de ecosistema de aplicaciones comerciales: AWS carece de un ecosistema de aplicaciones comerciales propios para compradores y usuarios finales de Amazon QuickSight. De manera similar, sus ofertas de colaboración y productividad personal recientemente lanzadas (Amazon WorkDocs) carecen de una adopción significativa, a diferencia de ofertas similares de Microsoft y Google. Esto limita tanto las oportunidades para que los compradores de QuickSight impulsen la adopción por parte de los usuarios empresariales como el atractivo comparativo de Amazon QuickSight para los usuarios finales.

domo

Domo es un retador en este Cuadrante Mágico. Tradicionalmente ha sido el preferido por los usuarios ejecutivos de negocios, pero las innovaciones de productos de los últimos años lo convierten en una opción popular para desarrolladores analíticos, analistas de negocios y científicos de datos.

Domo se ha labrado un fuerte nicho en el espacio de análisis de marketing y ahora también está ganando terreno en organizaciones que carecen de una base sólida de almacenamiento de datos, particularmente en las pequeñas y medianas empresas. Si bien Domo no es una solución llave en mano, su biblioteca de más de 1000 conectores de aplicaciones y datos nativos, junto con su pila de datos y análisis, permite obtener valor rápidamente al acelerar el proceso de incorporación, integración y transformación de datos.

En 2022, Domo introdujo el “ Domo App Framework ” para permitir a los desarrolladores ciudadanos con un entorno de código bajo integrar contenido de BI en un flujo de trabajo de procesos de negocio y realizar análisis hipotéticos aislando variables específicas. También en 2022, Domo profundizó su integración con los espacios de trabajo de Jupyter, lo que permitió a los desarrolladores publicar modelos en producción con una codificación mínima.

Fortalezas

• Soporte multipersona : en un mercado que se había centrado exclusivamente en las necesidades del analista de negocios, Domo cumplió con las necesidades del consumidor de contenido analítico. Ahora apoya a analistas, diseñadores y desarrolladores. Magic ETL de Domo proporciona excelentes capacidades de preparación de datos, lo que permite a los usuarios empresariales conectar, combinar y enriquecer datos sin esfuerzo. El marco de aplicaciones de Domo ofrece capacidades de código bajo que permiten a los desarrolladores ciudadanos conectar conocimientos de datos con flujos de trabajo de procesos comerciales y realizar análisis de "qué pasaría si".
• Escale con control y seguridad: el nuevo panel de administración en Domo Everywhere, la API JavaScript de Domo y el entorno de análisis integrado, permite a las organizaciones definir derechos de acceso y publicar contenido de forma segura entre miles de suscriptores, dentro y fuera de la organización, sin comprometer el control, la seguridad y la coherencia. .
• Impulsando la innovación: Domo está ofreciendo innovaciones bien recibidas en las nuevas capacidades críticas agregadas este año: colaboración, integración de ciencia de datos y almacenamiento de métricas . Además, Domo tiene un excelente desempeño en catálogos de análisis y preparación de datos.

Precauciones

• Falta de canales más amplios del ecosistema de aplicaciones: Domo enfrenta una desventaja competitiva frente a los proveedores de plataformas ABI que aprovechan la base instalada existente de su propio ecosistema de aplicaciones y plataformas en la nube. Algunos compradores darán prioridad a los proveedores de plataformas ABI que ofrezcan sinergias con su propia nube (AWS, Microsoft o Google) y ecosistemas de aplicaciones (Salesforce, Oracle o SAP ).
• Presencia geográfica limitada: como proveedor basado en la nube, Domo depende de la presencia virtual para países más allá de EE. UU., Japón, el Reino Unido y Australia. Los usuarios deben considerar la idoneidad del soporte virtual o basado en la nube versus una presencia en el país.
• Modelo de precios premium: los precios de Domo siguen siendo superiores en comparación con los proveedores de nube de bajo costo. Domo se ha visto obligada a adaptarse y lanzar su nuevo modelo de precios de prepago, que aún se encuentra en sus primeras etapas .

Buenos datos

GoodData es un actor de nicho en este Cuadrante Mágico. GoodData ha encontrado un nicho sólido en casos de uso en los que los clientes están interesados en crear e integrar un almacén de métricas como una capa semántica universal en su entorno, utilizando un enfoque sin cabeza estrechamente alineado con prácticas maduras de DevOps. El enfoque de GoodData hacia el “análisis como código” es diferenciador y ofrece API y SDK sólidos para la personalización e integración del front-end con herramientas de ciencia de datos y ABI de terceros y otras aplicaciones.

Las dos ofertas principales de GoodData, GoodData Cloud Native y GoodData Cloud (su oferta SaaS), se entregaron y mejoraron a lo largo de 2022. Como empresa privada autofinanciada, GoodData también alcanzó un hito importante en 2022: la rentabilidad. Esto indica sólidos fundamentos operativos alineados con la creciente demanda en el nicho de mercado al que se dirige.

Fortalezas

• Visión sin cabeza: GoodData está duplicando la necesidad del mercado de tener un almacén de métricas centralizado para la coherencia de las definiciones de métricas y el mapeo de los objetivos comerciales. Las asociaciones con empresas de canalización de datos y las integraciones con otros proveedores de ABI para el push and pull de métricas permiten a GoodData posicionarse como un actor neutral en el mercado de tiendas de métricas.
• Pioneros en componibilidad : el modelo de negocios y las características de GoodData siguen el principio de "análisis como código" y atienden al mercado de componibilidad a través de la capacidad de integrar y alinear el desarrollo de contenido analítico con el ciclo de vida de desarrollo de aplicaciones. Este enfoque permite a GoodData ayudar a los equipos de análisis a escalar las operaciones de la cadena de valor de datos cuando aumenta la necesidad de automatización y gestión de versiones.
• Disponibilidad de recursos de terceros: GoodData destaca por su disponibilidad de recursos de terceros para su implementación y su capacidad de integración con aplicaciones de terceros, según Gartner Peer Insights. Esto permite que la plataforma GoodData amplíe su capacidad para admitir casos de uso a través de la extensión en la red de socios y funcione bien dentro de un ecosistema tecnológico.

Precauciones

• Limitado a compradores maduros: adoptar un enfoque de análisis como código para escalar la inteligencia dentro de la organización supone un alto nivel de madurez en ingeniería de datos. Los compradores potenciales deben determinar si son lo suficientemente maduros para aprovechar al máximo la oferta de GoodData.
• Evolución incierta de las tiendas de métricas: GoodData se ha posicionado como un innovador líder en tiendas de métricas. La precaución aquí es que los almacenes de métricas en general serán un concepto fluido que evolucionará en el corto y mediano plazo. Varios proveedores de análisis están iniciando esfuerzos para crear sus propios almacenes de métricas para centralizarlas. Los compradores tendrán que tomar decisiones sobre la elección de tecnologías de almacenes de métricas que sean "neutrales" o adoptar almacenes de métricas proporcionados por los proveedores de ABI más importantes y centralizar allí sus definiciones de métricas.
• Las implementaciones tradicionales de ABI son limitadas : GoodData se evalúa como inferior al promedio en todas las capacidades críticas, excepto en los almacenes de métricas. Es más débil a la hora de admitir casos de uso tradicionales de ABI en comparación con la competencia.

Google

Google es un retador en este Cuadrante Mágico. Looker de Google Cloud es una plataforma ABI con arquitectura en la nube que ofrece análisis altamente gobernados, que incluyen visualizaciones y paneles de autoservicio, y una capa de modelado semántico basada en código basada en LookML . Looker Studio puede operar en capacidad de autoservicio completamente por sí solo, o puede conectarse a Looker si desea utilizar la capa semántica para combinar datos gobernados y no gobernados. La plataforma de análisis centrada en el desarrollador de Looker proporciona un marco colaborativo controlado por versiones para crear BI interno y permitir a los clientes crear aplicaciones.

En 2022, Google unificó la plataforma Looker para incluir Looker, Looker Studio (anteriormente Data Studio) y Looker integrados con acceso ciudadano de primera clase a la capa semántica de LookML. Además, Google ha proporcionado acceso directo a Google Sheets, Salesforce (Tableau) y Microsoft Power BI, ampliando el alcance de su capa semántica gobernada .

Fortalezas

• Capa semántica de autoservicio gobernada: Looker se basa en una capa de modelado semántico virtualizado (LookML) centrada en el código y centrada en el desarrollador. Google ahora ha abierto LookML a su cartera interna de herramientas, incluidos Looker Studio (anteriormente Data Studio) y Google Sheets. Ofrece conectividad nativa para Salesforce (Tableau) y Microsoft Power BI como capa semántica empresarial universal.
• Soporte para decisiones y recursos de flujo de trabajo: Looker incluye “bloques”, paneles prediseñados y capacidades de exploración de datos para varios sectores verticales. Los bloques se basan en modelos de datos de LookML que se basan en datos de fuentes dentro y fuera del entorno de Google Cloud Platform (GCP), incluido el aprovechamiento de las capacidades de BigQuery ML y las API de Vertex AI. Luego, Looker ofrece "acciones" como integraciones para insertar datos o instrucciones en herramientas de terceros.
• Integración de GCP: Looker se beneficia de una profunda integración con tecnologías de datos de código abierto proporcionadas a través de Google Cloud Platform. Herramientas que incluyen Dataproc, Dataprep y Composer brindan a los ingenieros de datos capacidades nativas para procesar datos, mientras se mejoran aún más con Vertex AI, AutoML y BigQuery ML.

Precauciones

• Enfoque en desarrollador/ingeniero de datos: a diferencia del modelado de datos visual de arrastrar y soltar y el análisis avanzado de la competencia, Looker requiere codificación para desarrolladores y modeladores de datos. Si bien los bloques prediseñados tenían como objetivo respaldar los patrones analíticos de la industria, los patrones de desarrollo subyacentes generales limitan la capacidad de los analistas no técnicos de contribuir al modelado de datos analíticos.
• Bucle de modelado analítico incompleto: la unificación del conjunto de herramientas de Looker, específicamente Looker Studio, brinda capacidades compatibles para el análisis de autoservicio que antes no eran posibles solo en Looker. Sin embargo, no existe una ruta de desarrollo para incorporar los conocimientos creados en Looker Studio al modelo semántico más amplio de Looker , lo que dificulta que los usuarios de autoservicio promocionen su contenido analítico .
• Aumento nativo limitado: los conocimientos automatizados siguen siendo débiles en comparación con los competidores de Looker. Algunas capacidades de esta categoría solo están disponibles cuando se incorporan productos de Google fuera de Looker, como BigQuery ML. En particular, falta soporte para la narración de datos, incluida la automatización narrativa y el soporte infográfico.

IBM

IBM es un visionario en este Cuadrante Mágico. IBM Cognos Analytics with Watson ofrece capacidades centrales consistentes en implementaciones híbridas, multinube, públicas y locales . Cognos Analytics on Cloud Pak for Data se puede implementar en AWS, Azure, GCP e IBM Cloud. Los clientes pueden optar por utilizarlo junto con la pila de servicios D&A en contenedores de IBM, incluidos almacenamiento, virtualización de datos, refinería de datos, catálogo de datos y servicios DSML .

En 2022, IBM agregó Analytics Content Hub, una nueva capacidad de plataforma que unifica los activos de análisis de una organización de múltiples proveedores, incluidos IBM, Microsoft, Salesforce y Google. Al romper los silos analíticos, los usuarios pueden acceder al contenido de múltiples proveedores de plataformas ABI. Además, IBM realizó varias mejoras en sus capacidades aumentadas, mejorando su filtrado de entidades de tiempo, pronóstico multivariado, biblioteca de series de tiempo, generación de lenguaje natural y búsqueda. Finalmente, IBM aprovechó su integración existente de Slack agregando integración con Microsoft Teams. Los usuarios ahora pueden compartir contenido en Teams desde Cognos e integrar paneles e informes directamente dentro de su entorno de Teams.

Fortalezas

• Oferta integral y funciones admitidas: IBM es uno de los pocos proveedores que puede admitir informes empresariales, exploración visual gobernada y de autoservicio, preparación de datos de autoservicio, análisis aumentados e integración en una única plataforma .
• Opciones de implementación flexibles: IBM ofrece opciones de implementación que incluyen local, SaaS, alojado en IBM Cloud, "traiga su propia licencia" para cualquier proveedor de nube externo e implementación con la plataforma en contenedores IBM Cloud Pak for Data.
• Hoja de ruta para aplicar análisis en todas partes: IBM ofrece una de las pocas plataformas ABI que ofrece “¿y si?” planificación de escenarios, informes Modo 1, modelos predictivos y pronósticos. Su estrategia de ventas incluye la venta de Cognos e IBM Planning Analytics with Watson junto con enlaces a la cartera más amplia de IBM.

Precauciones

• Disminución del conocimiento del mercado : IBM puso un esfuerzo significativo en sus amplios esfuerzos de marketing de D&A y en su visión centrada en IBM Cloud Pak for Data. Si bien la visión abarca la apertura y la convergencia tecnológica del mercado, el mensaje no resuena entre los evaluadores del mercado, según las investigaciones de Gartner. Cognos rara vez aparece en las listas de evaluación vistas por Gartner, a menos que IBM ya sea un proveedor establecido.
• Falta de impulsores de adopción de ventas: a pesar de ser un gran proveedor con una amplia oferta de D&A, la falta de IBM de una aplicación "mejoradora" para el lugar de trabajo digital (por ejemplo, Google Workspace, Microsoft 365, Zoho Workplace) o una aplicación empresarial "viento de cola" (por ejemplo , ., Oracle, Salesforce, SAP) limita los puntos de contacto de IBM Cognos Analytics con organizaciones que podrían invertir en la plataforma .
• Precio versus alternativas de proveedores de nube: El precio de la licencia de suscripción de Cognos por usuario por mes para nuevos clientes se ha reducido sustancialmente, en línea con los precios de proveedores de ABI más pequeños o independientes. Si bien el precio por usuario es más alto que el de otros grandes proveedores de nube, esto puede verse compensado por las capacidades del ciclo de vida de análisis de extremo a extremo que ofrece Cognos.

Incorta

Incorta es un jugador de nicho en este Cuadrante Mágico. La propuesta de valor clave de Incorta es su capacidad para modelar rápidamente datos de aplicaciones empresariales como SAP, Oracle, Salesforce y JD Edwards. Con la tecnología Direct Data Mapping de Incorta, los clientes eliminan muchos pasos en el proceso de modelado y extracción, transformación y carga (ETL) de datos. Los datos se incorporan sin transformación en su forma original y las uniones se infieren a partir de los metadatos. Además de esta capacidad de automatización del almacén de datos, Incorta agrega capacidades de adquisición de datos, gestión de datos y visualización/informes de datos.

En 2022, Incorta presentó Marketplace, un escaparate de aplicaciones de datos y componentes de aplicaciones en el que los socios y clientes pueden contribuir. El proveedor también amplió su gama de aplicaciones de datos para las que proporciona contenido prediseñado. Además, Incorta agregó destinos de datos, que brindan la capacidad de configurar sistemas de terceros, como lagos de datos, almacenes de datos, sistemas de archivos y otras bases de datos para recibir salidas de datos.

Fortalezas

• Informes operativos ágiles: los usuarios empresariales pueden comenzar con indicadores clave de rendimiento (KPI) de alto nivel y profundizar hasta el nivel de transacción, emitir consultas ad hoc y llegar a áreas funcionales y fuentes de datos. Esto se logra sin largos esfuerzos de ETL y almacenamiento de datos.
• Seguridad y escalabilidad: Incorta trabaja con miles de millones de registros actualizados cientos de veces al día directamente desde aplicaciones empresariales. Incorta ofrece una plataforma única que puede comenzar a nivel departamental y, al mismo tiempo, proporcionar el rendimiento y la gobernanza, incluida la seguridad detallada, necesarios para la adopción empresarial. Al heredar privilegios de acceso a datos de las aplicaciones de origen, TI puede eliminar los riesgos de seguridad y cumplimiento relacionados con los datos y permitir el acceso a los datos a todos los usuarios empresariales.
• Fuerte atractivo para clientes de baja madurez: los comentarios de los clientes muestran que Incorta tiende a ser preseleccionado por organizaciones que carecen de un alto grado de madurez en datos y análisis y que buscan un impulso rápido a sus capacidades derivadas en gran medida de la automatización del proceso de creación del almacén de datos.

Precauciones

• Falta de funcionalidad para el consumidor aumentado: Incorta carece de NLQ, conocimientos automatizados y capacidades de colaboración. Los clientes de Incorta deberán depender de la integración con socios externos para estas funcionalidades .
• Competencia de aplicaciones analíticas empaquetadas: la mayor parte del negocio de Incorta proviene de la integración con aplicaciones empresariales grandes. Cada vez más, los proveedores de aplicaciones empresariales incorporarán plataformas de BI y análisis completamente integrales en sus aplicaciones, lo que reducirá la demanda general de una plataforma de automatización de almacenamiento de datos como Incorta.
• Falta de conocimiento del mercado: los datos de búsqueda y consultas de Gartner, así como una revisión de ofertas de trabajo en sitios web de terceros, revelan un menor impulso para Incorta en relación con sus competidores. Y cuando se enfrentan cara a cara con otras plataformas ABI, los clientes citan informes sólidos, gobernanza y conectividad de fuentes de datos, pero en su mayoría evaluaciones por debajo del promedio para las otras capacidades críticas.

microsoft

Microsoft es líder en este Cuadrante Mágico. Su principal plataforma ABI, Power BI, tiene un enorme alcance de mercado y un impulso a través de Microsoft 365 , la integración de Azure y Teams, precios flexibles, una funcionalidad muy superior al promedio y una ambiciosa hoja de ruta de productos.

En 2022, Microsoft agregó una capacidad de seguimiento de métricas que permite a los equipos alinear sus objetivos y prioridades clave en una experiencia visual colaborativa. Su nuevo Premium Gen 2 aumenta la relación precio/rendimiento y valor a través de sus capacidades de escalado automático. Finalmente, Microsoft agregó data marts de código bajo para un fácil acceso a soluciones de análisis relacional administradas de autoservicio.

Fortalezas

• Alineación con Microsoft 365, Teams y Azure Synapse: la inclusión de Power BI en Microsoft 365 E5 ha proporcionado un enorme canal para la difusión de la plataforma. A medida que muchos clientes recurren a Teams para colaborar en el trabajo remoto, la capacidad de acceder a Power BI y ahora a "Objetivos" dentro de la misma interfaz de Teams es una integración atractiva para los usuarios empresariales. La alineación de Power BI y Azure Synapse aborda múltiples casos de uso y personas de D&A.
• Combinación de precio/valor: el servicio Power BI ahora tiene una oferta por usuario para atraer a organizaciones más pequeñas con 300 empleados o menos. Las grandes organizaciones aún pueden optar por la opción por capacidad, que tiende a ser más rentable con más usuarios. Microsoft no utiliza una estrategia de venta cruzada para aumentar los ingresos por cliente, como lo hacen la mayoría de los proveedores de plataformas ABI.
• Portafolio de energía y ambición de productos: Microsoft tiene una visión clara para la utilización cruzada de Power BI, Power Apps y Power Automate para impulsar el valor comercial. Power Apps se puede integrar en paneles de Power BI o puede acceder a conjuntos de datos de Power BI. Los flujos de Power Automate se pueden construir para realizar diversas acciones en función de los datos. Los servicios basados en IA, como análisis de texto, sentimientos e imágenes , están disponibles en Power BI Premium .

Precauciones

• Gobernanza de la creación y publicación de contenido: Gartner recibe un número cada vez mayor de consultas de clientes de Power BI que luchan por controlar el proceso de creación y publicación de contenido analítico. Los clientes expresan su preocupación por las múltiples formas de realizar la mayoría de las tareas, como modelar datos o promocionar contenido. Por ejemplo, las tareas de modelado de datos se pueden realizar con conjuntos de datos, data marts, flujos de datos y Dataverse. Con su bajo costo y su fácil configuración, las implementaciones de Power BI tienden a proliferar y es difícil aplicar prácticas de gobernanza estándar.
• Arquitectura abierta y sin cabeza limitada : si bien la mayoría de los clientes del servicio Power BI aprecian la estrecha integración de la arquitectura de Microsoft, existe una demanda creciente de ver una mayor interoperabilidad entre plataformas de BI competitivas. En particular, como catálogo de análisis y almacén de métricas, a muchos clientes de Power BI les gustaría ver una integración más abierta y sin cabeza con productos competitivos para Microsoft.
• Azure como única opción de implementación: Microsoft no ofrece a los clientes la flexibilidad de elegir una oferta de IaaS en la nube. Si bien la conectividad de datos permite escenarios de nube híbrida y multinube, su servicio Power BI solo se ejecuta en Azure. Sin embargo, los clientes que utilizan Azure pueden aprovechar el alcance global y las capacidades multigeográficas que ofrece la plataforma en la nube de Microsoft .

Microestrategia

MicroStrategy es un retador en este Cuadrante Mágico. MicroStrategy destaca por su escalabilidad, capacidad de gestión y gobernanza. Ofrece una rica funcionalidad de informes y BI, incluida hiperInteligencia, que utiliza un gráfico semántico para identificar dinámicamente información predefinida dentro de las aplicaciones existentes. MicroStrategy tiene una amplia presencia geográfica, presente en 37 países, y en 2022 lanzó un nuevo centro tecnológico de excelencia en Argentina.

En 2022, MicroStrategy obtuvo la autorización de FedRAMP, lo que le permitió brindar servicios administrados para agencias gubernamentales en los EE. UU., uno de sus enfoques verticales clave para 2023. Al 27 de diciembre de 2022, había invertido 4.030 millones de dólares para adquirir 132.500 bitcoins. Si bien MicroStrategy resistió una importante caída del precio de Bitcoin en 2021, las grandes inversiones en Bitcoin siguen siendo una preocupación para algunos clientes y prospectos de MicroStrategy.

Fortalezas

• Estabilidad del producto integrado: MicroStrategy no adquiere bases de código. Todos los nuevos desarrollos se construyen orgánicamente. Esto conduce a un código más estable y con menos errores, especialmente en comparación con competidores que llenan los vacíos de productos con adquisiciones.
• Plataforma abierta: a medida que las empresas inevitablemente realizan inversiones que abarcan múltiples pilas de aplicaciones comerciales y de nube, MicroStrategy se destaca como uno de los pocos proveedores que realmente prioriza la interoperabilidad tanto de la implementación como de la conectividad de datos. Su interoperabilidad se ve reforzada por una sólida arquitectura de consulta directa.
• Informes y gobernanza empresarial: MicroStrategy recibe una alta evaluación por sus capacidades de gobernanza y generación de informes. La combinación de estas dos capacidades, junto con su reputación de escalabilidad y seguridad, es un gran impulso para los compradores empresariales.

Precauciones

• Ausencia de ecosistema de aplicaciones o datos circundantes: Gran parte del impulso en el mercado de plataformas ABI aún proviene del cambio hacia la implementación en ecosistemas de nube, así como también a aplicaciones comerciales basadas en la nube. Aunque la plataforma de MicroStrategy se ofrece como un servicio en AWS y Microsoft Azure, e interactúa bien con otras tecnologías de nube, las soluciones ABI propiedad de megaproveedores de aplicaciones empresariales y de nube tienen una ventaja de comercialización.
• Capacidades de análisis aumentadas: aunque MicroStrategy Insights se lanzó en 2022, lo que indica que MicroStrategy entiende que esta debería ser un área de enfoque de inversión , sus capacidades todavía están por detrás de la mayoría de sus competidores en la entrega de conocimientos automatizados y NLG.
• Falta de diferenciación de productos: a pesar de ofrecer excelentes capacidades de generación de informes empresariales, puede que no sea suficiente para diferenciarse de la feroz competencia a medida que el mercado avanza hacia una experiencia de consumidor mejorada . Tradicionalmente, MicroStrategy ha sido evaluado como uno de los principales proveedores en todas las capacidades críticas. En los últimos años, sólo sus capacidades empresariales están recibiendo el mismo nivel de elogio.

Oráculo

Oracle es un visionario en este Cuadrante Mágico. Oracle Analytics Cloud (OAC) es su plataforma ABI líder. Mientras que otros proveedores de servicios en la nube obtienen reconocimiento por su software de productividad, Oracle es reconocido por su liderazgo en gestión de bases de datos y aplicaciones empresariales integrales en la nube. Oracle Analytics Cloud proporciona contenido OAC prediseñado para casi todas las aplicaciones comerciales de Oracle como parte clave de su estrategia de comercialización. También está reduciendo el tiempo de obtención de valor para que los clientes proporcionen análisis avanzados al incluir 17 modelos de ciencia de datos prediseñados.

En 2022, Oracle demostró una visión de vanguardia con nuevas características innovadoras que incluyen componibilidad, marcos de acción y un avatar humano realista que presenta noticias analíticas. Su hoja de ruta muestra una inversión significativa en conectividad externa para aplicaciones populares como ServiceNow, Mailchimp, SurveyMonkey y Yelp.

Fortalezas

• D&A de nube empresarial: Oracle ofrece una solución de nube de extremo a extremo, que incluye infraestructura, gestión de datos, análisis y aplicaciones analíticas, con centros de datos en regiones de nube a nivel mundial. Además, Oracle Fusion Analytics ofrece integración nativa y acciones de bucle cerrado para los productos ERP, gestión del capital humano, cadena de suministro y NetSuite de Oracle, lo que lo convierte en una excelente opción para los usuarios de aplicaciones empresariales de Oracle.
• Capacidades aumentadas en todo momento: Oracle mejoró sus ya sólidas capacidades de análisis aumentadas al mejorar sus capacidades de narración de datos. Esto mejora aún más sus capacidades integradas de análisis de gráficos, como subgráficos, ruta más corta y rango de página, además de mejorar la explicabilidad de los modelos de aprendizaje automático generados . Oracle está comprometido a expandir el uso de OAC a usuarios menos técnicos, como lo demuestra su visión de vanguardia para el futuro del análisis de consumidores empresariales. OAC es también la única plataforma del mercado que admite NLQ en 28 idiomas.
• Gestión integral de datos: Oracle ofrece una visión poderosa y cohesiva de los datos para sus clientes y cada persona en el continuo D&A. Al utilizar técnicas y tecnología de aprendizaje automático basadas en la plataforma OCI subyacente, el DBMS puede ajustarse, parcharse y actualizarse para proporcionar una seguridad más sólida. Los clientes que inviertan en productos de Oracle en toda la línea de D&A verán reducidos sus esfuerzos en la gestión e integración de datos.

Precauciones

• Impulso en un mercado abarrotado: Oracle no es considerado con tanta frecuencia como el Líder en este Cuadrante Mágico en las evaluaciones competitivas conocidas por Gartner. Los beneficios de Oracle son menos obvios cuando los usuarios no invierten en su ecosistema de aplicaciones empresariales. A menudo se le pasa por alto en proyectos nuevos fuera de su base de clientes existente.
• Centrado en aplicaciones de Oracle: aunque OAC puede acceder a cualquier fuente de datos, sus aplicaciones analíticas empaquetadas (Fusion Analytics Warehouse y NetSuite Analytics Warehouse) recién están comenzando a funcionar con proveedores de aplicaciones empresariales que no son de Oracle. Por ejemplo, en 2022, Oracle proporcionó un conector directo a Salesforce para consultas en vivo y almacenar datos en caché en OAC.
• Precios: los precios de Oracle pueden ser rígidos y algunos aspectos no serán negociables. Esto no es raro en el caso de proveedores muy grandes. Oracle ha priorizado sus inversiones en la nube de manera adecuada, pero las licencias locales pueden ser un problema para muchos clientes, ya que ven un aumento continuo en los precios y los costos de soporte. Los clientes locales pueden aprovechar la opción Bring Your Own License (BYOL) de Oracle para obtener más flexibilidad y migrar a la nube a su propio ritmo.

Análisis piramidal

Pyramid Analytics es un visionario en este Cuadrante Mágico. Pyramid ofrece una suite integrada para ABI moderna en todo el ciclo de vida de los datos, lista para usar. El diseño de "fábrica" de Pyramid se basa en la preparación y manipulación de datos basada en ML, hasta el descubrimiento y el intercambio de datos a través de paneles e informes generados por los usuarios empresariales en un entorno de código bajo/sin código. Pyramid está completamente basado en navegador y es independiente de la plataforma en la nube, lo que permite el alojamiento en AWS, Azure, GCP, Oracle Cloud o Alibaba.

En 2022, Pyramid presentó Tabulate, una aplicación que brinda una amplia funcionalidad de hojas de cálculo y capacidades de modelado comercial al panel y al proceso de desarrollo de informes, lo que permite a los usuarios integrar estas hojas de cálculo como parte de implementaciones analíticas. También nuevo en 2022, el motor de complemento Solve de Pyramid permite a los analistas de negocios y desarrolladores analíticos realizar modelos de decisiones y optimización prescriptiva. Los conocimientos desarrollados en Solve se pueden compartir fácilmente con otros usuarios para tomar decisiones comerciales óptimas.

Fortalezas

• Accesibilidad para usuarios no técnicos: como entorno sin código basado en navegador, Pyramid ofrece su conjunto completo de capacidades de preparación, modelado, descubrimiento e implementación de datos a usuarios no técnicos en la empresa. La incorporación de Tabulate abre una capacidad para los usuarios que buscan incluir y mejorar funciones más tradicionales similares a las de una hoja de cálculo .
• Análisis aumentado en su esencia: junto con un banco de trabajo integral de ciencia de datos, las capacidades básicas de DSML son nativas de las etapas de preparación de datos del desarrollo de modelos. Solve proporciona capacidades para ofrecer análisis prescriptivos: la función "Explicar la diferencia" aprovecha la IA para identificar los factores que contribuyen significativamente entre múltiples puntos dentro del modelo de datos.
• Inversión en la construcción de comunidades: la inversión de Pyramid en su consejo asesor de clientes y centro de aprendizaje parece haber ayudado al crecimiento de la comunidad de usuarios, como lo demuestra su crecimiento en la participación social y digital y el crecimiento general de los miembros de la comunidad durante 2022.

Precauciones

• Falta de conocimiento del mercado: si bien Pyramid ha comenzado a ver mejoras en el mercado y aumentos en la cobertura de los medios, continúa experimentando una falta de conocimiento entre los consumidores que buscan soluciones ABI de código bajo o sin código, y Gartner rara vez lo ve en la lista corta .
• Menos enfoque en las capacidades centradas en el desarrollador: Pyramid centra su interfaz y procesos en usuarios no técnicos o aquellos que buscan un entorno de código bajo/sin código, pero también existen opciones de código alto en la plataforma. Las organizaciones con prácticas de desarrollo centradas en el código existentes pueden encontrar desafiantes las adaptaciones a los procesos de desarrollo.
• Interoperabilidad de catálogo limitada y enriquecimiento del usuario: con la creciente necesidad de catálogos de análisis, Pyramid carece de capacidades significativas para integrarse con herramientas de catálogo de terceros. Las capacidades de los usuarios para enriquecer el catálogo nativo de Pyramid se centran en artefactos de informes y paneles con un vínculo mínimo con los componentes de datos relacionados.

Qlik

Qlik es líder en este Cuadrante Mágico. Su principal producto en el mercado de plataformas de análisis y BI es Qlik Sense Enterprise SaaS, que incluye Qlik Sense, Qlik AutoML y Qlik Application Automation. Qlik también vende Qlik Sense como un producto gestionado por el cliente que puede implementarse on-premise o en la propia nube del cliente. Sin embargo, Qlik Sense Client-Managed no viene incluido con Qlik AutoML o Qlik Application Automation. Qlik es un proveedor independiente de la nube y tiene el más alto nivel de asociación con cada uno de los tres principales proveedores de servicios en la nube (AWS, Microsoft y Google), junto con asociaciones con Databricks y Snowflake.

En 2022, Qlik integró su adquisición de Big Squid para crear Qlik AutoML, que proporciona previsión automática, agrupación y análisis de factores clave para científicos de datos ciudadanos. Qlik también entregó Augmented Authoring , que crea paneles generados por IA con entradas de lenguaje natural y diseños de paneles automatizados.

Fortalezas

• Análisis componible: la API abierta de Qlik en combinación con su automatización de aplicaciones permite la integración de análisis con procesos de negocio. Los análisis se pueden integrar en aplicaciones empresariales. La automatización de aplicaciones aprovecha un enfoque visual sin código para ensamblar rápidamente flujos automatizados que pueden programarse o controlarse por eventos.
• Capacidades integrales de análisis y datos: a través de adquisiciones y desarrollo orgánico, Qlik ha creado un conjunto integral de tecnologías para respaldar a múltiples personas comerciales, incluidos ingenieros de datos ciudadanos , científicos de datos ciudadanos, analistas de negocios y desarrolladores de análisis.
• Independiente de la nube: muchos mercados están experimentando interrupciones por parte de los proveedores de la nube que hacen que sea fácil y rentable para sus clientes extender su inversión en infraestructura de la nube a su pila de software de aplicaciones estrechamente integrada. Sin embargo, algunas organizaciones se preocupan por la dependencia de su proveedor de nube y, en consecuencia, valoran un proveedor independiente de la nube como Qlik.

Precauciones

• Ausencia de ecosistema de aplicaciones o datos circundantes: Gran parte del impulso en el mercado de plataformas ABI aún proviene del cambio hacia la implementación en ecosistemas de nube, así como también a aplicaciones comerciales basadas en la nube. Aunque Qlik Sense se ofrece como un servicio e interactúa bien con otras tecnologías de nube, las soluciones ABI propiedad de megaproveedores de aplicaciones empresariales y de nube tienen una ventaja de comercialización.
• Priorizar la integración de datos: su reciente anuncio de intención de comprar Talend, otro proveedor líder de integración de datos, aumenta aún más el compromiso de Qlik con la integración de datos y, en consecuencia, reduce el tiempo que tiene para centrarse en el espacio de análisis. Si bien la integración de Big Squid por parte de Qlik ha ido bien, está realizando muchas adquisiciones, lo que aumenta la carga de integración del producto.
• Complejidad de la licencia de producto: si bien la mayoría de sus competidores directos ofrecen una licencia de consumidor o espectador de menor costo, Qlik no lo hace. La oferta de productos de menor precio de Qlik, Qlik Sense Analyzer, tiene un precio más cercano al de los roles de usuario de nivel medio de la mayoría de los competidores. A veces, este precio más alto se anula en los acuerdos de licencia empresarial, pero no siempre. Los clientes de Qlik Sense también pueden optar por la opción basada en tiempo que ofrece total interactividad. Sin embargo, esa opción puede resultar costosa para los usuarios frecuentes y es más difícil presupuestar basándose en patrones de consumo impredecibles.

Salesforce (Tableau)

Tableau, una empresa de Salesforce, es líder en este Cuadrante Mágico. Sus productos se centran principalmente en la exploración visual que permite a los usuarios empresariales acceder, preparar, analizar y presentar hallazgos en sus datos. CRM Analytics, anteriormente Tableau CRM, proporciona capacidades de análisis aumentadas para analistas y científicos de datos ciudadanos. Tableau tiene operaciones globales y atiende a clientes de todos los tamaños.

En 2022, Tableau reforzó su visión aumentada del consumidor para brindar información contextualizada con una integración más profunda con Salesforce Data Cloud. TI también mejoró la inteligencia de decisiones al poner en práctica información basada en dominios con Revenue Intelligence y otras aplicaciones nativas de Salesforce. El diseño extensible y las integraciones de plataforma x (Salesforce Flow, MuleSoft, UiPath y Looker) permiten aún más análisis componibles para aportar información sobre el flujo de trabajo con agilidad.

Fortalezas

• Tableau como habilidad: Tableau ha creado una comunidad masiva de desarrolladores de análisis visual que influye en las decisiones de compra de ABI. Su comunidad de usuarios se ha convertido en un sólido centro de autoaprendizaje para impulsar la adopción de herramientas, mejorando su impulso en el mercado al exigir cada vez más habilidades de Tableau al mercado de talentos.
• Agnostic and flexible position: Although acquired by Salesforce, Tableau remains a more cloud-, data source- and application-agnostic choice compared to some of its competitors. The users can still use the on-premises version with little difference from the cloud version. Organizations today still use a portfolio approach to build the analytics solutions, and Tableau has better composability in a wider D&A ecosystem with technology partnership.
• Experiencia de análisis: el motor VizQL patentado se encuentra en el centro de todo el flujo de trabajo de análisis de Tableau, brindando una experiencia de análisis visual óptima mientras se incorporan capacidades de análisis más mejoradas a la plataforma. El producto centrado en el usuario mejora la colaboración multipersonal dentro de la herramienta, ampliando la adopción de la herramienta por parte de más usuarios empresariales.

Precauciones

• Impulso del mercado y preocupaciones sobre el soporte: si bien todavía muestra un fuerte impulso del mercado, Tableau ha tenido un crecimiento de ingresos más lento recientemente. Y los clientes comparten preocupaciones sobre los despidos recientes. Además, la puntualidad de algunas funciones de soporte sigue siendo un problema, particularmente para los clientes de soporte estándar, algunos de los cuales se sienten obligados a comprar el complemento Premium Support para recibir el soporte adecuado.
• Innovación centrada en Salesforce: algunas de las capacidades emergentes de Tableau, incluidos CRM Analytics y Data Cloud, están diseñadas para integrarse con Salesforce. Algunos clientes han expresado su preocupación por no aprovechar al máximo la plataforma combinada si no migran a Salesforce. Alternativamente, necesitarán gastar más para obtener las capacidades que pertenecen a otras líneas de productos.
• Atienda a clientes locales: Tableau tiene una gran cantidad de clientes locales que utilizan el escritorio y el servidor de Tableau. Con la adquisición de Salesforce, la cartera de productos tiene una dirección clara: ser primero en la nube o incluso solo en la nube, alineándose con la estrategia general de productos de Salesforce. Este movimiento podría afectar a los clientes existentes que no tienen planes de migrar pronto a la nube.

SAVIA

SAP es un visionario en este Cuadrante Mágico. SAP Analytics Cloud es una plataforma multiinquilino nativa de la nube con un amplio conjunto de capacidades en visualización de datos, informes y análisis aumentados. Unifica el análisis y la planificación empresarial para crear procesos de un extremo a otro, desde conocimientos hasta acciones comerciales. En el último año, SAP Analytics Cloud aumentó significativamente su impulso en el mercado, según lo medido por las consultas y búsquedas de clientes de Gartner y Gartner for Peer Insights.

En 2022, SAP mejoró sus capacidades de desarrollo de informes, narración de datos y análisis para optimizar la experiencia del usuario (UX) para los desarrolladores de análisis ciudadanos, analistas de negocios y consumidores de informes. Las capacidades de codificación avanzada y de bajo código de las aplicaciones de análisis ofrecen aplicaciones de análisis componibles para líneas de negocio (LOB). Mejoró las capacidades de modelado e integración de datos, especialmente al aprovechar el contexto completo de los ecosistemas de aplicaciones y datos de SAP.

Fortalezas

• Integración y conectividad de datos de SAP: SAP Analytics Cloud ofrece conectividad nativa perfecta a aplicaciones empresariales de SAP, incluidas SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors y SAP Ariba. La integración de datos predefinidos y los modelos de datos se pueden aprovechar directamente en función de las fuentes de datos de SAP. SAP Analytics Cloud consulta directamente los recursos de SAP locales (SAP BusinessObjects Universe , SAP Business Warehouse y SAP HANA) para obtener datos en vivo. La profunda integración con SAP Datasphere también enriquece sus capacidades de conectividad.
• Capacidades aumentadas y análisis de circuito cerrado: SAP Analytics Cloud permite la simulación hipotética, la previsión predictiva y el análisis de personas influyentes clave. Cubre el proceso de planificación y análisis de circuito cerrado para finalizar las decisiones y acciones comerciales. Estas funcionalidades integradas de planificación, análisis y predicción lo diferencian de sus competidores.
• Aceleradores de análisis para aplicaciones comerciales de SAP: SAP Analytics Cloud es parte de una cartera D&A más amplia que incluye SAP Datasphere y ofrece contenido comercial prediseñado para diversas industrias y líneas de negocios en línea. Incluye modelos de datos, historias y visualizaciones de datos, plantillas para agendas de SAP Digital Boardroom y orientación sobre el uso de fuentes de datos de SAP.

Precauciones

• Capacidades promedio del producto: SAP Analytics Cloud se evalúa como promedio entre todos los proveedores en cuanto a capacidades críticas del producto. Si bien es consistente de un caso de uso a otro, en realidad no se destaca en ningún caso de uso. Los clientes deben evaluar cuidadosamente las capacidades de sus productos para garantizar el cumplimiento funcional.
• Adopción limitada fuera del ecosistema de SAP : SAP Analytics Cloud vende principalmente a sus clientes de aplicaciones empresariales existentes y a su base instalada de BI heredada. Los clientes sin una aplicación centrada en SAP o un ecosistema de datos rara vez seleccionan SAP Analytics Cloud, basándose en conversaciones con los clientes a través del servicio de consulta de Gartner .
• Implementaciones solo en la nube: SAP Analytics Cloud es una plataforma pública nativa de la nube (aunque puede consultar datos locales y ofrecer inquilinos privados). Los clientes que busquen una implementación de nube privada o local deberán aprovechar SAP BusinessObjects BI y admitir SAP Analytics Cloud y su funcionalidad de catálogo de análisis y conector Universe para una experiencia de implementación híbrida completa. SAP Analytics Cloud y SAP BusinessObjects BI tienen diferentes hojas de ruta, cronogramas de soporte y mantenimiento .

SAS

SAS es un visionario en este Cuadrante Mágico. SAS Visual Analytics es un componente del portafolio de extremo a extremo de SAS, que ofrece preparación de datos visual y aumentada, soluciones ABI, DSML y AI.

En 2022, SAS Visual Analytics amplió su integración con Microsoft Azure al lanzar acciones de publicación y puntuación de modelos en Databricks, que también está disponible en AWS. El proceso integrado de SAS para la sesión continua de Spark con Databricks o con Synapse permite iniciar y detener acciones. Se han mejorado otras capacidades, como objetos geográficos, información sobre valores atípicos y una nueva biblioteca de componentes de contenido agregada al SDK de SAS Viya para facilitar la navegación del contenido dentro de páginas web o aplicaciones web personalizadas.

Fortalezas

• Plataforma unificada: SAS ofrece una visión de producto convincente para que los clientes preparen sus datos, los analicen visualmente y construyan, pongan en funcionamiento y gestionen modelos de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial en una experiencia de diseño aumentada. Además, con Visual Analytics, SAS es uno de los pocos proveedores en este Cuadrante Mágico que admite análisis de texto de forma nativa en un producto principal.
• Visualización de datos líder en el mercado e información automatizada: SAS Visual Analytics continúa liderando el mercado con altas calificaciones en visualización de datos, interactividad, variedad de estilos de visualización admitidos, mapeo geográfico, soporte para bibliotecas de gráficos y animación de series temporales. Proporciona un conjunto completo de funciones de información automatizadas para la detección de valores atípicos, análisis de factores clave, agrupación y pronóstico de series temporales.
• Alcance global con soluciones industriales: SAS es uno de los mayores proveedores de software privados, con presencia física en 47 países y un ecosistema global de integradores de sistemas. SAS Visual Analytics forma la base de la mayor parte del amplio portafolio de soluciones industriales de SAS.

Precauciones

• Adopción limitada: según las consultas de Gartner, las búsquedas en Gartner.com y los comentarios sobre Gartner Peer Insights, SAS Visual Analytics ha experimentado una tracción limitada en el mercado. La falta de una aplicación empresarial importante o de un ecosistema de nube pública no le da una enorme base instalada para vender. Sin embargo, con el lanzamiento de SAS Viya en el mercado de Microsoft Azure, SAS obtiene una nueva base instalada para vender.
• Precios combinados: SAS Visual Analytics normalmente se incluye como parte de una compra de software más grande de otros productos SAS. SAS ha rebajado sustancialmente el precio de SAS Visual Analytics para hacerlo más competitivo. Aunque SAS ofrece precios por partidas individuales, es difícil para los clientes saber cuánto están pagando por SAS Visual Analytics en comparación con otros productos de SAS. Y ser parte de un gran paquete de software hace que SAS Visual Analytics parezca más caro cuando no se vende como un servicio independiente.
• Consulta limitada en lenguaje natural: la plataforma está rezagada con respecto al mercado en NLQ. Carece de soporte para un formato de preguntas y respuestas, sinónimos, razonamiento espacial y temporal, funciones de escritura anticipada y sugerencias. Otras precauciones de UX incluyen una función de personalización débil y un cuadro de chat no nativo. Las sugerencias inteligentes se delegan a los diseñadores de conversaciones, pero no están integradas.

Sisense

Sisense es un Visionario en este Cuadrante Mágico. Sisense es uno de los únicos proveedores no hiperescaladores que puede admitir por igual tanto análisis aumentados de autoservicio como casos de uso integrados en un entorno de nube híbrida. Sus inversiones en productos respaldan el aumento de la demanda de análisis integrados. Las ofertas de plataformas actuales son Sisense Fusion Analytics, Sisense Fusion Embed y Sisense Infusion Apps. Las opciones de implementación de Sisense Fusion cubren tanto el alojamiento propio como el SaaS o Sisense Cloud, utilizando tanto uno como varios inquilinos y la misma base de código para lograr coherencia. 2022 ha marcado un cambio fundamental en el interés en las implementaciones de Sisense Cloud , impulsado tanto por el mayor atractivo del mercado medio como por la demanda empresarial de alojamiento.

Fortalezas

• Sólida oferta integrada : en 2022, Sisense continuó el impulso de la inversión en capacidades integradas para respaldar casos de uso integrados mediante la adición de integraciones para Microsoft Office 365. También reforzó sus capacidades para análisis aumentados, especialmente en conocimientos automatizados y NLQ.
• Principios de DevOps primero: para satisfacer las necesidades del desarrollador e integrar inteligencia en las aplicaciones, Sisense entregó integración nativa de Git para DevOps en Sisense Fusion. Esto une la ingeniería de datos, las tareas de desarrollo de análisis y el desarrollo de aplicaciones en un flujo de trabajo de gestión de lanzamientos consistente, con acceso granular a nivel de archivos posible a través de las capacidades del servidor Git.
• Velocidad de innovación: en el pasado, Sisense ha sido pionero en la integración de servicios de aumento en su plataforma, incluidos servicios de terceros como Alexa y NLG. A principios de 2023, Sisense anunció su integración con ChatGPT , que se aplica principalmente para permitir la automatización de la preparación de datos y la generación de código para los desarrolladores que trabajan en la plataforma.

Precauciones

• Integración de la tienda de métricas: El soporte y/o la integración de la tienda de métricas se está convirtiendo en una capacidad central, basada en los comentarios de los compradores y el comportamiento de otros proveedores . Sin embargo, Sisense no ofrece un almacén de métricas, lo que limita su capacidad para ingerir métricas o enviar definiciones de métricas a almacenes centralizados para uso ascendente o descendente .
• Carece de un ecosistema circundante de datos o aplicaciones: Gran parte del impulso en el mercado de plataformas ABI proviene del cambio hacia la implementación en ecosistemas de nube, así como de aplicaciones comerciales basadas en la nube. Aunque Sisense se ofrece como un servicio e interactúa bien con otras tecnologías de nube, las soluciones ABI propiedad de megaproveedores de aplicaciones empresariales y de nube tienen una ventaja de comercialización.
• Soporte de la comunidad : Sisense se ha centrado en desarrollar su comunidad de práctica de usuarios. Estos esfuerzos han resultado en un aumento del 450% en la membresía de la comunidad. Sin embargo, según las puntuaciones agregadas de Gartner Peer Insights para el apoyo de la comunidad, Sisense todavía está por debajo del promedio en apoyo de la comunidad en comparación con sus pares.

Telio

Tellius es un visionario en este Cuadrante Mágico. Ofrece capacidades para consumidores, analistas y científicos de datos ciudadanos. Tellius ofrece ideas utilizando sus preguntas “¿Qué?”, “¿Por qué?” y “¿Cómo?” interfaces. "¿Qué?" Los conocimientos se obtienen utilizando una interfaz de búsqueda NLQ. ¿El porque?" La interfaz muestra automáticamente tendencias y factores clave ocultos. ¿El como?" La interfaz identifica los segmentos subyacentes y permite actuar a los responsables de la toma de decisiones.

En 2022, Tellius presentó Vizpads de vista multinegocio (MBV Vizpads) que permiten a los usuarios realizar análisis en fuentes de datos con columnas comunes sin unirlas. Tellius también introdujo cálculos de participación de mercado específicos de la industria directamente desde su interfaz de búsqueda para bienes de consumo envasados y clientes farmacéuticos.

Fortalezas

• Tiempo rápido para obtener información con NLQ e información automatizada: Tellius es una plataforma que prioriza NLQ. Proporciona capacidades sólidas de preguntas y respuestas, incluido el aprendizaje del comportamiento del usuario y el suministro de información contextualizada. La búsqueda en lenguaje natural de Tellius es multilingüe y viene previamente entrenada con sinónimos comunes. Tellius recibe una evaluación muy alta por sus capacidades de información automatizada, como análisis de factores clave, detección de valores atípicos y agrupación.
• Rendimiento y escalabilidad: Tellius admite el escalado automático para gestionar la carga de trabajo y el consumo. Puede manejar consultas ad hoc, así como cargas de trabajo de IA/ML. Tellius aprovecha Apache Spark para el procesamiento de datos. Tellius se basa en una arquitectura basada en microservicios , en la que cada servicio se puede escalar de forma independiente.
• Soporte multipersona: Tellius automatiza aspectos clave del flujo de trabajo analítico, lo que permite a los usuarios comerciales obtener información más rápida. Además, apoya a los científicos de datos ciudadanos y a los científicos de datos a través de capacidades guiadas de AutoML y puede escribir códigos Python para construir modelos predictivos.

Precauciones

• Falta de impulso del mercado: Gartner Peer Insights, búsquedas en gartner.com y datos de consultas de clientes revelan un menor impulso del mercado para Tellius en comparación con otros proveedores del mercado. Las revisiones de Gartner Peer Insights también mencionan que a los usuarios más nuevos inicialmente les resulta complejo comprender todas las funciones de la plataforma.
• Deficiencias del producto: Tellius proporciona sólidas funcionalidades de NLQ y conocimientos automatizados, pero no se centra en capacidades de narración de datos, como soporte de infografías, presentaciones de diapositivas conectadas y permitir a los usuarios controlar la verbosidad, el detalle o el tono de las historias de datos. No permite a los usuarios publicar ni compartir métricas, ni se integra con plataformas DSML para acceder a funciones de estas fuentes.
• Estrategia geográfica emergente : Tellius tiene su sede en los EE. UU., con tres centros de soporte en los EE. UU. y uno en la India, junto con una presencia de ingeniería en la región APAC. Si bien Tellius tiene clientes distribuidos en América, Europa y Asia, los prospectos deben evaluar cuidadosamente la capacidad de Tellius para brindar soporte global.

Punto de pensamiento

ThoughtSpot es un visionario en este Cuadrante Mágico. Los clientes de ThoughtSpot frecuentemente citan su UX amigable para el consumidor, su capacidad para manejar análisis complejos y su escalabilidad para analizar grandes conjuntos de datos como razones de compra. La experiencia de búsqueda de ThoughtSpot indexa y clasifica los modelos de datos, los metadatos y cada valor de datos, lo que permite que el software guíe al usuario hacia información más granular. SpotIQ, la capacidad de conocimiento automatizado de ThoughtSpot, monitorea continuamente los datos para aprender a producir conocimientos más personalizados. En particular, ThoughtSpot ejecuta sus cargas de trabajo de búsqueda e información automatizada a través de consultas directas a bases de datos para minimizar el movimiento de datos.

En 2022, ThoughtSpot se dirigió a equipos y organizaciones más pequeños con un modelo de precios basado en el consumo. Otras innovaciones recientes incluyen la integración sin código con su nuevo socio dbt Labs, la integración de Sync (anteriormente SeekWell) para enviar información a aplicaciones comerciales de terceros y un complemento web gratuito para Google Sheets.

Fortalezas

• Reconocimiento del mercado : la visión de futuro de ThoughtSpot culminó en su amplio reconocimiento como plataforma de análisis aumentada, como se ve en su preselección por parte de la mayoría de los usuarios del servicio de consulta de Gartner al priorizar los consumidores aumentados y las capacidades de NLQ de consulta directa.
• Oferta de productos aumentada centrada en el consumidor: la estrategia de productos de ThoughtSpot ofrece a los compradores una visión sólida para el análisis aumentado. Permite que los consumidores de análisis con menos conocimientos de datos supervisen los KPI a través de la personalización basada en ML. Ofrece información automatizada a partir de modos de descubrimiento centrados en búsquedas de SpotIQ y NLQ, que aprenden con el tiempo en función del uso y la retroalimentación, e incluyen funciones de gamificación y capacidades de narración de datos .
• Estrategia de oferta de productos integrada: ThoughtSpot Everywhere adopta la visión de la componibilidad para los desarrolladores de análisis, permitiendo consultas directas Live Analytics a escala en una pila de datos moderna y gobernada (dbt, Alation, Matillion, Fivetran, Google Big Query y el complemento de aplicaciones nativas de Marketplace). en y AWS Marketplace) . Su área de juegos para desarrolladores abierta y de código bajo, muestras de CodeSpot y capacidades de traer su propio modelo permiten a los desarrolladores crear aplicaciones analíticas personalizadas.

Precauciones

• Estrechando la diferenciación funcional : ThoughtSpot ha surgido como un visionario innovador, guiando al mercado desde lo que se había convertido en análisis de autoservicio visual "tradicional" hacia una nueva visión de una plataforma de análisis aumentada. Sin embargo, varios proveedores también están invirtiendo fuertemente en capacidades de inteligencia artificial y lenguaje natural. Con el tiempo, puede resultar difícil para ThoughtSpot mantener esa diferenciación.
• Como juego puro, ThoughtSpot carece de una solución completa de D&A: si bien se integra bien con los proveedores líderes de la pila de datos en la nube, como Snowflake, dbt y Databricks, ThoughtSpot no tiene su propia gran aplicación empresarial o ecosistema de plataforma en la nube para vender en. A medida que la industria avanza hacia ciclos de lanzamiento de software más rápidos que ofrece SaaS, algunas empresas están priorizando la integración de la pila sobre la diferenciación funcional.
• Base instalada de clientes más pequeña : ThoughtSpot ha construido un negocio sólido en los últimos años, sumando varios clientes importantes. Continúa mostrando crecimiento, pero su base instalada de clientes no es tan grande como la de los proveedores en el cuadrante de Líderes.

Software TIBCO

TIBCO Software es un visionario en este Cuadrante Mágico. TIBCO Spotfire combina exploración visual y ciencia de datos, con un sólido soporte para streaming, incluida la capacidad de combinar datos estáticos y en tiempo real. También puede realizar modelos predictivos sobre la transmisión de datos. Spotfire también proporciona 45 funciones de datos prediseñadas para que los usuarios empresariales realicen análisis avanzados.

En 2022, TIBCO Spotfire introdujo “acciones”, una funcionalidad sin código para activar flujos de trabajo en aplicaciones locales y en la nube. También ha seguido creando más de 25 Mods desarrollados por la comunidad, que son visualizaciones personalizadas que se utilizan para crear aplicaciones de dominio específico . Además, TIBCO fortaleció su capacidad de gestión de modelos, permitiendo a los clientes calificar y monitorear el desempeño de modelos de ciencia de datos previamente entrenados en un entorno de análisis visual.

Fortalezas

• Soporte para científicos de datos y científicos de datos ciudadanos: Spotfire puede integrarse con R y Python, proporcionar explicabilidad para modelos generados automáticamente y permitir la construcción de modelos guiados a través de TIBCO. A través de TIBCO ModelOps, permite a los usuarios monitorear y controlar el rendimiento del modelo.
• Flexibilidad de implementación y escalamiento automático: la plataforma Spotfire se puede implementar en cualquier lugar local o en la nube. Spotfire está diseñado para ser totalmente independiente de la nube, incluidas opciones tanto híbridas como multinube. Spotfire también escala automáticamente según métricas independientes.
• Aplicaciones de dominio prediseñadas: Spotfire admite aceleradores de soluciones prediseñadas para casos de uso específicos de la industria, como aceleradores de precios dinámicos, aceleradores de interoperabilidad de atención médica, aceleradores de cadena de suministro continua y más. Además, los usuarios de Spotfire pueden crear e implementar visualizaciones personalizadas, conocidas como Mods de visualización de Spotfire; Funciones de datos de Spotfire que realizan cualquier tipo de gestión de datos o cálculo de ciencia de datos; y las acciones Spotfire recientemente introducidas que invocan acciones externas en cientos de otros sistemas desde un análisis de Spotfire.

Precauciones

• Impulso de mercado limitado: TIBCO tiene un impulso general relativamente menor en comparación con otros proveedores en el mercado, posiblemente debido a su longevidad en mercados atendidos por socios especializados como PerkinElmer (productos farmacéuticos, Schlumberger (energía), Change Healthcare (atención médica) y PDF Solutions (fabricación). ) Gartner recibe relativamente pocas consultas de clientes sobre Spotfire.
• Curva de aprendizaje pronunciada: aunque Spotfire tiene muchas funciones, Gartner Peer Insights revela que Spotfire no es fácil de aprender y ofrece menos orientación para los nuevos usuarios. Según Gartner Peer Insights, la capacitación y el soporte limitados para el usuario final parecen ser un problema para un número significativo de usuarios.
• Deficiencias en las características del producto : TIBCO Spotfire tiene capacidades débiles de consulta en lenguaje natural. No proporciona sugerencias de escritura anticipada o preescritura en línea para los usuarios. Además, no se aprende de las acciones de búsqueda del usuario ni de la interacción con el contenido. Spotfire tiene algunas capacidades de narración de datos, pero se podría proporcionar una mayor automatización de este proceso.

Zoho

Zoho es un jugador de nicho en este Cuadrante Mágico. Zoho Analytics se centra principalmente en la preparación y visualización de datos y su mercado de aplicaciones analíticas prediseñadas para analistas de negocios. Sus operaciones están diversificadas geográficamente y sus clientes tienden a ser pequeñas y medianas empresas.

En 2022, Zoho mejoró su componibilidad al introducir una arquitectura de microservicios conectables para implementaciones de nube pública y conectividad de fuentes de datos al permitir la conexión en vivo a todas las fuentes, incluidas las populares aplicaciones comerciales SaaS .

Fortalezas

• Análisis empresarial unificado : los usuarios pueden integrar datos de una amplia gama de aplicaciones LOB. Zoho Analytics viene con cientos de informes y paneles prediseñados específicos de cada dominio. La capacidad de combinación inteligente de datos permite a los usuarios combinar automáticamente datos entre aplicaciones LOB para ofrecer información empresarial de extremo a extremo.
• Visión de análisis componible: Zoho Analytics tiene una arquitectura de microservicios conectables que permite a los compradores utilizar sus propios servicios cuando los implementan en proveedores de nube preferidos, incluidos AWS, Microsoft y Google. El enfoque de mercado permite a los usuarios con experiencia en código bajo o sin código ensamblar los componentes esenciales a partir de contenidos enriquecidos prediseñados , como análisis de comercio electrónico utilizando Shopify.
• Oportunidades de Zoho : Zoho tiene 80 millones de usuarios de SaaS existentes, lo que acelera la adopción de Zoho Analytics con el efecto de plataforma. Las organizaciones pueden comprar cualquier aplicación de Zoho e integrarla con Zoho Analytics con facilidad. En particular, Zoho está bien posicionado para permitir a los usuarios ir más allá de los informes y el análisis hacia una verdadera inteligencia de decisiones. Esto se debe a la integración con aplicaciones empresariales, así como a la fortaleza de Zoho en colaboración, una de las tres nuevas capacidades críticas agregadas este año.

Precauciones

• Brechas de capacidad del producto: muchas de las capacidades del producto de Zoho se evalúan por debajo del promedio de 20 proveedores evaluados en esta investigación del Cuadrante Mágico. Sin embargo, tiene un calendario continuo de lanzamiento de productos, con más de 70 actualizaciones de productos en 2022.
• Impulso del mercado: Zoho tiene un menor impulso en comparación con otros en el espacio según la publicación de trabajos, la búsqueda en gartner.com y los datos del volumen de consultas de Gartner. Solo cuenta con tres centros de soporte a nivel mundial específicos para Zoho Analytics. Sin embargo, cuenta con otros centros de soporte global para todo el conjunto de productos Zoho, que incluye Zoho Analytics.
• Falta de análisis avanzados : Zoho Analytics está diseñado principalmente para analistas comerciales de autoservicio. Carece de la visión para respaldar casos de uso de análisis avanzados, incluido el uso de análisis aumentados o la integración con herramientas de ciencia de datos.

Proveedores agregados y eliminados

Revisamos y ajustamos nuestros criterios de inclusión para los Cuadrantes Mágicos a medida que cambian los mercados. Como resultado de estos ajustes, la combinación de proveedores en cualquier Cuadrante Mágico puede cambiar con el tiempo. La aparición de un proveedor en un Cuadrante Mágico un año y no el siguiente no indica necesariamente que hayamos cambiado nuestra opinión sobre ese proveedor. Puede ser un reflejo de un cambio en el mercado y, por tanto, de un cambio en los criterios de evaluación, o de un cambio de enfoque por parte de ese proveedor.

Agregado

GoodData cumplió con los criterios de inclusión para 2022 y fue agregado.

Abandonó

Según el índice de impulso del mercado, Yellowfin no figura en la lista de los 20 proveedores incluidos.

Los criterios de inclusión y exclusión

Para calificar para su inclusión en este Cuadrante Mágico, los proveedores debían cumplir los dos criterios siguientes:

• Ofrezca un producto de software disponible de forma general que cumpla con la definición de Gartner de plataforma ABI:

• Las plataformas de análisis e inteligencia empresarial permiten a los usuarios menos técnicos, incluidos los empresarios, modelar, analizar, explorar, compartir y gestionar datos, y colaborar y compartir hallazgos, todo ello habilitado por la TI y aumentado por la IA. Opcionalmente puede incluir la capacidad de crear, modificar o enriquecer un modelo semántico que incluya reglas comerciales.

• Clasificarse entre las 20 principales organizaciones en el índice de impulso del mercado definido por Gartner para este Cuadrante Mágico. Los datos de entrada utilizados para calcular el impulso del mercado de la plataforma ABI incluyeron un conjunto equilibrado de medidas:Búsqueda de clientes de Gartner y volumen de consultas y datos de tendencias.Volumen de ofertas de trabajo que especifican la plataforma ABI en TalentNeuron y en una variedad de sitios web de empleo en EE. UU., Europa y China.Frecuencia de menciones como competidor de otros proveedores de plataformas ABI en revisiones en el foro Peer Insights de Gartner durante el año que finaliza en julio de 2022.Comunidades de redes sociales y tendencias generales.

De acuerdo con la metodología del Cuadrante Mágico de Gartner, el número de proveedores cubiertos está limitado a 20. Hay muchos más proveedores de plataformas ABI que no están cubiertos en esta investigación.

Menciones honoríficas

Los proveedores que se mencionan a continuación aparecieron en la edición 2022 de este Cuadrante Mágico o tienen un impulso que puede hacerlos de interés para organizaciones que miran más allá de los proveedores cubiertos en el actual Cuadrante Mágico. La siguiente lista, que no incluye a todos los proveedores notables ausentes de este Cuadrante Mágico, está en orden alfabético :

• Aible . Aible ofrece varios productos, incluidos Sense, Explore y Optimize, para utilizar la IA para automatizar tareas de ingeniería de datos, análisis de datos y ciencia de datos. Aible garantiza que los datos tengan la calidad suficiente para generar conocimientos, descubrir patrones en los datos y hacer recomendaciones.
• ResponderRocket. AnswerRocket ofrece una plataforma de análisis aumentada para exploración, análisis y descubrimiento de conocimientos de datos. Permite a los usuarios monitorear métricas clave, identificar factores de rendimiento y detectar problemas críticos en segundos. La última versión de AnswerRocket aprovecha la tecnología ChatGPT de OpenAI para permitir análisis conversacionales sobre datos propietarios.
• A escala. AtScale proporciona una plataforma de capa semántica que conecta a los consumidores de datos que utilizan herramientas de BI comunes con activos de datos administrados en plataformas de datos en la nube. AtScale también proporciona una utilidad de modelado de datos que permite a los equipos de datos crear modelos semánticos, diseñar métricas y dimensiones conformadas que se publican dentro de un almacén de métricas accesible desde plataformas de BI.
• Junta. Board se diferencia por proporcionar una plataforma de planificación inteligente (análisis y planificación y análisis financieros) que respalda los procesos comerciales de manera más completa de lo que pretenden los proveedores de productos ABI de la competencia.
• FanRuan. FanRuan es uno de los mayores proveedores de ABI en China, donde su tradicional producto de BI centrado en informes, FineReport, se utiliza ampliamente. Su nuevo producto FineBI ofrece BI de autoservicio y visualmente a través de un modelo de implementación local.
• En para. Infor Birst es una plataforma de visualización, generación de informes y almacenamiento de datos de extremo a extremo creada para la nube. Birst se integra con las aplicaciones Infor ERP con filtrado y flujos de trabajo contextuales.

Criterios de evaluación

Los criterios de capacidad de ejecución utilizados en este Cuadrante Mágico son los siguientes (para conocer las fuentes de información que informaron las evaluaciones de Gartner utilizando estos criterios, consulte la sección Evidencia):

• Producto o servicio: este criterio evalúa qué tan competitivo y exitoso es el producto de la plataforma ABI de un proveedor con respecto a las áreas de capacidad críticas, a la luz de la respuesta a la RFP y el envío de videos del proveedor.
• Viabilidad general: este criterio se refiere al estado financiero y al modelo de la organización en relación con ABI. También tiene en cuenta las opiniones de los clientes actuales y potenciales sobre la probable relevancia futura del proveedor.
• Ejecución de ventas/Fijación de precios: este criterio cubre las capacidades del proveedor en las actividades de ventas. Incluye la evaluación general y la negociación/flexibilidad del contrato con un proveedor, así como el valor que recibe el cliente.
• Capacidad de respuesta/récord del mercado: este criterio aborda el grado en que un proveedor tiene impulso y éxito en el mercado mundial utilizando un conjunto equilibrado de medidas.
• Experiencia del cliente: este criterio se refiere a la experiencia de los clientes al trabajar con un proveedor después de una compra. Los factores incluyen la disponibilidad de recursos de terceros de calidad (como integradores y proveedores de servicios), la calidad y disponibilidad de la capacitación del usuario final y la calidad de la comunidad de usuarios pares.
• Operaciones: este criterio se refiere a qué tan bien un proveedor brinda soporte a sus clientes y qué tan libre de problemas está su software.

Habilidad para hacer

Los criterios de integridad de la visión utilizados en este Cuadrante Mágico son los siguientes (para conocer las fuentes de información que informaron las evaluaciones de Gartner utilizando estos criterios, consulte la sección Evidencia):

• Comprensión del mercado: este criterio se refiere a cuán estrechamente alineado está un proveedor con las necesidades cambiantes de los compradores analíticos y cuán ampliamente sus clientes utilizan las capacidades recientes y emergentes.
• Estrategia de marketing: este criterio considera si un proveedor tiene un conjunto claro de mensajes que comunican su valor y diferenciación en el mercado de plataformas ABI, y si ese proveedor está generando conciencia de su diferenciación.
• Estrategia de ventas: este criterio se refiere al grado en que el enfoque de ventas de un proveedor se beneficia de una variedad de opciones e impulsores que alientan a los clientes a evaluar su plataforma ABI.
• Estrategia de oferta (producto): Gartner evalúa la capacidad de un proveedor para respaldar tendencias clave que crearán valor comercial en el futuro. Los productos y funciones existentes y planificados que contribuyen a estas tendencias se tienen en cuenta en la puntuación de cada proveedor para este criterio, según su hoja de ruta presentada.
• Estrategia vertical/industria: este criterio evalúa qué tan bien un proveedor puede satisfacer las necesidades de diversas industrias a través de plantillas o datos empaquetados y contenido analítico.
• Innovación: este criterio mide hasta qué punto un proveedor invierte y ofrece capacidades únicas. Considera si un proveedor está estableciendo estándares de innovación que otros están emulando.
• Estrategia geográfica: este criterio considera qué tan bien representado está un proveedor en todo el mundo.

Integridad de la visión

Descripciones de los cuadrantes

Líderes

Los líderes demuestran una sólida comprensión de las capacidades clave del producto y el compromiso con el éxito del cliente que exigen los compradores en este mercado. Combinan esta comprensión y compromiso con un modelo de precios atractivo y fácilmente comprensible que respalda la prueba de valor, las compras incrementales y la escala empresarial. Las decisiones de compra las toman, o al menos influyen mucho, los usuarios empresariales que exigen productos que sean fáciles de comprar y utilizar. Requieren que estos productos ofrezcan un valor comercial claro y permitan el uso de análisis potentes por parte de aquellos con experiencia técnica limitada y sin la participación inicial del departamento de TI o expertos técnicos. En un mercado en rápida evolución que presenta innovación constante, los líderes no se centran únicamente en la ejecución actual.

Retadores

Los rivales están bien posicionados para tener éxito en este mercado. Sin embargo, pueden limitarse a casos de uso, entornos técnicos o dominios de aplicaciones específicos. Su visión puede verse obstaculizada por la falta de una estrategia coordinada entre varios productos de su cartera. Alternativamente, pueden no estar a la altura de los líderes en términos de marketing efectivo, canales de ventas, presencia geográfica, contenido específico de la industria e innovación.

Visionarios

Los visionarios tienen una visión sólida o diferenciada para ofrecer una plataforma ABI moderna. Ofrecen una profunda funcionalidad en las áreas que abordan. Sin embargo, pueden tener lagunas a la hora de cumplir requisitos de funcionalidad más amplios o pueden tener puntuaciones más bajas en experiencia del cliente, operaciones y ejecución de ventas. Los visionarios son líderes de opinión e innovadores, pero es posible que les falte escala o que haya preocupaciones sobre su capacidad para crecer y seguir ejecutándose de manera consistente.

Jugadores de nicho

Los Niche Players obtienen buenos resultados en un dominio específico (industria, vertical o caso de uso), o son buenos para satisfacer las necesidades de ABI de las organizaciones que utilizan una pila de nube particular. Pero es posible que tengan una capacidad limitada para superar a otros proveedores en términos de innovación o rendimiento. Pueden centrarse en un dominio o aspecto específico del mercado de plataformas ABI, pero carecen de una funcionalidad profunda en otros lugares. Alternativamente, pueden tener una plataforma ABI razonablemente amplia, pero capacidades de implementación y soporte limitadas o bases de clientes relativamente limitadas (solo en una región o industria específica, por ejemplo).

Contexto

Este Cuadrante Mágico evalúa las capacidades de los proveedores en función de su ejecución en 2022 y sus planes de desarrollo futuros. A medida que los proveedores y el mercado evolucionan, las evaluaciones pueden ser válidas solo para un momento determinado.

Los lectores no deben utilizar este Cuadrante Mágico de forma aislada como herramienta para seleccionar proveedores y productos. Deben tratarlo como un punto de referencia entre los muchos necesarios para identificar el proveedor y el producto más adecuados. Al seleccionar una plataforma, deben utilizar este Cuadrante Mágico en combinación con Capacidades Críticas para Plataformas de Análisis e Inteligencia Empresarial . También recomendamos utilizar el servicio de consulta de clientes de Gartner.

Los lectores no deben atribuir sus propias definiciones de integridad de visión o capacidad de ejecución a este cuadrante mágico (a menudo las equiparan incorrectamente con la visión del producto y la participación de mercado, respectivamente). La metodología del Cuadrante Mágico utiliza una variedad de criterios para determinar la posición de un proveedor, como se muestra en la sección Criterios de evaluación anterior.

Visión general del mercado

Los ecosistemas de análisis y datos en la nube continúan impulsando el gasto. Todos menos uno de los siete proveedores de servicios de plataforma e infraestructura de nube a hiperescala tienen una oferta en el mercado de plataformas ABI, ya sea directamente o a través de una subsidiaria adquirida (ver Cuadrante Mágico para Servicios de Plataforma e Infraestructura de Nube ). 1

La presencia de los principales proveedores de aplicaciones ERP y CRM en la nube también influye en las consideraciones de selección de la plataforma ABI. Por un lado , el abastecimiento basado en la nube crea preocupaciones inevitables sobre la dependencia y los costos imprevistos de la cartera de datos y análisis. Por otro lado, los proveedores de servicios en la nube aceptan la importancia de la apertura de sus pilas de software y la creciente importancia de los enfoques “multinube”, mediante los cuales las organizaciones ejecutan aplicaciones en múltiples ofertas de nube y a través de ellas.

Actualmente, un proveedor, Microsoft, domina el mercado en términos de adopción por parte de los usuarios. El enorme crecimiento del servicio en la nube de Microsoft Power BI ha continuado, impulsado en gran medida por la combinación de este producto con Office 365 (con nivel de licencia E5) a un precio muy reducido. La creciente integración de Power BI con Microsoft Teams impulsa un mayor crecimiento, dada la importancia del trabajo remoto.

Los proveedores de análisis dedicados y especializados en el mercado de plataformas ABI están utilizando su independencia de los grandes proveedores de la nube como diferenciadores competitivos frente a los grandes actores de la nube, aprovechando las preocupaciones de los clientes. Un enfoque complementario es abrir productos previamente cerrados para minimizar la competencia con las omnipresentes herramientas ABI. Otra es centrarse en encontrar segmentos de mercado específicos y adaptar las ofertas a sus necesidades.

La proliferación de capacidades de análisis aumentadas está poniendo a los mercados de plataformas de ABI, ciencia de datos y ML en curso de colisión. Las plataformas ABI incluyen cada vez más funcionalidades para realizar tareas de aprendizaje automático y ciencia de datos aumentadas, con modelos predictivos que se ejecutan "detrás de escena" y conocimientos "que emergen" dentro del flujo de proceso de ABI. Las plataformas de ciencia de datos y ML, por su parte, presentan cada vez más capacidades mejoradas de transformación y descubrimiento de datos, como la visualización de datos, que tradicionalmente son más características de las plataformas ABI (consulte la Guía de mercado para análisis aumentados ) .

El mercado está en continua evolución, con muchas plataformas agregando capacidades para que los analistas/desarrolladores ciudadanos compongan fácilmente flujos de trabajo y aplicaciones de automatización con o sin código. Esta combinación de capacidades está ayudando a ampliar la visión del análisis más allá de simplemente entregar conjuntos de datos y presentar paneles para brindar información contextualizada enriquecida. Esto ha vuelto a centrar la atención en los procesos de toma de decisiones y, en última instancia, en la adopción de medidas que proporcionen valor empresarial (consulte la Guía de mercado para análisis integrados ) .

Evidencia

El análisis de Gartner en este Cuadrante Mágico se basa en fuentes que incluyen:

• Opiniones de los analistas de Gartner sobre los proveedores.
• Percepciones de los clientes sobre las fortalezas y desafíos de los proveedores, extraídas de consultas relacionadas con ABI recibidas por Gartner
• Datos de Gartner Peer Insights (ver más abajo)
• Un cuestionario completado por proveedores sobre su negocio.
• Sesiones informativas para proveedores que cubren diferenciación, casos de uso de clientes y hojas de ruta de productos.
• Un extenso cuestionario RFP que pregunta cómo cada proveedor ofrece las características específicas que conforman las 12 capacidades críticas definidas para este mercado.
• Demostraciones en vídeo de cómo los productos de la plataforma ABI de los proveedores abordan las 12 capacidades críticas

• Datos de origen externo sobre el impulso del mercado (publicaciones de empleo, vídeos en la web, etc.)

Perspectivas de pares de Gartner

Se consideraron las revisiones de Gartner Peer Insights para métricas relacionadas con operaciones (servicio y soporte, y calidad del soporte técnico), experiencia del cliente (disponibilidad de recursos de terceros, calidad/disponibilidad de capacitación del usuario final y experiencia general), experiencia de ventas ( fijación de precios y negociación de contratos), capacidad de respuesta del mercado (valor recibido) y comprensión del mercado (comprensión de las necesidades del cliente). Consideramos revisiones de productos modernos de la plataforma ABI publicadas desde el 26 de diciembre de 2021 hasta el 26 de diciembre de 2022.

1 La excepción, el proveedor chino Tencent Cloud, ha invertido en Yonghong Tech y ofrece su plataforma Yonghong BI como OEM.

Definiciones de criterios de evaluación

Habilidad para hacer

Producto/Servicio: Bienes y servicios básicos ofrecidos por el proveedor para el mercado definido. Esto incluye capacidades actuales de productos/servicios, calidad, conjuntos de características, habilidades, etc., ya sea que se ofrezcan de forma nativa o a través de acuerdos/asociaciones OEM como se define en la definición del mercado y se detalla en los subcriterios.

Viabilidad general: la viabilidad incluye una evaluación de la salud financiera de la organización en general, el éxito financiero y práctico de la unidad de negocios y la probabilidad de que la unidad de negocios individual continúe invirtiendo en el producto, continúe ofreciendo el producto y avance el estado de el arte dentro del portafolio de productos de la organización.

Ejecución de ventas/Fijación de precios: las capacidades del proveedor en todas las actividades de preventa y la estructura que las respalda. Esto incluye gestión de acuerdos, precios y negociación, soporte de preventa y la eficacia general del canal de ventas.

Capacidad de respuesta/récord del mercado: Capacidad para responder, cambiar de dirección, ser flexible y lograr el éxito competitivo a medida que se desarrollan las oportunidades, actúan los competidores, evolucionan las necesidades de los clientes y cambian las dinámicas del mercado. Este criterio también considera el historial de capacidad de respuesta del proveedor.

Ejecución de marketing: La claridad, calidad, creatividad y eficacia de los programas diseñados para transmitir el mensaje de la organización para influir en el mercado, promover la marca y el negocio, aumentar el conocimiento de los productos y establecer una identificación positiva con el producto/marca y la organización en el mentes de los compradores. Esta "participación mental" puede ser impulsada por una combinación de publicidad, iniciativas promocionales, liderazgo intelectual, boca a boca y actividades de ventas.

Experiencia del Cliente: Relaciones, productos y servicios/programas que permiten a los clientes tener éxito con los productos evaluados. Específicamente, esto incluye las formas en que los clientes reciben soporte técnico o soporte de cuenta. Esto también puede incluir herramientas auxiliares, programas de atención al cliente (y la calidad de los mismos), disponibilidad de grupos de usuarios, acuerdos de nivel de servicio, etc.

Operaciones: La capacidad de la organización para cumplir sus objetivos y compromisos. Los factores incluyen la calidad de la estructura organizacional, incluidas habilidades, experiencias, programas, sistemas y otros vehículos que permiten a la organización operar de manera efectiva y eficiente de manera continua.

Integridad de la visión

Comprensión del mercado: capacidad del proveedor para comprender los deseos y necesidades de los compradores y traducirlos en productos y servicios. Los proveedores que muestran el mayor grado de visión escuchan y comprenden los deseos y necesidades de los compradores, y pueden darles forma o mejorarlos con su visión adicional.

Estrategia de marketing: un conjunto claro y diferenciado de mensajes comunicados consistentemente en toda la organización y exteriorizados a través del sitio web, publicidad, programas para clientes y declaraciones de posicionamiento.

Estrategia de ventas: La estrategia para vender productos que utiliza la red adecuada de afiliados de ventas, marketing, servicios y comunicaciones directas e indirectas que amplían el alcance y la profundidad del alcance del mercado, las habilidades, la experiencia, las tecnologías, los servicios y la base de clientes.

Estrategia de oferta (de producto): El enfoque del proveedor para el desarrollo y la entrega de productos que enfatiza la diferenciación, la funcionalidad, la metodología y los conjuntos de características a medida que se corresponden con los requisitos actuales y futuros.

Modelo de negocio: La solidez y lógica de la propuesta de negocio subyacente del proveedor.

Estrategia vertical/industria: la estrategia del proveedor para dirigir recursos, habilidades y ofertas para satisfacer las necesidades específicas de segmentos de mercado individuales, incluidos los mercados verticales.

Innovación: Disposiciones directas, relacionadas, complementarias y sinérgicas de recursos, experiencia o capital con fines de inversión, consolidación, defensivos o preventivos.

Estrategia geográfica: la estrategia del proveedor para dirigir recursos, habilidades y ofertas para satisfacer las necesidades específicas de geografías fuera de la geografía "hogar" o nativa, ya sea directamente o a través de socios, canales y subsidiarias, según corresponda para esa geografía y mercado.