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Las tendencias de BI de 2019 incluyeron consolidación y verificación de la realidad para IA

Las características de inteligencia artificial (IA) en los productos de inteligencia de negocios (BI) mejoraron en 2019, pero no al ritmo previsto antes de que comenzara el año. En cambio, el avance fue incremental y la consolidación fue un tema dominante.

Las tendencias de inteligencia de negocios (BI) que surgieron en 2019 no fueron necesariamente lo que más se esperaba.

Hace un año, se predijo que una de las tendencias dominantes de BI para 2019 sería una adquisición de inteligencia aumentada.

Un proveedor, ThoughtSpot, escribió que la inteligencia artificial (IA) en BI se generalizaría y que surgirían los análisis autónomos. Otro, Tableau, predijo el aumento de la IA explicable y que los avances en el procesamiento del lenguaje natural permitirían a los usuarios conversar con sus datos. Mientras tanto, el CEO de uno más, Yellowfin, escribió que las consultas en lenguaje natural suplantarían las interfaces de búsqueda de texto.

La introducción y los avances de las funciones de inteligencia artificial fueron, de hecho, una de las tendencias de BI significativas de 2019. Definitivamente, se hicieron progresos. ThoughtSpot, por su parte, introdujo nuevas capacidades de aprendizaje automático, al igual que Tibco.

Pero el progreso no fue tan espectacular como se predijo.

"Creo que las expectativas eran demasiado elevadas", dijo Mike Leone, analista de Enterprise Strategy Group. "Vimos numerosos anuncios de proveedores de BI que buscaban incorporar la inteligencia artificial en sus plataformas, pero la adopción se está quedando un poco atrás. Las organizaciones quieren utilizar la inteligencia artificial para hacer mejor su trabajo, pero todavía hay una pequeña curva de aprendizaje y la necesidad de abordar la simplicidad de usar la tecnología para usuarios menos técnicos o no avanzados en estos sistemas".

De manera similar, Dan Sommer, líder de inteligencia de mercado global en Qlik, dijo que, si bien el avance de las capacidades de inteligencia artificial fue una de las tendencias de BI en 2019, fue modesto.

"La IA está encontrando su camino en los casos de uso, pero en escenarios muy específicos", dijo. "Todavía estamos esperando ver el impacto de una IA más general".

Más allá del avance incremental de las capacidades de IA, la consolidación de proveedores fue una de las tendencias de BI significativas de 2019. Otras tendencias fueron la introducción de herramientas de bajo código/sin código para desarrolladores de aplicaciones, aplicaciones móviles mejoradas de proveedores de BI y tal vez la desaparición de Hadoop.

Consolidación

Tres semanas después de 2019, Qlik adquirió CrunchBot y Crunch Data para marcar el comienzo de una de las principales tendencias de BI de 2019. Un mes después, compró Attunity.

En los meses que siguieron, Alteryx compró ClearStory Data y Sisense adquirió Periscope. Luego, el 6 de junio, Google compró Looker por $2.6 mil millones de dólares. Ese mismo día, Logi Analytics adquirió Zoomdata. Y solo cuatro días después de eso, Salesforce compró Tableau por $15.7 mil millones de dólares.

Los primeros seis meses de 2019 marcaron el comienzo de una ola de consolidación no vista en el espacio de BI desde 2007, cuando IBM adquirió Cognos, Oracle compró Hyperion y SAP compró BusinessObjects.

El impulso para la consolidación fue el reconocimiento de la creciente importancia de la inteligencia empresarial, según Donald Farmer, director de TreeHive Strategy.

"Lo que impulsó la consolidación fue la mercantilización de la analítica", dijo. "La presión sobre las compañías de análisis de juego puro ha sido grande, y hay algunas compañías que tienen dificultades naturales y otras que tienen dificultades previas y podrían ver la escritura en la pared. Pero lo positivo es el impulso hacia la analítica en todas partes, la necesidad para obtener análisis en cada parte del negocio".

Si bien la consolidación fue una de las tendencias de BI significativas durante la primera mitad de 2019, al menos entre los principales proveedores, se desaceleró durante la segunda mitad del año. Sin embargo, eso no significa que la ola haya disminuido.

"Se ha tomado la fruta baja, pero estoy seguro de que habrá otra ronda", dijo Farmer.

Una nueva audiencia

Los proveedores de software que comercializan mucho más que simples plataformas de BI han proporcionado herramientas de código bajo o sin código para los desarrolladores desde hace algún tiempo. Salesforce, por ejemplo, debutó con Salesforce Lightning en 2014. Microsoft respondió con PowerApps dos años después.

Pero una de las tendencias de BI que surgió a fines de 2019 fue la introducción de herramientas de bajo código y sin código para desarrolladores de proveedores especializados en plataformas de inteligencia empresarial.

Looker dio a conocer Looker 7, que incluye un marco de desarrollo y un mercado en el producto para complementos, a principios de noviembre. La misma semana, Yellowfin lanzó Yellowfin 9. El lanzamiento incluyó características llamadas Dashboard Canvas y Dashboard Code Mode, que permiten a los desarrolladores personalizar las aplicaciones de sus organizaciones.

Luego, Sisense lanzó una actualización con capacidades integradas para ayudar a los clientes a crear aplicaciones de grado empresarial, y la última versión de Alteryx incluyó una interfaz de programación de aplicaciones que conecta Alteryx Designer con Tableau Hyper y permite a los usuarios leer, escribir y transformar fácilmente archivos Hyper.

"Creo que, especialmente en los últimos meses, estamos viendo un enfoque mucho mayor en la habilitación de desarrolladores", dijo Leone. "Realmente se está enfatizando la idea de código bajo/sin código para crear flujos de trabajo de manera eficiente, aplicar automatización e incorporar conocimientos en aplicaciones modernas".

La motivación detrás de las herramientas no es reemplazar a los desarrolladores. En cambio, es liberarlos de algunos de los engorrosos trabajos de codificación necesarios para crear aplicaciones personalizadas. También permite a los usuarios empresariales crear aplicaciones rudimentarias, lo que lleva al desarrollo ciudadano de la misma manera que los avances en la facilidad de uso de las herramientas de análisis han llevado al surgimiento de científicos de datos ciudadanos.

"No es que los desarrolladores no quieran escribir código o no puedan escribir código", dijo Leone. "Se trata de eficiencia y no tener que recrear la rueda".

Ir a lo móvil

Los proveedores de BI han tenido dificultades históricamente para desarrollar aplicaciones móviles efectivas. Con demasiada frecuencia, intentaron recrear sus tableros de escritorio en pantallas móviles, pero el tamaño de la pantalla de los teléfonos en particular y las tabletas hasta cierto punto dificultó el consumo de visualizaciones de datos.

El pequeño tamaño de la pantalla resultó ser un gran obstáculo para las aplicaciones móviles de BI.

Sin embargo, en 2019, una de las tendencias de BI fue que los proveedores comenzaron a descubrir cómo aprovechar los dispositivos móviles.

Los que ahora tienen éxito, y los raros que tuvieron éxito antes de 2019, ven los dispositivos móviles de manera diferente a las aplicaciones de escritorio. Reconocen las limitaciones de los teléfonos y tabletas, así como las fortalezas de estos dispositivos.

"Vimos la aparición de un nuevo estilo de aplicaciones móviles basadas en la capacidad de tomar medidas: Yellowfin, Microsoft, Domo", dijo Farmer. "Son aplicaciones móviles centradas en la acción".

MicroStrategy es un proveedor que ha invertido durante mucho tiempo en su aplicación móvil, introduciendo por primera vez una en 2009. Y una cosa que hace es aprovechar el aspecto móvil de los dispositivos móviles. Dadas las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático de la aplicación, puede proporcionar a los usuarios tarjetas de información mientras se mueven.

Yellowfin, como lo mencionó Farmer, es otro proveedor que descubre cómo presentar BI en un formato móvil.

Después de luchar durante una década después del lanzamiento de su primera aplicación móvil, el proveedor revisó su estrategia móvil y presentó una nueva aplicación en septiembre. En lugar de imitar paneles, presenta información a través de una fuente de línea de tiempo similar a Facebook y Twitter.

La muerte de Hadoop

Las tendencias de BI vienen y van. Y justo cuando la IA y las herramientas de desarrollo están ganando popularidad y competencia, el tiempo de Hadoop podría haber terminado.

"Hadoop terminó el año pasado", dijo Sommer.

Hadoop se creó en 2005. Permitió a las organizaciones almacenar y acceder a grandes cantidades de datos, y que los científicos de datos puedieran acceder a esos datos y estructurarlos según fuera necesario. Sin embargo, en los últimos años, los almacenes de datos en la nube, como Amazon Redshift y Snowflake, entre otros, han disminuido la necesidad de Hadoop.

De hecho, según Sommer, la idea de big data, el problema que Hadoop buscó resolver, ya no existe.

"Existe la noción de que los grandes datos ahora son solo datos, y lo que sigue son datos amplios", dijo. "Big data es justo lo que no puede lograr con su infraestructura actual, pero con el almacenamiento en la nube esa restricción ahora se ha ido y siempre puede agregar más".

Ampliando la noción de que los datos amplios ahora son un problema en lugar de grandes datos, Sommer dijo que los datos ahora están fragmentados, que provienen de diferentes fuentes a diferentes velocidades, y el problema que debe resolverse es cómo reunirlos.

"Los nuevos catálogos de datos ayudan a reunir múltiples conjuntos de datos", dijo.

Como evidencia de la peligrosa posición de Hadoop, los tres principales proveedores de Hadoop -Cloudera, MapR Technologies y Hortonworks- están en estado de agitación. Cloudera y Hortonworks terminaron fusionándose a principios de 2019, y MapR, después de buscar un comprador, fue adquirida por Hewlett Packard Enterprises.

"Una tendencia negativa de BI es que Hadoop ha terminado", dijo Farmer. "Ha tenido un efecto interesante y la gente se está moviendo hacia un tipo diferente de arquitectura de lago de datos: un lago/almacén de datos híbrido... que permite un funcionamiento perfecto entre los dos".

Lo mismo se puede decir para 2019: ya terminó.

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