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Las 10 empresas más poderosas de analítica de datos

[24/04/2020] Las empresas están invirtiendo fuertemente en analítica de datos, inteligencia empresarial (BI) y capacidades cognitivas. Según el informe State of the CIO 2020 de IDG, el 37% de los líderes de TI señalan que la analítica de datos impulsará la mayor inversión de TI en su organización este año.

El panorama está cambiando ya que las empresas de escala web continúan desplazando a los proveedores de analítica de negocios de la vieja guardia, y, a su vez, esos proveedores buscan modernizarse e innovar para mantenerse de pie.

Aquí está nuestra lista de las 10 empresas más poderosas en analítica de datos, que ofrecen todo, desde BI tradicional hasta inteligencia artificial de vanguardia y capacidades de aprendizaje automático.

Amazon

Por qué está aquí: Amazon Web Services (AWS) ofrece más de 50 servicios para almacenar, procesar y visualizar datos. Para lagos de datos ofrece Amazon S3 para el almacenamiento de objetos; Amazon Glacier para copias de seguridad y archivado; y AWS Glue para la catalogación de datos. En cuanto a la analítica, AWS ofrece Amazon Athena para analítica interactiva, Amazon Elastic MapRedue (EMR) para procesamiento de big data, Amazon Redshift para el almacenamiento de datos, Amazon Kinesis para analítica en tiempo real, Amazon Elasticsearch Service para analítica operativa y Amazon QuickSight para paneles y visualizaciones. También ofrece AWS Deep Learning Amazon Machine Images (AMI) y Amazon SageMaker para servicios de plataforma.

AWS fue recientemente nombrado líder en el Cuadrante Mágico de Gartner en la categoría de Cloud AI Developer Services. Gartner citó la amplia cartera de Amazon, la visibilidad en el sector empresarial desde sus soluciones de almacenamiento y computación, y la visibilidad en el sector del consumidor a través de su negocio minorista en línea y su producto Alexa.

AWS presume que se crean más lagos y analítica de datos en sus servicios que en cualquier otro lugar. Sus clientes incluyen Amazon, Nasdaq, Zillow, Yelp, 3M y Vanguard.

Grandes jugadas recientes: Según una primicia de The Information, AWS planea duplicar su equipo de ventas en el 2020 como parte de un esfuerzo para contrarrestar la presión competitiva de Microsoft. Las contrataciones se centrarán en vendedores con profundos conocimientos técnicos en inteligencia artificial y analítica de datos (y también seguridad cibernética).

Según los números: Según el portal de estadísticas Statista, en el 2019 el 61% de los profesionales técnicos dijeron que su organización estaba ejecutando aplicaciones con AWS, y otro 16% dijo que estaban experimentando con el uso de aplicaciones de AWS. En un informe publicado en febrero del 2020, Canalys, la firma analista en el mercado global de tecnología, descubrió que AWS tuvo una participación de mercado del 32,4% en el cuarto trimestre del 2019, ligeramente por debajo de la participación de mercado del 33,4% en el cuarto trimestre del 2018.

Panorama: Amazon es una potencia, pero se enfrenta a una competencia cada vez más dura en la nube por parte de Microsoft y Google. Aun así, su cartera extensa y en constante crecimiento significa que tiene mucho que ofrecerles a los clientes.

Google

Por qué está aquí: Google está trabado en combate con Amazon y Microsoft por el control del espacio de la IA en la nube. Su Google Cloud Platform ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural, visión artificial y AutoML. Google compite con BigQuery en el espacio de almacenamiento de datos. Mediante la reciente adquisición de Looker, Google también ha intensificado su presencia en el mercado de BI. Looker ganó muchos seguidores de su diseño in-database y soporte nativo para una amplia gama de bases de datos analíticas basadas en la nube, incluidas Amazon Redshift y Athena, Google BigQuery, Microsoft Azure y Snowflake.

Grandes jugadas recientes: En el 2019, Google adquirió Looker Data Sciences en un acuerdo de 2,6 mil millones de dólares en efectivo que se cerró en febrero del 2020. Looker compite contra Tableau, Domo y Microsoft Power BI. En marzo del 2020, Google eligió un acuerdo de alto perfil cuando anunció que Google Cloud se convertiría en el nuevo socio de servicios, datos y analítica en la nube de Major League Baseball para operaciones comerciales.

Según los números: En sus resultados del cuarto trimestre fiscal del 2019, publicados en febrero, Google desglosó los ingresos de Google Cloud por primera vez: 2,6 mil millones de dólares en ingresos, lo que representa un crecimiento anual del 53%. Google citó específicamente su plataforma de datos y analítica, y sus ofertas de infraestructura como impulsoras de ese crecimiento. Según Canalys, Google Cloud tuvo una participación de mercado del 6% en el cuarto trimestre del 2019, frente al 4,9% en el cuarto trimestre del 2018.

Panorama: Gran parte de la innovación reciente en el ámbito de analítica se remonta al trabajo inicialmente realizado dentro de Google, pero la compañía aún está encontrando su equilibrio frente a competidores como Amazon y Microsoft. Looker puede ser una oportunidad para los esfuerzos de BI de Google, pero queda por ver cómo Google integrará la plataforma con el resto de sus ofertas.

IBM

Por qué está aquí: IBM fue alguna vez un innovador de BI de alto nivel, y ahora es más un operador especializado en BI con IBM Cognos Analytics. Cognos Analytics es compatible con todo el ciclo de vida de la analítica, desde el descubrimiento hasta la operacionalización. Además, IBM continúa desarrollando capacidades analíticas, que incluyen un Cognos Analytics Cartridge para Cloud Pak for Data para soportar implementaciones de analítica y DataOps aprovechando los contenedores OpenShift. Si bien IBM se ha deslizado hacia la esfera de BI, la estrella de la compañía sigue brillando cuando se trata de servicios de inteligencia artificial. Gartner asegura que IBM Research es una fuente inagotable de pensamiento sobre IA, aunque señala que la compañía está luchando por convertir sus innovaciones de vanguardia en productos. IBM Watson Assistant permite a los clientes construir, capacitar e implementar interacciones conversacionales en sus aplicaciones. Watson Visual Recognition ayuda a los clientes a procesar imágenes, y Watson Video Enrichment analiza datos visuales, de audio, texto dentro del contenido multimedia. IBM Watson Studio es un entorno para desarrollar, capacitar, gestionar modelos e implementar aplicaciones basadas en IA.

Grandes jugadas recientes: En julio de 2019, IBM concluyó su adquisición de Red Hat por 34 mil millones de dólares. Las tecnologías de nube híbrida abierta de Red Hat fueron un elemento clave de la adquisición, y prepararon el camino para que los clientes de IBM Cognos Analytics migren a la nube.

Según los números: Worldwide Semiannual Artificial Intelligence Tracker for 2H18 de IDC descubrió que IBM ocupó el segmento más grande del mercado de IA en el 2018 con un 9,2%. IDC señaló que las nuevas soluciones y servicios de Watson destinados a la agricultura, el servicio al cliente, los recursos humanos, la cadena de suministro, la fabricación, la gestión de edificios, la automoción, el marketing y la publicidad contribuyen a su dominio.

Panorama: En el ámbito de BI, IBM está poniéndose al día, según Gartner, que señala que solo una quinta parte de los clientes de referencia de IBM consideran a Cognos Analytics su única plataforma estándar empresarial para analítica y BI. Dicho esto, a fines del año pasado, IBM presentó una nueva oferta de Cognos Analytics y Planning Analytics que promete una planificación unificada y análisis "What-If, lo que podría darle un impulso. En el ámbito de los servicios de IA, IBM tiene una gran presencia, pero también una gran variedad de elementos manejados por diferentes equipos que utilizan una variedad de esquemas de precios; cosa que puede resultar un tanto confusa.

Microsoft

Por qué está aquí: La plataforma Azure de Microsoft solo es superada por AWS en términos de datos y analítica basados en la nube, aprendizaje automático y productos y servicios de computación cognitiva. Ofrece preparación de datos, descubrimiento de datos visual-based, paneles interactivos y analítica aumentada a través de Power BI, que está disponible a través de Azure o en las instalaciones. La inclusión de Power BI en Office 365 significa que ya se encuentra en muchas empresas.

Microsoft fue nombrado recientemente líder en el Cuadrante Mágico de Gartner en la categoría de Analytics and Business Intelligence Platforms y en la de Cloud AI Developer Services.

Microsoft Azure, como AWS, cuenta con una gran cantidad de clientes de alto perfil, incluidos eBay, Boeing, Samsung, GE Healthcare y BMW.

Grandes jugadas recientes: En noviembre, Microsoft presentó Azure Synapse Analytics, un servicio que promete fusionar el almacenamiento de datos empresariales y la analítica de big data.

Según los números: De acuerdo con Statistica, el 52% de los profesionales técnicos en el 2019 aseguró que su organización ejecutaba aplicaciones con Azure, y el 16% dijo que estaban experimentando. Canalys informó que Azure tuvo una participación de mercado del 17,6% en el cuarto trimestre del 2019, frente al 14,9% en el cuarto trimestre del 2018.

Panorama: Las cifras de Microsoft fueron un éxito en el segundo trimestre fiscal 2020 (reportadas en enero) con gran parte de ese logro atribuido al crecimiento de su negocio de Azure. Microsoft reportó un crecimiento interanual del 62% para Azure en el segundo trimestre fiscal y un crecimiento del 26,5% para su segmento de nube inteligente. En cuanto a BI, sus ofertas locales no son tan completas como lo que se ofrece a través del servicio en la nube Power BI Pro, pero ha ocupado una posición sólida y está compitiendo por el liderazgo en cloud AI contra Amazon y Google.

MicroStrategy

Por qué está aquí: MicroStrategy ha sido un fuerte competidor en el ámbito de analítica empresarial durante más de 30 años, compitiendo cara a cara con otros participantes de esta lista, incluidos IBM, Oracle y SAP. Gartner señala que MicroStrategy ofrece una de las plataformas de analítica e inteligencia empresarial (ABI) más completas disponibles, respaldando los requisitos de analítica y de informes de Modo 1 y Modo 2. Complementa su conectividad de datos, visualización de datos y productos analíticos avanzados con productos complementarios móviles, en la nube, integrados y de análisis de identidad. La firma de investigación dice que HyperIntelligence, el gráfico semántico de MicroStrategy, se encuentra entre las características de producto más innovadoras de una plataforma ABI en los últimos dos años.

Grandes jugadas recientes: MicroStrategy 2020, la nueva versión de la plataforma de analítica empresarial emblema de la compañía, se anunció en febrero del 2020. Lleva a HyperIntelligence a un nuevo nivel de vanguardia. El gráfico semántico de HyperIntelligence se puede usar como una superposición en sitios web, aplicaciones y sitios móviles para generar dinámicamente insights predefinida. Agrega conectores Jupyter y RStudio para respaldar a los científicos de datos y agrega soporte para implementar en entornos AWS y Azure.

Según los números: 133,5 millones de dólares. Esos son los ingresos del cuarto trimestre del 2019 reportados por MicroStrategy en enero. Representan un aumento de 1,2% año tras año, a pesar de una disminución de 3,6% en los ingresos por licencias de productos. El resultado, que superó las expectativas de los analistas en aproximadamente 2,5 millones de dólares, se debió en gran medida a una mayor adopción de ofertas en la nube e HyperIntelligence, según el CEO Michael Saylor.

Panorama: MicroStrategy no ha estado ganando mucha tracción con nuevos clientes en comparación con sus competidores, según Gartner. Dicho esto, HyperIntelligence puede probar ser algo muy estimulante. Ha abierto su capa semántica a las plataformas ABI de la competencia, lo que Gartner identifica como una ruptura significativa de la tradición de la arquitectura patentada en ese campo.

Oracle

Por qué está aquí: Oracle es una potencia en el campo de BI, aunque se ha enfrentado a una competencia cada vez más feroz en los últimos años. Tiene un fuerte enfoque en la analítica aumentada, aprovechando consultas en lenguaje natural y la integración de chatbot para proporcionarles a los usuarios experiencias más similares a las de los consumidores. Ofrece una nube empresarial full-stack que presenta una experiencia de diseño integrada para análisis, informes y paneles interactivos.

Grandes jugadas recientes: Oracle presentó la Plataforma Oracle Cloud Data Science en febrero del 2020, construida sobre la base de DataScience.com, adquirida por Oracle en el 2018. La plataforma está diseñada para equipos de científicos de datos que trabajan en colaboración, con capacidades que incluyen proyectos compartidos, catálogos de modelos, políticas de seguridad del equipo, reproducibilidad y auditabilidad.

Según los números: >100%. Esa es la tasa de crecimiento de la Autonomous Database de Oracle que se ejecuta en su nube pública, de acuerdo con el CTO de Oracle, Larry Ellison, cuando la compañía lanzó sus resultados financieros del segundo trimestre fiscal 2020 en diciembre del 2019.

Panorama: Oracle ha recuperado su posición como visionario de analítica de datos y BI, según Gartner. Oracle y Microsoft se han vuelto más íntimos últimamente con una asociación de interoperabilidad en la nube que permite a los clientes conectar servicios de Azure, como Analytics y AI, a los servicios de Oracle, incluyendo Autonomous Database.

Salesforce

Por qué está aquí: Salesforce es el mayor proveedor de CRM, con una participación en el mercado del 17,3% según Worldwide Semiannual Software Tracker de IDC. Eso es más del triple de la participación de los competidores más cercanos, Oracle y SAP. Recientemente, se volvió más fuerte con la adquisición de Tableau, un líder en analítica de datos y BI por derecho propio. Gartner considera que Salesforce es un visionario en los campos de analítica de datos y BI gracias a su plataforma Einstein, que ofrece servicios como un generador de predicciones, analítica de ventas, analítica de servicios y más. Salesforce es más un jugador especializado cuando se trata de servicios de IA en la nube. La compañía está posicionando a Einstein como una forma de hacer que la IA sea accesible para todos los usuarios de CRM y front-office.

Grandes jugadas recientes: En el 2019 Salesforce adquirió Tableau, uno de los jugadores de visualización de datos más poderosos. Tableau ha estado innovando en sus capacidades de analítica aumentada, que incluyen las nuevas funciones llamadas Ask Data y Explain Data que ofrecen consultas en lenguaje natural e insights automatizados.

Según los números: 15,7 mil millones de dólares. Eso es lo que Salesforce desembolsó para adquirir Tableau. Cerró el acuerdo de todas las acciones en agosto del 2019.

Panorama: Los competidores buscan agresivamente cerrar la brecha que pone Salesforce cuando se trata de analítica integrada, que es una de las fortalezas clave de Salesforce. Salesforce continúa innovando en un esfuerzo por mantener su ventaja. La adquisición de Tableau le da un gran impulso, pero hay una buena cantidad de superposición en la línea de productos. Queda por ver cómo Salesforce integrará Tableau con sus ofertas existentes de Einstein Analytics.

SAP

Por qué está aquí: Al igual que Oracle, SAP es uno de los gigantes en BI. Comúnmente, SAP HANA alimenta almacenes de datos (data marts y data warehouses) en memoria. SAP Analytics Cloud se integra con su gama más amplia de aplicaciones empresariales SAP y ofrece una plataforma unificada para capacidades de planificación, analítica y predicción. También ofrece SAP Digital Boardroom, que brinda a los ejecutivos acceso a análisis y simulaciones "What-if. Gartner dice que los clientes especialmente valoran las funciones analíticas avanzadas, incluida la generación de lenguaje natural y la funcionalidad de procesamiento del lenguaje natural, insights automatizados y soporte para análisis automatizado de series de tiempo y hallazgos explicables. En el campo de la IA en la nube, las principales ofertas de SAP son Leonardo Machine Learning y SAP Conversational AI. Leonardo proporciona modelos preentrenados y modelos personalizables que pueden usarse como un servicio web, mientras que Conversational AI proporciona una plataforma de extremo a extremo para construir bots conversacionales.

Grandes jugadas recientes: SAP introdujo su SAP Data Warehouse Cloud en mayo del 2019, que ofrece data-warehouse-as-a-service de analítica orientado tanto para negocios como para TI.

Según los números: >32.000. El número de clientes de SAP HANA citados por SAP en febrero del 2020.

Panorama: SAP tiene la reputación de ser un incondicional de la IA tradicional y enfrenta una batalla cuesta arriba en términos de convencer a los clientes de que prueben las nuevas capacidades analíticas avanzadas de SAP Analytics Cloud.

SAS

Por qué está aquí: SAS es otro miembro de la vieja guardia de las potencias analíticas, pero se han adaptado agresivamente para agregar capacidades analíticas avanzadas a su cartera. Visual Analytics, parte de la plataforma Viya de SAS, ofrece una experiencia de diseño visual y aumentada única e integrada para la preparación de datos, la visualización y el análisis de datos, y para construir y operar modelos de ciencia de datos, ML e IA. SAS ha invertido mucho en automatización dentro de la plataforma; esto incluye soporte para la integración de voz con asistentes digitales personales, integración de chatbot y generación de lenguaje natural.

Grandes jugadas recientes: SAS finalmente se traslada a la nube a lo grande; la compañía ha anunciado que su paquete de software de próxima generación tendrá una arquitectura nativa de la nube. La compañía también se ha trasladado para apoyar la ciencia de datos de código abierto y el ecosistema ML.

Según los números: 47. SAS tiene presencia física en 47 países y un ecosistema global de integradores de sistemas.

Panorama: Si bien SAS se está trasladando a la nube y adoptando tentativamente el código abierto, ha ido a paso lento, permitiéndoles a los competidores tomar la delantera. Ahora está en proceso de ponerse al día. Gartner señala que los clientes dicen que el costo de Visual Analytics limita la amplia implementación en sus organizaciones.

Teradata

Por qué está aquí: Teradata ha sido un competidor en el campo de analítica empresarial durante más de 40 años. Teradata Vantage es la plataforma de inteligencia de datos de la empresa, que ofrece analítica, lagos de datos y almacenes de datos; y se puede implementar localmente, en la nube (incluso a través de Teradata Cloud y opciones de nube pública como AWS, Azure y Google), o en un modelo híbrido. Teradata QueryGrid está estrechamente integrado con Vantage. Es un tejido de analítica de datos que proporciona acceso, procesamiento y movimiento de datos sin interrupciones a través de múltiples fuentes de datos.

Grandes jugadas recientes: Teradata, antes conocido por sus dispositivos de hardware especializados, ha optado por una arquitectura nativa de la nube para Vantage y está anunciando la capacidad de escalar elástica e independientemente computadora o almacenamiento, aprovechar almacenes de objetos de bajo costo, e integrar cargas de trabajo analíticas.

Según los números: 16%. Esa es la disminución en los ingresos año tras año reportados por Teradata en febrero. Los ingresos recurrentes, que ahora constituyen la mayor parte de la combinación de ingresos de la empresa, aumentaron un 6,7% año tras año, pero los ingresos perpetuos de licencias de software y hardware disminuyeron un 69,1%.

Panorama: Teradata continúa intentando reformar su negocio. Forrester comenta que algunos clientes dicen que las funciones de administración cero de Teradata y el modelado de datos para casos de uso específicos tienen limitaciones. Pero también señala que a los clientes les gusta su facilidad de uso, la nube híbrida y el almacenamiento independiente, y las capacidades de procesamiento de cómputo. Los clientes tienden a recurrir a Teradata para implementaciones híbridas en las que la escalabilidad y la disponibilidad son factores críticos.