Autoservicio para hacer y deshacer (Gartner 2016)

La semana pasada comentaba el estudio de Gartner sobre plataformas de Business Intelligence y explicaba que el informe supone una redefinición del mercado BI.

Expectativas a corto plazo

Es interesante valorar las expectativas que tiene Gartner para los próximos años, lo que ayuda a entender por qué Tableau, Qlik, y Power BI están tan bien situados. Estas son sus premisas (negritas mías):

• By 2018, most business users and analysts in organizations will have access to selfservice tools to prepare data for analysis as part of the shift to deploying modern BI platforms.
• By 2018, most stand-alone self-service data preparation offerings will either have expanded into end-to-end analytical platforms or been integrated as features of existing analytics platforms.
• By 2018, smart, governed, Hadoop-based, search-based and visual-based data discovery will converge in a single form of next-generation data discovery that will include selfservice data preparation and natural-language generation.

Excepto en la referencia a Hadoop y al “natural-language” (que yo creo que aún le faltan al menos 10 años de maduración), coincido bastante con esta valoración. Los próximos años el mercado BI estará dominado por herramientas que sean capaces de ofrecer autoservicio a los usuarios para analizar sus datos…. y para preparárselos.

¿Esto era "autoservicio"?

En mi opinión, los analistas y proveedores BI han estirado demasiado el significado de “autoservicio”. En un principio (90s), queríamos ofrecer “autoservicio” para acceder a la información, y la respuesta tecnológica fue construir un data warehouse (=modelo dimensional + ETL de aprovisionamiento) y proporcionar una capa semántica. Teóricamente, y gracias a las herramientas de BI, los usuarios podrían hacer sus consultas, informes, y análisis… Eso era autoservicio.

Además de redefinir el mercado BI, ¿Gartner ha cambiado la definición de self service?

Ahora hablamos sin disimulo de “selfservice tools to prepare data for analysis”. Esto es la constatación de un enorme fracaso. ¿Acaso desde IT no hemos sido capaces de preparar la información para ser analizada? Y la humillante confesión es que no. No hemos sido capaces, y por eso triunfan herramientas como Tableau, Qlik Sense o Power BI… Parece que hemos renunciado a nuestra obligación y ahora esperamos que sean los usuarios los seleccionen la información que les interese y la manipulen libremente para conocer y analizar sus datos…

Pienso que este enfoque es un error. Llamadme visionario, pero creo que si en los 1990s y en los 2000s fracasamos en nuestra ambición de que los usuarios se generasen sus propios informes, fracasaremos ahora al pretender que los usuarios realicen la ETL (que eso es lo que quiere decir “prepare data for analysis”).

Llamadme visionario, pero si el usuario fracasó en crearse sus propios informes, fracasará en crear sus propias ETLs corporativas.

— BI fácil (@bifacil) 8 de febrero de 2016

La metáforoa del restaurante es probablemente la más repetida en el ámbito BI, y me permitiré reutilizarla aquí. ¿Cuál es el mejor autoservicio? ¿El mercado? ¿Los sitios selfservice del aeropuerto? ¿O un restaurante con excelente cocina, atentos camareros, y con una carta amplia y variada?

Tenemos trabajo por hacer

Con este escenario, mi previsión es que todavía nos quedan unos años de convivir con inconsistencias y errores en la información provocados por una deficiente gestión de los datos desde IT. Además, en muchas ocasiones, el "autoservicio" será solo una ilusión y seguirán siendo los consultores (o IT) quien generará los dashboards (ahora por fin sí: Preciosos y amigables).

La falta de un adecuado Data Managment provocará el nacimiento de nuevos “silos” de información. Se acercan unos tiempos donde nos tocará hacer mucha pedagogía y tendremos que explicar muchas veces las ventajas que un Data Warehouse representa para los organizaciones.

Por supuesto, convivirán distintas herramientas para distintas necesidades. El reporting tradicional, el reporting Excel, y la posibilidad de realizar consultas libres (queries ad hoc) seguirán siendo importantes necesidades analíticas de las empresas. No existe aún la solución que lo cubra todo suficientemente bien.

En el próximo artículo terminaré esta miniserie sobre el Gartner BI 2016 con unas reflexiones finales sobre las consecuencias positivas de la competencia en el mercado BI.

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