Microsoft Líder de Gartner Magic Quadrant 2021 en Analytics y Business Intelligence

Por decimotercer año consecutivo, Gartner ha nombrado a Microsoft líder en la categoría de Plataformas de análisis de inteligencia empresarial.

¿Qué es el cuadrante de Gartner? es una publicación anual que mide la situación de mercado de un producto tecnológico. Contempla, por un lado, la innovación del proveedor y, por otro, la habilidad en el desarrollo de los productos.

¿Sabes que es Gartner? Bueno, pues es la impulsora de Microsoft y la consultora IT más importante a nivel mundial y se dedica a analizar las tendencias del mercado.

Como nos lo muestra la imagen anterior, publicada en el informe de Gartner este 2021, nos dice que el eje «Y» nos indica la capacidad de ejecutar de manera eficaz o con éxito su visión en el mercado. Mientras que por el otro lado el eje «X» nos indica la integridad de visión y la habilidad en la que se aprovechan los diversos momentos que el mercado vive para generar valor.

Gartner nos explica que los ejes dividen cuatro zonas de calificación, que son las siguientes:

• Líderes: Destacan normalmente por tener una gran cuota de mercado. Desarrollan bien su negocio en función de las características del mercado y están bien posicionados para el futuro.
• Visionarios: Son capaces de ofrecer productos innovadores. Saben hacia dónde va el mercado, pero no tienen todavía la capacidad de realizar implantaciones por su tamaño u otras circunstancias. Sería es caso de las Startups.
• Aspirantes: Tienen buena ejecución del negocio y son capaces de dominar un gran segmento del mercado, pero no demuestran un entendimiento real de hacia dónde va éste.
• Jugadores de nichos específicos: Se enfocan con éxito en un nicho determinado, pero no adquieren una visión global ni se caracterizan por grandes innovaciones.

Las plataformas de análisis e inteligencia empresarial (ABI) se caracterizan por una funcionalidad fácil de usar que admite un flujo de trabajo analítico completo, desde la preparación de datos hasta la exploración visual y la generación de información, con énfasis en el uso de autoservicio y la asistencia al usuario aumentada.

Esta incluye las siguientes 12 áreas de capacidad críticas, que se han actualizado para reflejar las áreas de cambio y diferenciación, especialmente en las capacidades más estrechamente asociadas con el análisis aumentado:

• Seguridad: Capacidades que permiten la seguridad de la plataforma, la administración de usuarios, la auditoría del acceso a la plataforma y la autenticación.
• Capacidad de administración: capacidades que realizan un seguimiento del uso de la plataforma ABI y administran cómo se comparte la información (y quién la comparte).
• Análisis en la nube: la capacidad de admitir la creación, implementación y gestión de análisis en la nube, basados en datos almacenados tanto en la nube como en las instalaciones.
• Conectividad de orígenes de datos: capacidades que permiten a los usuarios conectarse, consultar e ingerir datos, a la vez que optimizan el rendimiento.
• Preparación de datos: soporte para la combinación de datos de diferentes fuentes, basada en el usuario, y la combinación de arrastrar y soltar y la creación de modelos analíticos (como medidas, conjuntos, grupos y jerarquías definidos por el usuario).
• Catálogo: la capacidad de generar y seleccionar automáticamente un catálogo de contenido analítico en el que se pueden realizar búsquedas, lo que facilita a los consumidores analíticos saber qué contenido está disponible.
• Información automatizada: un atributo central del análisis aumentado, que es la aplicación de técnicas de ML para generar automáticamente hallazgos para los usuarios finales (por ejemplo, mediante la identificación de los atributos más importantes en un conjunto de datos).
• Visualización de datos: Soporte para paneles altamente interactivos y exploración de datos a través de la manipulación de imágenes de gráficos.
• Narración de datos: La capacidad de combinar la visualización interactiva de datos con técnicas narrativas para empaquetar y entregar contenido analítico en una forma atractiva y fácil de entender para su presentación a los tomadores de decisiones.
• Consulta de lenguaje natural (NLQ): esto permite a los usuarios hacer preguntas y consultar datos y contenido analítico mediante términos que se escriben en un cuadro de búsqueda o se hablan.
• Generación de lenguaje natural (NLG): La creación automática de descripciones lingüísticamente ricas de respuestas, datos y contenido analítico. Dentro del contexto de análisis, a medida que el usuario interactúa con los datos, la narrativa cambia dinámicamente para explicar los hallazgos clave o el significado de los gráficos o paneles.
• Informes: la capacidad de crear y distribuir (o «ráfaga») informes de varias páginas, con diseño de cuadrícula y perfectos para píxeles a los usuarios de forma programada.

Este año se le agrega una insignia más a esta empresa de alto nivel, Microsoft con la misión de empoderar a los colaboradores nos brinda una suite de analítica total y completa para la gestión de datos. POWER BI con características de navegación y uso intuitivas, brinda una gran experiencia al usuario para poder crear tableros y gráficos en cuestión de pocos minutos, su análisis de información abarca desde el informe y el diseño de presupuestos a la configuración del almacén de datos.

Compuesto por 5 módulos que se pueden utilizar juntos o combinados; Reporting, Planning, Dashboards, Data Warehouse, Collaboration. Diseñado para implementaciones rápidas de bajo riesgo.

Power BI da la posibilidad de ser implementado y gestionado por los usuarios de negocio desde la gestión de rendimiento empresarial hasta la sede corporativa.

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