26.02.18

Comunicados de Prensa

Alteryx se posiciona como uno de los líderes en Machine Learning y Data Science en el Cuadrante Mágico de Gartner de 2018

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El mundo empresarial ya se ha dado cuenta del enorme potencial de los datos pero la dificultad aparece cuando tienen que convertir esos datos de manera ágil en algo útil sobre lo que enfocar sus acciones. Con alteryx es muy sencillo preparar, combinar y analizar datos de diferentes fuentes sin tener conocimientos técnicos por lo que se presenta como el “acelerador” por excelencia de la productividad de las personas que están acostumbradas a analizar múltiples fuentes de datos como hojas de Excel, Access, bases de datos, CRM, Big Data, etc.

 

El liderazgo de Alteryx

Alteryx se ha posicionado como uno de los líderes del mercado del Machine Learning y el Data Science en el informe anual del Cuadrante Mágico de Gartner.

Ha demostrado su presencia, posicionamiento y fortaleza en profundidad y amplitud a través de un proceso completo de exploración, desarrollo de modelos e implementación. Además de brindar un servicio y soporte excepcional, es realmente ágil en responder a las condiciones cambiantes del mercado y posee un número significativo y creciente de Data Scientists especializados en la plataforma.

Alteryx se encuentra en una posición ideal de cara a  influir en el crecimiento y la dirección del mercado, proporcionando un liderazgo de pensamiento y una diferenciación innovadora. Aborda todas las industrias, geografías, dominios de datos y casos de uso y, por lo tanto, tiene una sólida comprensión y estrategia para este mercado. Esta plataforma no sólo ha sido capaz de centrarse en la ejecución efectiva, basándose en las condiciones actuales del mercado, sino que también tiene planes sólidos y robustos para aprovechar las nuevas tecnologías y desarrollos que vayan cambiando el mercado.

Alteryx ofrece una plataforma unificada de Machine Learning, Alteryx Analytics, la cual permite a los Data Scientists construir modelos con sencillos workflows.   

Alteryx ha pasado del cuadrante de los Challengers al cuadrante de los Líderes, principalmente debido a su buen desempeño como producto, al crecimiento (tanto en términos de crecimiento de ingresos como de adquisición de clientes), a la impresionante satisfacción de sus clientes y su visión de ayudar a las organizaciones para adquirir una cultura de datos y analítica sin la necesidad de contar con científicos de datos expertos.

Fortalezas

  • Enfoque en usuarios de negocio y Citizen Data Scientist [1]: los clientes suelen elegir Alteryx por ser una plataforma fácil de aprender y usar.  
  • Visión de la plataforma: la visión de Alteryx, es la de server a diferentes tipos de usuarios con igual facilidad de uso y confianza.
  • Satisfacción de sus clientes: Alteryx se enfoca intensamente en asegurar que los clientes deriven el valor del negocio de su plataforma.

Advertencias

  • Percepción de ser solo una solución de preparación de datos: aunque la preparación de datos es un aspecto clave para los científicos de datos, Alteryx debería posicionarse de manera más agresiva como fabricante de una plataforma completa de Data Science.
  • Brechas de automatización, reporting y visualización: para acelerar la adopción de la plataforma por los Citizen Data Scientist, Alteryx necesita agregar capacidades automatizadas de creación de modelos y selección. Además, los clientes han reportado que las características de reporting de esta herramienta, no son tan intuitivas como las del resto de la plataforma.

 

Visión General del Mercado

La aplicación del Data Science y el Machine Learning es una prioridad para muchas organizaciones. Tenemos disponibles procedimientos analíticos cada vez más sofisticados que permiten explotar las cantidades masivas de datos disponibles para ellos.

El Data Science y el Machine Learning están cada vez más disponibles para un amplio espectro de usuarios. Estos van desde los trabajadores operacionales que toman decisiones diarias basadas en modelos sofisticados que trabajan entre bastidores, hasta los Citizen Data Scientist que necesitan el Data Science y las capacidades de Machine Learning pero tienen habilidades mínimas en Data Science avanzado, además de ingenieros altamente cualificados y Data Scientist que diseñan experimentos e implementan modelos para representar y optimizar las decisiones de negocios.

El mercado del Data Science y el Machine Learning continúa expandiéndose y permaneciendo en un estado de flujo. Los factores clave de los cambios en este mercado incluyen:

  • Las plataformas de análisis y BI están ganando capacidades predictivas y normativas más avanzadas. El Data Science y las plataformas de Machine Learning están ganando una visualización de datos más fuerte y otras capacidades descriptivas y de diagnóstico. Gartner estima que, en 2020, el análisis predictivo y prescriptivo atraerá el 40% de las nuevas inversiones de las empresas en tecnologías de análisis y BI.
  • Un mayor número de fuentes de datos desde múltiples ubicaciones que requieren una mayor escalabilidad, flexibilidad y un enfoque híbrido para combinar datos on-premises y en la nube.
  • Tecnologías de Inteligencia Artificial mejoradas, basadas en el aprendizaje profundo, que se están haciendo más asequibles, disponibles y accesibles a través de servicios en la nube, APIs, nuevas herramientas e integración con productos y servicios de software existentes.
  • Una gama más amplia de usuarios, más allá de los científicos expertos en datos tradicionales. Los nuevos usuarios incluyen cada vez más Citizen Data Scientist y desarrolladores de aplicaciones.
  • Analíticas aumentadas — técnicas que incorporan el Machine Learning para proporcionar un enfoque "inteligente" guiado a la preparación de datos, análisis de negocios y capacidades de ciencia de datos (como selección de funciones). Amplían el uso de capacidades avanzadas a los roles no tradicionales.
  • Un enfoque en la operacionalización, incluyendo la capacidad de administrar modelos y colaborar a nivel empresarial. Esto también incluye la capacidad de orquestar el proceso analítico completo, con un enfoque, en última instancia, en la producción y operacionalización de modelos, aumentando la productividad e impulsando el impacto del negocio.
  • La disponibilidad de opciones gratuitas y de código abierto que son a menudo las primeras en ofrecer capacidades analíticas innovadoras. También representan opciones de baja inversión inicial y fácil acceso para iniciar el Data Science y los proyectos de Machine Learning.
  • La creciente demanda de "servware". Los servicios analíticos y el software convergen para formar nuevas soluciones, "servware", que interrumpen las prácticas establecidas de los vendedores y crean oportunidades para que las organizaciones se diferencien.

 

Sin duda alguna, Alteryx se ha posicionado como gran referente en este sector.

 

[1] Citizen data scientist: El rol de los citizen data scientist se creó a medida que las empresas se enfrentan a la escasez de científicos de datos entrenados. Aunque no necesariamente deben ser expertos en inteligencia de negocios o científicos de datos, son empleados que usando herramientas de Big Data y en general diferentes tecnologías pueden construir modelos de datos.

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