Terugblik Gartner BI Summit 2013

Deze week vond in Barcelona de Gartner BI Summit 2013 plaats en ik mocht daar, samen met een collega, namens Info Support bij zijn. De summit had als thema analyze, predict, act. Wat hebben we allemaal mee terug genomen uit Barcelona, naast een enigszins gebruind gezicht, want het weer was er een stuk lekkerder dan hier…

Reporting is uit – analyze, predict!

Eén van de dingen die we het meest gehoord hebben is dat reporting uit is. Gartner heeft het dan ook voortdurend over Business Intelligence & Analytics. Gartner heeft zelfs haar BICC (Business Intelligence Competence Center) hernoemd naar BIACC (met de A van Analytics). Onder Business Intelligence valt dat wat we de afgelopen tijd voortdurend doen: datawarehouses bouwen. En daarop bouwen we rapporten. Waarmee we kunnen zien wat er gebeurd is. Een vorm van analytics, maar wel één met een lage information value. Onderstaande slide werd in meerdere sessies getoond om te wijzen op de toegevoegde waarde van de andere vormen van analytics.

Een leuke manier om meer waarde uit informatie te krijgen, is als BI & Analytics professional je vraag aan de business anders te stellen: what do you wish you’d know instead of what do you need to know. In één van de sessies werd ook een leuke opmerking gemaakt die de toch enigszins beperkte functie van rapporten illustreert: van alleen wegen, val je niet af.

ICF

Een andere slide die we meerdere keren gezien hebben, is die van het Gartner Information Capabilities Framework (ICF).

Dit conceptuele model is al enige tijd oud en beschrijft wat je nodig hebt in een informatie infrastructuur.

Logical Data Warehouse

Gartner is niet vies van het doen van boude uitspraken. We hebben er heel wat gehoord. Reporting is uit had ik al genoemd, Unix is dead en Integrity is SO last decade (die laatste is niet van Gartner zelf, maar hoorde ik van een gastspreker). Maar ook the EDW is not going to work… De context: met de enorm toenemende hoeveelheid data die we moeten verwerken (in 2012 is er net zoveel digitale content gemaakt als in de hele geschiedenis tot dat jaar…!), kunnen we niet vasthouden aan een gelaagde datawarehouse architectuur waarin data gekopieerd wordt van laag naar laag. Het antwoord is een flexibele architectuur waarin het datawarehouse zoveel mogelijk ‘logisch’ of virtueel is: een Logical Data Warehouse (LDW). Helaas is dit op dit moment nog slechts een Nirwana, want er zijn nog geen tools op de markt waarmee je een LDW volledig kunt bouwen. En ook nog geen succesverhalen van consultancy partijen of bedrijven die dit hebben gedaan. Maar volgens Gartner is het wel een architectuur best practice voor de toekomst.

Big Data

Hebben we ook nog iets over big data gehoord? Nee hoor… niet iets, wel veel… héél veel! Om te beginnen, de officiële definitie die Gartner voor big data heeft:

“Big data is high-volume, high-velocity and high-variety information assets that demand cost-effective, innovative forms of information processing for enhanced insight and decision making.”

En wat we heel veel hoorden is dat de markt voor big data nog bijzonder onvolwassen is en dat de komende jaren ook nog zal blijven. Waarbij Gartner wel zegt dat Hadoop hierin een belangrijke rol zal blijven spelen (let op dat Hadoop slechts een klein stukje van de big data puzzel is).

Loop je achter wanneer je nog niets met big data doet? Zeker niet. Er zijn nog maar heel weinig bedrijven die écht iets met big data doen en van de bedrijven die er iets mee doen, is maar een heel klein percentage er succesvol mee. Betekent dit en de onvolwassenheid van de markt dat je big data nog maar even links moet laten liggen? Volgens Gartner niet. Gartner adviseert te gaan experimenteren met big data, waarbij de belangrijkste use case klantgegevens zijn. Wanneer je in je analytics mee wilt nemen hoe je klanten over je denken (sentiment analyse), is big data al snel de oplossing.

Big data wordt door sommigen wel een disruptive innovation genoemd. Het biedt zoveel nieuwe en andere analytische mogelijkheden, dat je voorbereid moet zijn op ander gebruikersgedrag. Fishes grow bigger in a bigger tank. Maar wees vooral voorbereid op de benodigde skill set. Big data betekent je verdiepen in een hele dierentuin aan tools, waarvan Hadoop, Hive, Pig en ZooKeeper er maar een paar zijn… Not all big data is big, er zijn eenvoudiger toepassingen die ook om kunnen gaan met héél veel data.

Cloud

Naast big data, is natuurlijk ook de cloud een hype waar we het een en ander van gehoord hebben deze dagen. Opvallend daarbij vond ik dat één van de Gartner analisten die er iets over zei van mening was dat cloud en datawarehouses niet samen gaan. Volgens hem is de cloud bijzonder geschikt voor testen, voor kleinere toepassingen met minder gegevens, maar niet voor datawarehouses. You have to pay to get data into the cloud; you have to pay to get data out of the cloud; and you have to pay to keep it there. Do the math.

Mobile BI

Je zou misschien verwachten dat mobile BI nog een belangrijk onderwerp zou zijn, maar dat viel, voor mij althans, een beetje tegen. Ik heb er één interessante sessie over gevolgd, waarvan think mobile de belangrijkste tip was die ik meegenomen heb. Zie verder mijn blog van eerder deze week over deze specifieke sessie.

Magic Quadrants

De magic quadrants, wie kent ze niet? Gartner is er denk ik groot van geworden. En dus ook twee sessies deze week over de diverse magische kwadranten die Gartner in ons vakgebied heeft. Leuk detail tijdens een summit met analyze als één van de thema’s, was de discussie die in één van de sessies ontstond over het gebrek aan analytische mogelijkheden in de magic quadrants. Hoe kun je bijvoorbeeld zien wat er in een bepaald kwadrant ten opzichte van vorig jaar is gebeurd? En kun je niet bepaalde criteria uitsluiten?

Van alle gepresenteerde kwadranten, was er slechts één helemaal nieuw (BI platforms), de ander zo goed als nieuw (Data Warehouse DBMS). Eerst die laatste even:

Eén van de criteria waar dit jaar naar gekeken is, zijn de mogelijkheden tot het bouwen van een LDW. 1010data is een leverancier die hier mogelijkheden toe biedt, wat ze een plek in het Challengers kwadrant heeft opgeleverd. Een andere nieuwkomer lijkt Actian, maar dat is de nieuwe naam voor Ingres.

Echt tijdens de summit, werd het kwadrant voor Business Intelligence and Analytics Platforms gepubliceerd:

Bij dit kwadrant werd nog opgemerkt dat vooral leveranciers die meer aan data discovery doen, het erg goed doen. Dit is dé reden dat bijvoorbeeld QlikTech het erg goed doet.

Niet nieuw, maar nog wel relevant voor ons, is nog het kwadrant voor Data Integration Tools (in deze afbeelding zijn de oranje stippen de posities in 2011, de rode die in 2012):

Op mijn vraag waarom Microsoft het zo slecht doet in dit kwadrant, is het antwoord het gebrek aan innovatie op gebieden als testen, automation, auditing, virtualisatie en metadata management.