Años atrás, el sintagma Big Data invadió las conversaciones de muchas personas ajenas por completo al mundo de la tecnología. Algo parecido, quizá peor, está ocurriendo con la Inteligencia Artificial, un juguete para tertulianos y lo mismo está a punto de pasar con la inminente Computación Cuántica. Todas, ya se sabe, tiene como denominador común los datos, ese activo empresarial que la industria se empeña en destacar como “el petróleo del siglo XXI”. Este será el leitmotiv de la entrevista con José Andrés García Bueno, con larga trayectoria directiva en esta rama de las TI, ahora director regional de Qlik, que por quince años consecutivos ocupa un puesto de liderazgo en el cuadrante de Gartner.

José Andrés García Bueno

La historia de Qlick es ilustrativa. Nació en 1993 en Suecia como especialista en business intelligence y en 2004 estableció su sede central en Estados Unidos en una estrategia de internacionalización. Cotizó en bolsa durante un tiempo, hasta que en 2016 negoció su adquisición (3.000 millones de dólares) por el grupo inversor Thoma Bravo, coleccionista de compañías de software. Qlick ha destacado por su crecimiento inorgánico, incorporando no menos de empresas afines que han enriquecido su oferta. Recientemente, Thoma Bravo admitió “una participación minoritaria significativa del fondo soberano del emirato de Abu Dabi (ADIA).

Voy a aprovechar que nos conocemos desde sus tiempos de Teradata para pedirle una puesta al día sobre el mercado que durante años se ha conocido como Big Data. El volumen de datos es exponencialmente superior, pero ya no es el atributo que llama la atención. Se valoran más otras cualidades […]

Es un punto de partida. Retrocedamos hasta la frontera entre los 70 y los 80, cuando la informática pasa de la centralización a la departamentalización, con un montón de bases de datos que provocaban dispersión hasta dentro de una misma organización. La consecuencia no era sólo de costes sino de consistencia de la información: el concepto con el que se trabaja en un departamento puede no ser el mismo que el de otro departamento de la misma organización. De aquella experiencia viene el data warehouse, cuyo principio es bien sencillo, tener toda la información en un solo sitio. Luego, con la misma naturalidad, se empezó a hablar de Big Data, un eslogan para significar que estaba destinado a sustituir al data warehouse gracias a su alineamiento con open source.

El adjetivo big estaba bien elegido entonces .

Sí. Ibamos a ser capaces de captar más y más datos, porque en Big Data cabrían los generados por sensores y móvilesl además de los dispositivos que todavía no se calificaban como IOT. La supuesta muerte de data warehouse, que era una plataforma analítica a la vieja usanza, no sólo no se ha producido, sino que los dos mundos conviven […] Me consta que recuerda Hadoop  que, con el tiempo, ha ido mutando en data lake, la última etapa de esos giros de lenguaje.

Todas las plataformas eran on-premise […]

De pronto, aparece la nube que va a aportar la flexibilidad que no se puede tener on-premise: ya no tenemos que hacer una planificación, pedir un equipo que nos entregarán dentro de equis meses y cuesta una barbaridad y, peor aún, cada tantos años habrá que renovarlo. La nube resuelve eso radicalmente, pero además trae de la mano la venta por suscripción y el incipiente modelo SaaS: es decir que permite armonizar los gastos con las necesidades.

Los datos se visualizan, se busca integrarlos con otras bases de datos, que ya no eran las tradicionales, aparecen diferencias entre propuestas de los proveedores. Como Qlik nació en 1993, viene rodado preguntar por el espacio que ocupaba y el que ocupa.  

Como ha dicho, Qlik lleva más de treinta años en el mercado y ha vivido en carne propia, si se puede decir así, esa evolución. Ha pasado por la analítica y por la visualización. Dependiendo de la sofisticación que se le pida a la herramienta analítica, Qlik ha sido puntera y desde luego ha traído aire fresco al mercado. Por eso ha sido y es una plataforma líder. Pero en treinta años pasan muchas cosas: en los últimos diez, se hizo un planteamiento estratégico distinto y complementario del anterior. Ganó más importancia en el mercado, naturalmente: si extrapolo datos sobre el mercado español que ha publicado por Gartner, estaríamos en torno al 20% de cuota. Lo que quiere decir que seríamos, si no la primera, sin duda una de las primeras marcas en España en estos momentos.

¿Por qué de pronto menciona España?

Venía preparado con estos datos y me los pediría [risas] Lo que hace la herramienta es alimentarse de datos, que no siempre están disponibles ni son siempre correctos. En este cuadro, hace diez años, la compañía decidió iniciar una política de adquisiciones para ir complementando lo que era la pura analítica de origen y  empezó a interesarse en la integración final de esos datos. Cualquier tipo de datos, con independencia de cuál fuera su origen, pero asegurándose de que están gobernados y que tienen la calidad exigible. Han de alimentar la plataforma para  cualquier solución de inteligencia artificial.

Y con la IA crece la importancia de la analítica, pero también la de que los datos sean de calidad y estén integrados con los de otras fuentes […]

Si los datos son malos, lo que saldrá de ellos será igualmente malo ¿no?

Acaba de mencionar las adquisiciones de los últimos años, tras el cambio de accionariado.

Una de las adquisiciones más significativas de los pasados años ha sido Attunity, que nos aporta la herramienta de integración en streaming: la otra grande, en 2023, fue Talend. Otras más pequeñas han contribuido con piezas importantes relacionadas con la IA, que se han ido embebiendo dentro de la solución analítica. Al final, lo que Qlik pretende con estos activos adquiridos es controlar una plataforma end-to-end, desde el origen del dato hasta su explotación, con la que ser capaz de proporcionar la cadena de valor al completo. Nadie que yo conozca hace lo mismo en este momento. Y menos con una plataforma agnóstica, porque en nuestro caso la herramienta de explotación puede ser de Qlik o podría ser otra.

¿Cuál es el eslabón maestro que articula esa cadena de valor?

En mi opinión no hay uno sino varios. Donde IDC dice que una empresa grande, de magnitud global, tiene unas 400 fuentes de datos, inmediatamente añade que los picos pueden llegar a 1.000 o más; pero cuando a esas mismas empresas se les pregunta por el uso que hacen de sus datos corporativos, la respuesta media es … del 20%, nada más. O sea, de cada 100, hay 80 que ocupan disco pero no se utilizan. ¿Por qué lo traigo a colación? Porque se trata de captar los datos estén donde estén, con la finalidad de concentrarlos. Claro está que muchas empresas están evolucionando desde el clásico concepto ETL (extraction, transformation and load) hacia una carga pura en streaming, con lo que la información se localiza con gran agilidad […]

Si no le importa, preferiría centrarnos en el papel de la IA según Qlik

Lo resumiré diciendo que la forma de enfocar la IA dentro de Qlik no es la de los grandes modelos ni de los algoritmos complejos. Que están muy bien, nada que objetar, pero hay otras cosas a considerar si realmente queremos seguir las tendencias del mercado. La más actual, de este mismo año, es el concepto de agentes. Bajémoslo a tierra: ¿qué es un agente? Una pieza de software más o menos autónoma, que está embebida en otros procesos o en otros sistemas de gestión del negocio. Pues bien: Qlik Predict – anteriormente AutoML – es una solución stand alone que, en su versión actual, está embebida dentro de la analítica y no exige a los usuarios tener conocimientos de machine learning pero les permite aprovechar las capacidades de ML de una manera muy simple […] No necesito saber programar en Python ni nada de eso, pero puedo hacer preguntas a mi sistema analítico, que me responderá haciendo uso de sus modelos de ML para predicción.

Pues yo creía que ese era el rol de Qlik Answers.

Qlik Answers es otra cosa, fruto de la adquisición en 2024 de Kyndi. plataforma idónea para hacer análisis de datos no estructurados. Desde su adquisición, se ha abordado una mejora para que permita cruzar toda la información analítica, que ya proviene de Qlik. Implica cruzar datos estructurados con datos no estructurados.

[…] acabemos con los agentes ¿le parece?

También hay aplicativos; no es sólo un proceso reactivo en el que tengo que ir preguntando por una información u otra, sino que puedo establecer un proceso en el que el sistema avise si las ventas caen por debajo de determinado nivel o si las existencias superan lo previsto, le doy uno entre muchos ejemplos. Sabe de antemano lo que al usuario le interesa y actúa en el momento que corresponda.

Desde luego, lo más reciente en la oferta de Qlik no es la analítica sino la integración […]

Relativamente nueva. La proposición de valor es proporcionar a los clientes una plataforma end-to-end que conlleve todos los aspectos de la integración de datos, independientemente de la fuente y de dónde esté ubicada esa fuente. Y con esta amplitud de miras, proporcionar la integración, la transformación, la calidad, el gobierno y el linaje de esos datos. A partir de ahí, alimentar soluciones analíticas que puede ser la nuestra o cualquier tipo de solución de IA […] Lo he simplificado, claro.

¿Y qué es demandan los clientes? ¿Qué es lo que más vende Qlik?

En este momento, como es lógico, lo que más vendemos es analítica, en la que llevamos treinta años. En integración, los primeros pasos se dieron hace unos cinco años y, por tanto, este es el reto que tenemos ahora: ir al cliente con algo nuevo que es una estrategia en la que la compañía lleva tiempo invirtiendo. En la práctica, la solución Qlik Talend ha estado disponible desde finales del año pasado como solución integrada. Es lo que estamos promocionando.

¿Cómo justifica ante los clientes este nuevo énfasis?

[…] Todas las compañías tienen algún sistema de integración de datos, todas tienen algún sistema de calidad, todas tienen un catálogo […] Bueno, en algunas no es cierto, en otras depende de a quién preguntes y en otras cuantas es insuficiente. Pero en todas, al final, depende de lo que hagan con esos datos para conseguir valor de negocio. Por parte de las empresas, esa necesidad es también nueva, pero no todas son conscientes de ella. Y las que son conscientes, lo son porque les aprieta el zapato, porque no pueden hacer cosas que su negocio les reclama.

¿Puede cuantificar el tamaño del mercado español?

Según Gartner, los dos componentes tienen dimensiones parecidas. Analítica, 120 millones e integración 130 millones, las dos creciendo entre el 10% y el 15%.

Quiere decir que la analítica, a pesar de los años, sigue tirando del mercado […]

Sigue tirando, pero se está `comoditizando´ un poco más que la integración.  Los  interlocutores son distintos. Una la compran los de sistemas, otra los del negocio […] Formalmente es el mismo cliente, pero el interlocutor no es el que nos conoce desde siempre.

En general, ¿son fiables los datos?

Es un problema. Lo he dicho antes porque lo dice IDC: un 89% de las empresas de cierta envergadura dicen tener una estrategia de IA, pero sólo el 26% realmente sacan algo útil. Lo que otorga importancia fundamental a la disponibilidad con la calidad deseada. Ahora, en pleno boom de los agentes, pasa algo parecido: todo el mundo excitado, un 80% dice que invierte, ¿cuántos sacan lo que buscaban? Un 12%. El problema empieza con la disponibilidad: los datos están en alguna parte, pero no se usan. Son dos problemas sumados: uno de disponibilidad y otro de calidad.

¿Es suficiente con lo que entrega Qlik a los clientes o hace falta darle otra vuelta?

¿En la parte analítica? Posiblemente tenemos la herramienta más sofisticada que hay en el mercado. Ya lo era en su día y nadie ha sacado una mejor. Hay un tema curioso: en la versión de Qlik Cloud Analytics, los datos se almacenan en memoria, con lo que el rendimiento de las consultas es espectacular, junto con las piezas de actuación semiautomática o automática. Esto nos hace punteros.

¿Qué relación tiene Qlik con los hiperscalares?

La relación más estrecha la tenemos con AWS, es la infraestructura tecnológica que está debajo de nuestra solución Qlik Cloud Analytics. Por eso solemos estar presentes en sus eventos, por eso y porque tenemos un acuerdo como partners. LO que no impide que trabajemos con Azure o con Google. Indudablemente, depende del cliente: cada uno tiene estratégicamente marcada una elección. Aunque, para decirlo todo, las líneas son cada vez más difusas. No creo que en el futuro, las empresas se decanten por un único hiperescalar.