En el Salesforce Analyst Summit 2016, se destacaron los avances en la transformación de Wave Analytics Cloud y el trabajo en progreso de la estrategia de Internet de las Cosas (IoT) y Salesforce Thunder. Salesforce ha logrado reiniciar con éxito su Wave Analytics Cloud. También es evidente que la compañía está tratando de evitar los errores que afectaron a Wave mientras se prepara para Salesforce Thunder y la estrategia de IoT. Estas son mis dos principales conclusiones del Salesforce Analyst Summit, que tuvo lugar del 5 al 7 de enero en San Francisco, donde los ejecutivos discutieron la estrategia de la compañía y presentaron los planes de productos para 2016. Los ejecutivos también reconocieron algunos de los errores que se cometieron en el lanzamiento de Wave, que se presentó hace 15 meses en Dreamforce 2014. La primera versión de Wave fue, según la mayoría de los informes, demasiado cara, enfocada en empresas y empaquetada como una plataforma de inteligencia empresarial tradicional. Los ejecutivos insistieron en que comenzar con una plataforma (en lugar de aplicaciones preconstruidas) era esencial, ya que los socios y los clientes finalmente querrían y necesitarían una forma de construir aplicaciones verticales y personalizadas para la industria. Sin embargo, el mercado se mostró reacio al costo y al empaquetado complejo de la oferta de primera generación. La segunda generación de Wave, presentada en septiembre en Dreamforce 2015, es mucho más simplificada. En primer lugar, Salesforce eliminó las licencias separadas de Builder y Explorer (con un precio de $250 y $125 por usuario y mes, respectivamente) y optó por una licencia de plataforma multiuso con un precio de $150 por usuario y mes. La compañía también presentó Sales Wave, la primera de varias aplicaciones preconstruidas planificadas con un precio de $75 por usuario y mes. Las aplicaciones están diseñadas para acelerar y simplificar la implementación con flujos de datos y paneles específicos para usuarios y tareas, así como plantillas para análisis y acciones personalizables. Por ejemplo, las plantillas de Sales Wave proporcionan un punto de partida para analizar los niveles de ventas, el rendimiento del equipo y la salud de la cartera. Los análisis históricos preconstruidos evalúan los ingresos por trimestre, la productividad de los representantes de ventas año tras año y la duración de los ciclos de ventas, entre otras medidas. Los administradores pueden configurar disparadores para acciones recomendadas, como restablecer pronósticos o priorizar acuerdos. Stephanie Buscemi, COO de Analytics Cloud, detalló la hoja de ruta de Wave para 2016 y anunció que la aplicación Service Wave estará disponible en abril, mientras que una aplicación de Marketing Wave está en desarrollo. En cuanto a la plataforma, Salesforce está trabajando en un marco de conexión de datos, así como en capacidades de programación y opciones de preparación de datos de autoservicio para los datos de Salesforce. En mi opinión, Salesforce finalmente ha acertado con el empaquetado y el precio de Wave, y se ha centrado de manera más precisa en ofrecer lo que Buscemi llamó “la mejor opción de análisis para Salesforce”. Algunas de las características originales de Wave, como sus interfaces de usuario y aplicaciones móviles nativas, siguen destacándose. Y según lo que he escuchado sobre el atractivo de las aplicaciones preconstruidas de Wave (tanto de Salesforce como de los clientes), espero que el reinicio de Salesforce Wave sea un éxito. Estaremos atentos a este frente, ya que Salesforce recientemente contrató a Bob Stutz, un veterano de Microsoft, como Director de Análisis. Stutz no comenzará hasta febrero, pero esperaría más ajustes en Wave tan pronto como abril si la adopción no está creciendo tan rápidamente como Salesforce quisiera. Es importante tener en cuenta que otros proveedores externos como BIRST y GoodData, entre otros, han estado trabajando en sus versiones de “la mejor opción de análisis para Salesforce” durante bastante tiempo, pero ellos enfatizarían que pueden proporcionar información más allá de Salesforce.

En cuanto a Salesforce Thunder y la estrategia de IoT, Salesforce anunció su IoT Cloud Powered by Salesforce Thunder en Dreamforce 2015. La compañía incluso anunció clientes iniciales, pero en ese momento Thunder y la IoT Cloud estaban lejos de las pruebas, y mucho menos de la disponibilidad general. El año pasado predije que no veríamos Thunder hasta Dreamforce 2016, y según las presentaciones y discusiones sobre IoT en el Analyst Summit, estoy convencido de que ese cronograma se mantendrá. ¿Qué está llevando tanto tiempo? Bueno, en primer lugar, Thunder tuvo sus primeras pruebas piloto con clientes durante las recientes vacaciones, según Adam Bosworth, Director Estratégico de Salesforce, quien lidera el desarrollo de Thunder y la IoT Cloud. Bosworth enfatizó en el Summit que la compañía “tiene muchos meses por delante” antes de que Thunder y la nube de IoT estén listos. Por ahora, dice que está haciendo “muchas preguntas tontas” a los primeros clientes, como cómo planean obtener beneficios económicos de IoT. Con tantas empresas invirtiendo en big data, Salesforce se enfoca en comenzar con casos de uso prácticos que generen ingresos. Thunder se describe como una especie de bus de servicios empresariales capaz de manejar datos en lotes de alta escala y datos en tiempo real a tasas superiores a 50,000 eventos por segundo. Thunder se basa en componentes de código abierto como Kafka, Cassandra y Spark, pero el objetivo no es establecer a Salesforce como un jugador de infraestructura de IoT. “Cuando trabajamos con empresas industriales, automotrices y de dispositivos conectados, lo que les falta es una forma de impulsar la adopción de IoT”, dijo Alex Dayon, presidente de productos. “Tenemos que conectar IoT con los procesos comerciales del cliente. Nuestra propuesta de valor es unir el mundo de IoT, las señales de las máquinas, con la experiencia del cliente”. Al hablar con los ejecutivos en el Analyst Summit, queda claro que todavía hay un debate interno sobre lo que Salesforce entregará con sus ofertas de IoT de primera generación. Bosworth advirtió que existe un verdadero peligro con las ofertas de IoT de que los clientes esperen mucho más de lo que las empresas podrán ofrecer. Citó el ejemplo del automóvil conectado de su esposa, que necesita ir al taller con mucha más frecuencia que su automóvil analógico mucho más antiguo de la misma marca. Además, el concesionario nunca ofrece información predictiva sobre lo que está mal con el automóvil de su esposa, a pesar de que el vehículo está equipado con sensores “inteligentes”. En mi opinión, cumplir con las altas expectativas de los clientes es un desafío. Pero Salesforce también tiene obstáculos técnicos internos formidables que superar. Por ejemplo, la latencia de los datos durante la noche es actualmente el estándar en lo que respecta a los conocimientos de Wave, mientras que las implementaciones de vanguardia han reducido esa latencia de actualización de datos a aproximadamente una hora. El problema es que muchos escenarios de IoT requerirán análisis casi en tiempo real, y eso es algo en lo que Salesforce todavía está trabajando. Dayon y otros dijeron que el enfoque de la compañía en IoT se centrará exclusivamente en casos de uso centrados en CRM, pero en mi opinión, la escalabilidad de big data, el procesamiento de datos en tiempo real y las capacidades analíticas relacionadas deben estar presentes como capacidades a nivel de plataforma tanto para Wave como para IoT. Es otra área en la que Salesforce tendrá que decidir qué puede ofrecer por sí mismo, qué puede dejar en manos de los socios y dónde, en el futuro, podría depender de socios de nube de hiperescala como Amazon o Microsoft Azure. Aquí nos adentramos en preguntas que se relacionan con el futuro de toda la compañía (y por qué se habló de una adquisición por parte de Microsoft el año pasado). En resumen, en lo que respecta a nuestra investigación de datos para la toma de decisiones, Salesforce tiene que hacer más que experimentar con capacidades de IoT y ciencia de datos.