Director ejecutivo de ThoughtSpot: ‘recompensar a las personas que utilizan datos complejos para la seguridad laboral es una señal de que su empresa fracasará’

(Imagen obtenida a través de ThoughtSpot)

La última vez que hablé con el director ejecutivo de ThoughtSpot, Sudheesh Nair, declaró que quería «matar a BI» y que quería que «todos los paneles de control murieran». Eso fue hace casi un año y desde entonces, el proveedor de análisis en vivo enfocado en la búsqueda ha recibido $ 100 millones en nuevos fondos, valorando a la compañía en $ 4.2 mil millones.

ThoughtSpot se posiciona como el ‘Google para los números’, una herramienta de análisis moderna basada en la nube que democratiza los datos en toda la empresa y ayuda a guiar a los usuarios hacia la información que necesitan, mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las herramientas de BI tradicionales que dan como resultado paneles de control en expansión ya no son útiles, según Nair, ya que no brindan una imagen completa y dependen de datos históricos estancados.

Y después de hablar con Nair esta semana, sus opiniones no se han suavizado durante los últimos 12 meses. Su visión crítica de los tableros de control y la ‘inteligencia empresarial de la vieja escuela’ está impulsada por la demanda de los clientes, dice, donde los compradores buscan orientación sobre cómo alejarse de ellos, hacia algo más inteligente.

Nair explica:


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Si pienso en las reuniones de la junta asesora de clientes en 2020 y 2021, con un año de diferencia, el mayor cambio que hemos visto es que en 2020 los clientes solían decir ‘ayúdenos a poner ThoughtSpot sin interrumpir Tableau’. Lo querían uno al lado del otro, porque si ThoughtSpot tomaba los dólares de Tableau, habría mucha gente peleando.

En 2021 hemos visto un cambio muy claro, donde los clientes dicen: Quiero deshacerme de todo y hacer de ThoughtSpot la herramienta principal. ¿Cómo lo hacemos? Sé que es muy difícil reemplazar los productos de BI, porque cada uno tiene su propia visualización personal, pero este cambio ha sido muy evidente.

Nair dice que su trabajo en 2022 es hacer que eso suceda para los clientes, para garantizar que la democratización de los datos en toda la empresa sea fácil. Más sobre eso más tarde. El mensaje clave que Nair quiere llevar a casa es que si las empresas siguen confiando en datos estáticos con los que no pueden interactuar, y que esto está siendo habilitado por usuarios de datos que perciben la complejidad como algo bueno, entonces es probable que su empresa se dirija por el fracaso. Nair explica:

BI siempre se ha tratado de responder a la pregunta de «¿qué?». Eso es insuficiente en el nuevo mundo donde hay demasiados datos y muy poco tiempo. Tenemos que pasar de responder «¿qué?» A «¿y qué?». Por ejemplo, sus ventas han bajado, ¿y qué?

Y luego pasar de «¿y qué?» A «¿y si?». ¿Qué pasa si cambio mi puerto de entrada del Puerto de Long Beach al Puerto de Louisiana? Y luego el último es, ‘¿qué sigue?’. Esto es lo que buscan los clientes. Cuando decimos que los paneles de control están muertos, todos los clientes comprenden visceralmente que si realmente es un profesional impulsado por datos, debe pasar de paneles de control obsoletos y estáticos a que la toma de decisiones sea verdaderamente interactiva y basada en datos.

Aquellos que trabajan con datos que reconocen el poder que tienen al controlarlos son un problema real cuando intentan alejarse del uso de datos obsoletos, dice Nair. Las empresas deben dejar de recompensar este mal comportamiento para permitir que se produzcan cambios. Él añade:

Los que se atascan son a menudo las personas que se sienten inseguras acerca de su trabajo. Piensan que su seguridad laboral está en esta vaguedad: ‘el tablero le dirá’ qué ‘, pero es mi experiencia la que le dirá’ qué sigue ‘.

Las personas que temen abrir la democratización de los datos dentro de las organizaciones son las que se interponen en el camino de una herramienta como ThoughtSpot.

Creo que es algo bueno, porque algunas culturas empresariales recompensan a ese tipo de personas y creo que está bien no asociarse con ese tipo de clientes. Porque ese tipo de empresas no tienen futuro.

Su complejidad de datos no puede ser la razón por la que tenga seguridad laboral. Una organización que valora y recompensa a personas así, está prediciendo que esta empresa se va a ir por el desagüe.

Acelerando la democratización

Hablar es fácil, pero ThoughtSpot también está haciendo movimientos sólidos para impulsar la democratización a través de su producto. Y esto también ha significado algo de autorreflexión internamente.

ThoughtSpot ha experimentado una serie de cambios en los últimos años bajo el liderazgo de Nair. La mayor parte de esto ha sido la reingeniería del producto para la nube, pero también se ha tratado de hacer que el producto sea más accesible. La compañía se hizo un nombre por sí misma debido a sus capacidades de búsqueda de datos, pero Nair reconoce que esto no será suficiente para impulsar una verdadera democratización en los negocios.

Nair dice que la búsqueda es inherentemente una función avanzada cuando se trata de datos estructurados y que si el usuario no comprende las medidas, los filtros y los atributos, las preguntas que haga no serán correctas. Y si la pregunta no es correcta, entonces la respuesta no estará en el contexto correcto.

Como tal, ThoughtSpot ha realizado cambios para llevar sus capacidades de búsqueda aún más lejos, teniendo en cuenta los diferentes perfiles de usuario. Nair explica:

Con la nueva reencarnación de ThoughtSpot, lo que hemos hecho es que la búsqueda sea la tercera cosa que hagas. Lo primero es que la información que busca le llegará antes de preguntar, según el patrón anterior, su patrón de coanfitrión y su intención. Es como decir ‘Tengo hambre pero no sé dónde comer’ y un servicio como Yelp te guiará en el proceso de encontrar un restaurante. Es una información impulsada por la inteligencia artificial que le brinda información sobre iMessage, Slack o Teams, según el lugar donde se encuentre.

Lo segundo es que lanzamos un conjunto de productos que le permiten interactuar sin dejarlo en el mundo abierto de la búsqueda. Es como un disparador, así que te dirá: ¿sabías que Sam ha estado haciendo esta pregunta con este filtro específico, creemos que tú también necesitas saber esto?

Y luego, el tercero es, obviamente, la búsqueda, que es nuestro reclamo a la fama y le permite tener acceso completo a todo lo que los datos tienen para ofrecer. Pero eso significa que esperamos que sea un usuario experto en datos.

Sin embargo, júntelo todo y, de repente, esto es accesible para una persona de nivel de entrada, hasta un experto en datos. Este fue uno de los desafíos de ThoughtSpot porque en el pasado solo estaba disponible para expertos en datos o al menos para usuarios comerciales conocedores de datos. Pero ahora una fuerza laboral distribuida que tiene diferentes niveles de conocimiento tendrá acceso a ThoughtSpot.

¿Cómo se ve el éxito?

El discurso de Nair es convincente y para aquellos de nosotros que hemos sido testigos de la proliferación de paneles de BI en la empresa de primera mano, la idea de herramientas más inteligentes para todos es muy atractiva. Sin embargo, el producto es el producto, y también sabemos que muchos de los desafíos con el uso de datos se reducen a las personas que los utilizan. Lo que se remonta al punto original de Nair de esos controladores de datos.

Como tal, busqué conocer la opinión de Nair sobre lo que hace que una empresa sea exitosa en lo que respecta a la democratización de los datos. ¿Existe algún tema común entre los clientes de ThoughtSpot que haya permitido que el producto prospere?

Como era de esperar, la opinión de Nair es que las empresas deben apostar más y menos a la zanahoria cuando se trata de poner los datos en manos de los usuarios que los necesitan. Él dice:

Descubrí que las empresas que tienen éxito con ThoughtSpot tienen dos cosas en común. La primera es que no esperan que se resuelva la calidad de los datos antes de comenzar a ofrecer valor a los usuarios comerciales. Saben que este es un viaje interminable para tener datos de alta calidad, por lo que lo mejor sería permitir que los usuarios comerciales interactúen con los datos tal como están. Y en ese proceso, hay más posibilidades de que identifiquen problemas y limpien los datos para que puedan comenzar sin esperar.

La segunda cosa que he encontrado es que es necesario un mandato. No desea que la toma de decisiones basada en datos y las herramientas detrás de eso sea una decisión democrática que ellos toman. En los primeros días, ThoughtSpot solía ser ad hoc para los compradores, pero para los informes enlatados, continuarían usando PowerBI o Tableau.

Lo que hemos descubierto es que es como quitarle el chupete a un niño. A veces tienes que sacarlo y decir, sabes que no puedes meterte el pulgar o un chupete en la boca, solo tienes que crecer.

Eso es lo que estamos haciendo. No desea que los usuarios comerciales sigan teniendo la manta de seguridad de los viejos tableros obsoletos dando vueltas. Simplemente póngalos en medio de la toma de decisiones interactiva con IA como backend.

Mi toma

Una conversación con Nair nunca es aburrida. Aprecio su franqueza y hay algo que decir sobre la clara visión de ThoughtSpot. Nair también habló sobre cómo la compañía está permitiendo ventas ligeras para los clientes, para que puedan experimentar e incluso comprar el producto sin necesidad de entrar en intensas discusiones de ventas con ThoughtSpot. La esperanza aquí es que esto impulsará la aceptación en el mercado medio.

Esta es una empresa que se encuentra en medio de un cambio radical, impulsando su base de instalación desde las instalaciones a la nube. Pero Nair ha hecho lo correcto y ha señalado que todas las funciones están habilitadas para la nube, con el enfoque ahora en la ejecución. El crecimiento internacional y algunas fusiones y adquisiciones son una prioridad para el CEO, lo que será posible gracias a la reciente ronda de financiación.

Como siempre, buscamos en los clientes los puntos de prueba. Hemos esbozado un par de estos este año (ver aquí y aquí), pero seguiremos presionando para obtener más en los próximos meses.