Acabo de leer en LinkedIn este artículo de Kevin Hunt, Senior Account Executive de  MicroStrategy, sobre el último MQ de Gartner de plataformas BI y que ya comentamos en su día en este blog.

El señor Hunt es muy duro en su artículo y subraya, entre otras cosas, el conflicto de intereses que supone que el evaluador cobre de los evaluados. No se queda ahí, sino que se pregunta sobre el verdadero valor que aportan los informes de Gartner y otros (Forrester, BARC, …) y las consecuencias de no salir en el cuadrante.

También se pregunta el porqué se les hace caso y afirma que el verdadero poder de Gartner es lo que se llama el «social proof», el mecanismo psicológico por el cual, subconscientemente, los individuos nos sentimos mejor opinando como los demás.

Lo llega a comparar, y esto me hace particularmente gracia, con las risas enlatadas que hay en algunos programas de televisión.

El artículo se puede leer directamente el LinkedIn o en una copia que podéis encontrar aquí.

Esta es una polémica recurrente. Cada vez que Gartner saca un MQ alguien se queja o le quita importancia. En nuestro caso siempre lo usamos con mucha precaución y normalmente porque el cliente lo menciona en algún momento.

Reconozco que puede ser útil para tener una primera impresión sobre who-is-who en un determinado mercado pero con muchas limitaciones, sobre todo si lo intentas utilizar en entornos de mediana empresa o locales – se puede dar el caso de que un producto que es líder indiscutible en su país no salga en el MQ, por eso, por local – ¿Lo vas a descartar entonces?.

Otra queja frecuente es su dificultad de interpretación directa. No se pueden sacar conclusiones automáticas por el cuadrante donte hayan metido a un producto y creo que es más útil y significativo ver cómo se ha evolucionado un producto, él mismo por los cuadrantes y en relacion a sus competidores. En nuestra entrada sobre el MQ de plataformas BI ya pusimos un gráfico que ilustra muy bien esto que digo:

Y para acabar, si os interesa seguir profundizando en el tema os recomiendo este artículo donde explican como leerlo y este, del propio Gartner, donde dan pistas para no equivocarse al interpretarlo.

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