25 de agosto de 2019
Splunk, Talend y Veeva
Estas tres empresas están cotizadas en el Nasdaq, aunque una es francesa, y las he estado mirando últimamente. Las tres desarrollan software para empresas y se han puesto el apelativo más moderno de "nube", aunque alternan instalaciones a medida y suscripciones. Splunk y Talend se dedican al big data, lo que en tiempos aquí se llamó "minería de datos", y Veeva hace productos verticales.

Splunk es la más famosa de las tres, está aún en pérdidas aunque sí que crece y piden por ella 34 veces la facturación. Las pérdidas son de unos 348 millones al año. Lo que hace la empresa es simplemente análisis de logs, así en genérico. Todos los servidores, desde Ritchie y Thompson, registran en archivos de texto todo lo que ocurre. Si alguno tiene un VPS en Linux, puede consultar el access.log de Apache y ver todo lo que ha ocurrido en su web, cada descarga de archivo y desde qué IP y con qué origen. También puede mirar el log de la base de datos, en el que se registran todas las conexiones y búsquedas, y luego está el log del SSH para ver quién se ha conectado al servidor, e incluso el padre de todos los logs, que es el syslog, que registra todo lo que ocurre en el sistema operativo, incluyendo ejecuciones espontáneas de programas e intentos fallidos de conexión. No creo que haya servidor que no registre logs, y estos datos últimamente vienen siendo del interés de ciertos programadores porque creen que se puede extraer información útil de ellos. Splunk dice que procesa "datos no estructurados", a diferencia de las bases de datos convencionales. Esto no me parece cierto, porque cualquiera que abra uno de los archivos de log (son archivos convencionales de texto) puede ver que allí no hay nada más que lo que el programador le mandó al programa registrar, y se suele escribir un evento en cada línea, con una serie de campos separados por algún caracter, que puede ser un espacio, una coma o un guión. De ahí a una base de datos sólo hay un simple script. Otra cosa sería si Splunk tuviese tecnología para buscar en inmensos corpus de texto como hace el Google o incluso entender archivos de voz o imágenes, pero eso ya no son logs sino otra cosa, y los algoritmos más avanzados en eso los tienen Google y Microsoft, no Splunk. Entonces, yo aquí lo que veo es que Splunk lo que vende es una especie de asistente para la creación de expresiones regulares, que son las que siempre se han usado para procesar esos archivos de texto desde que se inventó la informática. El mejor motor de expresiones regulares lo escribió el mítico Larry Wall, el creador del Perl, y ese motor luego lo heredó el PHP. En el año 2000 ya leí yo un libro que se consideraba clásico, Mastering Regular Expressions, de Jeffrey Friedl. Lo usé más tarde para traerme los datos de este blog desde Blogger a mi base de datos.

Entonces, yo lo que le veo a Splunk es mucha cancamusa y pocas nueces. 17.800 millones por una cosa que ya la viene copiando Salesforce, con su aplicación Einstein, y que Microsoft hace por su cuenta, son demasiados millones.

Sobre esto de la inteligencia artificial yo tendría cuidado para que no nos vendan gato por liebre. La inteligencia artificial como tal, es decir máquinas que pueden discernir por aproximación igual que un cerebro biológico, sólo puede crearse mediante redes neuronales, no con procesadores tradicionales, porque esos procesadores sólo pueden cambiar los unos por ceros y los ceros por unos, todo lo demás es un mecano, los ordenadores no piensan. Para hacer que el ordenador piense, tienes que ir a proyectos experimentales como los que tiene DeepMind, empresa de Alphabet, y tienes que usar un sistema de proceso completamente distinto. Esto está en pañales todavía y no lo tiene cualquier Splunk, pero cuando arranque se llevará por delante la informática que hoy conocemos.

Lo que muchos llaman inteligencia artificial no es más que algoritmia, y tampoco tan compleja, lo que ocurre es que se aprovechan del gran abaratamiento que ha tenido la memoria RAM y usan bases de datos cargadas completamente en la memoria, y por eso pueden hacer una cantidad de proceso muy grande antes de ofrecer el resultado al usuario. Esto lo comenzó SAP con su base de datos HANA, y ahora lo usan muchos más, básicamente se trata de consultar todo el historial de la base de datos antes de dar resultado, con lo que los programas aparentan acordarse de las cosas y dan resultados adaptados a cada usuario. Esto no es que esté mal, es que lo hace cualquiera y no vas a pagar precio de oro cuando te dan cobre.

Concluyendo, Splunk no tiene una tecnología que constituya una ventaja competitiva sostenible, está en pérdidas, sobrevalorada, y las grandes están ya ocupando su mercado.

La otra que he estado viendo es la francesa Talend, que me gusta aún menos. Entre 2014 y 2018 creció un 226% y aumentó las pérdidas un 79%. Lo que hace es prácticamente lo mismo que Splunk pero basado en los recursos humanos, monitorizando lo que hacen los empleados. Su capitalización es de 1.200 millones, que es menos de seis veces su facturación, pero su pequeño tamaño, su crecimiento más bien modesto y su tecnología convencional no llaman a nada bueno.

La que sí que me ha gustado es Veeva, y la voy a ir siguiendo hasta que baje un poco. Veeva lo que hace es software vertical, es decir, soluciones adaptadas a un sector concreto, en este caso para las industrias médica, farmacéutica y biotecnológica. Siendo esos sectores de alto crecimiento, Veeva también lo es, cerca de un 30% anual y sin agotamiento de momento. El balance lo tiene excelente, beneficios adecuados y sin deuda. Los pagos en acciones los tiene bajo control, aunque pequeños no son. Los productos suyos no los he podido probar, pero parece que hace todo lo que puedan hacer SAP y Salesforce pero para clínicas, laboratorios y similares. A estas empresas les viene muy bien Veeva, porque les permite cumplir con los fuertes requisitos regulatorios, informes, privacidad de historiales clínicos, etc. Entre sus clientes están Bayer, Biogen y otras de las más grandes. Entonces, empresa de lo mejor que hay, pero a cien veces beneficios. ¿Hay una prisa grande por comprarla? Pienso que no.

De modo que lo que veo es que el inversor de EEUU está intentando repetir el éxito de los Google, Facebook y similares, y con esa idea no mira el precio y se tira de cabeza, pero las empresas que crecen hasta el billón son la excepción y no por el hecho de escribir códigos quiere decir que vayan a llegar hasta ahí.

14:05:21 ---------------------  

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© A. Noguera

"Mirar el río hecho de tiempo y agua
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Jorge Luis Borges


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