Revisión de Anaplan, proveedor de software de planificación nativo de la nube

Por Léon Levinas-Ménard
Última actualización: septiembre, 2025

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Anaplan es una plataforma nativa de la nube y multiinquilino para construir y operar modelos de planificación multidimensional en finanzas, ventas, supply y fuerza laboral. Los modelos se ejecutan en memoria por los motores Hyperblock® —Classic para conjuntos de datos densos y Polaris™ para modelos dispersos y de alta dimensión—, mientras que componentes opcionales añaden optimización LP/MIP y forecast de series temporales. Los datos entran a través de APIs REST, una CLI Java (Anaplan Connect) y pipelines no-code dentro del tenant (CloudWorks/Data Orchestrator); los cambios se rigen mediante Application Lifecycle Management (ALM) con controles de seguridad a nivel de tenant. Fundada en el Reino Unido en 2006 e incorporada a finales de los 2000, Anaplan salió a bolsa en 2018 y fue privatizada por Thoma Bravo en 2022; adquisiciones posteriores ampliaron el análisis (Mintigo), aplicaciones empaquetadas (Vuealta apps) y el cierre/consolidación financiera (Fluence). Señales de ingeniería apuntan a una pila de microservicios (Java/Kotlin/Rust/Python, React) desplegada en Kubernetes en la nube pública. La entrega sigue “The Anaplan Way”, un enfoque iterativo centrado en el modelador.

Resumen ejecutivo

Anaplan ofrece un entorno de modelado (listas, elementos de línea, módulos, fórmulas) ejecutado por motores en memoria que recalculan solo las cadenas de dependencia afectadas; Classic está dirigido a cubos densos, mientras que Polaris es nativamente disperso para modelos de alta dimensión123. El cómputo avanzado es aditivo: un Optimizer de LP/MIP embebido (respaldado por Gurobi) invocable como una acción dentro de los modelos (solo Classic), y PlanIQ para orquestar el forecast mediante Amazon Forecast y algoritmos nativos, escribiendo los resultados de vuelta en los módulos45678. La integración y orquestación se proveen a través de APIs REST/ALM, Anaplan Connect (CLI de Java) y CloudWorks/Data Orchestrator para pipelines no-code91011. El gobierno incluye ALM (etiquetas de revisión, listas de producción, ALM a nivel de página) y seguridad empresarial (SSO/SAML, clientes OAuth, listas de IP permitidas, gestión de certificados)121314. Los hitos corporativos incluyen la IPO de 2018 y la privatización por Thoma Bravo en 2022; las fusiones y adquisiciones han sido selectivas (Vue Analytics 2013, Mintigo 2019, aplicaciones Vuealta 2022, Fluence 2024)151617181920212223242526.

Anaplan vs Lokad

Alcance y encuadre. Anaplan es una plataforma de planificación de propósito general que abarca finanzas, ventas, supply y fuerza laboral; equipa a los creadores de modelos para ensamblar aplicaciones de planificación y, opcionalmente, incorporar optimización/forecast en el mismo tenant12748. Lokad es una plataforma especializada en supply chain enfocada en forecast probabilístico y optimización de decisiones entregada mediante un lenguaje específico de dominio (Envision) que produce listas de acciones clasificadas por ROI para reposición, asignación, programación y precios282930.

Forecasting. PlanIQ de Anaplan integra Amazon Forecast y algoritmos nativos del vendedor; el forecast se orquesta como un servicio y los resultados se retroalimentan en los módulos78. El forecast de Lokad es probabilístico por diseño (distribuciones completas de la demanda, cuadrículas de cuantiles) y ha sido validado públicamente (por ejemplo, una alta precisión a nivel SKU en la competencia M5), alimentando directamente la optimización posterior29.

Optimización. Anaplan expone LP/MIP mediante un solver Gurobi embebido, empaquetado como una acción “Optimizer”; según la documentación pública, Optimizer no está disponible en Polaris, lo que crea un compromiso para modelos dispersos que también requieren MIP45. Lokad utiliza optimización consciente de la incertidumbre (por ejemplo, búsqueda estocástica/discreta, programación diferenciable) para optimizar objetivos económicos bajo distribuciones, sin restringir a los usuarios a formulaciones clásicas de LP/MIP2930.

Arquitectura y transparencia. Anaplan ofrece una capa de modelado low-code con ALM, seguridad a nivel de tenant y orquestación no-code; los internals (detalles del motor, APIs del solver) están abstraídos, con orientación de la comunidad sobre patrones de rendimiento21112. Lokad expone un DSL white-box (Envision) donde cada transformación y regla de decisión es explícita y versionada; la plataforma está diseñada en torno a un almacén basado en eventos y una VM distribuida para la ejecución de Envision30.

Entregable. Anaplan típicamente entrega una aplicación de planificación gobernada y colaborativa (por ejemplo, FP&A, S&OP, planificación territorial) cuyos resultados dependen de cómo el cliente configura modelos, fórmulas y acciones127. Lokad típicamente entrega listas de decisiones optimizadas financieramente y listas para ejecutar (por ejemplo, órdenes de compra, transferencias) priorizadas según el ROI esperado bajo incertidumbre2930.

Historia corporativa y financiación

Fundada en 2006 en Yorkshire, Reino Unido, por Michael Gould, Guy Haddleton y Sue Haddleton; la expansión en EEUU y la reincorporación en Delaware precedieron la IPO de 201815. Las rondas de inversión incluyeron Series B ($11.4M, 2012), Series C ($33M, 2013), Series D ($100M, 2014) y Series E ($90M, 2016)31323334. Anaplan cotizó en NYSE en octubre de 2018; Thoma Bravo anunció la privatización en marzo de 2022, ajustado a $63.75/share, y se cerró el 22 de junio de 2022 (aproximadamente $10.4B EV)15161718.

Registro de fusiones y adquisiciones (adquirente)

  • Vue Analytics (revendedor en UK/Irlanda), 19 de febrero de 20131920.
  • Mintigo (analítica predictiva de marketing/ventas), anunciado 27 de agosto de 2019; cerrado el 3 de octubre de 2019 (aproximadamente $36.2M)2221.
  • División de Aplicaciones Vuealta, 18 de diciembre de 202223.
  • Fluence Technologies (cierre financiero, consolidación y divulgación), acuerdo 26 de abril de 2024; cerrado el 9 de mayo de 2024242526.

Arquitectura de la plataforma y motores

Modelado y ejecución. Los modelos se componen de listas (dimensiones), elementos de línea (medidas/fórmulas) y módulos (tablas). Los motores Hyperblock ejecutan DAGs de dependencia y recalculan solo los bloques afectados; funciones como RANK son de un solo hilo; las directrices de rendimiento (Planual) se centran en el recuento de bloques y resúmenes12. Classic favorece el almacenamiento denso; Polaris introduce native sparsity para escalar modelos de alta dimensión y dispersos (GA para 2023 según el Statement of Direction)3. La innovación futura en cálculo se enfocará en Polaris3.

Optimización y forecast

Optimizer. Expone LP/MIP a través de una acción que compila variables de decisión/restricciones/objetivo a partir de los datos del modelo; el solver embebido es Gurobi (según whitepapers/comunidad del vendedor), y Optimizer no está disponible en Polaris456. Los registros del solver y el manejo de brechas/tiempos de espera se muestran en los hilos de ejecución y en las importaciones6.

PlanIQ. Orquesta el training/inference de series temporales utilizando Amazon Forecast (por ejemplo, DeepAR+, ARIMA/ETS) y algoritmos Anaplan-native (por ejemplo, MVLR), devolviendo forecasts a los módulos; soporta ejecuciones ad-hoc desde páginas UX78.

Integración y gobernanza

APIs y pipelines. Las APIs REST/ALM, Anaplan Connect (CLI de Java) y CloudWorks/Data Orchestrator ofrecen pipelines con o sin código (conexiones, transformaciones, programación) dentro del tenant91011.

ALM y seguridad. Las etiquetas de revisión, listas de producción y ALM a nivel de página promueven estructuras de dev/test a prod; los controles empresariales incluyen SSO/SAML, clientes OAuth 2.0, listas de IP permitidas y gestión de certificados; los informes de seguridad documentan controles y arquitectura121413.

Señales de la pila tecnológica (roles y artefactos)

Las ofertas de empleo indican servicios en Java/Kotlin/Rust/Python, front-end en React, Kubernetes/Docker, AWS/GCP y una plataforma/IAM propia de CI/CD; los roles de habilitación de IA mencionan “operationalizing models” e integraciones con data lakes/event stores353637.

Metodología de entrega y cronogramas

The Anaplan Way prescribe una entrega iterativa centrada en el creador de modelos; ALM gobierna la promoción; las historias de casos del vendedor afirman construcciones nucleares rápidas o reducciones en el ciclo de tiempo (trátese como anécdotas, no como SLA)38123915.

Discrepancias y áreas grises (según la documentación pública)

  • Año de fundación. Algunos artículos de terceros citan 2008; múltiples fuentes primarias/secundarias registran 2006 (fundación en el Reino Unido) con una posterior incorporación en EEUU15.
  • Optimizer en Polaris. La documentación pública indica no soportado; se requieren soluciones alternativas con el engine Classic para pasos de MIP4.
  • Alcance de “AI”. Más allá del alcance de series temporales de PlanIQ y el lenguaje de las ofertas de empleo, no existe documentación pública detallada y reproducible de características de estilo generative-AI en el cálculo/UX central según las fuentes citadas836.

Evaluación escéptica del estado del arte

  • Engine y modelado. Ejecución madura de dependencias en memoria con un diseño de sparsity creíble en Polaris; la falta de benchmarks independientes hace que las afirmaciones de “lo mejor de su clase” queden sin probar públicamente13.
  • Optimización. De grado industrial mediante Gurobi; empaquetarlo como una acción es pragmático, pero el soporte exclusivo de Classic limita el uso de MIP en modelos de alta dimensión y dispersos orientados a Polaris45.
  • Forecasting. Aprovechamiento sensato de Amazon Forecast además de modelos nativos del vendedor; integración primero en lugar de avances revolucionarios en deep learning78.
  • Integración y gobernanza. La orquestación REST/CLI/no-code y ALM/seguridad son integrales y estándar para el SaaS empresarial91113.

Conclusión

Anaplan se caracteriza mejor como una plataforma de planificación programable y gobernada: motores de cálculo en memoria (Classic/Polaris), capacidades opcionales de LP/MIP y time-series, y un robusto ALM/seguridad en torno a una experiencia de modelado low-code. Las elecciones técnicas (Gurobi para MIP, integración con Amazon Forecast, microservicios en Kubernetes) son industriales y creíbles. Las afirmaciones de una “AI” más amplia más allá del forecast no están respaldadas por documentación pública reproducible. Para los compradores: validen los requisitos de Optimizer contra la limitación de Polaris; prueben la precisión/latencia del forecast con PlanIQ en su serie; y examinen la orquestación de datos y ALM en contra de su SDLC/cumplimiento. En comparación con Lokad, que se centra en optimización de decisiones probabilísticas y centradas en la decisión en un DSL white-box para supply chain, la fortaleza de Anaplan es la amplitud y gobernanza en la planificación empresarial; su eficacia en supply chain reflejará la especificidad y rigor de los modelos que construyan encima.

Fuentes

  1. Anapedia — Calculation engines (Classic & Polaris) overview — Jun 2, 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  2. Community — Inside the Hyperblock (best practice) — 2022–2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  3. Community — Statement of Direction for calculation engines (Polaris GA & focus) — 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  4. Anapedia — Optimizer (scope; not available on Polaris) — Mar 19, 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  5. Whitepaper de Anaplan — Optimización de inventarios (referencia Gurobi) — ago 2018 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  6. Comunidad — Comienza aquí: Anaplan Optimizer — n.d ↩︎ ↩︎ ↩︎

  7. Noticias de Anaplan — Anuncio de PlanIQ — 15 sep 2020 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  8. Anapedia — Visión general de PlanIQ (algoritmos nativos, AWS forecast) — 2022 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  9. Anapedia — API de Gestión del Ciclo de Vida de la Aplicación (ALM) — n.d ↩︎ ↩︎ ↩︎

  10. Anapedia — Anaplan Connect — n.d ↩︎ ↩︎

  11. Anapedia — Orquestador de Datos Anaplan (CloudWorks) — 2 oct 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  12. Anapedia — Visión general y etapas del ALM — abr 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  13. Visión general de seguridad de Anaplan — Resumen de la solución (PDF) — 2024 ↩︎ ↩︎ ↩︎

  14. Anapedia — Seguridad y administración de tenant — 2024–2025 ↩︎ ↩︎

  15. SEC S-1/A (Anaplan) — Oct 5, 2018 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  16. Anaplan News — Thoma Bravo completes acquisition — Jun 22, 2022 ↩︎ ↩︎

  17. Thoma Bravo press release — completes acquisition of Anaplan — Jun 22, 2022 ↩︎ ↩︎

  18. Axios — Thoma Bravo’s big tech repricing: Anaplan — Jun 22, 2022 ↩︎ ↩︎

  19. TechCrunch — Anaplan snaps up Vue Analytics — Feb 19, 2013 ↩︎ ↩︎

  20. PEHub — Vue Analytics acquisition — Feb 19, 2013 ↩︎ ↩︎

  21. MarketScreener — Mintigo acquisition completed (~$36.2M) — Oct 3, 2019 ↩︎ ↩︎

  22. Forrester Blog — doubles down on predictive with Mintigo — Aug 28, 2019 ↩︎ ↩︎

  23. Anaplan News — acquires applications division from Vuealta — Dec 18, 2022 ↩︎ ↩︎

  24. Anaplan News — agreement to acquire Fluence Technologies — Apr 26, 2024 ↩︎ ↩︎

  25. Thoma Bravo — Fluence acquisition announcement — Apr 26, 2024 ↩︎ ↩︎

  26. Gowling WLG — cross-border acquisition of Fluence completed — May 9, 2024 ↩︎ ↩︎

  27. Anaplan Platform Overview — Solution brief (PDF) — Apr 2025 ↩︎ ↩︎

  28. Lokad — Acerca de / Empresa y enfoque — consultado 2025 ↩︎

  29. Lokad — Tecnología y forecast probabilístico / optimización — consultado 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  30. Lokad — Envision DSL (plataforma y arquitectura) — consultado 2025 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

  31. PRNewswire — Series B $11.4M — Jan 19, 2012 ↩︎

  32. TechCrunch — Series C $33M — Mar 5, 2013 ↩︎

  33. Yahoo Finance — Series D $100M — May 13, 2014 ↩︎

  34. BusinessWire — Series E $90M — Jan 14, 2016 ↩︎

  35. Greenhouse — Ingeniero senior de software (Java/Kotlin/Rust/K8s) — 2025 ↩︎

  36. Greenhouse — Plataforma y habilitación de IA (React/Java/Python; data lakes/event stores) — 2025 ↩︎ ↩︎

  37. Greenhouse — Ingeniero de IAM (AWS/GCP; Kubernetes; CI/CD) — 2025 ↩︎

  38. El camino de Anaplan (guía metodológica, PDF) — actual ↩︎

  39. Clientes de Anaplan — Del Monte (reclamo de velocidad) — n.d ↩︎