Es común escuchar hablar de datos hoy en día. Desde big data hasta análisis de datos, es innegable su importancia para el éxito de las organizaciones. Como resultado, la inteligencia empresarial (BI por business intelligence) y su papel dentro de las mismas ha cambiado drásticamente en la última década. La inteligencia empresarial ya no es sólo para analistas de negocios.
Actualmente, las empresas no preguntan si necesitan (o no) análisis de inteligencia empresarial, sino qué solución de BI es la mejor para sus necesidades y objetivos.
Sin embargo, a medida que los datos se vuelven más relevantes y las tecnologías evolucionan, es importante mantenerse al día con las tendencias emergentes. Para muchos expertos en BI, temas como la gestión de calidad de datos, la inteligencia artificial y el análisis procesable son ya cruciales. Examinemos las tendencias actuales en torno a BI y a lo que le depara el futuro a la inteligencia empresarial.
1. Gestión y curación de la calidad de los datos
Con el surgimiento de diversas y numerosas fuentes de datos y la importancia de éstos en la toma de decisiones en las organizaciones, la gestión y la calidad de datos se han convertido en componentes cruciales de BI.
La gestión de calidad de datos (DQM, Data Quality Management) se refiere al proceso de adquisición de datos, implementación de procesamiento avanzado, distribución efectiva de datos y garantía de suficiente supervisión. La DQM conforma la base de la que proceden los demás esfuerzos de inteligencia empresarial, y por tanto, la gestión de datos es prioridad para las organizaciones en el 2020.
Si bien la gestión de datos se ha convertido en una pieza crítica de las implementaciones modernas de BI, las organizaciones también han comenzado a centrarse en la curación de datos. Ésta se refiere a la forma en que una empresa captura, limpia, define y alinea diferentes datos, creando un enlace entre los datos no conectados y las aplicaciones del mundo real.
En el futuro, es casi seguro que la gestión de datos se incrementará gracias a la automatización de máquinas y a la inteligencia artificial, lo que simplificará muchas de las tareas manuales involucradas en la gestión de bases de datos y DQM. Esto, a su vez, permitirá a los usuarios menos técnicos más autonomía al emplear datos y liberará talento altamente calificado para que sea enfocado en otras áreas.
2. Inteligencia artificial e Inteligencia continua
El aumento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está influyendo en la forma en que las personas viven y trabajan. En el área de inteligencia empresarial, la analítica aumentada modifica el modo en que los datos se analizan, consumen y comparten entre organizaciones.
La analítica aumentada es el uso de algoritmos automatizados para explorar datos e hipótesis que los científicos de datos por sí solos no poseen la capacidad de estudiar.
Además de la analítica aumentada, otra tendencia que repercute en la inteligencia empresarial es la inteligencia continua. Confiando en el análisis en tiempo real e integrándolo con operaciones comerciales, la inteligencia continua utiliza datos actualizados para mejorar las decisiones comerciales.
Mediante el uso de múltiples tecnologías, la inteligencia continua puede ayudar a las empresas a tomar decisiones inteligentes en tiempo real valiéndose de paneles en vivo en lugar de en informes estáticos.
3. Contextualizar los datos
Hoy, las organizaciones tienen acceso a grandes cantidades de datos y a la posibilidad de automatizar y analizar esta información con mayor precisión que nunca. Pero todo es inútil si no se puede comunicar. Así, otra tendencia en este ámbito es la analítica accionable y la narración de datos, con que se comunican descubrimientos actualizados de datos y se comparten predicciones.
Antes de considerar el análisis procesable, exploremos el uso de herramientas analíticas para pronosticar negocios. El análisis predictivo, una extensión de la minería de datos, implica tomar información de los conjuntos existentes de datos para evaluar lo que podría suceder en el futuro. El análisis prescriptivo va más lejos al considerar el efecto de las decisiones antes de que sean tomadas.
Para que estos análisis resulten procesables, es importante contar con datos y acciones en el mismo lugar. Las plataformas actuales de BI comienzan a responder a dicha necesidad al revisar operaciones y procesos comerciales centrales mediante análisis móviles, análisis integrados, extensiones de tablero y API. Esto permite a los trabajadores obtener la información que necesitan sin que cambien aplicación.
La pieza final en la producción de datos procesables y compartibles es la narración de datos. Por lo general, se define como visualización de datos, en parte, y la explicación del proceso de su interpretación, en parte. Consiste menos en proveer una conclusión singular y se centra más en fomentar un informe amplio y cambiante a través de los datos.
Desde la perspectiva de la inteligencia empresarial, tanto las tecnologías y herramientas de visualización como el procesamiento del lenguaje natural servirán para expandir los formatos de narración de historias y, en última instancia, guiarán el modo en que las empresas emplean los datos para informar sus decisiones y probar ideas que beneficien el resultado finales.
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