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ChatGPT
Perplexity
El mundo de la inteligencia de negocios (BI) y el análisis de datos continúa experimentando transformaciones masivas cada año.
Las hojas de cálculo finalmente han revelado sus tesoros enterrados y han evolucionado hasta convertirse en visualizaciones de datos y paneles de alto impacto interactivos e informativos.
Los datos han explotado en Big Data.
Analizar datos se ha vuelto accesible para todos los usuarios de negocio.
Y tanto ha cambiado la forma en que las empresas y los clientes consumen y trabajan con los datos.
No hay duda de que la BI se ha convertido en un activo indispensable para organizaciones de todos los tamaños, y que su importancia solo va a crecer.
Las organizaciones que desean aprovechar todo el potencial de sus datos para tomar decisiones sobre la marcha, deben seguir continuamente las últimas tendencias y tecnologías en el espacio de BI y análisis de datos para aumentar los ingresos, acelerar el crecimiento y mejorar la productividad.
Entonces, ¿qué viene?
Estas son las principales tendencias de analítica integrada que darán forma al futuro de la BI:
Principales Tendencias de Analítica Integrada
- Analítica enriquecida con contexto
- Análisis de datos centrado en los datos
- Mejora de la calidad de los datos
- Adopción de BI basado en la nube
- Herramientas de desarrollo low-code
- BI colaborativo
- Analítica aumentada
- La IA integrada es el futuro
- Gobernanza efectiva
- El storytelling en auge
- Analítica integrada multifuncional
1. Analítica Enriquecida con Contexto
Según el informe “12 Data and Analytics Trends to Keep on Your Radar” de Gartner, para 2025, la analítica impulsada por el contexto y los modelos de inteligencia artificial (IA) reemplazarán el 60% de los modelos existentes construidos sobre datos tradicionales y mejorarán los procesos de toma de decisiones de los usuarios de negocio.
La analítica contextual o análisis enriquecido con contexto es la fusión de capacidades analíticas y las aplicaciones de negocio en las que están integradas para hacer que los datos sean más contextualizados y personalizados para el beneficio del usuario final. Los datos por sí solos no siempre proporcionan todo el valor que tienen que ofrecer. Cuando las personas miran números brutos, les resulta difícil interpretar y comprender las ideas ocultas en los datos y, por lo tanto, no pueden utilizarlos estratégicamente para mejorar sus decisiones.
La analítica contextual en tiempo real permite un análisis más profundo utilizando las relaciones entre varios puntos de datos y los puntos de datos mismos. Ayuda a los usuarios a identificar el contexto de la situación basándose en similitudes, restricciones, rutas y comunidades sin tener que cambiar de ventanas y aplicaciones para obtener los datos que necesitan para tomar decisiones de negocio informadas.
2. Análisis de Datos Centrado en la Decisión
Una de las tendencias de analítica integrada más grandes y quizás más importantes se centra en la disciplina de la inteligencia de decisiones. La inteligencia de decisiones significa que todas las decisiones y procesos de negocio en una organización se basan en datos.
Convertirse en una empresa impulsada por datos requiere hacer un uso completo de los datos recopilados por su negocio, procesarlos con las herramientas analíticas adecuadas y extraer ideas procesables de los resultados.
Y aunque el valor de la inteligencia de decisiones no es noticia nueva, muchas empresas aún no han cambiado hacia ella. Las empresas, sin importar su industria y tamaño, deben cambiar sus estrategias de crecimiento de permitir el acceso a datos e ideas solo a unas pocas personas seleccionadas a tener los datos distribuidos y accesibles en toda la organización para que todos puedan tomar decisiones impulsadas por datos en el punto de impacto.
3. Mejora de la Calidad de los Datos
La calidad de los datos es uno de los mayores desafíos de analítica integrada. Si los datos no son precisos, consistentes y actualizados, pueden dañar toda su estrategia de negocio, valor y oportunidades de rentabilidad. En su informe “How to Improve Your Data Quality”, Gartner estima que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones aproximadamente $12.9 millones cada año.
Además del impacto de la mala calidad de los datos en los ingresos, también aumenta la complejidad de los ecosistemas de datos y conduce a una mala toma de decisiones. Las decisiones correctas solo pueden basarse en datos de calidad y precisos.
Una buena calidad de datos es crucial al intentar obtener ideas precisas, consistentes y actualizadas para guiar las decisiones de su organización, y por esta razón, la tendencia de gestión de la calidad de datos está en auge. La gestión de la calidad de datos (DQM) combina tecnología, procesos, cultura organizacional, así como las personas adecuadas para entregar datos precisos y útiles de los que todos los usuarios pueden beneficiarse.
4. Adopción de BI Basado en la Nube
Con la amplia adopción del trabajo remoto en los últimos dos años, la adopción de BI basado en la nube es actualmente la tendencia más grande para la analítica integrada. Casi todos los elementos de BI y análisis de datos, incluidos los modelos analíticos, fuentes de datos, el almacenamiento de datos y la potencia informática, ya se han trasladado a la nube, reduciendo el riesgo y aumentando la flexibilidad.
El BI basado en la nube hace posible acceder a datos y aplicaciones analíticas desde cualquier lugar, en cualquier momento y desde cualquier dispositivo. Teniendo esto en cuenta, si es nuevo en analítica integrada y busca un proveedor con el que asociarse (o desea dejar su actual por una mejor opción), asegúrese de elegir una plataforma de analítica integrada que soporte un modelo de implementación basado en la nube y ofrezca SDKs nativos que utilicen las características específicas de cada plataforma y proporcionen una experiencia de usuario superior.
5. Herramientas de Desarrollo Low-Code
Ser capaz de crear soluciones de analítica integrada de extremo a extremo sin el esfuerzo de recursos técnicos es una de las principales tendencias de analítica integrada a tener en cuenta en los próximos años.
Según el informe “Reveal’s top software challenges for 2022 report”, los desarrolladores ciudadanos y las herramientas low-code pueden ayudar a satisfacer la demanda de construir aplicaciones totalmente funcionales más rápido y con menos recursos. El cincuenta y cuatro por ciento de los encuestados planean economizar en 2022 utilizando herramientas low-code/no-code (app builder) para automatizar muchos procesos de desarrolladores/TI/analistas, todo mientras eliminan la necesidad de contratar nuevos empleados bajo demanda.
6. BI Colaborativo
El BI colaborativo no es una tendencia totalmente nueva en el espacio de la analítica integrada, pero con los equipos distribuidos convirtiéndose en la norma, la colaboración remota es ahora más importante que nunca.
El BI colaborativo combina herramientas de BI tradicionales con herramientas y funciones de colaboración que permiten discusiones contextuales en tiempo real, el fácil intercambio de informes y paneles con miembros del equipo y partes interesadas internas y externas, y capacidades de comentarios y discusión que respaldan una toma de decisiones eficiente. Permite un fácil acceso a datos clave de negocio desde fuera y proporciona una mayor visibilidad para todos los involucrados en el proceso de toma de decisiones.
7. Analítica Aumentada
Según la firma global de investigación de TI, Gartner, la analítica aumentada es una de las principales tendencias de análisis de datos a tener en cuenta. Impulsada por dos de las mayores tecnologías analíticas: la IA y el aprendizaje automático, la analítica aumentada facilita a los usuarios la preparación, el análisis, la visualización y la interacción con sus datos a un nivel contextual.
La analítica aumentada permite a los usuarios hacer preguntas y generar automáticamente ideas explorando sus datos utilizando lenguaje conversacional. Por lo tanto, a medida que la IA y el ML se vuelven más entrelazadas en nuestra vida diaria y continúan teniendo un gran impacto en el mundo real que nos rodea, es fundamental elegir un proveedor de analítica integrada con cuyas capacidades de IA y ML incluyan cosas como preparación de datos, interfaces de lenguaje natural y recomendaciones guiadas.
8. La IA Integrada es el Futuro
La inteligencia artificial (IA) es la ciencia de construir máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La analítica integrada aumentada por BI está reduciendo la mano de obra que se necesita en una organización para gestionar y analizar datos.
Los algoritmos de IA y aprendizaje automático cambian la forma en que los usuarios interactúan con la analítica y la gestión de datos al ayudar a crear o proporcionar capacidades de tejido de datos, catálogos de datos de organización inteligentes, limpieza de datos impulsada por IA, preparación de datos de autoservicio y más:
- Predicción – predice los datos necesarios para obtener un modelo ML más preciso o encontrar consultas fraudulentas provenientes de una fuente no autorizada para inyección SQL.
- Automatización – aumenta la velocidad y previene la necesidad de trabajo manual, por lo tanto ahorrando tiempo.
- Optimización – proporciona nuevas formas de mejorar y aplicar mejores prácticas.
Se espera que en los próximos años, las organizaciones comiencen a exigir mucho más a los sistemas basados en IA, y la IA evolucionará aún más de lo que es hoy para convertirse en una tecnología más responsable y escalable.
9. Gobernanza Efectiva
A diferencia de la gestión de BI y análisis (que se centra en la preparación y presentación de datos para sistemas de gestión de negocio), la gobernanza de datos se trata de los datos reales en estos sistemas y del proceso de gestionar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos de la organización basándose en estándares y políticas de datos internos.
La gobernanza de datos garantiza la calidad de los activos de negocio a través del acceso basado en roles, protocolos de autenticación y auditoría. Al contener reglas y marcos para gestionar, monitorear y proteger los datos, la gobernanza de datos es necesaria como una estrategia de datos para abordar cómo se traduce la estrategia de negocio en los procesos de análisis.
Las organizaciones necesitan una gobernanza de datos efectiva en todos los niveles para abordar sus desafíos operativos existentes y porque proporciona flexibilidad y escalabilidad y es altamente receptiva a desafíos estratégicos de negocio de alto impacto y dinámicas de mercado en constante cambio.
10. El Storytelling en Auge
Otra tendencia de analítica integrada que Gartner predice en su informe “4 Data and Analytics Trends CFOs Can’t Afford to Ignore” es que para 2025, las historias de datos serán la forma más extendida de consumir analítica, y el 75% de las historias se generarán automáticamente utilizando técnicas de analítica aumentada.
El storytelling impulsado por datos es la capacidad de transformar datos brutos en historias fáciles de leer y fáciles de entender que ayudan a los usuarios a convertir ideas en acciones. Es un enfoque estructurado para comunicar ideas de datos a través de técnicas de visualización de datos, infografías, paneles y otros elementos visuales.
En los negocios, es invaluable convertir sus ideas en historias de datos porque eso permite que tanto los usuarios de negocio como los responsables de la toma de decisiones vean tendencias, comprendan problemas o interpreten cómo se están desempeñando las estrategias de ventas, el rendimiento del sitio web o las campañas de marketing. Los datos por sí solos no pueden proporcionar ese significado porque deben entenderse en el contexto de la situación.
11. Analítica Integrada Multifuncional
Históricamente, las herramientas de análisis han estado aisladas de nuestras aplicaciones y procesos de negocio y solo han sido proporcionadas, accedidas y utilizadas como herramientas de terceros. Debido a este inconveniente, la mayoría de los usuarios de negocio nunca aprovecharon realmente las capacidades analíticas que se les proporcionaron y, como resultado, han estado perdiendo ideas clave de negocio, crecimiento e oportunidades de ingresos.
Según Ventana Research, más de dos tercios del personal de línea de negocio tendrán acceso instantáneo a la analítica multifuncional integrada en su flujo de trabajo y procesos para 2024.
El auge de plataformas de analítica integrada como Reveal está ayudando cada vez más a las empresas a transformar sus actividades analíticas y a comenzar a tomar decisiones de negocio más inteligentes en su día a día: más rápido, más fácil y más efectivo.
Tome Decisiones Impulsadas por Datos
Empodere a sus usuarios con ideas procesables: en cualquier momento, en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo.
Palabras Finales…
Con el auge de la IA, el aprendizaje automático, el PLN y otras capacidades analíticas, el panorama de la BI y el espacio de la analítica integrada están evolucionando continuamente y rápidamente.
Y a medida que todas estas tecnologías y capacidades analíticas son cada vez más accesibles y fundamentales en el mundo empresarial, las organizaciones de todas las industrias y de todos los tamaños deben buscar utilizar sus ideas de manera inteligente y en el momento adecuado.
Para obtener más información sobre la analítica integrada y lo que tales herramientas pueden hacer por su negocio, consulte nuestra guía definitiva de analítica integrada, y si no sabe por dónde empezar al elegir el proveedor adecuado para las necesidades de su negocio, consulte nuestra guía de ajuste de producto.
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