El futuro de BI: las principales tendencias de análisis integrados

El inteligencia empresarial El mundo de (BI) y análisis de datos continúa experimentando transformaciones masivas cada año.

Las hojas de cálculo finalmente revelan sus tesoros ocultos y evolucionan hacia paneles visualizaciones de datos interactivos y de alto impacto..

Los datos explotaron y se convirtieron en Big Data.

El análisis de datos se volvió accesible para todos los usuarios empresariales.

Y mucho ha cambiado la forma en que las empresas y los clientes consumen y trabajan con los datos.

No cabe duda de que BI se ha convertido en un activo indispensable para las organizaciones de todos los tamaños, y su importancia solo seguirá creciendo.

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 nos depara el futuro?

Estas son las principales analítica integrada tendencias que darán forma al futuro de BI:

Las principales tendencias de análisis integrados

1. Análisis enriquecido con contexto
2. Análisis de datos centrado en los datos
3. Mejora de la calidad de los datos
4. Adopción de BI basada en la nube
5. Herramientas de desarrollo de bajo código
6. BI colaborativa
7. Analítica aumentada
8. La IA integrada es el futuro
9. Gobernanza efectiva
10. El uso de narrativas está en aumento
11. Analítica integrada interfuncional

1. Analítica enriquecida con contexto

Según el informe de 12 tendencias de datos y analítica que debes tener en cuentael informe de Gartner, para 2025, la analítica basada en el contexto y los modelos de inteligencia artificial (IA) reemplazarán el 60 % de los modelos existentes basados en datos tradicionales y mejorarán los procesos de toma de decisiones de los usuarios empresariales.

Analítica contextual o análisis enriquecido con contexto es la combinación de las capacidades de análisis y las aplicaciones empresariales en las que están integradas, con el fin de contextualizar y personalizar los datos para beneficio del usuario final. Los datos por sí solos no siempre proporcionan todo el valor que pueden ofrecer. Cuando las personas analizan datos sin procesar, les resulta difícil interpretar y comprender las ideas que se esconden 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 mediante el uso de las relaciones entre los distintos puntos de datos y los propios puntos de datos. Ayuda a los usuarios a identificar el contexto de la situación basándose en similitudes, restricciones, rutas y comunidades, sin tener que cambiar de ventana y de aplicación para obtener los datos que necesitan para tomar decisiones empresariales informadas.

2. Analítica de datos centrada en la decisión

Una de las tendencias más importantes en la analítica integrada se centra en la disciplina de la inteligencia de la decisión. La inteligencia de la decisión significa que todas las decisiones y procesos empresariales de una organización se basan en datos.

Convertirse en una empresa basada en datos requiere aprovechar al máximo los datos recopilados por su empresa, procesarlos con las herramientas de análisis adecuadas y extraer información útil de los resultados.

Y, aunque el valor de la inteligencia de la decisión no es nada nuevo, muchas empresas aún no se han adaptado a ella. Las empresas, independientemente de su sector y tamaño, deben cambiar sus estrategias de crecimiento, pasando de permitir que solo unas pocas personas seleccionadas tengan acceso a los datos y la información a que los datos se difundan y estén disponibles en toda la organización, para que todos puedan tomar decisiones basadas en datos en el momento oportuno.

3. Mejora de la calidad de los datos

La calidad de los datos es uno de los mayores desafíos de la analítica integrada. Si los datos no son precisos, coherentes y actualizados, pueden dañar toda su estrategia empresarial, su valor y sus oportunidades de rentabilidad. En su informe Cómo mejorar la calidad de sus datosGartner estima que la mala calidad de los datos le cuesta a las organizaciones aproximadamente 12,9 millones de dólares al 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 toma de decisiones deficiente. Las decisiones correctas solo pueden basarse en datos precisos y de calidad.

Una buena calidad de los datos es crucial cuando se intenta obtener información precisa, coherente y actualizada para guiar las decisiones de su organización, y por esta razón, la tendencia de la gestión de la calidad de los datos está en aumento. La gestión de la calidad de los datos (DQM) combina tecnología, procesos, cultura organizacional y las personas adecuadas para ofrecer datos precisos y útiles de los que todos los usuarios puedan beneficiarse.

4. Adopción de BI basada en la nube

Con la amplia adopción del trabajo remoto en los últimos dos años, la adopción de BI basada en la nube es actualmente la mayor tendencia en la analítica integrada. Casi todos los elementos de BI y analítica de datos, incluidos los modelos de análisis, fuentes de datos aprobadas, el almacenamiento de datos y la capacidad de procesamiento, ya se han trasladado a la nube, lo que reduce el riesgo y aumenta la flexibilidad.

La BI basada en la nube permite acceder a los datos y a las aplicaciones de análisis en cualquier momento y desde cualquier lugar, y desde cualquier dispositivo. Teniendo esto en cuenta, si es nuevo en la analítica integrada y busca un proveedor con el que asociarse (o si desea cambiar de su proveedor actual por uno que se adapte mejor a sus necesidades), asegúrese de elegir uno que análisis integrados que admita un modelo de implementación basado en la nube y que ofrezca SDK nativos que utilicen las características específicas de cada plataforma y proporcionen una experiencia de usuario superior.

Ve Reveal en acción

5. Herramientas de desarrollo de bajo código

Ser capaz de crear soluciones de analítica integrada de extremo a extremo sin la necesidad de recursos técnicos es una de las principales tendencias de la analítica integrada a tener en cuenta en los próximos años.

Según el informe de los principales desafíos de software de Reveal para 2022, los desarrolladores ciudadanos y las herramientas de bajo código pueden ayudar a satisfacer la demanda de crear aplicaciones totalmente funcionales de forma más rápida y con menos recursos. El 54 % de los encuestados planea ahorrar dinero en 2022 utilizando herramientas de bajo código/sin código (App Builder) para automatizar muchos de los procesos de desarrolladores/TI/analistas, al tiempo que se elimina la necesidad de contratar nuevos empleados a demanda.

6. BI colaborativa

La BI colaborativa no es una tendencia del todo nueva en el espacio de la analítica integrada, pero con los equipos distribuidos que se están convirtiendo en la norma, la colaboración remota es ahora más importante que nunca.

. La BI colaborativa combina las herramientas de BI tradicionales con herramientas y funciones de colaboración que permiten debates contextuales en tiempo real, el intercambio fácil de informes y paneles con miembros y partes interesadas internos y externos, y funciones de comentarios y debates que respaldan una toma de decisiones eficiente. Permite un fácil acceso a los datos empresariales clave desde el exterior y proporciona una mayor visibilidad para todos los que participan en el proceso de toma de decisiones.

7. Analítica aumentada

Según la empresa mundial de investigación de TI, Gartner, la analítica aumentada es una de las principales tendencias de la analítica de datos a tener en cuenta. Impulsada por dos de las mayores tecnologías de análisis: la IA y aprendizaje automático – analítica aumentada facilita que los usuarios preparen, analicen, visualicen e interactúen con sus datos a nivel contextual.

La analítica aumentada permite a los usuarios hacer preguntas y generar automáticamente información explorando sus datos utilizando el lenguaje conversacional. Por lo tanto, a medida que la IA y el ML se integran cada vez más en nuestra vida cotidiana y siguen teniendo un gran impacto en el mundo real que nos rodea, es fundamental elegir un proveedor de analítica integrada con el que asociarse y cuyas capacidades de IA y ML incluyan cosas como la preparación de datos, las interfaces de lenguaje natural y las recomendaciones guiadas.

8. La IA integrada es el futuro

La inteligencia artificial (IA) es la ciencia de crear máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La analítica integrada aumentada por la BI está reduciendo la mano de obra necesaria en una organización para gestionar y analizar los datos.

La IA y aprendizaje automático los algoritmos transforman la forma en que los usuarios interactúan con la analítica y la gestión de datos, ayudando a crear o proporcionar capacidades de tejido de datos, organización inteligente catálogos de datos, limpieza de datos impulsada por IA, preparación de datos de autoservicio y más:

• Predicción predice los datos necesarios para obtener un modelo de ML más preciso o para encontrar consultas fraudulentas procedentes de una fuente no autorizada para la inyección de SQL.
• Automatización aumenta la velocidad y evita la necesidad de trabajo manual, lo que ahorra tiempo.
• Optimización proporciona nuevas formas de mejorar y aplicar las mejores prácticas.

Se espera que en los próximos años, las organizaciones comiencen a exigir mucho más a los sistemas basados en la IA, y que la IA evolucione 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 los sistemas de gestión empresarial), la gobernanza de datos se centra en los datos reales de estos sistemas y en el proceso de gestión de la disponibilidad, la usabilidad, la integridad y la seguridad de los datos de la organización basándose en los estándares y políticas de datos internos.

La gobernanza de datos garantiza la calidad de los activos empresariales mediante el acceso basado en roles, los protocolos de autenticación y la auditoría. Al contener reglas y marcos para gestionar, supervisar y proteger los datos, la gobernanza de datos es necesaria como estrategia de datos para abordar cómo la estrategia empresarial se traduce en los procesos de análisis.

Las organizaciones necesitan una gobernanza de datos eficaz en todos los niveles para abordar sus desafíos operativos existentes y porque proporciona flexibilidad y escalabilidad, y responde de forma eficaz a los desafíos empresariales estratégicos de alto impacto y a la dinámica del mercado en constante cambio.

10. El uso de narrativas está en aumento

Otra tendencia de la analítica integrada que Gartner predice en su informe 4 tendencias de datos y analítica que los directores financieros no pueden permitirse ignorares que, para 2025, las narrativas de datos serán la forma más extendida de consumir analítica, y el 75 % de las narrativas se generarán automáticamente utilizando técnicas de analítica aumentada.

La narración de datos es la capacidad de transformar los datos sin procesar en historias fáciles de leer y fáciles de entender que ayudan a los usuarios a convertir la información en acción. Es un enfoque estructurado para comunicar la información de los datos a través de técnicas de visualización de datos, infografías, paneles y otros elementos visuales.

En los negocios, es invaluable transformar sus ideas en narrativas de datos porque eso permite a los usuarios empresariales y a los responsables de la toma de decisiones ver las tendencias, comprender los problemas o interpretar cómo están funcionando 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 interfuncional

Históricamente, las herramientas de análisis han estado aisladas de nuestras aplicaciones y procesos empresariales, y solo se han proporcionado, accedido y utilizado como herramientas de terceros. Debido a este inconveniente, la mayoría de los usuarios empresariales nunca aprovecharon realmente las capacidades de análisis que se les proporcionaron y, como resultado, se perdieron ideas empresariales clave, crecimiento y oportunidades de ingresos.

Según Ventana Researchmás de dos tercios del personal de las diferentes áreas de negocio tendrán acceso inmediato a la analítica interfuncional integrada en su flujo de trabajo y procesos para 2024.

El auge de las plataformas de analítica integrada como Reveal está ayudando cada vez más a las empresas a transformar sus actividades de análisis y a empezar a tomar decisiones empresariales más inteligentes de forma diaria, más rápida, más fácil y más eficaz.

Capacite a sus usuarios con información útil: en cualquier momento, en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo.

Las herramientas de inteligencia empresarial permiten la toma de decisiones basada en datos

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Palabras finales...

Con el auge de la IA, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y otras capacidades de análisis, el panorama de la BI y el espacio de la analítica integrada están evolucionando y cambiando rápidamente.

Y, a medida que todas estas tecnologías y capacidades de análisis se vuelven más accesibles y fundamentales en el mundo empresarial, las organizaciones de todos los sectores y de todos los tamaños deben buscar utilizar eficazmente sus conocimientos de forma inteligente y en el momento adecuado.

Para obtener más información sobre la analítica integrada y lo que estas herramientas pueden hacer por su empresa, consulte nuestro guía definitiva sobre análisis integradosy, si no sabes por dónde empezar a la hora de elegir el proveedor adecuado para las necesidades de tu empresa, consulta nuestra guía de adecuación del producto.

Para conocer Reveal y ver los beneficios que ofrece en la práctica, puedes descargar el SDK de Revealo programar una breve demostración del producto.