¿Qué es la inteligencia continua?
La inteligencia continua es el uso de herramientas y procesos que integran el análisis en tiempo real en las operaciones comerciales, procesando datos actuales e históricos y recomendando acciones específicas que se deben tomar en respuesta a preguntas, dificultades y oportunidades comerciales.
La inteligencia continua aprovecha diferentes enfoques y tecnologías modernas basadas en máquinas, como analítica aumentada, la gestión de reglas empresariales, la optimización, el procesamiento de flujos de eventos y aprendizaje automático. En otras palabras, la inteligencia continua consiste en obtener un valor comercial continuo de los datos. Permite a los usuarios acceder rápidamente a todos sus datos y acelerar el análisis que necesitan, independientemente de las fuentes o los volúmenes de datos, y también permite que las tecnologías basadas en máquinas realicen consultas de análisis de forma continua en lugar de hacerlo una sola vez.
¿En qué se diferencia la inteligencia continua de la inteligencia empresarial tradicional?
La principal diferencia entre la inteligencia continua y la inteligencia empresarial tradicional es que, si bien la inteligencia empresarial tradicional depende de las personas para orquestar cada paso del proceso de análisis de datos, desde el acceso a los datos hasta la creación de paneles, la inteligencia continua es un enfoque de análisis basado en la IA y en máquinas que reemplaza los sesgos humanos en cada paso del proceso de análisis de datos con una IA inteligente y automatizada.
Otra diferencia es que las herramientas de inteligencia empresarial del pasado se han creado para que sean técnicamente complejas y, por lo general, requieren un amplio personal de TI para su mantenimiento y gestión. Las plataformas de inteligencia continua no tienen tales limitaciones y, por el contrario, brindan el poder de los datos a los usuarios de todos los niveles.
Beneficios de la inteligencia continua
En un entorno y espacio de análisis empresarial en constante cambio y evolución, un enfoque basado en la inteligencia continua permite a las empresas mantenerse a la vanguardia del mercado, reaccionar rápidamente a las condiciones cambiantes y tomar decisiones más inteligentes basadas en información valiosa en lugar de en corazonadas.
Algunos de los beneficios clave de la inteligencia continua incluyen:
- Automatizar y guiar las acciones en el momento del impacto – el análisis aumentado es el núcleo de la inteligencia continua y, junto con los algoritmos de IA y ML, guía a las personas sobre qué acción tomar para automatizar completamente los procesos que activan las acciones posteriores sin ninguna intervención humana.
- Predecir con mayor precisión – la combinación de datos actuales e históricos, algoritmos y aprendizaje automático le permite ejecutar supuestos con los datos disponibles para validar y pronosticar múltiples resultados. Al implementar la inteligencia continua en toda la organización, se permite a los usuarios encontrar información por sí mismos para obtener predicciones más precisas y anticipar situaciones futuras.
- Análisis de impacto en tiempo real– los datos contextuales en tiempo real de la inteligencia continua brindan una mayor comprensión de las implicaciones en varios puntos de los diferentes procesos comerciales, lo que permite realizar ajustes en las operaciones que pueden resultar en una productividad significativamente mejorada que impacte el proceso de análisis de datos en tiempo real.
- Llenar el vacío entre los datos en tiempo real e históricos – los datos, en general, son una prueba de sus actividades y acciones. El análisis nos ayuda a comprenderlos mejor y, como resultado, cierra la brecha entre cómo era, cómo es ahora y cómo será. Las máquinas de inteligencia continua analizan los datos en tiempo real e históricos para desarrollar mejores soluciones comerciales para el futuro.
- Análisis de datos mejorado – las tecnologías de IA y ML detrás del enfoque de inteligencia continua pueden analizar eficazmente datos complejos para que los usuarios puedan tomar las decisiones más informadas basándose en un análisis más profundo y preciso. Esto les brinda a los usuarios una visión más completa de la situación y ayuda a evitar el sesgo de confirmación al final. También proporciona sugerencias contextuales que revelan información que los usuarios nunca pensaron que necesitarían.
- Reconocer patrones de datos– al cubrir el conocimiento adquirido y el estudio de la información estadística, el algoritmo de aprendizaje automático puede identificar patrones en los datos y reconocerlos. También ayuda a clasificar los datos, aplicar identificadores, desarrollar nuevos algoritmos y crear datos de prueba.
Los beneficios sustanciales y de gran alcance de la inteligencia continua para las empresas de todas las industrias y tamaños hacen que sea una decisión fácil y una opción obvia para que las organizaciones adopten una transformación digital para mejorar su negocio y mantenerse por delante de sus competidores.
Casos de uso y ejemplos de inteligencia continua
La inteligencia continua no es específica de la industria y se puede aplicar a varias industrias. Aquí hay algunos ejemplos:
Inteligencia continua en la atención médica
La inteligencia continua en la atención médica ayuda a las organizaciones de atención médica, los grupos de médicos y los hospitales a tomar decisiones basadas en valores en tiempo real sobre qué es lo mejor para un paciente individual, basándose en una visión de 360 grados de la salud y el historial del paciente. El uso de el análisis predictivo en la atención médica también ayuda a identificar a los pacientes en riesgo, prevenir el desarrollo de enfermedades crónicas, identificar a los grupos expuestos a un posible brote de enfermedades, pronosticar las necesidades de mantenimiento de los equipos antes de que surjan y mucho, mucho más.
Uno de los casos de uso más importantes del análisis predictivo y la inteligencia continua en la atención médica es también la ayuda de las tecnologías de IA para prevenir errores humanos que podrían ser fatales.
Inteligencia continua en las finanzas
A medida que el volumen de las transacciones financieras globales continúa creciendo, detectar el fraude, el lavado de dinero y el uso de información privilegiada se vuelve más desafiante. La inteligencia continua en el sector financiero encuentra aplicación en estas y otras áreas al incluir sistemas automatizados que utilizan la IA para detectar transacciones sospechosas en curso y prevenir cualquier fraude financiero antes de que ocurra.
Inteligencia continua en el comercio minorista
Con la ayuda de la inteligencia continua en la industria minorista, los minoristas pueden obtener el máximo beneficio de sus clientes. Un ejemplo de cómo se utiliza la inteligencia continua en la industria minorista es combinando datos de transmisión con un historial y preferencias detallados de las compras de los clientes para ofrecer ofertas personalizadas y, lo más importante, efectivas en el momento adecuado. El marketing minorista también se beneficia del análisis, ya que ayuda a los especialistas en marketing a planificar futuras campañas dirigidas a sus audiencias con mayor precisión.
Inteligencia continua en la fabricación
Al desbloquear la inteligencia continua en la fabricación para aprovechar los datos y comprender y optimizar el uso y el mantenimiento de las máquinas, las organizaciones manufactureras pueden diferenciarse de su competencia. Cuando los datos en tiempo real e históricos se combinan continuamente para un análisis en tiempo real que produzca una toma de decisiones rápida y precisa basada en máquinas, los fabricantes pueden aumentar fácilmente la eficiencia operativa, pronosticar la demanda del mercado, reducir los gastos de mantenimiento de los equipos y reducir los costos al proporcionar información sobre el consumo de energía, por ejemplo. Las soluciones de análisis también permiten a las empresas identificar los riesgos y ayudar a predecir los riesgos futuros al detectar tendencias y patrones en toda la cadena de suministro. El análisis avanzado de la cadena de suministro también puede ayudar a identificar tales riesgos desde el principio, para que sus equipos puedan actuar en el momento adecuado y reducir el impacto del riesgo en el negocio.
¿Cómo elegir una plataforma de inteligencia continua?
Actualmente, las plataformas de inteligencia continua existen como aplicaciones independientes o como parte de solución de análisis integrada offerings. Both types of continuous intelligence platforms have been built to improve traditional BI tools and approaches. However, they all range in capabilities and functionalities that can benefit your business decisions and outcomes.
Está de más decir que la herramienta de inteligencia continua que decida implementar debe proporcionar la base para el análisis continuo de datos, que es la forma basada en la IA y la automatización para interpretar continuamente los datos, descubrir patrones y aprender qué es valioso en los datos.
Aquí hay otros aspectos que debe buscar en una plataforma de inteligencia continua:
Arquitectura de aplicación moderna– elegir una arquitectura de aplicación moderna y nativa de la nube respaldará la integración de visualizaciones y gráficos, y permitirá un análisis más profundo de sus datos, así como flexibilidad y escalabilidad. Las plataformas modernas de inteligencia continua admiten un conjunto completo de funciones de análisis integradas y se integrarán perfectamente con sus propias aplicaciones.
Adopción de BI basada en la nube– uno de los mayores tendencias en el espacio de análisis integrados, el BI basado en la nube hace posible ejecutar cargas de trabajo de aplicaciones distribuidas en varias infraestructuras de la nube.
Inteligencia basada en datos– la capacidad de extraer información y valor empresarial prácticos en tiempo real de todas sus diferentes fuentes de datos.
BI colaborativa – la combinación de herramientas y funciones que permiten debates contextuales en tiempo real, una fácil compartición de informes y paneles con los miembros y las partes interesadas del equipo, tanto internos como externos, y funciones de comentarios y debates que respaldan el pensamiento colaborativo y aceleran la toma de decisiones.
Seguridad continua – la capacidad de prevenir amenazas de seguridad y violaciones de datos en una superficie digital en constante expansión.
Conectividad – si una plataforma de inteligencia continua determinada no puede conectarse a todos sus datos, entonces no tiene sentido. Asegúrese de que el proveedor que elija ofrezca una integración perfecta con todas las fuentes de datos que almacenan sus datos.
API – la plataforma de inteligencia continua en la que decida invertir también debe incluir una interfaz de programación de aplicaciones (API) para manejar la creación y representación de paneles, el enlace profundo, la UI personalizada para la adquisición de fuentes de datos y una API moderna con capacidades de distribución multicanal.
Precios – muchos proveedores en el espacio de BI utilizan tácticas de precios dudosas para maximizar sus ganancias. No desea asociarse con un proveedor que le cobre costos impredecibles, como el uso y el número de usuarios. Recomendamos elegir una solución de inteligencia continua que tenga un modelo de precios 100 % transparente que no aumente a medida que aumenten las ventas de su aplicación.
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
