¿Qué es la inteligencia continua?
La inteligencia continua es el uso de herramientas y procesos que integran análisis en tiempo real en las operaciones comerciales, procesando datos actuales e históricos y recomendando acciones específicas a tomar en respuesta a preguntas, dificultades y oportunidades comerciales.
La inteligencia continua aprovecha diferentes enfoques y tecnologías modernas impulsadas por máquinas, como analítica aumentada, gestión de reglas de negocio, optimización, procesamiento de flujos de eventos y aprendizaje automático. En otras palabras, la inteligencia continua se trata de derivar valor comercial continuo a partir de los datos. Permite a los usuarios acceder rápidamente a todos sus datos y acelerar el análisis que necesitan, independientemente de las fuentes o volúmenes de datos, además de permitir que las tecnologías impulsadas por máquinas consulten análisis continuamente en lugar de hacerlo una sola vez.
¿Cómo difiere la inteligencia continua de la BI tradicional?
La principal diferencia entre la inteligencia continua y la inteligencia de negocio (BI) tradicional es que, mientras que la BI tradicional se basa en 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 analítico impulsado por máquinas y basado en IA 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 BI tradicionales del pasado fueron creadas para ser técnicamente complejas y generalmente requieren personal de TI extenso para su mantenimiento y gestión. Las plataformas de inteligencia continua no tienen tales limitaciones y, por el contrario, ponen el poder de los datos en manos de usuarios de todos los niveles.
Beneficios de la inteligencia continua
En un entorno empresarial y un espacio de análisis en constante cambio y evolución, un enfoque basado en inteligencia continua permite a las empresas mantenerse al tanto del mercado, reaccionar rápidamente a las condiciones cambiantes y tomar decisiones más inteligentes basadas en conocimientos y no en corazonadas.
Algunos de los principales beneficios de la inteligencia continua incluyen:
- Automatizar y guiar acciones en el momento del impacto – la analítica aumentada está en el corazón 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 desencadenan acciones posteriores sin ninguna intervención humana.
- Predecir con mayor precisión – la combinación de datos actuales e históricos, algoritmos y aprendizaje automático le permite ejecutar suposiciones contra los datos disponibles para validar y pronosticar múltiples resultados. Al emplear la inteligencia continua en toda la organización, los usuarios pueden encontrar conocimientos por sí mismos para predicciones más precisas y anticipar situaciones futuras.
- Análisis de impacto en tiempo real– los datos contextualizados en tiempo real de la inteligencia continua proporcionan una comprensión más profunda de las implicaciones en varios puntos de diferentes procesos comerciales, lo que permite ajustes a las operaciones que pueden resultar en una productividad significativamente mejorada que impacta el proceso de análisis de datos en tiempo real.
- Llenar la brecha entre datos en tiempo real e históricos – los datos, en general, son prueba de sus actividades y acciones. El análisis nos ayuda a comprender mejor eso y, como resultado, cierra la brecha entre lo que fue, lo que es ahora y lo que podría ser. Las máquinas de inteligencia continua observan 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 análisis profundos y más precisos. Esto da 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 conocimientos que los usuarios nunca pensaron que necesitaban.
- Reconocer patrones de datos– cubriendo el conocimiento adquirido y el estudio de la información estadística, el algoritmo de aprendizaje automático es capaz de identificar patrones en los datos y reconocerlos. También ayuda a clasificar datos, aplicar identificadores, desarrollar nuevos algoritmos y crear datos de prueba.
Los beneficios sustanciales y de gran alcance de la inteligencia continua para empresas de todas las industrias y tamaños la convierten en una decisión fácil y una opción obvia para que las organizaciones adopten una transformación digital con el fin de elevar su negocio y mantenerse por delante de sus competidores.
Casos de uso y ejemplos de inteligencia continua
La inteligencia continua no es específica de una industria y se puede aplicar a una serie de 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, grupos de médicos y hospitales a tomar decisiones en tiempo real y basadas en valor sobre lo que es mejor para un paciente individual basándose en una vista de 360 grados de la salud e historial del paciente. Utilizar analítica predictiva en la atención médica también ayuda a identificar pacientes en riesgo, prevenir el desarrollo de enfermedades crónicas, identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedades, pronosticar las necesidades de mantenimiento de equipos antes de que surjan, y mucho más.
Uno de los casos de uso más importantes de la analítica predictiva 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 finanzas
A medida que el volumen de transacciones financieras globales continúa creciendo, detectar fraudes, lavado de dinero y uso de información privilegiada se vuelve más desafiante. La inteligencia continua en el sector financiero encuentra aplicación en estas áreas clave y más, incluyendo sistemas automatizados que utilizan 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 rendimiento de sus clientes. Un ejemplo de cómo se utiliza la IC en la industria minorista es combinando datos de transmisión con el historial de compras y las preferencias detalladas de los clientes para ofrecer ofertas personalizadas y, lo que es 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 manufactura
Desbloquear la inteligencia continua en la manufactura para aprovechar los datos para comprender y optimizar el uso y mantenimiento de la maquinaria puede diferenciar a las organizaciones de fabricación de su competencia. Cuando los datos en tiempo real e históricos se combinan continuamente para análisis en tiempo real para generar una toma de decisiones rápida, precisa y impulsada por máquinas, los fabricantes pueden aumentar fácilmente la eficiencia operativa, pronosticar la demanda del mercado, reducir los gastos de mantenimiento de equipos y disminuir los costos al proporcionar conocimientos sobre el consumo de energía, por ejemplo. Las soluciones de análisis también permiten a las empresas identificar riesgos y ayudar a predecir riesgos futuros detectando tendencias y patrones en toda la cadena de suministro. La analítica de la cadena de suministro avanzada también puede ayudar a identificar dichos riesgos desde el inicio, 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?
Las plataformas de inteligencia continua existen actualmente como aplicaciones independientes o como parte de ofertas de solución de analítica integrada. Ambos tipos de plataformas de inteligencia continua han sido construidos para mejorar las herramientas y enfoques de BI tradicionales. Sin embargo, todas varían en capacidades y funcionalidades que pueden beneficiar las decisiones y resultados de su negocio.
No debe ser de extrañar que la herramienta de inteligencia continua con la que decida asociarse debe proporcionar el fundamento mismo para el análisis continuo de datos que es la forma impulsada por máquinas y basada en IA de interpretar datos continuamente, descubrir patrones y aprender lo que tiene valor en los datos.
Esto es lo que más 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, flexibilidad y escalabilidad. Las plataformas de inteligencia continua modernas admiten un conjunto completo de funciones de análisis integradas y se integrarán con sus propias aplicaciones sin problemas.
Adopción de BI basado en la nube– una de las mayores tendencias en el espacio de analítica integrada, el BI basado en la nube hace posible ejecutar cargas de trabajo de aplicaciones distribuidas en múltiples infraestructuras en la nube.
Inteligencia basada en datos– la capacidad de extraer conocimientos procesables en tiempo real y valor comercial de todas sus diferentes fuentes de datos.
BI colaborativo – la combinación de herramientas y funciones que permiten discusiones contextuales en tiempo real, el fácil intercambio de informes y paneles con miembros del equipo y partes interesadas tanto internas como externas, y capacidades de comentarios y discusión que respaldan el pensamiento colaborativo y aceleran la toma de decisiones.
Seguridad continua – la capacidad de prevenir amenazas de seguridad y filtraciones de datos en una superficie digital en constante expansión.
Conectividad – si una determinada plataforma de inteligencia continua 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.
APIs – 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 renderizado de paneles, la vinculación profunda, 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 turbias para maximizar sus ganancias. No quiere asociarse con un proveedor que le cobrará costos impredecibles como el uso y los usuarios. Recomendamos elegir una solución de inteligencia continua que tenga un modelo de precios 100% transparente que no aumente a medida que aumentan las ventas de su aplicación.
Tome decisiones basadas en datos
Empodere a sus usuarios con conocimientos procesables: en cualquier momento, en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo.
