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Tendencias en datos y BI hacia la gran conversión digital para 2021

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El 2020 vino con fuerza y nos trajo una pandemia a nivel global que ha cambiado tanto la forma en la que trabajamos como en la que nos comunicamos y relacionamos. En anteriores crisis ya habíamos observado que la inercia y la falta de previsión son características que se repiten frecuentemente.

Hasta ahora, hemos visto que las empresas que peor se adaptan son las más tradicionales. Los negocios digitales más modernos están reaccionando mucho más rápido y mejor. Es evidente la necesidad de contar con una capacidad de reacción y preacción, siempre basándonos en los datos. Por tanto, será crucial que mejoremos los métodos analíticos en todos los ámbitos de la compañía.

Así pues, el análisis es importante. Sin embargo, este deberá ir acompañado de la capacidad de conexión en un enfoque basado en sistemas. Lamentablemente, es ahora cuando muchos negocios se han dado cuenta de la importancia de este factor.

Entonces, ¿cuáles son las tendencias de datos previstas para estos próximos años?

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10 tendencias de datos que facilitan los nuevos imperativos digitales

1.     Ahora a todo el mundo le encanta el SaaS

Durante este 2020 para una gran variedad de empresas ha sido imprescindible el uso de proveedores en la nube y servicios online para lograr mantener la actividad en entornos virtuales. Esto, ha supuesto que muchos negocios se atrevan a superar la inercia y el miedo hacia todo aquello relacionado con SaaS.

Por tanto, a pesar de que los proyectos más grandes se han pospuesto a un corto plazo, dentro de poco se producirá el cambio al Saas. Esto generará una mayor migración de bases de datos y aplicaciones.

Así pues, lo siguiente serán las tecnologías con capacidad de movimiento, armonización y acceso a datos desde diferentes lugares. Por su parte, según Gartner, se prevé que en 2022 los servicios de nube públicos serán esenciales para el 90% de la innovación relacionada con los datos y la analítica.

2.     El autoservicio se ha convertido en autosuficiencia

Cuando no contamos con manuales de instrucciones ni con nadie que pueda ayudar al usuario, algo esencial para la adopción es que la fase inicial sea intuitiva. Frecuentemente, los usuarios no quieren el autoservicio si no que cada vez más prefieren recibir los conocimientos.

Como resultado de esto, en el futuro observaremos más microconocimientos e historias para el consumidor aumentado. Asimismo, debemos tener en cuenta que los datos suelen ignorarse con demasiada frecuencia. Con el objetivo de lograr el autoservicio con visualización a la autosuficiencia de datos, debemos capacitar a los usuarios para que puedan acceder a los datos, los conocimientos y la lógica de negocio con mayor antelación y de un modo más intuitivo.

Por tanto, la IA tiene un papel esencial pues nos permitirá ver los microconocimientos. Además, nos ayudará a pasar de procesos predefinidos controlados por personas a una analítica y preparación de datos automatizada.

3.     El consumo de datos compartidos, visualizaciones y narración de datos se ha generalizado

Ahora más que nunca estamos viendo la importancia de hacer llegar los datos a la gente mediante infografías y la narración de datos. Gracias a esto, millones de personas se incorporarán al proceso hacia la alfabetización de datos.

Sin embargo, para ampliar el contexto necesitamos contar con modelos de datos más comunes y más lógica de negocio. De esta forma, se verá favorecida la conexión y lograremos análisis más productivos.

4.     Nunca había sido tan importante disponer de datos actualizados y preparados para el negocio

Desde el inicio de la pandemia la demanda de datos actualizados y en tiempo real ha aumentado. Las alertas, las predicciones y las actualizaciones de datos deberán ser más frecuentes y con variables más actuales. Igualmente, se han visto interrupciones a gran escala en las cadenas de suministro.

Por tanto, si la velocidad de datos aumenta, también debe aumentar la de los negocios. Pero la pregunta es, ¿podemos disponer antes de datos que no se hayan preparado solo para la analítica, sino que se les haya aplicado la lógica de negocio y contexto adecuados?

5.     La analítica avanzada debe cambiar de aspecto

Debido a la Covid-19, el interés por la analítica avanzada ha incrementado. Sin embargo, hay muchos métodos incapaces de detectar las anomalías. Los algoritmos necesitan contar con datos de calidad sobre el pasado para poder ofrecer un modelo completo del futuro. No obstante, no se deberían incluir valores atípicos.

Por su lado, es necesario aumentar el nivel de los métodos analíticos con el objetivo de incluir la importancia de los valores atípicos. Las simulaciones que introducen valores inesperados no suelen predecir bien el futuro. Por ello, la IA acabará por mostrar cada vez más anomalías que se alejen de las hipótesis preconcebidas y estas, pueden ser analizadas por personas.

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6.     Es imprescindible capturar y conectar los datos “alternativos”

Tras lo sucedido en 2020, los datos alternativos van a adquirir un protagonismo y tendrán como objetivo detectar las anomalías mucho antes. A partir de esta información, se pueden obtener datos derivados que se originan por las combinaciones, asociaciones y conexiones con datos en los sistemas de registro.

Como expone el IDC: “Cada vez es más común obtener datos y que estos estén disponibles desde diferentes fuentes, así que el factor diferencial será la capacidad de utilizar un mayor volumen de datos. Esto incluye aprender de otros sectores diferentes”.

7.     La reingeniería de procesos de negocio adquiere protagonismo

Una mejora de la eficiencia operativa es el resultado más habitual en los proyectos corporativos eficaces en materia de datos y analítica. La rapidez en la capacidad de reacción se ha convertido en algo imprescindible y los procesos de negocio son ahora los protagonistas.

Así pues, la novedad es que ahora no solo es posible modelar los procesos de negocio si no también aprovecharlos, automatizarlos y optimizarlos mediante varias tecnologías.

8.     La brújula de la competitividad, la vigilancia y la seguridad se ha recalibrado

A lo largo de la pandemia, los gobiernos se han adentrado un poco más en la privacidad de los ciudadanos. Incluso fuertes competidores como Google y Apple han colaborado y se han unido para trabajar en el rastreo de contactos.

Así pues, los gobiernos y los gigantes de la IA son conscientes de que el aumento en la centralización de datos y procesos mejora el terreno para el aprendizaje automático.

Por tanto, según Gartner, ser prevé que para 2023 todos los empleados contratados para el desarrollo de la IA y para trabajos de formación, tendrán que demostrar tener conocimiento sobre un desarrollo responsable de la IA.

9.     La colaboración debe entrar antes en la cadena

Este último año ha sido un punto y aparte en cuanto a conferencias web, colaboración a distancia y aprendizaje online. La convergencia de la analítica y la gestión de datos en el mercado ha creado oportunidades para la aparición de puntos de integración entre los componentes del canal de datos.

Esto, además, introducirá la colaboración, la innovación y el debate en el contexto de los datos. Se prevé que en 2023 la gestión de datos aumentados dependerá menos de los especialistas informáticos para realizar tareas de gestión de datos repetitivas y de escasa repercusión. Esto, les permitirá utilizar un 20% más de su tiempo productivo en tareas de colaboración, formación y gestión de datos más valiosas.

10.  Es posible que la gran conversión digital genere un cambio generacional en la analítica.

Durante la crisis de 2008 se dio un cambio generacional necesario para lidiar con una mayor agilidad: un Business Intelligence más centrado en el análisis que en la elaboración de informes. Por tanto, las expectativas para la tecnología de última generación podrían resumirse en una frase: el cambio de pasivo a activo.

También, se da la aparición de una lógica de negocio más oportuna y contextual en toda la cadena de valor de la información. Esto permite que la IA genere mucho antes la colaboración, las señales y las acciones.

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