La situación geopolítica y económica que estamos atravesando actualmente – conflictos bélicos, situación sanitaria mundial, periodo de inflación, etc. – está provocando lo que muchos expertos llaman un proceso de desglobalización. En este sentido, las empresas que forman el tejido económico plantean la creación de una estrategia tecnológica como una prioridad.
La integración de datos, la automatización, la gestión de API y la IA son las principales tecnologías en las que confían los directores de experiencia del cliente para superar las dificultades actuales. Y es que los profesionales en analítica están experimentando dificultades como la fragmentación de los centros de datos dispares, interrupciones en la cadena de suministro, incesante innovación y un acceso limitado a mano de obra cualificada.
Por todo ello, cada vez resulta más imprescindible adoptar soluciones que permitan a los altos cargos reaccionar a situaciones inesperadas, así como prever lo máximo posible lo que sucederá en el futuro. Según el líder tecnológico Qlik, existen dos áreas en las que se debe de poner el foco para este 2023: calibrar la decisión – tomar decisiones más precisas y más rápidas – y calibrar la integración – tener la gobernanza de la organización conectada.
10 tendencias de BI
La Inteligencia de Negocio ha venido para quedarse. Y es que vivimos en un mundo donde quien tiene la información tiene el poder. Las herramientas de análisis de datos convierten información desconectada en conocimiento útil y entendible. Según el estudio de Gartner, las soluciones Power BI y QlikSense, encabeza la lista y se posicionan como líderes en Plataformas de Análisis y Business Intelligence en 2022. ¿Lo volverán a ser en 2023? Veamos las tendencias para este año.
Datos en tiempo real
En los últimos años las interrupciones en la cadena de suministro se han multiplicadas. Esta situación requiere de una respuesta inmediata que evite que todo se venga abajo. Por ello, cada vez más empresas optan por actualizar sus canales de suministro de datos para obtener información en tiempo real. Con esto se busca conseguir la capacidad de predecir sucesos y, así, poder actuar con antelación.
Automatización de las decisiones
Una vez que se tienen los datos en tiempo real, es momento de tomar decisiones de forma más rápida. Según Gartner, el 95% de las decisiones basadas en datos se pueden automatizar, al menos en parte. Sin embargo, al figura humana es imprescindible al principio y al final de los ciclos de automatización para llevar a cabo el diseño y la revisión. En este sentido, se prevé que surjan nuevos puestos como el director de decisiones, el diseñador de decisiones o el ingeniero de decisiones.
Desarrollo de aplicaciones
La proliferación de herramientas de creación de aplicaciones con bajo código ha permitido a los usuarios no técnicos desarrollar sus propias aplicaciones. Además de impulsar el desarrollo de apps, con estas herramientas también se consigue un aumento del consumo de datos y conocimientos. Sin embargo, la clave no está en dejar de lado la programación con un nivel alto, sino apostar por la optimización de la programación. Todo ello con el objetivo de alcanzar la máxima productividad y los mejores resultados de negocio.
Máquina-humano
Estos años han supuesto un avance significativo en el entrenamiento de chatbots. Esto se debe a que los modelos de lenguaje natural se han entrenado con conjuntos de datos usando el aprendizaje automático de red neural profunda. Aplicado a la analítica de datos, estos avances tendrán consecuencias en la forma de consultar e interpretar la información y de generar informes: encontraremos datos útiles que no estábamos buscando.
Narración de datos
La fragmentación de datos dificulta proporcionar la información adecuada al usuario adecuado y en el momento adecuado. Por ello, ahora la importancia radica en disponer de pequeñas porciones de datos en el momento justo. En este sentido, las narraciones de datos pueden afectar positivamente a nivel emocional en las personas e incitarlas a actuar. Para conectar las narraciones con una acción se deben de seguir 3 pasos
- Predecir lo que va a suceder
- Usar la automatización para integrar las narraciones en los flujos de trabajo
- Integrar microhistorias
Nuevas oportunidades
Aunque se está produciendo una fragmentación del mundo, también estamos asistiendo a la consolidación de sistemas que antes estaban aislados: integración de datos, gestión, analítica e IA, visualización, ciencia de datos y automatización. Esto permite a los productores y consumidores de datos colaborar. Según Gartner, “en 2023, el mercado autónomo de la preparación de datos desaparecerá y las capacidades de preparación de datos se integrarán en las herramientas modernas de gestión de datos, analítica y ciencia de datos”.
La nube
Según el IDC, Para aliviar la escasez de desarrolladores cualificados, el 55% de las empresas recurrirán a los mercados en la nube y las adquisiciones de empresas tecnológicas emergentes como sus estrategias más importantes para la compra de software en 2024”. Y es que no es sostenible para las empresas trabajar con un amplio abanico de proveedores especializado.
Gobernanza conectada
Uno de los focos que se ha puesta sobre el Business Intelligence es la necesidad de reutilizar los datos y los recursos analíticos (modelos, secuencias de comandos y contenido de analítica). Para ello se requieren de otros tejidos o “tejidos X” como el tejido de aplicaciones, el tejido de BI y el tejido algorítmico. De esta manera se tendrán los datos y la gobernanza conectados. Algo imprescindible en un momento de fragmentación.
Inteligencia Artificial
Otra de las tendencias que se prevé para este 2023 es la integración más profunda de la Inteligencia Artificial en el canal de datos. Esto permitirá un mayor número de automatizaciones como automatizar la detección de anomalías y la generación de informes, ejecutar rutinas de autorreparación, usar la implementación en tiempo de ejecución, etc. Con todo ello, los humanos podrán centrarse en aspectos más importantes.
Datos derivados y sintéticos
Los datos que se han transformado, procesado, agrupado, correlacionado o utilizado para ejecutar operaciones se denominan datos “derivados” y son útiles para la gestión de datos de prueba. Con las nuevas leyes de privacidad, ocultar los datos ha pasado a ser algo imprescindible, pero esta falta de datos impide a las pequeñas y medianas empresas entrenar sus modelos de IA. En este sentido, los datos “sintéticos” – aquellos que no se han obtenido de operaciones reales – son una opción.
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Ahora que ya conoces las tendencias en Business Intelligence para este 2023, es momento de actuar. Toma ventaja respecto a tu competencia y empieza a medir todo lo que sucede en tu negocio. Solo así podrás tomar decisiones más acertadas y prever posibles problemas. ¿Quieres más información? ¡Rellena el formulario sin ningún compromiso y te atenderemos al instante!