El futuro de la BI: principales tendencias Análisis integrado
Las organizaciones que desean aprovechar todo el potencial de sus datos para tomar decisiones en el momento deben seguir continuamente las últimas tendencias y tecnologías en el espacio de análisis de datos y BI para aumentar los ingresos, acelerar el crecimiento y mejorar la productividad.
Bilyana Petrova
10 min de lectura
El mundo de la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de datos continúa experimentando transformaciones masivas cada año.
Las hojas de cálculo finalmente arrojaron su tesoro enterrado y evolucionaron hacia visualizaciones de datos perspicaces y tableros interactivos de alto impacto.
Los datos explotaron en Big Data.
El análisis de datos se volvió accesible para todos los usuarios comerciales.
Y mucho ha cambiado la forma en que las empresas y los clientes consumen y trabajan con datos.
No hay duda de que BI se ha convertido en un activo indispensable para organizaciones de todos los tamaños, y que su importancia seguirá creciendo.
Las organizaciones que desean aprovechar todo el potencial de sus datos para tomar decisiones en el momento deben seguir continuamente las últimas tendencias y tecnologías en el espacio de análisis de datos y BI para aumentar los ingresos, acelerar el crecimiento y mejorar la productividad.
Entonces, ¿qué está por venir?
Estas son las principales tendencias de análisis integrado que darán forma al futuro de BI:
Principales tendencias Análisis integrado
- Analítica enriquecida por contexto
- Análisis de datos centrado en datos
- Calidad de datos mejorada
- Adopción de BI basada en la nube
- Herramientas de desarrollo de código bajo
- Inteligencia de negocios colaborativa
- Analítica aumentada
- La IA integrada es el futuro
- Gobernanza eficaz
- Narración en ascenso
- Analítica integrada interfuncional
1. Analítica enriquecida por contexto
Según el informe "12 tendencias de datos y análisis para mantener en su radar" de Gartner, para 2025, los modelos de inteligencia artificial (IA) y análisis basados en contexto reemplazarán el 60% de los modelos existentes basados en datos tradicionales y mejorarán la decisión de los usuarios comerciales. -Procesos de elaboración.
El análisis contextual o el análisis enriquecido por el contexto es la fusión de las capacidades de análisis y las aplicaciones comerciales en las que están integradas para hacer que los datos estén más contextualizados y personalizados para el beneficio del usuario final. Los datos por sí mismos no siempre proporcionan todo el valor que tienen para ofrecer. Cuando las personas miran números sin procesar, les resulta difícil interpretar y comprender los conocimientos que se esconden dentro de los datos y, por lo tanto, no pueden usarlos estratégicamente para mejorar sus decisiones.
El análisis contextual en tiempo real permite un análisis más profundo utilizando las relaciones entre varios puntos de datos y los propios puntos de datos. Ayuda a los usuarios a identificar el contexto de la situación en función de similitudes, restricciones, rutas y comunidades sin tener que cambiar de ventana y aplicación para obtener los datos que necesitan para tomar decisiones comerciales informadas.
2. Análisis de datos centrado en decisiones
Una de las tendencias analíticas integradas más grandes y quizás más importantes se centra en la disciplina de la inteligencia de decisiones. La inteligencia de decisiones significa que todas las decisiones y procesos comerciales de una organización se basan en datos.
Convertirse en una empresa basada en datos requiere hacer un uso completo de los datos recopilados de su negocio, procesarlos con las herramientas de análisis adecuadas y extraer información procesable de los resultados.
Y aunque el valor de la inteligencia de decisiones no es una noticia nueva, muchas empresas aún no se han inclinado hacia ella. Las empresas, independientemente de su industria y tamaño, tienen que cambiar sus estrategias de crecimiento de permitir que solo unas pocas personas seleccionadas accedan a los datos y conocimientos a tener datos distribuidos y accesibles en toda la organización para que todos puedan tomar decisiones basadas en datos en el punto de impacto.
3. Calidad de datos mejorada
La calidad de los datos es uno de los mayores desafíos del análisis integrado. Si los datos no son precisos, consistentes y actualizados, pueden dañar toda su estrategia comercial, valor y oportunidades de rentabilidad. En su informe "Cómo mejorar la calidad de sus datos", Gartner estima que la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones aproximadamente 12,9 millones de dólares cada 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 mala toma de decisiones. Las decisiones correctas solo pueden basarse en datos precisos y de calidad.
La buena calidad de los datos es crucial cuando se trata de obtener información precisa, coherente y actualizada para guiar las decisiones de su organización y, por ese motivo, la tendencia de la gestión de la calidad de los datos va en aumento. La gestión de calidad de datos (DQM) combina tecnología, procesos, cultura organizacional, así como las personas adecuadas para brindar datos precisos y útiles de los que todos los usuarios pueden 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 para el análisis integrado. Casi todos los elementos de análisis de datos y BI, incluidos los modelos de análisis, las fuentes de datos, el almacenamiento de datos y la potencia informática, 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 aplicaciones de análisis y datos en cualquier lugar, en cualquier momento y desde cualquier dispositivo. Con esto en mente, si es nuevo en el análisis integrado y busca un proveedor con el que asociarse (o desea dejar el actual para adaptarse mejor), asegúrese de elegir una plataforma de análisis integrado que admita una implementación basada en la nube. modelo y ofrece SDK nativos que utilizan las funciones específicas de cada plataforma y brindan una experiencia de usuario superior.
5. Herramientas de desarrollo de código bajo
Ser capaz de crear soluciones integrales de análisis integrado sin el trabajo pesado de los recursos técnicos es una de las principales tendencias de análisis integrado a tener en cuenta en los próximos años.
De acuerdo con el informe de los principales desafíos de software para 2022 de Reveal, los desarrolladores ciudadanos y las herramientas de código bajo pueden ayudar a satisfacer la demanda de crear aplicaciones que funcionen completamente más rápido y con menos recursos. El cincuenta y cuatro por ciento de los encuestados planean economizar en 2022 mediante el uso de herramientas de código bajo/sin código (creador de aplicaciones) para automatizar muchos procesos de desarrolladores/TI/analistas, al mismo tiempo que eliminan la necesidad de contratar nuevos empleados a pedido. .
6. Inteligencia de negocios colaborativa
La BI colaborativa no es una tendencia completamente nueva en el espacio de análisis integrado, pero con los equipos distribuidos convirtiéndose en la norma, la colaboración remota ahora es más importante que nunca.
La BI colaborativa combina herramientas de BI tradicionales con herramientas y características de colaboración que permiten discusiones contextuales en tiempo real, compartir fácilmente informes y paneles con miembros del equipo internos y externos y partes interesadas, y comentarios y habilidades de discusión que respaldan una toma de decisiones eficiente. Permite un fácil acceso a los datos comerciales clave desde el exterior y brinda una mayor visibilidad para todos los involucrados en el proceso de toma de decisiones.
7. Análisis aumentado
Según la firma global de investigación de TI, Gartner, el análisis aumentado es una de las principales tendencias de análisis de datos a tener en cuenta. Con la tecnología de dos de las mejores tecnologías de análisis (IA y aprendizaje automático), el análisis aumentado facilita a los usuarios la preparación, el análisis, la visualización y la interacción con sus datos a nivel contextual.
El análisis aumentado permite a los usuarios hacer preguntas y generar información automáticamente mediante la exploración de sus datos utilizando un lenguaje conversacional. Por lo tanto, a medida que AI y ML se entrelazan cada vez más en nuestra vida cotidiana y continúan teniendo un gran impacto en el mundo real que nos rodea, es fundamental elegir un proveedor de análisis integrado para asociarse con cuyas capacidades de AI y ML incluyen cosas como preparación de datos, interfaces de lenguaje natural y recomendaciones guiadas.
8. La IA integrada es el futuro
La inteligencia artificial (IA) es la ciencia de construir máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. El análisis integrado aumentado por BI está reduciendo la mano de obra que necesita una organización para administrar y analizar datos.
La IA y los algoritmos de aprendizaje automático renuevan la forma en que los usuarios interactúan con el análisis y la gestión de datos al ayudar a crear o proporcionar capacidades de estructura de datos, catálogos de datos de organizaciones inteligentes, 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 encontrar consultas fraudulentas provenientes de una fuente no autorizada para la inyección de SQL.
- Automatización: aumenta la velocidad y evita la necesidad de trabajo manual, por lo tanto, 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 de los sistemas basados en IA, y la IA evolucionará 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 análisis y BI (que se centra en la preparación y presentación de datos para los sistemas de gestión empresarial), el gobierno de datos tiene que ver con los datos reales en estos sistemas y el proceso de gestión de la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de la organización. datos basados en estándares y políticas de datos internos.
El gobierno de datos garantiza la calidad de los activos comerciales a través del acceso basado en roles, protocolos de autenticación y auditoría. Al contener reglas y marcos para administrar, monitorear y proteger datos, se necesita el gobierno de datos como una estrategia de datos para abordar cómo la estrategia comercial se traduce en los procesos de análisis.
Las organizaciones necesitan un gobierno de datos efectivo en todos los niveles para abordar sus desafíos operativos existentes y porque proporciona flexibilidad y escalabilidad y es altamente receptivo a los desafíos comerciales estratégicos de alto impacto y la dinámica del mercado en constante cambio.
10. Narración en ascenso
Otra tendencia de análisis integrada que Gartner predice en su informe "4 Tendencias de datos y análisis que los directores financieros no pueden permitirse ignorar" es que para 2025, las historias de datos serán la forma más extendida de consumir análisis, y el 75% de las historias se generarán automáticamente. utilizando técnicas de análisis aumentado.
La narración basada en datos es la capacidad de transformar datos sin procesar en historias fáciles de leer y comprender que ayudan a los usuarios a convertir los conocimientos en acción. Es un enfoque estructurado para comunicar información de datos a través de técnicas de visualización de datos, infografías, tableros y otros elementos visuales.
En los negocios, es invaluable convertir sus conocimientos en historias de datos porque eso permite a los usuarios comerciales y a los responsables de la toma de decisiones ver tendencias, comprender problemas o interpretar el rendimiento de las estrategias de ventas, el rendimiento del sitio web o las campañas de marketing. Los datos por sí mismos no pueden proporcionar ese significado porque deben entenderse en el contexto de la situación.
11. Análisis Análisis integrado multifuncional
Históricamente, las herramientas de análisis se han aislado de nuestras aplicaciones y procesos comerciales y solo se han proporcionado, accedido y utilizado como herramientas de terceros. Debido a este inconveniente, la mayoría de los usuarios comerciales nunca aprovecharon realmente las capacidades analíticas que se les proporcionaron y, como resultado, se han perdido información comercial clave, crecimiento y oportunidades de ingresos.
Según Ventana Research, más de dos tercios del personal de línea de negocios tendrá acceso instantáneo a análisis multifuncionales integrados en su flujo de trabajo y procesos para 2024.
El auge de las plataformas de análisis integradas como Reveal está ayudando cada vez más a las empresas a transformar sus actividades de análisis y comenzar a tomar decisiones comerciales más inteligentes a diario, más rápido, más fácil y más eficaz.
Ultimas palabras…
Con el auge de la IA, el aprendizaje automático, la PNL y otras capacidades de análisis, el panorama de BI y el espacio de análisis integrado están en continua y rápida evolución.
Y a medida que todas estas tecnologías y capacidades analíticas se vuelven cada vez más accesibles y primordiales en el mundo de los negocios, las organizaciones de todas las industrias y de todos los tamaños deben tratar de utilizar de manera eficaz sus conocimientos de manera inteligente y en el momento adecuado.
Para obtener más información sobre el análisis integrado y lo que estas herramientas pueden hacer por su empresa, consulte nuestra guía definitiva sobre el análisis integrado y, si no sabe por dónde empezar a la hora de elegir el proveedor adecuado para las necesidades de su empresa, consulte nuestra guía de ajuste de productos.
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