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Cómo invertir con éxito en analítica y Business Intelligence

Las tecnologías de analítica y Business Intelligence (BI) son dos de las principales prioridades a tener en cuenta a la hora de invertir en innovación. Una inversión que hay que realizar teniendo en cuenta las tendencias que veremos en estos campos en los próximos años.

Las grandes cantidades de información que se deben gestionar diariamente han convertido a la analítica y las tecnologías de inteligencia empresarial, o Business Intelligence, en dos áreas clave para las organizaciones. Gartner identifica cinco tendencias a tener muy en cuenta a la hora de invertir en nuevas tecnologías siguiendo la evolución que se espera que tenga la analítica y la inteligencia empresarial en los próximos años.

Analítica aumentada

La analítica aumentada utiliza el aprendizaje automático para automatizar la preparación de datos, el descubrimiento de conocimientos, la ciencia de datos, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y el intercambio de conocimientos. A medida que madure, la analítica aumentada se convertirá en una característica clave de las plataformas analíticas modernas y habrá más científicos de datos.

En 2023, el 60% de las organizaciones requerirá un código de conducta profesional

Cultura digital

El desarrollo de una cultura digital efectiva puede ser el primer paso, y el más importante para la transformación digital de una organización. La alfabetización de datos afectará a todos los empleados al convertirse, no solo en una habilidad comercial, sino en una habilidad vital para la vida. Los líderes de datos y analítica deberían fomentar debates sobre ética digital para garantizar que la información y la tecnología se utilicen de forma ética para ganar y conservar la confianza de los empleados, clientes y partners.

Gartner prevé que, en 2023, el 60% de las organizaciones con más de 20 científicos de datos requerirán un código de conducta profesional que incorpore el uso ético de datos y analítica.

Analítica de las relaciones

Cada vez hay un uso mayor de gráficos, ubicación y técnicas analíticas sociales para comprender cómo se conectan personas, lugares y cosas. Al mismo tiempo, el análisis de datos no estructurados y en constante cambio proporciona a los usuarios información y un contexto sobre las asociaciones en una red y conocimientos más profundos que mejoran la precisión de las predicciones y la toma de decisiones.

La gran cantidad de datos de diferentes ecosistemas requerirá el uso de multitud de técnicas de gestión de datos

Inteligencia de decisiones

Los responsables de datos y analítica se basan en una gran cantidad de datos de ecosistemas que están en constante movimiento. Esto requiere que utilicen multitud de técnicas para gestionar los datos de manera efectiva. La inteligencia de decisiones proporciona un marco que reúne técnicas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, monitorizar y ajustar modelos de toma de decisiones.

Operatividad y escalabilidad

Cada vez más personas interactúan con los datos de las organizaciones, ya sean internas o externas. Esto hace que existan más interacciones y procesos que requieren de análisis para automatizar y escalar. Esto está generando una dimensión completamente nueva bajo el concepto de «análisis en todas partes» que será preciso tener en cuenta a medida que sigan creciendo estas interacciones.

Imagen inicial | Stephen Dawson

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