Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

Evolución de la analítica y la inteligencia de negocio

  • Actualidad

Analítica empresarial

Gracias a las técnicas avanzadas de analítica las organizaciones más digitalizadas están logrando extraer mucha información valiosa de los datos que manejan. El avance de estas tecnologías está dando lugar a nuevas formas de entender el comportamiento de los clientes y la inteligencia empresarial, ayudando a los líderes a construir una nueva cultura digital en sus organizaciones.

Recomendados: 

Informe IT Trends: 2020, el año de la consolidación digital Leer

Ciberseguridad en 2020, ¿qué podemos esperar? Registro

Tendencias TI 2020, visionando el futuro. Webinar ondemand.

Uno de los pilares centrales de una empresa digitalizada es el uso de datos para mejorar en inteligencia de negocio, por lo que los líderes están invirtiendo cada vez más en tecnologías de analítica y BI. Esta tendencia forma parte del camino natural de la transformación digital, que conduce a las organizaciones hacia una nueva cultura digital. Por ello las tecnologías de analítica avanzada están cobrando gran importancia en los últimos tiempos, creando un mercado que va a crecer mucho en los próximos años, a medida que las empresas avancen en el proceso de transformación digital.

Esta situación está dando lugar a una serie de tendencias en el campo de la analítica y la inteligencia empresarial que los líderes deberían tener en cuenta a la hora de desarrollar sus estrategias de inversión digital. En la consultora Gartner han elaborado un informe que recoge las cinco que consideran más influyentes de cara al mercado de tecnologías empleadas para la obtención de valor a partir de los datos que recopila las empresas. Estas son la automatización de las cargas de trabajo de analítica de datos, el desarrollo de una nueva cultura digital, la analítica de relaciones, la inteligencia de decisiones y un escalamiento en las operaciones de analítica y uso de datos analíticos.

Aprendizaje automático para acelerar la analítica

La automatización se está aplicando a un número creciente de operaciones de análisis de datos, con el fin de obtener resultados más rápido y sin necesidad de intervención humana. Esto, que se conoce como analítica aumentada, supone desarrollar modelos de aprendizaje automático que sean capaces de analizar y comprender los datos generados en el negocio para extraer conclusiones con más agilidad.

Todo ello redunda en una mayor inversión de las empresas en infraestructuras TI y en servicios que permiten la aplicación de técnicas y modelos de aprendizaje automático en varios campos de la analítica. Por ejemplo, en la preparación de los datos para después extraer conocimientos valiosos, como patrones de comportamiento en los clientes y consumidores, que permitan afinar las estrategias de mejora de la experiencia del cliente. Esta tecnología, además, sirve para automatizar un volumen creciente de técnicas de ciencia de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático cada vez más complejos, lo que permite, igualmente, el intercambio de conocimientos entre diferentes perfiles de usuarios comerciales, empleados vinculados a la analítica y científicos de datos de las empresas. Según los investigadores de Gartner, la analítica aumentada está en proceso de maduración y afirman que en un futuro próximo se convertirá en una de las plataformas de analítica modernas. 

Este salto evolutivo comenzará a tener más visibilidad este año, y proporcionará información valiosa a más integrantes de la red empresarial, desde los directivos a los trabajadores y los socios. Un camino que llevará a las organizaciones a desarrollar modelos y enfoques analíticos que eviten más el sesgo en la interpretación de los datos recogidos por la organización. Según los expertos, el avance de la analítica aumentada dará impulso a la profesión de "científico de datos".

Una nueva cultura digital
Lograr que la transformación digital se complete con éxito requiere que las organizaciones den un paso importante en lo tocante a su cultura empresarial tradicional, que será desplazada por una digital. Esto fuerza a las organizaciones a asegurarse de contar con las habilidades digitales necesarias para trabajar con datos y con inteligencia empresarial en todos los niveles de la empresa. Pero también es preciso que se comprenda cómo se comportan las nuevas tecnologías digitales en lo relacionado a aspectos cada vez más sensibles, como la ética y la privacidad.

Los expertos hablan ya de alfabetización digital, una de las grandes asignaturas pendientes en las empresas y en la sociedad en general. Porque, para adoptar tecnologías como la analítica avanzada o la inteligencia de negocio tal como se entienden ahora, es preciso que los trabajadores y directivos de la organización tengan un conocimiento más profundo de las nuevas tecnologías y sus implicaciones.

Fruto de este cambio, quienes logren alfabetizarse digitalmente contarán con una herramienta que no sólo les servirá para su trabajo, sino para la vida en la sociedad moderna. Porque actualmente la inmensa mayoría de la población, incluidos los nativos digitales, sufren constantemente por la incapacidad para identificar problemas y amenazas de la era digital, como la información falsa que circula a través de Fake News, videos falsos y todo tipo de información fraudulenta, que muchos dan por verdadera.

Según Gartner, para el año 2023 el 60% de las organizaciones con más de 20 científicos de datos necesitarán implementar un código de conducta claro que evite problemas como el sesgo o la utilización de información potencialmente falsa. Y esto afecta a todos los datos que llegan a la empresa y son objeto de análisis para obtener inteligencia de negocio ya que, si no se criba adecuadamente la información, las conclusiones que se obtengan de ella serán falsas. Por ello se recomienda fomentar el discurso interno sobre la ética digital y las buenas prácticas en la obtención y el tratamiento de la información.

Analítica de relaciones para comprender el ecosistema digital
Por sí solos, la mayoría de los datos aportan cierta cantidad de información, pero para obtener todo su valor es preciso contextualizarlos. Esto ha hecho evolucionar mucho las técnicas de analítica y la inteligencia aplicada a este campo, hasta llegar a un nuevo paradigma denominado analítica de relaciones. Se trata de una forma de interrelacionar los datos basándose en todos los vínculos que los unen, teniendo en cuenta aspectos como la ubicación, las similitudes gráficas o las relaciones que pueden establecerse en materia social. 

Todo esto permite comprender mejor cómo están conectadas las personas, los lugares y las cosas, en una era en la que la mayor parte de la información valiosa se encuentra contenida en datos no estructurados. Debido a ello los expertos afirman que a partir de este año se van a dar importantes avances en la analítica de relaciones, en la búsqueda de nuevas y mejores formas de asociar los datos de interés para los negocios. Esto permitirá mejorar la precisión en las predicciones que se usan en la inteligencia de negocio y en la toma de decisiones operativas y comerciales.

Asimismo, desde Gartner destacan que cada tipo de analítica relacional proporciona ventajas en ciertos campos. Por ejemplo, los procedimientos basados en análisis de gráficos pueden permitir identificar en tiempo real comportamientos ilegales y actividades delictivas. El análisis de redes formales e informales de personas permitiría a las agencias identificar ciertos delitos como el lavado de dinero y otras actividades criminales menos evidentes o que no dejan huella en imágenes. 

Inteligencia de decisiones
Al tratar de aplicar los resultados de la analítica a la inteligencia empresarial las organizaciones se topan con problemas, ya que el origen de los datos está en constante cambio, lo que requiere de técnicas avanzadas para administrar, analizar y comprender la información adecuadamente. De aquí surge el problema de que los modelos de decisión basados en datos de analítica se pueden volver imprevisibles, complicando que los responsables de la toma de decisiones se basen en los datos analíticos.

Ante esto se presenta la inteligencia de decisiones, que proporciona un parco común para las técnicas de analítica tradicionales y las más avanzadas, en el que es posible diseñar, modelar, monitorizar, modificar, aplicar y revisar en todo momento los modelos en los que e basa la analítica y la subsiguiente toma de decisiones basada en datos. Este año se verá un avance significativo en esta nueva tendencia, impulsado por la necesidad de enfrentarse a las constantes fluctuaciones de los ecosistemas digitales empresariales y sus cambiantes fuentes de datos.

Escalado de las operaciones y la analítica

A medida que la analítica de datos va evolucionando en el contexto de las empresas, y que se logra implementar con éxito en nuevos campos, la organización debe encontrar la forma de escalar los sistemas a nuevas áreas. Esto supone que cada vez más personas deben acceder a los datos y a las herramientas de analítica, lo que complica el escalado de estas iniciativas a diferentes niveles, incluyendo la mayor complejidad en la automatización.

Los algoritmos y la capacidad informática que se emplean en la analítica deben estar disponibles para todos los usuarios, y con diferentes niveles de acceso, lo que añade una carga adicional al departamento de TI y mucha más complejidad en lo que se refiere a la gestión de los datos y el balance de las cargas de trabajo informáticas. Así, se está llegando al concepto que los expertos definen como "análisis en todas partes", que se refiere al hecho de que la analítica está llegando a lugares donde antes no existía. Y esto justificará los próximos avances que van a llevar a cabo las organizaciones para optimizar las transacciones de información, las herramientas de análisis y los datos que las alimentarán en el futuro.