Tendencias que dan forma al análisis y la inteligencia empresarial

Tendencias que dan forma al análisis y la inteligencia empresarial

Una vez más hablamos del informe de Gartner, relacionado a las tendencias clave que afectan el mercado de análisis e inteligencia empresarial (BI)

Con la creciente necesidad del manejo de información de negocio precisa y oportuna, los líderes de TI continúan haciendo del análisis y el BI una prioridad de inversión. El último informe de Hype Cycle de Gartner identificó cinco de las principales tendencias dentro de esta estrategia.

  1. Analítica aumentada

La analítica aumentada utiliza el aprendizaje automático para automatizar la preparación de datos , el descubrimiento de conocimientos, la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Gartner dice que, a medida que madure, la analítica aumentada se convertirá en una característica clave de las plataformas analíticas modernas.

Se menciona que se proporcionará el acceso al análisis de todos los miembros de una organización en menos tiempo, con menos requisitos para usuarios calificados y con menos sesgos interpretativos que los enfoques manuales actuales.

 

  1. Cultura digital

Una transformación digital exitosa implica muchos pasos; sin embargo, según Gartner, desarrollar una cultura digital efectiva puede ser lo primero y lo más importante.

Menciona que la alfabetización de datos, la ética digital, la privacidad, las iniciativas empresariales y de datos serán fundamentales para lograr una cultura digital. Si una organización quiere obtener valor de sus esfuerzos de transformación digital, debe centrarse en el desarrollo de la alfabetización de datos,

Gartner predice que, para 2023, el 60% de las organizaciones con más de 20 científicos de datos deberán tener un código de conducta profesional que incorpore el uso ético del análisis de datos.

 

  1. Analítica de relaciones

La aparición de las bases de datos de gráficos , la ubicación y las técnicas analíticas sociales han redefinido el análisis de relaciones: cómo se conectan las diferentes entidades de interés, como personas, lugares y cosas. El análisis de datos no estructurados y en continuo cambio puede proporcionar a los usuarios información y contexto sobre las asociaciones en una red y conocimientos más profundos que mejoran la precisión de las predicciones y la toma de decisiones.

 

  1. Inteligencia de decisión

Los líderes de Datos y Análisis (D&A) se basan en una gran cantidad de datos de ecosistemas que están en constante movimiento. Esto requiere que se utilicen una multitud de técnicas para administrar los datos de manera efectiva.

La imprevisibilidad de los resultados de los modelos de decisión actuales a menudo se debe a la incapacidad de capturar y explicar adecuadamente los factores de incertidumbre relacionados con el ‘comportamiento’ de estos modelos en un contexto empresarial. La inteligencia de decisiones proporcionará un marco que reúne técnicas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar modelos de decisión «.

 

  1. Operacionalización y escalamiento

Día a día más personas quieren interactuar con los datos, y más interacciones y procesos necesitan análisis para automatizar y escalar

Ya sea para justificar el próximo gran movimiento estratégico o para optimizar millones de transacciones e interacciones, las herramientas de análisis de datos que los impulsan aparecen en lugares donde antes rara vez existían. Esto está agregando una dimensión completamente nueva al concepto de ‘análisis en todas partes’.

 

Fuente: ‘Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence, 2019’