Las organizaciones que desean transformar sus datos en conocimientos útiles con el propósito de mejorar su rendimiento y competitividad en el mercado necesitan adquirir una solución o herramienta basada en el análisis de datos. Dentro de este este contexto, una investigación de la consultora tecnológica Devoteam en colaboración con IDC a nivel europeo concluyó que un 73% de las compañías de nuestro país invierten hasta la mitad de su presupuesto en tecnologías informáticas en el análisis de datos.
En la actualidad, cualquier empresa que maneje grandes volúmenes de datos, con independencia del sector al que pertenezca (logística, salud, telecomunicaciones, transporte, marketing, banca, finanzas, retail …) puede beneficiarse de esta. Así, las soluciones que pertenecen a este nicho de mercado incluyen un conjunto de herramientas y técnicas que tras aplicar diferentes procesos permiten a las organizaciones, tras procesar e interpretar los datos disponibles, extraer información relevante que apoyará las futuras tomas de decisiones.
Claves en el proceso del análisis de datos
Este proceso integra una serie de pasos que, en última instancia, garantizan al entorno empresarial obtener lo que necesitan. A grandes rasgos, el primer paso es la entrada o recopilación de datos a partir de diferentes fuentes: esto lo que va a facilitar es que cuando todos estos datos se hayan reunido las compañías los preparen y depuren; es una etapa importante porque ayuda a saber si existe alguna duplicación, o hay información incompleta o que no sea correcta.
Alcanzado este punto, las compañías necesitan que sus datos tengan un formato adecuado. También que se analicen, estudien e investiguen aplicando diversas técnicas como, por ejemplo, la identificación de patrones, el muestreo o los análisis estadísticos. Las herramientas de análisis de datos suelen aplicar, por otro lado, algoritmos de aprendizaje automático que facilitan el desarrollo de modelos capaces de realizar predicciones. Del mismo modo, es habitual que los datos se enriquezcan (por ejemplo, con entradas adicionales) para que el análisis se mejore y que se apliquen, entre otros, la inteligencia de negocio o la ciencia de datos. Una vez que los datos se representan a través de gráficos, las empresas los pueden analizar e interpretar (incluso compartir si así lo desean) de manera más fácil para elaborar los informes necesarios.
Principales beneficios
Son varias las ventajas que ofrecen las soluciones de análisis de datos. Aunque la más destacada es poder tomadas decisiones basadas en los datos obtenidos, existen otras igual que importantes. Los riesgos, por ejemplo, se minimizan y se mejora tanto la ineficiencia operativa como los procesos que se desarrollan dado que es más fácil identificar las oportunidades que ayudan a mejorar los procesos empresariales (optimización de operaciones, reducción de costos, establecer las áreas que son susceptibles de mejora…). Además, las herramientas de analítica de datos ayudan a identificar tanto las nuevas oportunidades de servicios y productos como patrones en los datos; estos patrones, a su vez, forman parte de la planificación estratégica que establece la organización. A todos estos beneficios se suman otros de interés como la mejora en la experiencia con los clientes y estimular la innovación.
COMPARATIVA: 5 soluciones de análisis de datos a examen
Microsoft Fabric
El gigante de Redmond participa con Microsoft Fabric, una de sus soluciones más recientes. Se trata de una plataforma SaaS de análisis end-to-end que reúne todos los datos empresariales de una organización, incluidos los referidos a los criterios ESG a los que la empresa puede no haber tenido acceso antes; estos criterios hacen referencia a factores medio ambientales (Enviroment), sociales (Social) y de gobierno corporativo (Governance). Además, tiene el atractivo que los equipos de trabajo se conectan a sus datos desde cualquier localización; utilizan herramientas de análisis basadas en la Inteligencia Artificial que les permiten descubrir información; e integran esta en las aplicaciones de Microsoft 365 que usan los empleados para actuar y mejorar la toma de decisiones.
Enfocado tanto a usuarios empresariales como analistas e ingenieros y científicos de datos, las herramientas que proporciona Fabric aseguran una experiencia unificada. De igual modo, ayuda a que se reduzca el esfuerzo de la integración de los datos y la gobernanza; dicha gobernanza brinda un conjunto de funcionalidades que ayudan (además de para administrar) a proteger, supervisar y mejorar la detectabilidad de la información confidencial de la compañía: gracias a ello, las organizaciones mantienen, por un lado, la confianza del cliente y, por el otro, satisfacen los requisitos y reglamentos de cumplimiento y gobernanza de los propios datos.
Los desarrolladores de Microsoft Fabric han logrado, igualmente, que la integración de datos de casi cualquier origen se ‘depositen’ en un único lago de datos multinube para toda la empresa pudiendo trabajar a partir de la misma copia de datos en todos los motores de análisis y lenguajes. Asimismo, los usuarios pueden crear accesos directos entre elementos de datos en nubes como Azure y Amazon Web Services sin duplicación, movimiento ni cambio de propiedad. O reducir la duplicación de datos porque únicamente se emplea una copia.
Las organizaciones interesadas en la propuesta de Microsoft tienen la opción de reunir todos sus datos en un centro que se indexa automáticamente para la detección, el uso compartido, la gobernanza y el cumplimiento. Este centro se ha bautizado con el nombre de OneLake y favorece la búsqueda, la exploración y el uso de los elementos de datos de Fabric de la organización a los que accede. Igualmente, arroja información sobre los elementos y los puntos de entrada para trabajar con ellos. OneLake provee, asimismo, de una galería de elementos de datos recomendados; una lista filtrable de todos los elementos de datos a los que es posible acceder; y un menú de opciones de cosas que se llegan a hacer con el elemento de datos.
Como comentábamos al inicio de este análisis, Microsoft ha equipado a su plataforma de datos de Inteligencia Artificial. Por lo tanto, el usuario solo necesita describir lo que necesita (desde un informe a una pregunta, pasando por resúmenes, cálculos y fórmulas) para que el asistente de Copilot complete el trabajo. El lenguaje conversacional usado permite escribir instrucciones SQL o crear modelos de Machine Learning o flujos de datos y canalizaciones, entre otros ejemplos.
Oracle Analytics Platform
La plataforma de la multinacional norteamericana elegida para esta comparativa es un servicio nativo que, mediante estadísticas útiles de todo tipo de datos (ya sea en la nube, de forma local o a través de un despliegue híbrido) permite a los usuarios profesionales no solo acceder a aquellos datos que resulten relevantes; también procesarlos y evaluar las predicciones oportunas para tomar las decisiones que sean necesarias de manera precisa y rápida. Oracle Analytics responde así a las necesidades de todo el proceso analítico, incluida la ingesta, la preparación y el enriquecimiento de datos, además de la visualización y la colaboración. Por su parte, el Machine Learning (ML) integrado ayuda a las organizaciones a ir un paso más allá y ofrecer un equilibrio personalizable entre la analítica centralizada y gobernada y la analítica de autoservicio.
Con más de 35 conexiones de datos nativas listas para usar, la solución ayuda a unificar la información de toda la empresa y de distintos orígenes para obtener una vista completa y coherente. Admite, asimismo, la creación de historias visualmente atractivas por medio del análisis, la preparación y el enriquecimiento de datos integrados para cualquier usuario, junto a la creación de una ‘cultura’ basada en el análisis con aprendizaje automático.
Oracle Analytics Platform pone el foco, en otro orden de cosas, en la seguridad y el control. Lo hace a través de una capa semántica, un modelo de datos unificado, seguridad basada en roles y soporte para SSO. También destaca que reduce la necesidad de depender de exportaciones de Excel no seguras para colmar lagunas en la preparación y el enriquecimiento de los datos. Al brindar un proceso analítico unificado se garantiza que todos ellos, desde la fuente hasta la visualización, se gestionen mediante un proceso rastreable y compartible.
Dadas sus características, Analytics Platform resulta ideal para aquellas organizaciones que buscan aprovechar el análisis de datos avanzado y el machine learning, ya sea en la nube o en sus propias instalaciones. Esto permite diferenciar entre dos opciones, Oracle Analytics Cloud (OAC) y Oracle Analytics Server (OAS). La primera es un servicio nativo en la nube que se ofrece a través del juego de servicios en la nube complementarios Oracle Cloud Infrastructure (OCI) que destaca por dos aspectos clave: facilitar la colaboración y la visualización sin necesidad de una infraestructura local, y permitir la exploración visual de los datos, el análisis y la toma de decisiones con información procesable. La segunda es, por otro lado, una solución dirigida a las organizaciones que prefieren mantener sus datos e infraestructura on-premises. Ofrece igualmente análisis basados en la Inteligencia Artificial, manteniendo los datos de forma local.
Otro aspecto a considerar de esta plataforma es que cuenta con herramientas de autoservicio para la preparación de datos, mejorando la calidad y reduciendo errores. Por último, añadir que proporciona un panel de análisis técnico para mejorar el rendimiento y facilitar la integración de visualizaciones en aplicaciones web, y que garantiza información fiable con un modelo semántico compartido, soportando herramientas externas como Microsoft Power BI.
Qlik Cloud
Una plataforma de analítica e integración de datos alojada en la nube que utiliza la Inteligencia Artificial para ofrecer información en tiempo real y proporcionar conocimientos que se generan automáticamente. Esta es la carta de presentación de Qlik Cloud, una plataforma SaaS (con opciones de implementación híbridas) que permite a las empresas mover, estructurar y catalogar sus datos en cualquier tipo de nube; todo ello apoyado en una amplia compatibilidad con almacenes de objetos, data warehouses y data lakes, entre otros, e independientemente de donde se encuentren alojados (cloud u on premise).
En este contexto, mientras que Qlik emplea DataOps para la analítica (garantizando la disponibilidad de estos una vez son tratados), con Qlik Cloud Integración de datos los ingenieros de datos los transforman y unifican mediante una nueva oferta iPaaS (plataforma de integración como servicio). Respecto a las capacidades de la plataforma, la automatización de procesos ayuda a responder de manera más rápida a los cambios en las necesidades de las compañías. Esto se traduce en la creación de un canal de datos analítico integral desde el que mover esos datos o establecer estructuras listas para la analítica como data warehouses y data lakes en la nube antes apuntados.
Por su parte, a nivel de seguridad, la Oficina de Seguridad de Software de esta plataforma de análisis empresarial integra varias medidas como el escaneo de vulnerabilidades de terceros, el modelado de amenazas o los análisis periódicos de código estático. Asimismo, Qlik destina recursos para monitorizar proactivamente los entornos de producción. ¿El objetivo? Reconocer y resolver aquellas vulnerabilidades que pueden llegar a comprometer la seguridad de los datos de las compañías. También destacan las evaluaciones de vulnerabilidad de infraestructuras. Añadir que Qlik Cloud es compatible con las últimas normativas sobre privacidad y protección de datos en todo el mundo.
Junto a la presencia de la Inteligencia Artificial ya indicada, la solución se vale del aprendizaje automático automatizado. Gracias a Qlik AutoML es posible generar modelos, efectuar predicciones y probar escenarios hipotéticos sin programación. En otro orden de cosas, y como servicios clave de Qlik Cloud, las capacidades de catálogo y linaje ayudan a comprender y supervisar activamente el ciclo de vida de los datos, con independencia de la fuente o el entorno de analítica del usuario final.
Las organizaciones interesadas en este mismo producto pero que en vez de la nube prefieren un entorno on premise tienen a su disposición Qlik Sense. Sus capacidades incluyen cuadros de mando interactivos, y alertas y acciones; en este último caso, las compañías reaccionan de manera inmediata a los cambios que se producen en sus datos a través de dichas alertas. Tampoco faltan los informes en formatos como PDF y Microsoft Office. Las empresas pueden programar su distribución o personalizarlos para los destinatarios, entregándolos bien a través de carpetas compartidas, el correo electrónico o un centro de control centralizado. Qlik Sense permite, por otro lado, añadir tanto textos explicativos como contexto a la analítica y crear hilos de discusión para interactuar e intercambiar opiniones sobre los datos.
SAS Customer Intelligence 360
SAS Customer Intelligence 360 es un centro de marketing multicanal que integra una plataforma de datos de clientes (CDP) para recopilar, mejorar, ampliar y activar sin problemas sus datos en tiempo real. Ofrece, asimismo, la posibilidad de emplear una potente segmentación y gestión de audiencias, una completa resolución de identidades, recopilación de datos de comportamiento y una arquitectura de datos híbrida única que permite a los clientes mantener sus datos donde quiera.
Entrando en detalle, este CDP se encuentra preparado para la recolección de datos sobre el comportamiento de los usuarios a partir de páginas, pantallas y fuentes de tráfico en todas las propiedades digitales; la captura digital de datos; y el seguimiento de las interacciones con los clientes; siempre garantizando el cumplimiento de la legislación sobre privacidad en los procesos personalizables de recopilación y transferencia de dichos datos. Otra de las características que le define, frente a otros CDPs, es que no es necesario trasladar todos los datos a una nube de marketing o CDP para poder utilizarlos. Los clientes tienen la alternativa de extraer únicamente aquellos que quiera activar en el momento que desee, aprovechando de este modo su infraestructura de datos ya existente y ahorrando dinero en costes de movimiento de datos.
SAS Customer Intelligence 360 permite además crear y almacenar planes de marketing, junto con información de apoyo exhaustiva, en un repositorio centralizado que facilita la gestión, el seguimiento y la recuperación, llevando las campañas al mercado más rápidamente y fomentando la colaboración entre equipos. Todo ello con el siguiente objetivo: la creación personalizada de la estrategia basada en el customer journey. Mientras, los clientes pueden de igual forma utilizar la creación de perfiles por segmentos para determinar qué aspectos del marketing funcionan y cuáles no; combinar datos de fuentes online y offline para identificar las necesidades oportunas en tiempo real; y crear trayectos integrados para aquellos que abarquen todos los puntos de contacto.
Por su parte, las capacidades analíticas integradas en la solución proporcionan una visión de futuro para comprender mejor el comportamiento de los clientes, que pueden conocer los impulsores empresariales más significativos o utilizar rutinas de búsqueda de objetivos, entre otros. La solución destaca además por permitir transmitir el mensaje adecuado en el momento oportuno, así como llegar a los clientes donde están cuando lo necesitan, desplegando mensajes personalizados relevantes en todos los canales (web, móvil, correo electrónico, redes sociales y terceros) de forma repetible a través de una interfaz fácil de usar.
Incluso es posible analizar el impacto y el valor empresarial de todas las interacciones de marketing generadas por la empresa a lo largo del customer journey antes citado. Los responsables de marketing toman, de este modo, decisiones estratégicas sobre futuros niveles de inversión, así como decisiones más tácticas sobre qué mensajes ofrecer. Finalmente, añadir que, gracias a las funciones analíticas predictivas de SAS, siempre en tiempo real y basadas en la tecnología de la Inteligencia Artificial, se garantiza extraer información práctica de enormes volúmenes tanto de los que son estrictamente empresariales como de clientes.
Zoho Analytics
Una plataforma autoservicio de Business Intelligence y análisis de datos. Así se presenta la solución Zoho Analytics que permite conectar, preparar y analizar datos para crear visualizaciones y descubrir información que permanece oculta en solo unos minutos. Además, los trabajadores pueden convertir datos que están sin procesar en informes y paneles detallados; también realizar un seguimiento de métricas empresariales clave revisando tendencias antiguas, identificando valores atípicos y prediciendo eventos a futuro. Otra de sus características clave es que facilita la conexión y la combinación de datos desde cualquier lugar: esto significa que se impulsa la conexión de una gran variedad de recursos como archivos y fuentes; aplicaciones comerciales populares; bases de datos locales y en la nube; y aplicaciones personalizadas.
¿Cómo prepara Zoho Analytics los datos para su posterior análisis? El usuario, una vez está dentro de la plataforma, puede utilizar el módulo autoservicio de preparación y gestión de datos para limpiar, transformar, enriquecer y catalogar los datos que desea analizar. Así, llegados a este punto, es posible conversar con un asistente inteligente de IA que es útil para, por ejemplo, generar información automatizada. Permite, asimismo, la configuración de alertas inteligentes y la realización de un análisis cognitivo y de posibilidades, entre otros.
El análisis de los datos se realiza de forma visual, mientras que los informes y los paneles que se generan son detallados e interactivos: Zoho Analytics dispone, a este respecto, de una interfaz con la que es posible interactuar de manera sencilla y que se basa en el método de ‘arrastrar y soltar’. En relación a estos paneles, la propuesta de Zoho ayuda a las organizaciones a crear paneles de KPI detallados y a supervisar los indicadores clave de su negocio a través de un software de seguimiento de KPI. Por su parte, con la herramienta de panel de KPI que ha desarrollado la empresa de software las organizaciones tienen la oportunidad de compartir los paneles de negocio que desarrolla con un doble objetivo: facilitar el análisis de datos, pero también la colaboración.
Estas mismas organizaciones tienen a su disposición, una amplia diversidad de gráficos, aplicaciones, tablas dinámicas y componentes de vista ordenada para visualizar los datos con diferentes fines; por ejemplo, desde detectar patrones y tendencias a valores atípicos para obtener información de la manera más rápida posible de modo que las compañías toman las mejores decisiones en cada momento. Zoho Analytics asegura además que los usuarios colaboran entre ellos mediante permisos detallados y un uso compartido que resulta seguro. Esto va a facilitar que los trabajadores mantengan, cuando así lo requiera la situación, conversaciones en torno a los informes que tienen entre manos.
Por último, matizar que la plataforma de Business Intelligence integrada es un modelo sin códigos o casi sin código para generar e integrar un análisis fácilmente. Dentro de este contexto, se contempla la opción de configurar un micrositio de análisis renombrado y personalizable al que se accede a través de la web y aplicaciones móviles nativas, y que posee elementos de diseño enriquecidos.
Conclusiones
Según las necesidades, hay soluciones más convenientes que otras. Comenzando por Microsoft Fabric, destaca porque está impulsada por Inteligencia Artificial y permite a los trabajadores beneficiarse de todas las posibilidades que les garantiza el asistente virtual Copilot.
En nuestra opinión Oracle Analytisc Platform, es la mejor de las propuestas. Entre sus características más sobresalientes encontramos varias como, por ejemplo, que proporciona capacidades analíticas a todos los roles de una organización. Asimismo, cuenta con el respaldo de una de las ramas de la IA. Y es que incorpora capacidades de Machine Learning o aprendizaje automático accesible para todos los niveles de usuario. Dentro de este contexto, Analytics Platform acoge los servicios de OCI AI para emplearlos directamente en proyectos de análisis; dichos servicios recopilan un conjunto de soluciones, entre los que destaca la IA de tipo generativa, junto a modelos de aprendizaje automático predefinidos que ayudan a que los desarrolladores la implementen tanto en operaciones empresariales como aplicaciones.
La tercera solución de análisis de datos es Qlik Cloud, que es el mismo producto que Qlik Sense solo que en la nube. Las tecnologías de Inteligencia Artificial y AutoML se abren paso en esta plataforma de analítica e integración de datos que potencia la automatización de procesos y tareas y que, en lo que respecta a la seguridad, garantiza su compatibilidad con las últimas normativas de protección de datos y privacidad en todo el mundo. Se integra con una amplia variedad de fuentes de datos y su motor asociativo destaca por su potencia, lo que favorece que trabaje de manera muy rápida.
SAS Customer Intelligence 360 presenta como un centro de marketing multicanal que incorpora una plataforma de datos de clientes. Quizá es la menos completa de todas las propuestas, aunque aplica una potente gestión de audiencias y segmentación, y facilita la recopilación de datos de comportamiento.
La comparativa la cierra Zoho Analytics, una plataforma autoservicio basada en el análisis de datos y la inteligencia de negocio con varios alicientes de interés para las empresas. Por ejemplo, es posible conectar una variedad de recursos y gracias a su modulo autoservicio mejorado de preparación y gestión de datos tareas como limpiar, enriquecer y catalogar estos mismos datos resultan más sencillas. La presencia de un asistente de Inteligencia Artificial mejora la experiencia de uso al interactuar con la solución.
Las cinco soluciones son una opción idónea para el mundo de los negocios, sin embargo, todo depende de las necesidades de cada compañía. Destacamos Microsoft Fabric y Oracle Analytics Platform por resultar las más completas.
