Ya nadie duda del valor de los datos y de la analítica de datos para las empresas, sin embargo, su aprovechamiento aún deja mucho margen para la mejora. Tendencias emergentes, como la inteligencia artificial o el machine learning, empiezan a ser consideradas como clave para ayudar a obtener de ellos un mayor valor. Y parece que 2019 va a ser, está siendo, un año de inflexión en este sentido. Es el momento de que evaluemos nuestras estrategias y planifiquemos los cambios que, a corto plazo, marcarán la diferencia.
La analítica de datos embebida se está convirtiendo en la norma para el conjunto de usuarios
En Information Builders hemos recopilado estas cinco tendencias clave en torno a la analítica de datos que nos pueden ayudar a llevar a nuestro negocio al siguiente nivel:
- Datos y analytics, el dueto poderoso: Aún se tiende a manejar los datos y analítica por separado, pero para lograr un éxito en analytics se necesita una sólida gestión de los datos. Ambas líneas son necesarias para el éxito, y las empresas deberán desarrollar estrategias cohesivas para que, juntas, les ayuden a obtener resultados más afinados e interesantes para el negocio. Desde el punto de vista del proveedor de soluciones, veremos cómo el soporte para una aproximación completa a los datos continuará mejorando. Las empresas demandan la capacidad de gestionar los datos de forma intuitiva, y esto llevará a una convergencia de las estrategias de datos y analítica.
- La próxima generación de analytics embebida lleva la experiencia del cliente a un nuevo nivel: La analítica de datos embebida se está convirtiendo en la norma para que el conjunto de usuarios de la organización tenga acceso a información operacional. Según el estudio de mercado de Dresner Advisory, Embedded Business Intelligence Market Study, más del 90% de los entrevistados piensa que la analítica embebida es importante para su entorno analytics. Por su parte, Ventana Research estima que para 2021, más de la mitad de los desarrollos de analytics se realizarán mediante analítica embebida. Veremos cómo la próxima generación de aplicaciones contará ya desde sus inicios con analítica incorporada ofreciendo así un valor cuantitativo y por tanto permitiendo ofrecer a los clientes una mayor visibilidad y una mejor experiencia de usuario.
- Los ecosistemas inteligentes redefinen la estrategia de datos: Big data, IoT, y el resto de fuentes de datos diversas están propiciando ecosistemas de datos más complejos. Y no son los únicos, con el crecimiento de las smart cities, los vehículos autónomos, datos de sensores para la gestión de la cadena de suministro, chatbots,etc., empezaremos a ver un número cada vez mayor de ecosistemas autónomos. La integración de estos tipos de datos distintos, junto con una mayor digitalización y automatización cambiarán la manera en la que interactuamos con la tecnología. En sectores como la fabricación, la cadena de suministro o la sanidad, las aplicaciones son más obvias, puesto que la recogida de datos ya está basada en analíticas. Pero poco a poco las tecnologías interactivas e intuitivas que utilizamos en nuestra vida personal empezarán también a converger de manera más amplia en las empresas, lo que les permitirá llevar las interacciones en lenguaje natural y el acceso a la información al siguiente nivel.
- La inteligencia artificial será ayudada por la inteligencia humana: Hay un cierto temor en la sociedad a que la IA y los robots se hagan cargo de nuestros trabajos y cambien la manera en que trabajamos e interactuamos con la tecnología. Hay algo de verdad en ello. Habrá cambios y crecerá el nivel de automatización dentro de la sociedad, probablemente ciertos sectores y trabajos serán reemplazados. Pero al mismo tiempo, aunque los ordenadores aprenderán por sí solos gracias a la inteligencia artificial y el machine learning, en muchos casos aún necesitarán ayuda humana para lograr obtener la mejor información de los datos. Porque puede que llegue un momento en que los ordenadores sean más inteligentes que los humanos en cuanto a resolución de problemas y velocidad, pero una IA no puede aprender moralidad. Incluso siendo programada para ello, una vez que el machine learning toma el control, resulta imposible asegurar que tomará las decisiones más adecuadas. Por eso la colaboración entre inteligencia humana y artificial será fundamental. La tecnología no nos reemplazará, pero apoyará nuestra capacidad de tomar decisiones más informadas.
- Información a escala para hacer crecer la industria: Rendimiento y escalabilidad siempre han sido esenciales para el éxito de la analítica de datos a largo plazo. Ahora, con la capacidad de aprovechar más datos que nunca antes, relacionar las analíticas con los procesos operacionales, y llevar soluciones a más personas, el mercado se está “poniendo al día”. Cada vez son más las soluciones que ofrecen estas capacidades, pero además las empresas están entendiendo el valor de una aproximación más holística al acceso de los datos en toda la organización. En resumidas cuentas las empresas necesitan un mayor conocimiento de los datos y que más gente tenga acceso a los datos que necesitan de una forma flexible.
Expectativas 2019 en analítica de datos
Así, mientras los ordenadores se hacen más inteligentes también lo hacemos nosotros: aprovechando los avances en tecnología podemos crear entornos analíticos más flexibles. Hoy ya podemos relacionar los datos y el valor del negocio, obtener una mejor visibilidad sobre nuestros clientes, partners, cadenas de suministro y servicios, crear un alineamiento más ajustado entre analítica y procesos de negocio. Todo ello, si se hace correctamente, nos dará más conocimiento y ventaja competitiva. Do you analytics?
