Tendencias de business intelligence en 2019
Dado que el software de business intelligence (BI) juega un papel cada vez más importante dentro de las empresas modernas, la tecnología está lista para ejercerá un enorme impacto en el próximo año.
A medida que se escalan los Data Warehouse, las empresas necesitan análisis y modelos avanzados de forma cada vez más urgente. Solo el software de business intelligence se encuentra en una posición única para ayudar a las empresas tanto con el almacenamiento de los datos como con las necesidades de análisis requeridas para dar respuesta a las situaciones o cambios en el mercado que en ocasiones se producen con una mayor rapidez que su capacidad de reacción.
Con una exigencia tan importante, BI deberá seguir adaptándose a los cambios en las necesidades del mundo empresarial a lo largo del año que viene. En esta publicación, observaremos las tendencias de business intelligence emergentes, los retos y cambios en las empresas y cómo el software de BI hará frente a ambos.
Análisis en cualquier lugar
El personal ha cambiado con los avances de la informática en la nube y los dispositivos móviles; por ejemplo, ya no es necesario que los empleados de una empresa estén anclados a una mesa para que hagan su trabajo. Se calcula que las empresas ganan 240 hours de tiempo de producción adicionales gracias a los empleados que utilizan los dispositivos móviles y que un 71 % de los empleados invierten más de 2 horas a la semana en acceder a la información de la empresa desde dispositivos móviles.
Obviamente, esto significa que su software de BI debe adaptarse a los cambios en la actitud de la empresa con respecto a las tecnologías móviles para poder equipar a los empleados con la inteligencia necesaria para llevar a cabo sus tareas, donde quiera que estén. Las implementaciones «móviles» tempranas del software de BI se ejecutaron de forma precaria; básicamente, trasladaban las versiones de escritorio del software a las pantallas móviles, con resultados lejos de ser óptimos.
En 2019, los proveedores de BI darán el siguiente paso al abordar la evolución móvil y crear soluciones que dan respuesta a la necesidad de mejores análisis en la tecnología móvil, lo cual ofrecerá al personal móvil una solución que se replantea por completo para proporcionar una mejor experiencia del usuario y así ofrecer una mayor productividad para su empresa.
Ciencia de datos automatizada
La simple mención de la «automatización» ya provoca pavor entre los empleados de cualquier lugar; pero, cuando la impulsan empleados no capacitados en ciencia de datos, el objetivo de la automatización es llenar ese vacío capacitando a las organizaciones mediante la ciencia de datos automatizada.
Según un informe de Gartner, se calcula que en 2020, más del 40 % de las tareas de ciencia de datos serán automáticas, lo cual resultará en una mayor productividad y un mayor uso por parte de los «científicos de datos civiles».
¿Qué supondrá para su empresa? Los datos se democratizarán realmente, ya que los usuarios finales que dependen del análisis de datos para llevar a cabo sus tareas diarias ya no dependerán de los analistas de datos o de cuellos de botella operativos empresariales, porque la automatización permitirá que las empresas categoricen, clasifiquen y almacenen mejor los datos y que automaticen una gran parte de los procesos de agregación de datos, análisis y creación de informes.
La automatización permitirá que las empresas con un crecimiento rápido puedan hacer frente a las limitaciones de la ciencia de datos mediante la aplicación de algoritmos a los datos existentes; sin duda, este es uno de los casos de uso principales de la artificial intelligence, que finalmente se obtendrá el año que viene.
«AI vs. BI for Business, What Do You Need?»
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (NLP), que es la combinación del aprendizaje automatizado y la lingüística que le permite hablar a su teléfono, ordenador, vehículo o altavoz inteligente como si fuera una persona, ha avanzado en gran medida en los últimos dos años. Además, está a punto de ejercer un mayor impacto, especialmente en el mundo empresarial, en los próximos meses.
El software de BI trata, básicamente, sobre la democratización de los datos: colocar los datos y los análisis relevantes al alcance de las personas de la organización que los necesitan como apoyo para sus funciones. El NLP ayuda a eliminar las barreras tradicionales que había entre los usuarios finales y los datos en sí; de forma similar a la automatización, el NLP puede reducir la necesidad de analistas de datos, ya que permite que los contribuidores individuales accedan a los datos mediante solicitudes de lenguaje natural en lugar de mediante consultas SQL.
No solo se podrán realizar las solicitudes a través del lenguaje natural, sino que las respuestas también se proporcionarán en lenguaje natural, lo cual proporcionará respuestas instantáneas y fáciles de comprender basadas en análisis de datos reales. Imagine preguntar a un bot cuántas unidades de existencias se han movido durante el último trimestre y recibir una respuesta instantánea y precisa. Al no tener que localizar el cuadro de mando correcto ni tener que escribir una consulta SQL para localizar la respuesta correcta entre los datos de toda la empresa, ahorrará mucho tiempo, y el personal actuará con mayor prontitud en respuesta a problemas cruciales.
Gestión de datos
Durante los primeros años de la implementación de BI, todo giraba en torno a la recopilación de datos de orígenes dispares para unificarlos en una ubicación y así proporcionar a las empresas el acceso a Data Warehouse que anteriormente eran incomprensibles.
Sin embargo, la recopilación y el almacenamiento de los datos es únicamente una parte de la batalla de BI, y muchas implementaciones tempranas de BI no llegaban a tener en cuenta el futuro a largo plazo en cuanto a garantizar la coherencia y precisión de los datos. Una de las principales tendencias de business intelligence en 2019 se centrará en la gestión de los datos para garantizar que los datos utilizados en la toma de decisiones empresariales no solo sean precisos para la toma de decisiones interna, sino que también cumplan con las regulaciones externas, tales como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) y la Ley sobre la Privacidad del Consumidor de California. Si no se mantienen unos datos exactos, se incurrirán en unos costes inmensos en los próximos años, particularmente a medida que las herramientas de artificial intelligence y business intelligence sigan desarrollándose y aumente exponencialmente el riesgo de obtener respuestas erróneas debido a la imprecisión de los datos.
«GDPR – The Good, The Bad & The Ugly»
Encuentre el mejor software de BI para su empresa
El año 2019 promete mucho a las empresas que utilizan software de business intelligence para unificar sus datos, realizar análisis y dar movilidad a sus empleados con la inteligencia necesaria para poder tomar decisiones empresariales justificadas. En el mundo empresarial, el número de datos recopilados, la cantidad de almacenamiento necesario para alojar dichos datos, la gestión de datos que se requiere para garantizar la fidelidad de los datos y el acceso a la nube necesario para movilizar a los trabajadores de hoy en día no paran de aumentar exponencialmente cada año.
Al permanecer en sintonía con las nuevas tendencias en BI y asociarse con un proveedor de BI y análisis de confianza, se encuentra correctamente posicionado para alcanzar el éxito este año y en el futuro. Para ayudarle en la búsqueda de software de BI adecuado, hemos recopilado una vista general de las 7 plataformas principales de business intelligence y análisis de Microsoft Dynamics. En este documento, descubrirá qué funcionalidades son cruciales para una implementación de BI de éxito y aprenderá qué pueden ofrecerle los 7 mejores proveedores de soluciones de BI en el ecosistema de Microsoft Dynamics. También puede saltar al final y descargar la lista de verificación para imprimirla y hacer un seguimiento de su evaluación de proveedores y productos.
