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 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, Business Intelligence deberá seguir adaptándose a los cambios en las necesidades del mundo empresarial a lo largo del año que viene. En esta publicación, a continuación se darán a conocer las tendencias de business intelligence emergentes, los retos y cambios en las empresas y cómo el Business Intelligence 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 horas 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 Business Intelligence 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 Business Intelligence se ejecutaron de forma precaria; básicamente, trasladaban las versiones de escritorio del software a las pantallas móviles, con resultados lejos de ser óptimos.
En 2020, los proveedores de Business Intelligence 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.
Hablar de las diferencias entre Big Data y Business Intelligence implica hacerlo de fuentes de información. Mientras que en lo que respecta a los grandes datos parece no haber límites (los datos proceden de sensores, de dispositivos GPS de transacciones en tiempo real, de cualquier entorno y en cualquier formato), las herramientas de Business Intelligence permiten acceder a conjuntos de datos que ya han sido clasificados, debidamente almacenados y preparados, los que harán posible hacer hallazgos analíticos cuyas conclusiones se verán reflejadas en informes, resúmenes, cuadros de mando, gráficos, tablas y mapas, proporcionando así información detallada sobre el estado del negocio a sus usuarios.
El uso adecuado de las herramientas que Business Intelligence puede marcar una gran diferencia entre una empresa que logra el crecimiento y una que no lo hace, entre un servicio al cliente de excelencia o uno deficiente, entre un manejo de inventarios eficiente y la pérdida de dinero y recursos, entre el éxito o fracaso de una organización.
Los sistemas y componentes del Business Intelligence se diferencia de los sistemas operacionales en que se encuentran optimizados para preguntar y divulgar los datos. Es necesario que los datos sean desnormalizados para apoyar consulta de alto rendimiento, mientras que en los sistemas operacionales suelen encontrarse normalizados para apoyar operaciones continuas de inserción, modificación y borrado de datos. Los procesos de extracción, transformación y carga, que nutren los sistemas Business Intelligence, tienen que traducir de uno o varios sistemas operacionales normalizados e independiente a un único sistema desnormalizado, por lo datos que se encuentren integrados.
