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Soluciones de Outsourcing ó Tercerización de Procesos de Negocio

6 Tendencias en Business Intelligence para el 2020

Nos movemos hacia un escenario en el que el BI será accesible para todos. Poco a poco el Business Intelligence no le corresponderá solamente a los expertos en datos y en analítica, sino que será accesible a todo tipo de negocios, desde el más pequeño hasta el más grande. Así, sin lugar a dudas, se convertirá en el aliado n°1 de las decisiones de negocio oportunas y certeras.

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1. El Business Intelligence estará en todo lugar y será enteramente accionable

En 2020 veremos la analítica y el Business Intelligence incorporados a casi todo el software que usamos. Seremos capaces de analizar grandes cantidades de datos generadas por el mundo digital y la traduciremos en conclusiones útiles y accionables. Esto quiere decir que el Business Intelligence pasará de tener un rol de consultoría a uno puramente accionable, no lo veremos solamente en gráficos o en tableros sino en todos los espacios de trabajo: productos, procesos, lugares, etc.

Por ejemplo, los tableros de control evolucionarán hacia la posibilidad de tener un botón que permita la acción inmediata acerca de los datos.

2. El Business Intelligence podrá simular el análisis del cerebro humano 

Poco a poco la inteligencia artificial (AI) y los algoritmos de aprendizaje automático se acercarán a simular el comportamiento del cerebro humano cuando analiza, agrupa y ordena la data o la información.

Las plataformas de Inteligencia artificial podrían evaluar las entradas de la información (data inputs) más rápido que los humanos y además descubrir asuntos que las personas podrían pasar desapercibidos sin el uso de esta tecnología. Incluso, algunos tipos de AI pueden proporcionar información directamente de los clientes de forma simplificada para hacer el trabajo más fácil y efectivo. Así, los sistemas de Business Intelligence soportados por AI podrán transformar los datos de un negocio en reportes simples, precisos y en tiempo real.

3. El BI tendrá aplicaciones móviles, pero no tan rápido como se pensaba

Los expertos en la industria han previsto desde hace años que el BI se trasladará al ámbito móvil, sin embargo, la transformación ha sido mucho más lenta y cautelosa de lo que se esperaba.  Desde 2013 esta tendencia ha crecido constantemente a un 16 %. Seguramente, a medida que los proveedores de BI mejoren sus productos móviles en 2020, los empleados que utilicen estos sistemas podrán tener acceso a su tablero de control en sus dispositivos móviles y así tomar decisiones desde el lugar en que se encuentren para así lograr resultados.

Sin embargo, las compañías que utilizan BI se han dado cuenta de que no es tan simple como trasladar su software a una aplicación móvil, sino que necesitan diseñar una estrategia especial para los móviles, con mejoras en la seguridad, responsividad, etc.

4. “Data para el bien común”

El uso del Business Intelligence no se traduce solamente en mejorar las operaciones y los procesos de una compañía. Poco a poco, esta tecnología tendrá un uso positivo para el cambio social y para motivos más altruistas.

Los “data commonwealths” o “datos de riquezas comunes” son grandes cantidades de datos que se hacen accesibles a las personas. Las organizaciones comparten datos de manera segura, transparente y ética. A partir de ellos, es posible generar planes de responsabilidad social e incluso aportes importantes para la investigación médica y científica.

5. Los negocios podrán hablar con sus datos

El procesamiento de lenguajes naturales (NLP) ayudará a los sistemas de Business Intelligence a entender la información que obtienen y así facilitar la interacción con los usuarios. En otras palabras, el Lenguaje natural humanizará los datos y permitirá conversaciones e interacciones más naturales. Por ejemplo, la interfaz de los softwares BI será tan simple e intuitiva que los usuarios podrán interactuar tan naturalmente como estuviesen haciendo preguntas y conversando con un compañero

6.Almacenamiento de la data en la nube

Los datos se están trasladando a la nube más rápido que nunca, lo cual ha obligado a las organizaciones a repensar su estrategia de datos y Business Intelligence. La nube facilita a las empresas la captura e integración de diferentes tipos de datos. Sin embargo, esto significa dejar de lado un sistema donde todos los datos residen en un sistema cerrado y darle entrada a una infraestructura más escalable y flexible.

Si bien el 2019 fue un año de crecimiento exponencial para el Business Intelligence, el 2020 presenta un panorama muy prometedor. La accesibilidad y el lenguaje natural harán que este tipo de sistemas dialoguen con sus usuarios y resuelvan problemas en tiempo real. En Profitline somos expertos en la asesoría de empresas de consumo masivo en cuestión de inteligencia de negocios y analítica de negocios. Se sorprendería al saber todo lo que el Business Intelligence puede hacer por su marca, Solicite información ahora.

La Importancia de Artificial Intelligence (Inteligencia Artificial)

La inteligencia artificial o Artificial Intelligence (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a las nuevas entradas y realicen tareas similares a las de los humanos. La mayoría de los ejemplos de IA que visualizan hoy, desde computadoras que juegan al ajedrez hasta autos sin conductor, dependen en gran medida del aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. Usando estas tecnologías, las computadoras pueden ser capacitadas para realizar tareas específicas mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones en los datos.

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¿Por qué es importante implementar Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence automatiza el aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de los datos: Pero la IA es diferente de la automatización robótica impulsada por hardware. En lugar de automatizar las tareas manuales, la IA realiza tareas frecuentes, de gran volumen y computarizadas de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo esencial para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

AI agrega artificial intelligence a los productos existentes: En la mayoría de los casos, AI no se venderá como una aplicación individual. Por el contrario, los productos que ya usa mejorarán con las capacidades de inteligencia artificial, al igual que Siri se agregó como una característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas de conversación, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de inversiones.

AI se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos hagan la programación: AI encuentra estructura y regularidades en los datos para que el algoritmo adquiera una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o un predictor. Entonces, así como el algoritmo puede enseñarse cómo jugar ajedrez, también puede enseñarse qué producto recomendar en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les dan nuevos datos. La propagación hacia atrás es una técnica de IA que permite que el modelo se ajuste, a través del entrenamiento y los datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

La inteligencia artificial analiza más y más datos utilizando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas: La construcción de un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con una increíble potencia de computadora y big data. Necesita muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos pueda alimentarlos, más precisos se volverán.

Artificial Intelligence logra una precisión increíble a través de redes neuronales profundas, lo que antes era imposible: Por ejemplo, sus interacciones con Alexa, Google Search y Google Photos se basan en el aprendizaje profundo, y se vuelven más precisas cuanto más las usamos. En el campo de la medicina, las técnicas de IA del aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos ahora se pueden usar para detectar el cáncer en IRM con la misma precisión que los radiólogos altamente capacitados.

Artificial Intelligence aprovecha al máximo los datos: Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos en sí pueden convertirse en propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; solo tienes que aplicar IA para sacarlos. Dado que el papel de los datos ahora es más importante que nunca, puede crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos están aplicando técnicas similares, los mejores datos ganarán.

 

Aportes de la Implementación de Business Intelligence en las Empresas

El Business Intelligence es la habilidad que existe para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de manera que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.

Desde un punto de vista mucho más pragmático, que se encuentra asociado de forma directa con las tecnologías de la información, podemos definir Business Intelligence como el conjunto de metodología, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar los datos de los sistemas transaccionales e información desestructurada en información estructura, para la explotación directa o para analizar el conocimiento, dando así soporte a la toma de decisiones sobre el negocio.

La inteligencia de negocio actúa como un factor estratégico para una organización, generando una ventaja competitiva, que no es otra que mejorar la información privilegiada para responder a los problemas de negocio. Entrada a nuevos mercados, promociones u ofertas de productos, eliminación de islas de información, control financiero, optimización de costes, planificación de la producción, analizar los perfiles de clientes, rentabilidad de un producto concreto, etc.

BUSINESS INTELLIGENCE PROFITLINE 3Los 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.

Una solución Business Intelligence completo permite:

  • Observar
  • Comprender
  • Predecir
  • Colaborar
  • Decidir

Cualquier persona con cierto grado de responsabilidad en su organización siendo conocedora de la cantidad de datos con los que cuenta su compañía. Los datos, relevantes para el buen funcionamiento de la misma, son manejados, manipulados y traspasados de un compañero a otro, de unos departamentos a otros, mediante de cientos de excels, PDF o Words que cada área apila de manera local y que se comparte mediante email y por lo general son olvidados y poco aprovechados.

Gran parte de nuestro tiempo se pierde enfrentándonos a un desorden de datos que tenemos que localizar, unir y verificar.

Las multinacionales como las PYMES, cuentan en el mercado con diferentes soluciones Business Intelligence que ayudan a resolver este problema, y facilitan el acceso a la información y por lo tanto a la toma de decisiones. Es necesario que se vean los beneficios que aportan las soluciones de Business Intelligence:

  • Facilita la recogida y validación diaria de la información. Todos los días el sistema es cargado los datos que cada departamento que ha generado.
  • Posibilita el control y comunicación interdepartamental. La información agregada diariamente siendo traducida a lenguaje de negocio y se hace visible y accesible a todos los miembros de la empresa. Cada usuario tendrá acceso y visibilidad únicamente a la información que necesita.
  • Ofrece información en tiempo real sobre el estado de la empresa. Lo que nos permite tomar decisiones acertadas y en base a la realidad presente de la compañía.
  • Es necesario realizar simulaciones, pudiendo dar respuestas a preguntas como, ¿qué necesitaré si consigo más clientes? ¿qué pasará si pierdo a mi mejor cliente? Eso nos permite adelantarnos a las posibles necesidades o problemáticas que el mercado nos ofrezca y nos facilita la adopción de respuestas mucho más ágiles, rápidas y acertadas. Nos ahorramos sorpresas de última hora.
  • Facilita la toma de decisiones. Dispone en todo momento de información actualizada.
  • Mejora de la calidad del dato al eliminar o reducir el tratamiento de la información. No dependemos del factor humano para la recogida de la información, que se lleva a cabo de forma automática.
  • Es necesario valorar si la estrategia empresarial siendo adecuada para introducir los cambios necesarios en función de los resultados. Al disponer de información fiable, los cambios o necesidades del mercado siendo afrontados y gestionados diariamente, lo que permite dar una respuesta rápida y altamente competitiva. Ahorro de costes.
  • Unión interdepartamental. Toda la organización irá en la misma dirección, se habla el mismo lenguaje y dispone de la misma información.

 

Ventajas y Tipos de Herramientas de Business Intelligence

Las cuatro grandes ventajas que ofrece el uso de herramientas de inteligencia de mercado son:

  1. La capacidad de analizar de forma combinada información interna y externa procedente de distintas fuentes y sistemas.
  2. Una mayor profundidad de análisis y una capacidad ampliada de reporting.
  3. La posibilidad de remontar ese análisis atrás en el tiempo en base a series históricas.
  4. La capacidad de realizar proyecciones y pronósticos de futuro en base a toda esa información.

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Tipos de herramientas de Business Intelligence

A pesar de que se trata de una categoría muy amplia – podría discutirse por ejemplo si los servicios de monitorización de medios se consideran una herramienta de BI – podemos distribuir las soluciones de inteligencia de negocio en tres categorías:

  • Herramientas para la gestión de datos (del inglés, data management tools).

Permiten desde la depuración y estandarización de datos de procedencia diversa hasta su extracción, transformación y traslado a un determinado sistema.

  • Las aplicaciones para descubrir nuevos datos (del inglés, data discovery applications).

Permiten recopilar y evaluar nueva información (data mining o minería de datos), y aplicar sobre esa información nueva o sobre la ya disponible técnicas de análisis predictivo para realizar proyecciones de futuro.

  • Herramientas de reporting

Una vez recopilada y tratada toda esa información preexistente o nueva, ayudan a las empresas a visualizarla de manera gráfica e intuitiva. También sirven para integrarla en cuadros de mando que midan si se cumplen o no determinados KPIs, o pueden incluso generar todo tipo de informes de reporting.

Se solía decir que la información es poder. Pero ahora el poder es entenderla. Por eso cualquier empresa hoy en día debería plantearse seriamente el uso de herramientas de análisis de datos para extraer todo el conocimiento posible de su organización. Solo así podrá mantenerse competitiva en el mercado.

 

 

 

Business Intelligence, Inteligencia de Negocios o Inteligencia Empresarial

Los tres conceptos se refieren a lo mismo: el uso que las empresas hacen de los datos

y de la información que tienen sobre el mercado, de sus competidores, clientes, proveedores, stakeholders o incluso de sus empleados, y de cómo la procesan para poder tomar decisiones bien informadas.

El concepto de Business Intelligence combina por tanto información interna y externa de muy diversa procedencia: los datos que recopila una empresa sobre su producción, por ejemplo, son inteligencia de negocio.

Pero también lo es un recorte de prensa sobre los resultados de un competidor, un informe sobre un nuevo mercado o sector en el que la empresa quiere introducirse, o datos que una empresa puede obtener de sus dispositivos de IoT o de redes sociales.

La relevancia de la inteligencia empresarial para cualquier negocio, y la complejidad en recopilar los datos, procesarlos, analizarlos y presentarlos de forma que cualquiera los pueda entender, es lo que ha hecho florecer el mercado de herramientas de Business Intelligence.

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El Origen de las Herramientas de Business Intelligence

Según el artículo en inglés History of Business Intelligence, la primera mención al término Business Intelligence se encuentra en una enciclopedia publicada en EEUU en 1865. titulada Cyclopaedia of Commercial and Business Anecdotes.

Pero no será hasta el siglo XX, con el avance de la tecnología y, en concreto, con el desarrollo de los almacenes informáticos de datos, cuando podemos empezar a hablar del concepto de inteligencia de negocio tal y como lo entendemos ahora.

Es en la década de 1990 cuando se empiezan a desarrollar y comercializar más herramientas de inteligencia de negocios, debido a que algunas empresas pioneras empezaron a darse cuenta del potencial de este tipo de soluciones y empiezan a utilizarlas.

El problema de las primeras herramientas de BI era que eran poco intuitivas y difíciles de usar. Además, para generar informes y acceder a la información, un usuario sin conocimiento específico debía recurrir a los servicios del departamento de IT.

A finales de los 90 y principios del año 2000 fue cuando realmente se empezó a entender el potencial del uso de los softwares de Business Intelligence. El mercado empezó a florecer y proliferaron los fabricantes y proveedores de este tipo de herramientas.

Y además, estas soluciones empezaron a mejorar, haciéndose cada vez más usables para cualquier profesional, de forma que sin tener conocimientos informáticos se podía acceder, recopilar y analizar la información sin tener que recurrir al departamento de IT.

El reto que surgió en ese momento fue el de combinar soluciones de Business Intelligence rápidas y fáciles de utilizar por usuarios no técnicos, y que al mismo tiempo fuesen capaces de proporcionar información segura y confiable.

Ha sido en los últimos años cuando tanto el desarrollo como el uso de este tipo de herramientas a crecido de forma exponencial en las empresas.

Teniendo en cuenta que las fuentes de datos se han multiplicado ( Internet y redes sociales, dispositivos IoT, información de dispositivos móviles, y un largo etc) también ha aumentado la complejidad para extraer conocimiento relevante de toda esa información.

Por eso las herramientas de Business Intelligence también se han ido haciendo más sofisticadas y son hoy en día muy potentes, capaces de analizar y procesar infinidad de datos, de infinidad de fuentes y de ayudar a las empresas a extraer conclusiones para mejorar sus cifras de negocio.

En cifras de 2017, Gartner pronostica que el mercado global de Business Intelligence crecerá este año más de un 7%, generando unos ingresos de 18K millones de dólares. Y para 2020 la consultora prevé que este número se eleve hasta los 23K millones de dólares.

La Importancia de la Inteligencia Artificial (IA) en el Campo Empresarial

En términos generales, y como lo indica IBM, la IA es capaz de aprender de sus experiencias, encontrar correlaciones, crear hipótesis, recordar los resultados y aprender de ellos, lo que sería algo realmente útil para los negocios en la era digital.

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Para entender más a fondo este tema, es importante hablar con ejemplos: estas tecnologías pueden ser especialmente útiles para temas tan complejos como la predicción de flujos macroeconómicos o para la búsqueda y mapeo del código genético humano; o incluso, para temas más sencillos como la atención al cliente, pues al implementar el uso de chatbots, programas capaces de comunicarse con una persona en “lenguaje natural”, es mucho más sencillo ofrecer atención personalizada a nuestros clientes 24/7.

Además de lo anterior, es importante tener en cuenta que, las empresas que empiezan a utilizar la Inteligencia Artificial en sus negocios, podrían estar realmente adquiriendo un súper-asistente capaz de procesar datos y generar conclusiones de forma neutral, de modo que las personas encargadas de tomar decisiones en las empresas estarían ahorrando un paso importante (procesamiento de datos), para centrarse en la planificación y acertar en las decisiones que se han tomado, con ayuda de la IA.

De igual manera, Inteligencias Artificiales como Watson ya son capaces de comprender emociones, sentir empatía y otras tantas acciones hasta ahora muy propias de los humanos. El secreto de este tipo de tecnologías está en ser capaces de entender el lenguaje humano de forma más natural y respondiendo de la misma manera.

Ejemplos prácticos del uso de la Inteligencia Artificial

Además de ejemplos claros como Watson, actualmente podemos ver la Inteligencia Artificial en diferentes campos. Tenemos el caso del reconocimiento de voz, en donde asistentes como Siri, Alexa o Google Assistant han ganado gran protagonismo pues entre otras cosas, actualmente podemos dictarles textos cortos para que ellos sean quienes los escriban en diferentes apps. La exactitud y eficiencia de estas herramientas es tal que, de acuerdo a un estudio de la Universidad de Stanford, el reconocimiento de voz es tres veces más rápido que escribir, en promedio.

Por otra parte, hoy en día podemos ver la presencia de la Inteligencia Artificial en campos como el reconocimiento de imágenes. En este caso hablamos puntualmente de Facebook, pues la red social ya cuenta con herramientas que son capaces de detectar  los rostros de las personas en fotos publicadas, invitando a los usuarios a “Tagearlos” con sus nombres reales.

De igual manera, en Amazon utilizan la Inteligencia Artificial para optimizar los inventarios y mejorar las recomendaciones de productos a sus clientes.

 

 

Características Principales de Business Intelligence

El Business Intelligence es una herramienta fundamental para la planificación empresarial, entre otras cosas, porque cuenta con unas características específicas que hacen que los negocios puedan obtener una información muy valiosa para mejorar su rendimiento. Es precisamente el acceso a estos datos uno de los aspectos más importantes del Business Intelligence, ya que podremos obtener información de una forma rápida y sencilla que ayudará mucho de cara al futuro de las empresa.

De igual modo, otra de las características que se debe destacar de Business Intelligence es que es una base de apoyo para que las empresas puedan tomar las decisiones adecuadas teniendo en cuenta información veraz y fiable. Así, se podrá tener acceso a herramientas analíticas con las que se podrá elegir aquella información que más le interese a la empresa en cada momento.

business-intelligence-profitlinePor último, también es importante comentar que Business Intelligence está orientado al usuario, por lo que se hace una distinción entre los conocimientos técnicos que pueda tener el mismo y las herramientas que se utiliza para obtener la información deseada. Ambos aspectos se complementan para lograr alcanzar los objetivos fijados a través de los datos que se han recopilado previamente.

En definitiva, con el Business Intelligence se tendrá la oportunidad de poder identificar todos los productos y clientes del mercado de su interés, así como las ventas que se están produciendo o aquellos sectores en los que no se está teniendo buenos resultados.

Igualmente, la información recopilada podrá ayudar a realizar un seguimiento de los objetivos que se han propuesto, analizar informes de gestión y además permitirá la posibilidad de elaborar nuevas y mejores estrategias empresariales para el futuro.

6 Tecnologías de Inteligencia Artificial

La IA es un mercado imparable, y actualmente resultaría imposible concebir el mundo actual sin su desarrollo.

Muchas veces, cuando hablamos de inteligencia artificial, lo primero que se nos viene a la mente es la imagen de un robot o de tecnologías muy sofisticadas. Sin embargo, está presente en nuestro día a día, aunque en muchas ocasiones ni nos demos cuenta de ello. La IA es un mercado imparable, y actualmente resultaría imposible concebir el mundo actual sin su desarrollo.

Inteligencia Artificial Profitline1. Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural es una sub-disciplina de la IA que convierte los datos en texto, lo cual permite a las computadoras comunicar ideas con una precisión impresionante.

Actualmente, se utiliza en el servicio al cliente para generar informes y resúmenes de mercado, y lo ofrecen compañías como Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, Yseop y SAS.

2. Reconocimiento de voz

Siri es tan sólo uno de los sistemas que, hoy en día, pueden entender lo que les dices.

Cada día, son creados más y más sistemas que pueden transcribir el lenguaje humano, llegando a cientos de miles a través de sistemas interactivos de respuesta de voz y aplicaciones móviles.

Las compañías que ofrecen servicios de reconocimiento de voz incluyen NICE, Nuance Communications, OpenText y Verint Systems.

3. Agentes virtuales

Un agente virtual no es más que un agente informático o un programa capaz de interactuar con humanos.

Y sí, los chatbots son un gran ejemplo. Los agentes virtuales se están utilizando actualmente para el servicio al cliente y soporte, así como administradores de hogares inteligentes.

Algunas de las compañías que proporcionan agentes virtuales incluyen Amazon, Apple, Soluciones Artificiales, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft y Satisfi.

4. Plataformas machine learning 

Hoy en día, las computadoras pueden aprender fácilmente ¡y algunas son increíblemente inteligentes!

El Machine learning (ML) es una subdisciplina de las ciencias de la computación y una rama de inteligencia artificial (IA). Su objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender.

Proporcionando algoritmos, APIs (interfaz de programación de aplicaciones), herramientas de desarrollo y de capacitación, big data, aplicaciones y otras máquinas, las plataformas de ML están ganando cada día más fuerza.

Actualmente, están siendo utilizadas, principalmente, para predicción y clasificación.

Algunas de las compañías que venden plataformas ML incluyen Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree y Adext.

Esta última es particularmente interesante por una simple razón: Adext es el primer y único Audience Management as a Service (AMaaS) en el mundo que aplica IA real y machine learning a la publicidad digital para encontrar la audiencia o grupo demográfico más redituable para cualquier anuncio.

5. Hardware optimizado con IA

La tecnología de IA hace que el hardware sea mucho más amigable.

¿Cómo?

A través de nuevas unidades de procesamiento gráfico y central, y de dispositivos de procesamiento específicamente diseñados y estructurados para ejecutar tareas orientadas por IA.

Y si aún no los has visto, debes esperar una inminente aceptación de circuitos integrados de silicón optimizados por IA que se podrán insertar directamente en tus dispositivos portátiles y, eventualmente, en cualquier otro lugar.

Puedes obtener acceso a estas tecnologías a través de Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel y Nvidia.

6. Toma de Decisiones

Las máquinas inteligentes son capaces de introducir reglas y lógica a los sistemas de inteligencia artificial para que puedas usarlos para la configuración o training inicial, el mantenimiento continuo y la optimización.

La toma de decisiones ya se ha incorporado a una variedad de aplicaciones corporativas para asistir y tomar decisiones de forma automática, haciendo que tu negocio sea lo más rentable posible.

Echa un vistazo a Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems y UiPath para conocer las opciones disponibles dentro de esta categoría.

 

¿Es lo mismo, Business Intelligence y Big Data?

Cada vez más se oye el término Big Data y parece que ya está de moda hablar de Bussines Inelligence.

En muchos entornos se habla del Big Data y constantemente se confunde con el Business Intelligence (BI), que “parece que es lo mismo pero que estos informáticos expertos ya le han cambiado el nombre”, o que el Big Data viene a sustituir al BI.

En este post se quiere definir ambos conceptos de manera que permita diferenciarlos claramente, así como identificar los usos y beneficios que aportan cada uno de ellos.

Business Intelligence y Big Data

business intelligence y big data profitlineSegún Gartner: Business Intelligence (BI) es:

“La Inteligencia de Negocio (BI) es un término genérico que incluye las aplicaciones, la infraestructura y las herramientas, y las mejores prácticas que permiten el acceso y el análisis de la información para mejorar y optimizar las decisiones y rendimiento.”

Según Gartner: Big Data es:

“Conjunto de datos de gran volumen, alta velocidad y/o gran variedad de activos de información que exigen formulas innovadoras y rentables de procesamiento de la información y que permiten una visión mejorada, la toma de decisiones y la automatización de procesos.”

En otras palabras, Big Data nos permite tratar un gran volumen de datos, tanto estructurados como desestructurados, y que se reciben a una velocidad muy alta. Con esta información, las herramientas de BI nos permiten realizar análisis predictivos y avanzados, que nos ayudan en la toma de decisiones estratégicas en función de una predicción de comportamiento basada en datos reales que nos permiten reducir el umbral de error. Es decir, son términos complementarios.

Big Data nos permite incorporar más fuentes de datos, de manera que además de las habituales fuentes internas, podemos incorporar información de máquinas, sensores, smartphones, texto no estructurado como Tweets, tendencias de mercado, redes sociales, etc.

Podemos incorporar más volumen datos, ya que la cantidad de información que puede producir cada una de las fuentes anteriormente citadas nos lleva a manejar Teras de información por segundo que podemos gestionar en almacenamientos en cloud a precios altamente competitivos.

El Business Intelligence, por su parte, nos aporta las herramientas para el análisis de los datos que conforman el Big Data.

Estas herramientas de Business Intelligence dan un valor añadido a la obtención de datos que nos acompaña en la estrategia del negocio.

 

¿Qué problemas se plantea a la hora de trabajar con herramientas de Business InteIligence?

Uno muy importante es que los objetivos a conseguir con los indicadores que obtenemos ayudados de las herramientas de Business Intelligence, son limitados por las propias herramientas.  El requisito es que debemos utilizar tecnología que nos permita crear indicadores de los objetivos de negocio y valores de referencia, y  probar si estos indicadores nos sirven para determinar si se han alcanzado esos objetivos y, además,  poder mejorarlos y modificarlos ágilmente con métodos de BI rápidos para poder incluir nuevos requisitos.

He de decir que, muy habitualmente, nos encontramos con que la tecnología seleccionada nos limita en la forma de avanzar con nuestro análisis de datos debido a su manera de interactuar con el usuario final, a las limitaciones a la hora de interpretar la información, a la infraestructura necesaria para ser desplegadas, etc., pero hemos de tener claro que esto es un error. El objetivo es que la estrategia de negocio dicte la estrategia de IT. Es decir, la decisión de la tecnología a utilizar, debe venir de la mano de los usuarios de negocio y los usuarios finales.

Las soluciones de BI a utilizar deben ser intuitivas y fáciles de manejar, que el usuario final pueda darles el valor que busca sin dependencia del departamento de IT. Que permitan interpretar los datos sin que se necesiten complejos analistas, y que aporten al usuario la seguridad de que los datos son coherentes y son los necesarios, eliminando datos nulos o irrelevantes.

Cada uno en su rol verá la información identificada como importante para ese rol, de manera que puedan identificar las fortalezas y debilidades de su organización para alcanzar los objetivos definidos. Es importante recalcar en este punto que la formación de los usuarios en las herramientas y sus posibilidades es un factor clave para la consecución de los objetivos.

Ahora es el momento de apostar por tecnologías de Business Intelligence que nos permitan avanzar en nuestros objetivos, analizando los datos que poseemos para definir una estrategia que nos permita incorporar otras fuentes de datos y avanzar en el conocimiento de nuestros clientes, nuestros competidores y nuestras propias fortalezas y debilidades.

Estamos en la era del Big Data, pero necesitamos empezar paso a paso. Aprovecha el momento y no te quedes fuera de juego. Otros ya lo están haciendo.

 

Tendencias del 2019 en el Data Anlysis

Muchos expertos coinciden que 2019 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros y sin duda será un cambio de contexto económico y social.

main-qimg-72d6d1485cfd04eb00b51bd67d35595a-cEntre las principales tendencias tecnológicas son:

  • Los sistemas de almacenamiento distribuido NoSQL,tan importantes para grandes necesidades de datos e infraestructura, como Google, Amazon y Facebook.
  • Lossistemas distribuidos para la ingesta, procesamiento y análisis de señales y eventos IoT en tiempo real, que permiten analizar a la inmediatez gran cantidad de datos.
  • Las bases de datos con procesamiento basado en GPUs, que aceleran el cálculo sobre información masiva y ayuda a reducir tiempos de entrenamiento de modelos y proyectos de machine learning.
  • Los chatbots, que permiten contestar consultas y realizar acciones sencillas de forma automática y mediante un lenguaje natural. Durante este año terminarán de perfeccionarse tanto en funcionamiento como en diseño.

Otra palabra clave cuando hablamos de de avances tecnológicos es la IA que está permitiendo ser más rápido y preciso a la hora de la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores empresariales. Lo que sin duda veremos es como el auge de las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos a un menor coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado fomentarán el cambio tanto en las grande como en las pequeñas empresas. Las plataformas de IA ganarán gran popularidad en 2019, porque permitirán diseñar comunicaciones más rápidas y eficientes en colaboración de los Científicos de Datos y los departamentos de marketing y comunicación.

Aprendizaje Automático

otra tendencia principal que se persigue es el perfeccionamiento del Aprendizaje Automático, que se trata de un sistema que se entrena para que sea capaz de predecir los resultados con una precisión razonable. Ted Dunning, el Arquitecto Jefe de Aplicaciones de MapR, afirma en relación a esto que: «cada vez más empresas tratan la computación en términos de flujos de datos en lugar de datos que sólo se procesan y se almacenan en una base de datos. Estos flujos de datos capturan eventos clave y reflejan la estructura empresarial. Un tejido de datos unificado será la base para construir estos sistemas de flujo a gran escala».

Las nubes híbridas

En el último año las nubes híbridas han adquirido gran popularidad, como herramienta que permite a las compañías almacenar datos de forma segura. Durante 2019 se prevé que el uso de esta tecnología aumente significativamente entre las empresas. Las ventajas de las nubes híbridas es que puedes transferirse de un lado a otro entre las nubes locales (privadas) y las nubes de IaaaS (públicas), lo que permite mayor flexibilidad.

 La necesidad de las empresas por realizar un análisis de datos fomentará la innovación tecnológica (TI) dentro de ésta y al mismo tiempo su integración en el ecosistema de Big Data. Estos avances serán obligatorios para todas las empresas que no quieran quedarse atrás en el mercado. Por lo tanto, el modelo Business Intelligence comenzará a ser una realidad desde las grandes multinacionales hasta las pequeñas startups.

El ecosistema de Big Data ofrece una gran capacidad de aprendizaje automático que incluirá el cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. Otro beneficio de este ecosistema es que unificarán las tecnologías analíticas, por lo tanto, existirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y podrán ser leídas por cualquier lenguaje de programación.