Faltan pocos meses para acabar el año. ¿Tu empresa avanzó en alguna de las tendencias que se pronosticaron para 2019 para las plataformas de analítica? En Data IQ te acompañamos para que obtengas mayor valor de tus datos.
1. El modelo multi-nube, híbrido y periférico forma un proceso continuo
Se trata de plataformas que pueden gestionar entornos multi-nube, híbridos y periféricos como un proceso continuo y no como acciones independientes. Los responsables de TI están migrando cada vez más datos a servicios en la nube centralizados, no solo los datos originados en cloud, sino también aquellos esenciales para la correcta gestión de la empresa.
2. Se distribuyen cargas de trabajo, no solo datos
La mayoría de arquitectos de las principales empresas consideran los microservicios y la orquestación de contenedores como componentes arquitectónicos fundamentales de las plataformas analíticas y de BI. Los microservicios constituyen un nuevo enfoque del desarrollo de aplicaciones, en el que se construye una gran aplicación como un conjunto de componentes modulares o servicios. Kubernetes es una de las innovaciones de software de gran impacto que orquesta y distribuye cargas de trabajo y aplicaciones en contenedores.
En conjunto, estas tecnologías permiten una nueva forma de escalabilidad de cargas de trabajo que tiene un efecto enorme en el estímulo de la innovación.
3. Una sola vista de todos los datos sustituye a los datos centralizados
En 2019 el objetivo no es reunir todos los datos en un solo lugar sino obtener una sola vista de todos los datos.
Los mismos nos llegan desde diferentes direcciones, a velocidades distintas y en diversos formatos. Ser capaz de controlarlo es uno de los indicadores clave de la capacitación y el éxito en la era de la información. Durante años, hemos invertido esfuerzos en estrategias engorrosas para poner todos los datos en un solo lugar, pero en realidad nunca llegamos a hacerlo con éxito.
Dos tendencias están cambiando el panorama. En primer lugar, diferentes proveedores aúnan esfuerzos para estandarizar los modelos de datos; en segundo lugar, se encuentra el surgimiento de catálogos de datos empresariales que estarán accesibles en un centro de control y ofrecen una experiencia de compra de datos del tipo marketplace.
4. La integración de la analítica en el proceso lo redefinirá por completo
En el año en curso, la analítica está más generalizada en el proceso y rediseña el mismo. Los usuarios desean que la analítica les aporte conocimientos en sus flujos de trabajo y con los que puedan trabajar en tiempo real. Este cambio lo están provocando el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial, ya que proporcionan conocimientos contextualizados y sugerencias de acciones.
Conjuntamente, estos factores forman la fundación de analítica continua, en la que se integra analítica en tiempo real dentro de una operación empresarial y se procesan datos para prescribir acciones en respuesta a las oportunidades.
5. La innovación externa es dos veces más rápida que la interna
El mercado en 2019 considera a las API abiertas y las extensiones como una necesidad, ya que la innovación de las plataformas abiertas con ecosistemas duplica a la de aquellas que solo permiten la innovación interna.
Los empleados conocen el producto mejor que nadie y tienen acceso a los medios necesarios para mejorarlo, sin embargo, la cantidad de personas que puede innovar dentro de una empresa es limitada. Por lo tanto, si se cuenta con un ecosistema fuerte y abierto la innovación, este no tiene límites.
6. El rendimiento y la escalabilidad son los protagonistas
El rendimiento y la escalabilidad cobran protagonismo en los criterios de selección de las empresas. A medida que organizaciones de todos los tamaños vayan adoptando centros de datos a hiperescala, el rendimiento de los criterios de selección mejorará continuamente.
El rendimiento es aún más importante en el mundo de IoT, donde cada vez más cargas de trabajo se ejecutan localmente o en la periferia.
7. La IA hace que la analítica sea cada vez más humana
En 2019 y los años siguientes, la Inteligencia Artificial diseñada para las personas tendrá un impacto mucho mayor que la IA en la que las personas no son parte del proceso.
La IA ayuda a lo largo de la cadena de valor de la información, desde la recopilación de datos hasta su preparación, y permite realizar un análisis crítico menos sesgado, presentando resultados contextuales.
Además, permite que las personas puedan analizar los problemas complejos en contexto y conectar los puntos no lineales valiéndose de su intuición y empatía. De acuerdo con Gartner, dentro de un año la analítica aumentada será el factor impulsor dominante de las nuevas adquisiciones de analítica y BI, así como de las plataformas de aprendizaje automático, ciencia de datos y embedded analytics.
8. Las tecnologías de visualización, conversación y presentación se fusionan
En 2019 convergen las tecnologías visuales, conversacional y de presentación, lo que propicia una narración persuasiva. Este conjunto de tecnologías convergentes respaldará firmemente el amplio movimiento en torno a la alfabetización de los datos y ayudará a los usuarios de cualquier nivel a expresar la analítica de manera más persuasiva. También acarreará una superposición de las funciones del analista de datos y el artista gráfico.
9. La alfabetización de datos es un KPI
Están surgiendo nuevos métodos de medición e indexación de la alfabetización de datos, lo que permite que las empresas orienten de manera más específica y contextualizada la formación de sus trabajadores. Ahora hay herramientas disponibles para determinar el nivel de alfabetización de una empresa porque los primeros datos indican una correlación entre esta y su rendimiento a través de los indicadores clave (KPI) como el margen bruto, el retorno sobre los activos, el retorno sobre el capital y el retorno sobre las ventas.
10. Las plataformas evolucionan hasta convertirse en sistemas alimentados por la participación
Una verdadera plataforma de BI es mucho más que una serie de herramientas y artefactos: es un sistema orgánico en el que un número de personas con diferentes funciones, habilidades y objetivos interactúan de maneras complejas y aportan valor. Pero también participan y -lo harán cada vez más con el correr de los años- los servicios digitales, bots, agentes inteligentes, extensiones y algoritmos.
El aprendizaje y los intercambios entre todos estos participantes son los que aumentan el valor del sistema y potencian tanto la inteligencia humana como la artificial.
En conclusión
En un mundo donde la información es poder, cada uno tiene la responsabilidad de mantenerse informado y activo, seguir alcanzando altos niveles de alfabetización de los datos y respaldar los esfuerzos y la tecnología que hacen que la data se distribuya y el acceso se democratice.
Al hacerlo, se construyen empresas que se vuelven más colaborativas, autoorganizadas y sólidas gracias a una inteligencia colectiva marcada por el Big Data. En este sentido, es clave tener como aliada una plataforma de BI moderna.
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