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Publicado por en Tendencias BI

Las tendencias BI que dominarán el 2019 (parte 1)

Las tendencias BI que dominarán el 2019 (parte 1)

Llega un nuevo año, y con éste las proyecciones de lo que veremos en el campo del Business Intelligence. En esta nota te presentamos las tendencias estratégicas que transformarán a las industrias a partir de 2019 según Qlik .

Las 10 virtudes de la plataforma analítica del futuro.

Qlik identifica como tendencias diez virtudes que tiene que tener una plataforma analítica en un futuro digital en el que la información es poder:

1. Nubes múltiples y enfoque híbrido

Los líderes de IT están migrando cada vez más datos a servicios en la nube centralizados. La promesa de capacidad a demanda, almacenamiento de bajo costo y un rico ecosistema de herramientas es convincente, pero la migración de datos debe hacerse con cuidado, ya que demasiada centralización con un proveedor puede llevar a un bloqueo con los costos de back-end asociados. Por lo tanto, el cambio de los centros de datos locales y antiguos debe realizarse a un ritmo que las organizaciones se sientan cómodas. Una buena forma de hacerlo es mantener la capacidad de calibrar y distribuir centralmente a múltiples nubes, junto con un enfoque híbrido.

2. Se distribuirán las cargas de trabajo, no solo los datos

En 2019, la mayoría de los arquitectos empresariales de organizaciones líderes verán los microservicios y los “Kubernetes” como componentes críticos de las plataformas de BI y análisis.

Los microservicios son un nuevo enfoque para el desarrollo de aplicaciones en el que una gran aplicación se construye como un conjunto de componentes o servicios modulares, mientras que los Kubernetes son una innovación de software que puede distribuir aplicaciones en contenedores, de forma escalable y con balanceo de cargas.

Ambas tecnologías en conjunto permiten una nueva forma de escalar las cargas de trabajo y una tercera ola de empoderamiento.

3. Los datos centralizados serán reemplazados por una sola vista de todos los datos

En 2019, el enfoque cambiará de reunir todos los datos en un solo lugar a obtener una vista única de todos los datos. Dos tendencias masivas están cambiando el panorama. Primero, diferentes proveedores se unen para estandarizar los modelos de datos. Las fuentes de datos basadas en la nube, en particular, tendrán más formatos genéricos. En segundo lugar, y más importante, está la aparición de catálogos de datos empresariales. Se puede acceder a estos catálogos en un hub y ofrecer una experiencia de mercado de compra de datos.

4. Los análisis integrados cambiarán la forma del proceso

La incorporación de análisis en el proceso de negocio no es nueva, pero ahora está llegando a un auge. Los usuarios desean analíticas en sus flujos de trabajo existentes para hacer que las perspectivas sean más accionables, y están pidiendo cada vez más generación de ideas en tiempo real. Este cambio está siendo impulsado por el Machine Learning y la IA, que proporcionan información contextualizada y acciones sugeridas.

Poco a poco, los análisis comenzarán a reinventar los procesos. Las nuevas tecnologías como la automatización de procesos robóticos, la automatización de procesos inteligentes y la extracción de procesos analizarán las huellas digitales y automatizarán o reconfigurarán los procesos de negocio de manera óptima.

5. La innovación externa superará la innovación interna

Si bien la innovación a nivel de empresas tiene el beneficio de que el personal conoce muy bien el producto y es el que tiene acceso a los medios necesarios para perfeccionarlo, dentro de una organización la cantidad de personas que pueden innovar en torno a una tecnología es limitada. Es por eso que en el 2019, el mercado concluirá que las API abiertas y las extensiones serán una necesidad. El potencial de innovación es aún mayor si tiene un canal de desarrollo que fluye desde el exterior hacia el interior, donde las extensiones que inicialmente no son compatibles pueden certificarse e incluso admitirse “out of the box“.

6. El rendimiento y la escala ocuparán un lugar central

En una época en la que prima el autoservicio, el rendimiento no siempre se valora cuando se trata de selección de herramientas de BI. Sin embargo, muchas soluciones de BI de autoservicio se desmoronan cuando llega el momento de escalar a más datos, mayores cargas de trabajo y llegar a más usuarios. Algunas organizaciones incluso han traído sus datos de la nube a sus instalaciones debido a problemas de rendimiento.

Recientemente, vimos avances a través de la indexación, el almacenamiento en caché y la preparación previa de conjuntos de datos muy grandes y distribuidos. Y, a medida que las empresas de todos los tamaños aumenten la adopción de centros de datos a híper escala, el rendimiento aumentará en los criterios de selección.

7. La IA hará que los análisis sean más humanos

Existe una preocupación por el aumento de la IA y su potencial para eliminar empleos. Pero en un futuro próximo, la IA probablemente creará más empleos de los que elimina. Con el impulso de la IA, las personas tendrán más tiempo para hacer lo que mejor hacen al considerar problemas complejos en contexto y conectar puntos no lineales con la ayuda de la intuición y la empatía. Machine Learning y la telemetría también pueden capturar el poder del colectivo que puede realimentarse en un bucle virtuoso, mejorando y contextualizando aún más la experiencia del usuario.

8. Las tecnologías de visualización, conversación y presentación se fusionarán

En la actualidad, la mayoría de las historias de datos son contadas por un software de presentación. Es insuficiente y poco inspirador, pero como la mayoría de las personas lo dominan, vuelven a él para transmitir el mensaje. Más recientemente, surgieron nuevas visualizaciones e infografías, pero la personalización de las mismas ha sido realizada principalmente por analistas o desarrolladores. Estos dos enfoques se deberán integrar e impulsar formas más simples de uso para contar historias de datos, donde los elementos visuales pueden aumentar los hallazgos en los datos.

Con el tiempo la narración de datos, el análisis conversacional y las tecnologías de presentación se fusionarán gradualmente. Este conjunto de tecnologías convergentes apoyará el movimiento en torno a la alfabetización de datos, ayudando a los usuarios en todos los niveles a expresar información y análisis de manera más persuasiva.

9. La alfabetización de datos se convertirá en un KPI

Como ya todos sabemos, no se puede mejorar lo que no se puede medir. Si deseás mejorar el conocimiento de los datos, primero debés diagnosticar dónde se encuentra en una escala. Están surgiendo nuevos métodos para medir e indexar la alfabetización de datos, lo que permitirá a las organizaciones desarrollar las habilidades de los trabajadores de una manera más específica y contextualizada. Lo que es importante es que ahora hay herramientas disponibles para determinar el puntaje de alfabetización en datos a nivel corporativo, como el desempeño en los indicadores clave de rendimiento (KPI).

10. Las plataformas evolucionarán hacia sistemas

El término “plataforma” se ha utilizado en exceso en el mercado, por lo que ya perdió parte de su significado. Una verdadera plataforma de BI postmoderna es mucho más que una serie de herramientas y artefactos: es un sistema orgánico en el que varias personas de diferentes roles interactúan de maneras complejas, agregando valor. Y no sólo participan personas sino también servicios digitales, bots, agentes inteligentes, extensiones y algoritmos. Los intercambios y el aprendizaje entre todos estos participantes aumentan el valor del sistema, así como la inteligencia humana y de la máquina.

No te pierdas la segunda entrega de esta nota con las principales tendencias estratégicas que transformarán a las industrias a partir de 2019 según Gartner.

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