Por admin en Big Data & Business Intelligence Slider Tendencias

En un año de crisis, el impacto en los diferentes mercados ha sido inminente. Sin embargo, las empresas pueden estar preparadas y salir a flote incluso prosperando a pesar de las anomalías y destacarse sobre la competencia. Lo que antes se pensaba como una evolución gradual hacia lo digital ahora debe suceder inmediatamente y la ruta para llegar es acelerando esa gran conversión digital, donde los datos y el análisis son esenciales.

En esta nota veremos las 10 tendencias de datos y BI para el 2021 que las empresas deben considerar para estar a altura de la gran conversión digital que nos espera. 

Para adaptarse en un mundo volátil son necesarios dos cambios inminentes

La reacción rápida y las acciones en base a decisiones inteligentes se han convertido en factores relevantes a considerar en tiempos de crisis. ¿Cómo lograrlo? Mediante la ejecución de 2 cambios fundamentales.

  1. Reaccionar. La evolución de lo digital y la transformación dentro de una organización hasta ahora ha sido lineal. Pero ahora, lo digital debe funcionar inmediatamente, lo cual hace necesario que se modernicen los flujos de información, la infraestructura y las aplicaciones. En este sentido, los datos actualizados, accesibles y precisos son fundamentales.
  2. Actuar previamente. ¿Cómo podemos ver las señales antes y reaccionar más rápido? Para abordar futuras anomalías, debemos prepararnos y actuar. Esto implica análisis: preparar escenarios y opciones, y no solo tener datos actualizados con disparadores actuando a la velocidad de los negocios.

Los datos están en el corazón de ambos cambios, por lo que las empresas deben mejorar el nivel analítico y sus enfoques en todos los ámbitos. 

Las 10 tendencias de datos y BI que apoyan la gran conversión digital

1) SaaS es el nuevo mejor amigo 

Para muchas empresas en 2020, el mayor uso de proveedores en la nube y en línea ha sido esencial para mantener las «luces encendidas» en entornos virtuales. Esto ha llevado a las empresas a usar SaaS más que nunca. Estos cambios han tenido efectos secundarios beneficiosos, como agregar escala y elasticidad.

Además, el ritmo de innovación en datos y análisis es rápido y SaaS proporciona acceso a nuevas tecnologías como la analítica aumentada, facilitando la transformación. El cambio a SaaS será un detonante para una mayor migración de bases de datos y aplicaciones.

2) El autoservicio ha evolucionado a la autosuficiencia

En un mundo virtual, el autoservicio debe evolucionar. Cuando no hay instrucción manual y nadie para brindar soporte al usuario, la aceleración rápida e intuitiva se convierte en un factor imprescindible. Sin embargo, hemos visto que los usuarios a menudo no quieren autoservicio, sino que esperan cada vez más que les brindemos conocimientos.

Como resultado, veremos más micro insights e historias listas para consumir. Además de capacitaciones para que los usuarios accedan a datos, conocimientos y negocios.

La nueva lógica más intuitiva, permitirá pasar del autoservicio de visualización a la autosuficiencia de datos. La IA desempeñará un papel importante aquí, sacando a la luz micro conocimientos y ayudándonos a pasar procesos complejos.

Si más personas pueden ser autosuficientes con datos más temprano en la cadena de valor, las anomalías se pueden detectar antes y los problemas resolverse con anticipación.

3) Datos compartidos, visualizaciones y narración de datos

En 2020, los datos y las visualizaciones de datos explotaron en las noticias principales: el mundo debió estudiar detenidamente los datos, no solo a nivel de casos Covid-19 sino a nivel institucional, en cada empresa u organización.

Los datos compartidos, su visualización y el storytelling seguirán siendo claves durante el 2021.

4) Los datos actualizados y preparados para la empresa son más importantes que nunca

Desde que llegó la pandemia, hemos visto un aumento en la necesidad de datos precisos y en tiempo real. Las alertas, actualizaciones de datos y los pronósticos deben ser más frecuentes e incluir las variables más recientes. A medida que aumenta la velocidad de los datos, la velocidad del negocio debe seguirla. 

5) Necesidad de analítica avanzada

A raíz de COVID-19, ha habido un aumento en el interés por la analítica avanzada. Los modelos predictivos normalmente no funcionan bien cuando aún no se ha producido la entrada de un dato crítico. Los algoritmos necesitan buenos datos retrospectivos, a veces muchos, para construir un modelo de datos completo del futuro. Es por ello que se requiere mejorar los enfoques analíticos para incluir un enfoque en los valores atípicos.

Las simulaciones que introducen entradas inesperadas no suelen predecir el futuro pero pueden revelar cómo reaccionará un sistema ante lo inesperado. Y si el análisis presenta opciones sobre las cuales podemos construir planes de contingencia, el rol de la IA es cada vez más importante puesto que revela anomalías fuera de hipótesis preconcebidas que luego pueden ser evaluadas por las personas. 

6) Es fundamental capturar y conectar los datos «alternativos» 

A partir de 2020, los datos alternativos se convirtieron en la corriente principal, con el objetivo de detectar anomalías mucho antes de tiempo. A partir de conectar datos de fuentes externas, se pudieron obtener datos derivados, provenientes de combinaciones, asociaciones y síntesis con datos en los sistemas de registro. 

Esto es y seguirá siendo posible gracias a un procesamiento más barato y a técnicas de IA más maduras, incluyendo knowledge graphs, data fabric, procesamiento del lenguaje natural (PNL), inteligencia artificial explicable y análisis en todo tipo de contenidos. 

Esta tendencia depende completamente del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya que el ojo humano no puede captarlo todo.

7) Reingeniería de procesos de negocio

La gestión de procesos de negocio ha sido importante durante décadas. Lo nuevo es que ahora no solo podemos moldearlo, sino también automatizar y optimizar un proceso a través de tecnologías como la automatización de procesos robóticos, alertas y análisis integrados. 

El cambio de la inteligencia pasiva a la activa, integrada en momentos, procesos y aplicaciones conducirán a una nueva normalidad en la que los análisis dirigen el proceso y no viceversa.

8) La brújula de la competitividad, la vigilancia y la seguridad se ha recalibrado

La crisis ha desencadenado la colaboración entre competidores normalmente feroces, como son Google y Apple que han unido fuerzas para el rastreo de contactos. También, los gobiernos se han adentrado un poco más en la privacidad de los ciudadanos, algo que, al menos de momento, hemos aceptado.

Algunos grandes problemas se resuelven mejor con colaboración en lugar de competencia. Es que la cooperación a gran escala puede conducir a la innovación: La idea de una plataforma de conocimiento compartida, donde nos basamos en las fortalezas de los demás, puede convertirse en una nueva normalidad.

Un fuerte compromiso con la ética y un sólido gobierno de datos y algoritmos serán esenciales.

9) Colaboración anticipada para tomar decisiones

En un mundo cada vez más rápido, las personas no pueden esperar para tomar una decisión mientras alguien crea un tablero. 

Además, la convergencia de la gestión y el análisis de datos ha creado oportunidades para puntos de integración entre los componentes de una canalización de datos, combinando síntesis con análisis y habilitando metadatos activos, lógica empresarial y catálogos para actuar como tejido conectivo. Esto, a su vez, impulsa e impulsará la colaboración, innovación y discusiones sobre los datos en sí.

10) La gran conversión digital puede forzar un cambio generacional en la analítica

Las expectativas para la tecnología de última generación, además de estar esbozada en las tendencias anteriores, se puede resumir en una sola frase: el cambio de pasivo a activo.

Se espera que para el 2023 la gestión de datos aumentada reducirá la dependencia de especialistas en TI para tareas de gestión de datos repetitivas y de bajo impacto, liberando así hasta un 20% de su tiempo productivo para tareas de colaboración, formación y gestión de datos de alto valor.

Toda organización deberían estar avanzando en esta gran conversión digital, desarrollando su capacidad de reaccionar más rápidamente, leer las señales con mayor claridad y delinear opciones de acción. 

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