24 Mar Las nuevas preguntas que deben hacerse el BI y la analítica de datos
Hoy en día, es difícil encontrar una empresa que no esté usando, de una u otra manera, alguna plataforma de BI.
Estas tecnologías han generado enormes beneficios; han abierto el camino a nuevas posibilidades para la analítica de datos y la creación de valor, con base en información efectiva -a la que se puede acceder en tiempos ultra competitivos-.
Nuestros clientes cada vez están más alfabetizados en el mundo del Business Intelligence y el uso de los datos en general.
La experiencia que han ganado les ha llevado a conocer la importancia fundamental de procesar grandes cantidades de datos, crear visualizaciones atractivas y personalizadas y, por supuesto, acceder a los datos en tiempo real.
Las preguntas introductorias
Antes de implementar tecnologías analíticas, los usuarios de negocio suelen partir con preguntas como:
— ¿Qué objetivos de negocio quiero/puedo lograr con el uso de estas herramientas?
— ¿Qué fuentes de datos necesito integrar a la herramienta para obtener una vista completa de mi negocio?
— ¿Cuáles son los principales indicadores clave de rendimiento que debo monitorear y cómo puedo visualizarlos en una plataforma?
— ¿Cómo puedo garantizar la calidad de los datos que está ingiriendo y usando la plataforma?
— ¿Cuánto estoy dispuesto a invertir y cómo puedo obtener el máximo valor de mi inversión?
Una vez los usuarios entran en contacto con las tecnologías analíticas y comienzan a implementar soluciones, se hacen evidentes las nuevas capacidades que han obtenido para resolver desafíos comunes como la integración, preparación, visualización y exploración de datos.
¿Recuerdan ese momento en el que lograron automatizar su primer informe?
Las preguntas “en productivo”
Una vez ya se dominan las herramientas y las soluciones están en productivo, los equipos, cada vez mejor preparados, comienzan a hacerse nuevas preguntas:
— ¿Estamos obteniendo los insights necesarios para tomar decisiones informadas?
— ¿Estamos aprovechando al máximo las capacidades de la tecnología?
— ¿Estamos explorando todas las posibilidades que nos dan los datos?
— ¿Estamos haciendo las preguntas correctas?
— ¿Estamos descubriendo nuevas preguntas a medida que analizamos más datos?
Debajo de estos planteamientos, subyace una pregunta capital:
¿Se están logrando los resultados esperados en términos de retorno de inversión?
Estas preguntas demuestran que la solución que se está implementando se ha vuelto más inteligente y compleja; no obstante, muchas empresas se quedan paralizadas en este punto y no saben cómo seguir escalando.
Veamos cómo se desbloquea esta etapa.
Las preguntas del futuro (muy cercano)
Si algo hemos aprendido en esta última década es que la ciencia de datos es una carrera a largo plazo y, aun con todos los avances, solo hemos visto un ápice de lo que viene.
Si es así, y ya se han respondido todas las interrogantes anteriores, entonces… ¿qué preguntas deberían plantearse los equipos a partir de ahora?
Vamos con preguntas + pistas de respuestas.
— ¿Cómo se puede usar la inteligencia artificial para mejorar la precisión de las predicciones y reducir el riesgo en la toma de decisiones estratégicas?
— ¿Cómo puede darse una evolución del Business Intelligence, que permita a las empresas ser más ágiles y adaptarse más rápidamente a los cambios del mercado y las necesidades de los clientes?
Pista: Analítica Aumentada.
Según Gartner, la analítica aumentada utiliza técnicas de la inteligencia artificial y el machine learning para automatizar el descubrimiento, la preparación, y el intercambio de datos.
— ¿Cómo abordarán las tecnologías analíticas más novedosas los desafíos de datos que antes se consideraban insolubles?
— Considerando las nuevas capacidades de procesamiento de datos de alta velocidad (cientos de miles de consultas por segundo) que están ofreciendo las tecnologías analíticas… ¿qué nuevos casos de uso se podrán resolver?
Pista: Cognición de datos
Los motores de cognición de datos son sinónimos de eficiencia maximizada. Su capacidad tecnológica les permite digerir y entender lo que está pasando en gigantes volúmenes de datos. La clave: estos motores condensan enormes flujos de datos (terabytes) en redes neuronales livianas (megabytes). De allí su sorprendente velocidad de procesamiento.
— ¿Cómo podemos aprovechar los datos para generar nuevas fuentes de ingresos?
Pista: Monetización de datos
Según Gartner, la monetización de datos consiste en el proceso de utilizar datos para obtener un beneficio económico -cuantificable-. Los métodos internos incluyen el uso de datos para realizar mejoras medibles en el rendimiento comercial de la empresa. Por su parte, los métodos externos incluyen el intercambio o la venta directa de datos.
— ¿Cómo se pueden escalar las soluciones de BI para que todos sus procesos, desde la recopilación de datos hasta el análisis de información, estén disponible en tiempo real, a un solo click, y en cualquier dispositivo de los usuarios finales?
— ¿Por qué escalar los servicios en la nube se ha convertido en una tendencia integral en las soluciones de BI?
Pista: BI en la nube.
Implementar soluciones de BI desde la nube otorga a los usuarios un acceso inmediato a aplicaciones y datos de la empresa desde cualquier lugar. Las aplicaciones SaaS se han hecho muy populares, gracias a su facilidad para compartir datos en tiempo real y la seguridad con la que lo hacen.
— ¿Cómo se puede lograr un paradigma de autoservicio verdadero en el proceso de BI para que los usuarios puedan compartir fácilmente información con el resto de la organización?
— ¿Cómo se puede acelerar la agilidad de un equipo a través de herramientas que permitan a todos los usuarios ver datos en tiempo real y tomar decisiones más rápidas?
Pista: Business Intelligence colaborativo.
El Business Intelligence colaborativo representa la fuerza social de las tecnologías analíticas. Los usuarios pueden apoyarse en sus herramientas de colaboración para compartir informes fácilmente. No solo eso, al propiciar el intercambio abierto, los procesos se hacen más transversales y contarán con una mayor participación entre las partes interesadas, lo cual reforzará los procesos de toma de decisiones estratégicas.
Conclusión
Se hace evidente que la revolución del Business Intelligence y la analítica de datos apenas va comenzando.
Independientemente de su madurez digital y sus capacidades para la gestión de datos, las empresas no pueden detener sus esfuerzos por extraer el valor de sus datos, en pro de convertirlos en acciones que se traduzcan en beneficios.
La tarea pendiente radica en reforzar las operaciones actuales y abrirse a la evolución que proveerán los datos.
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