Cinco tendencias que están marcando la evolución de la analítica y el Business Intelligence

Las empresas que atraviesan un proceso de transformación digital adoptan en prácticamente todos los casos nuevas tecnologías que las ayudan a avanzar y agilizar procesos. Entre ellas hay en muchos casos una o varias ramas de la Inteligencia Artificial. Como la analítica o el Business Intelligence, dos piezas de gran importancia para que las empresas consigan extraer información útil y valiosa de los datos que manejan y puedan aplicarla en sus procesos. Tanto, que según Gartner, muchos directivos y empresas centradas en lo digital han convertido a ambas tecnologías en dos de sus principales prioridades de inversión.

Estas dos tecnologías, al igual que el resto de ramas de la Inteligencia Artificial, avanzan de manera constante, para lo que se apoyan en diversas tendencias que dan forma a su evolución. De ellas, las cinco más punteras en la actualidad son las siguientes:

1 – Analítica aumentada

La analítica aumentada emplea el machine learning para automatizar la preparación de datos, el descubrimiento de información, la ciencia de datos, el desarrollo de modelos de machine learning y la compartición de información para un amplio rango de usuarios profesionales, trabajadores y científicos de datos «civiles».

A medida que vaya madurando, la analítica aumentada se convertirá en una función clave de las plataformas de analítica moderna. Proporcionará análisis a cualquier miembro de una empresa en menos tiempo, y también con menos requisitos para los usuarios con experiencia, y con menos sesgo interpretativo que los enfoques manuales actuales.

2 – Cultura digital

El desarrollo de una cultura digital eficaz puede ser el primer y más importante paso en una empresa de cara a abordar sus procesos de transformación digital. Cualquier organización que intenta obtener valor de sus datos  y está en pleno proceso de transformación digital debe centrarse en el desarrollo de una formación en datos. Según los analistas de Gartner, la formación de datos tendrá impacto en todos los empleados, ya que se convertirá no solo en una habilidad de empresa, sino en una que será crítica para la vida.

En relación con esto, la preocupación por el peso cada vez mayor de la Inteligencia Artificial y la sociedad digital, pero también de las fake news, tanto las organizaciones como los gobiernos están interesándose cada vez más por la ética digital.

Los líderes en datos y analítica deberían patrocinar debates sobre ética digital para asegurarse de que la información y la tecnología se usan de manera ética para conseguir y mantener la confianza de empleados, clientes y socios. Y parece que, según Gartner, es cada vez más importante. Así, según sus datos, para 2023, el 60% de organizaciones con más de 20 científicos de datos necesitarán un código de conducta profesional que incorpore un uso ético de los datos y la analítica.

3 – Analítica de las relaciones

La emergencia de la analítica de relaciones pone de manifiesto el uso creciente de los grafos, la ubicación y las técnicas de analítica social, con el objetivo de comprender cómo están conectadas las distintas entidades de interés, como la gente, los lugares y las cosas.

El análisis de datos desestructurados y cambiantes puede proporcionar a los usuarios información y contexto en una red, y datos más exhaustivos que mejoren la precisión de las predicciones y la toma de decisiones.

4 – Inteligencia de decisión

Los líderes en datos y analítica trabajan con grandes cantidades de datos de ecosistemas que están en evolución constante. Por lo tanto necesitan utilizar una multitud de técnicas para gestionar los datos de forma eficaz.

Lo impredecible de los modelos de decisión actuales viene a menudo de una incapacidad para capturar de manera adecuada o tener en cuenta ciertos factores de incertidumbre relacionada con el comportamiento de modelos en un contexto de empresa. La inteligencia de decisión proporciona un framework que aúna técnicas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, controlar y afinar modelos de decisión.

5 – Operatividad y escalado

La cantidad de casos de uso en el núcleo de una empresa, en sus áreas relacionadas y más allá es ingente. Cada vez más más gente que quiere interactuar con los datos, y cada vez más interacciones y procesos necesitan analítica para la automatización y el escalado.

Los servicios de analítica y los algoritmos se activan cada vez con más frecuencia cuándo y donde se necesitan. Ya sea para justificar el siguiente gran paso estratégico o para optimizar millones de transacciones, las herramientas de analítica y los datos que las alimentan están en espacios en los que hasta ahora era raro encontrarlos.