lunes, 6 de enero de 2020

Tendencias en Inteligencia de negocios para el 2020

En la actualidad, tenemos acceso a más datos de los que somos capaces de gestionar. Sin embargo, para obtener el máximo valor posible de ellos, la analítica ya no basta, necesitamos síntesis para darles sentido. En 2020, la tecnología y los procesos avanzarán hacia soluciones de datos integrales que revolucionarán el ecosistema de datos e impulsarán un cambio real.




Estas diez tendencias contribuirán a hacerlo posible:

1. Convertirse en una empresa que procese los datos en tiempo real ya no es opcional. Si queremos tomar las mejores decisiones de negocio posibles, necesitamos que los datos se proporcionen en el lugar correcto y en el momento oportuno. 5G e IPV6, Kubernetes, la arquitectura de streaming y otras opciones pueden ayudarnos a reaccionar en un instante y a mantenernos a la cabeza.

2. El Big Data no es más que un conjunto de datos. ¿Qué es lo siguiente? Los datos amplios. En un entorno con formatos y fuentes de datos más variados y fragmentados que nunca, las combinaciones de datos se comen al Big Data. Las empresas que logren desarrollar su capacidad de síntesis ganarán la partida.

3. La analítica gráfica y la tecnología asociativa ganarán terreno a SQL. Para resolver los problemas de negocio más importantes, hay que ir más allá de las consultas basadas en filas y columnas. La tecnología que le permita analizar las asociaciones naturales de los datos le proporcionará los mejores resultados.

4. La combinación de DataOps con autoservicio es la nueva metodología ágil. DataOps mejora la calidad y reduce los plazos de gestión de datos en los procesos operativos. El autoservicio, por su parte, minimiza la dependencia de los usuarios con respecto a IT. Combinados, proporcionan un flujo de datos más eficiente en toda la cadena de valor.

5. Los catálogos de metadatos activos serán el nuevo tejido conector. La demanda de catálogos de datos se está disparando ante los enormes volúmenes de datos que las empresas tienen distribuidos en diversas fuentes. Con los catálogos aumentados por medio del aprendizaje automático, los datos pueden adaptarse y cambiar, incluso en sistemas híbridos y multi cloud.

6. La irrupción de la alfabetización de datos como servicio. La tasa de adopción de las herramientas de BI es actualmente del 35 %. Para que los empleados vayan más allá de esta “meseta de BI”, las empresas deben desarrollar sus programas de alfabetización de datos y, por ello, se asocian con proveedores para lograr que sus equipos se sientan más cómodos trabajando con los datos.

7. Las interacciones polifacéticas nos llevarán más allá de las búsquedas. Las búsquedas ya no bastan. La tecnología que puede entender y procesar las expresiones humanas, combinada con estrategias de consultas de datos de eficacia demostrada, es la clave para salvar las distancias entre el hombre y el ordenador.

8. Ahora, la ética y la informática responsable son esenciales. Los avances tecnológicos mejoran nuestras vidas, pero también pueden suscitar gran inquietud. Por eso es más importante que nunca que las empresas se pregunten no solo si algo se puede hacer, sino también si se debe hacer.

9. “Shazam” para los datos. ¿Y si los sistemas de analítica pudieran usar algoritmos para identificar nuestros datos, detectar anomalías y conocimientos y sugerirnos nuevos datos? Si pudiéramos aplicar “Shazam” a nuestros datos, ¿imagina los enormes avances en eficiencia y velocidad que se producirían en el análisis y la integración de los datos?

10. Independencia vs. pilas de aplicaciones: Nueva entrega. A la larga, la dependencia de un único ecosistema de datos casi siempre saldrá más cara, ya que las grandes pilas de aplicaciones están aumentando su control sobre los datos de los clientes para rentabilizarlos. Los proveedores independientes de analítica integral y las plataformas híbridas y multi cloud son ahora una necesidad.



Fuente: qlik.com







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