Soluciones de negocios

 Utilizando los datos y analytics de tu organización, podrás impulsar su desempeño.

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Como utilizar una buena estrategia de datos para su empresa

¿Qué debe incluir en su estrategia de datos? Para desarrollarla, sugerimos las siguientes áreas.

Estrategia de negocios

Una buena estrategia de datos no debe crearse de forma aislada, debe ser impulsada por su estrategia comercial general. Por lo tanto, el primer paso en cualquier estrategia de datos es considerar las prioridades estratégicas de su organización y las preguntas comerciales clave. Solo así podrá identificar cómo podría usar los datos para ayudarlo a cumplir esas prioridades y responder sus preguntas comerciales.

Los usos de datos y las prioridades que identifique en esta fase son sus casos de uso. Para garantizar que su estrategia de datos esté enfocada y sea alcanzable, limítese a no más de 3–5 casos de uso de datos.

Prioridades de adopción a corto plazo

Debido a que las grandes prioridades de datos estratégicos pueden tomar algún tiempo para implementar y entregar valor, creo que es útil también identificar 1-3 ganancias rápidas de datos. Estas son formas rápidas, relativamente económicas, para que usted agregue valor y demuestre el retorno de la inversión de los datos, lo que, a su vez, lo ayuda a obtener la aceptación de esos casos de uso de datos más prominentes. Por ejemplo, puede hacer un análisis de rotación de clientes para ayudar a prevenir o reducir la rotación de clientes.

A continuación, para cada una de las prioridades de datos / casos de uso que haya identificado, debe analizar las siguientes consideraciones.

Requerimientos de datos

En esta etapa, piense que datos necesita para alcanzar sus objetivos y de dónde provendrán esos datos. Esto incluye:

. ¿Necesita datos estructurados o no estructurados, o (idealmente) una combinación de los dos?

. ¿Puede lograr su objetivo solo con datos internos, o necesita complementar los datos de su empresa con datos externos (por ejemplo, datos de redes sociales, datos meteorológicos, etc.)?

. ¿Ya tiene o puede acceder rápidamente a los datos que necesita?

. De lo contrario, debe configurar una forma de recopilar los datos apropiados. ¿Qué método de recopilación de datos utilizará?

Dato de gobernanza

Los datos brindan grandes recompensas, pero también pueden ser una gran responsabilidad si no prestas la debida atención al gobierno de los datos. Este paso lo alienta a pensar en la calidad de los datos, la seguridad de los datos, los problemas de privacidad y propiedad, la transparencia y el uso ético de los datos. Las consideraciones clave incluyen:

. ¿Quién es responsable de garantizar que los datos sean precisos, completos y actualizados?

. ¿Cómo garantizará que los datos se almacenen de forma segura?

. Si está accediendo a los datos de otra persona, ¿Podría perder el acceso a ellos? ¿Qué harás si te cortan?

. ¿Cómo se asegura el uso ético de los datos?

. ¿Qué permisos necesita para poder recopilar y utilizar los datos?

. ¿Cómo puede minimizar los datos cuando sea posible (un principio fundamental de GDPR)?

. ¿Cómo garantizará el uso abierto y honesto de los datos en toda la empresa?

Implicaciones tecnológicas

Después de decidir cómo desea utilizar los datos y qué datos necesitará, el siguiente paso es identificar las implicaciones tecnológicas y de infraestructura de esas decisiones. En términos muy simples, esto significa analizar sus necesidades de hardware y software para:

. Recolectar datos.

. Almacenar y organizar datos.

. Procesamiento (análisis) de datos para extraer información, que puede incluir aprendizaje automático o tecnología de aprendizaje profundo.

. Comunicación de información a partir de datos, incluidos informes y visualización de datos.

Habilidades y capacidad

A menudo, el principal obstáculo para las empresas que desean obtener más de los datos es la falta de habilidades y conocimientos de datos. Por lo tanto, esta es una parte crítica de su estrategia de datos. Pregúntese:

. ¿Tiene las habilidades para entregar sus necesidades de datos?

. Si no, ¿puede capacitar al personal interno o necesita contratar nuevos talentos?

. Si está buscando habilidades externas, ¿se asociará con un proveedor de datos o existe la posibilidad de adquirir una empresa?

La conciencia de liderazgo es otra parte importante de esto. Su equipo de liderazgo necesita comprender por qué los datos son importantes y cómo los datos pueden ayudar al negocio a alcanzar sus objetivos. Idealmente, esta cultura de datos se filtrará en toda la empresa, de modo que todos en todos los niveles sean conscientes del poder de los datos.

Implementación y gestión de cambios

Hacer un plan es una cosa; entregarlo es otro. Entonces, este último paso se trata de asegurarse de que su estrategia de datos se haga realidad. Esto incluye:

. ¿Cómo implementará su plan? ¿Cuáles son las actividades clave que deben suceder a continuación?

. ¿Quién es responsable de realizar cada acción?

. ¿Qué cambios necesita hacer el negocio?

Una vez que haya examinado cada una de estas áreas, puede comenzar a crear un documento de estrategia de datos más formal.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.

TEAM BUILDING DAY 2021

Definitivamente la pandemia ha cambiado la forma de regularizarnos laboralmente, al menos por ahora. Muchas organizaciones nos hemos visto en la necesidad de adaptarnos rápidamente de forma responsable, empatizando con la coyuntura y con cada uno de nuestros colaboradores.

En estas circunstancias, uno de los síntomas que hemos sufrido como equipo, ha sido extrañarnos. Sin embargo, gracias a la situación sanitaria actual y con todos los protocolos de salud activados, el pasado viernes 17 de setiembre, hemos podido juntarnos presencialmente y reunir parte del equipo en nuestro Team Building Day.

Este evento de integración se desarrolla anualmente y durante el último año, se vio obligado a realizarse de forma virtual, como muchas actividades internas. Esta vez, al hacerlo presencial y a través de algunas dinámicas grupales, pudimos fomentar buenas prácticas de comunicación, liderazgo, colaboración, trabajo en equipo, creatividad, además de desarrollar la confianza entre los miembros del equipo.

Ha sido una experiencia emocionante e inolvidable. Estar juntos nos ha recargado y motivado a seguir fortaleciéndonos como equipo, para seguir dando lo mejor en nuestros proyectos y servicios.

Cabe resaltar que para reducir al máximo los riesgos de salud, apostamos por juntarnos al aire libre, en un espacio abierto dentro de las instalaciones del Club Villa en Chorrillos.

¡Gracias a todos!

El valor de los datos para su organización

Nuestras suposiciones tradicionales sobre los datos están evolucionando, al igual que nuestra comprensión de la alfabetización de datos. Los datos son más que números, tablas y gráficos, entonces podemos decir que la alfabetización en datos no es solo para los científicos de datos.

"Si está hablando con personas que aún no tienen fluidez en los datos, debe hacerles saber que los datos están en todas partes del mundo", explica Kirk Borne. "Incluso mi cara es de datos porque desbloquea mi teléfono móvil".

Borne, Director científico de Data Prime AI, dice: “Mire las diversas aplicaciones en su teléfono inteligente. Son todos datos. Una vez que te das cuenta de que todos estamos generando datos y consumiéndolos todos los días, es fácil preguntarte: "¿Por qué no eres parte de esa revolución también?"

Nunca ha sido más importante saber leer y escribir en datos, ya sea que trabaje con datos como parte de su labor o simplemente quiera navegar por la vida en la sociedad moderna. Comprender los datos que lo rodean puede ayudarlo a tener éxito.

Comprender el valor de los datos

"Todos en la organización deben comprender el valor que los datos aportan a la organización y cómo pueden usarlos para mejorar su función", comenta Ronald Van Loon, Director Ejecutivo y Analista Principal de Intelligent World.

Mucha gente hace suposiciones sobre los datos sin darse cuenta, dice Marcia Walker, consultora principal de la industria en SAS. “No todo el mundo se ha dado cuenta que ahora las imágenes y el sonido son datos. Incluso hace unos años, no podíamos aprovechar estas fuentes de datos porque no teníamos la capacidad informática. Ahora tenemos algoritmos integrados para poder manejar todo tipo de datos".

Walker recomienda buscar fuera de su caja normal los datos disponibles para usted. Piense más allá de Six Sigma (metodología basada en datos), la cadena de suministro y los datos del consumidor. Considere el audio, el video, las imágenes y más. "Una vez que vea que estas cosas son datos, entonces determine, ¿cómo puede usarlos?"

Las organizaciones con conocimientos de datos ya se están planteando estas preguntas y están encontrando nuevas fuentes de datos y nuevas tecnologías para comprenderlos mejor.

Durante el año pasado, la pandemia reveló que algunas organizaciones no estaban tan impulsadas por los datos como pensaban, dice Wilson Raj, Director de Inteligencia del Cliente en SAS. “Para bien o para mal, la pandemia aceleró la alfabetización de datos. Trajo más compras sin contacto, más variedades de datos e incluso aceleró el uso de la realidad aumentada para crear experiencias virtuales inmersivas. La alfabetización en datos es un elemento fundamental para lograr realmente algunas de estas experiencias de marca".

Alfabetización de datos

"Es muy importante que los empleados tengan conocimientos de datos", dice Lucy Kosturko, y señaló que AirBnb y la Cruz Roja Americana están implementando iniciativas de alfabetización de datos en sus organizaciones.

Estos programas reconocen que, "Para que seamos empresas con conocimientos de datos, es necesario escalar este conjunto de habilidades para asegurarse de que todos tengan este nivel de conocimientos de datos funcionales", explico Kosturko, especialista en alcance educativo de SAS, quien además define la alfabetización de datos funcionales como la capacidad de usar datos para navegar en la vida cotidiana.

“La alfabetización en datos debería verse como algo más sencillo. Por ejemplo, si entra a un partido de futbol en una escuela secundaria local, puede ver de qué lado está el equipo local porque hay más personas sentadas allí. Eso es datos”, dijo Kosturko.

Joshua Starmer, instructor de estadística y bloguero de StatQuest, recomienda generar curiosidad por los datos. Sugiere preguntar: ¿Quién lo generó? ¿Dónde se generó? ¿Cuáles fueron los métodos de recopilación de datos y los resultados? ¿Para qué se utilizará el análisis?

La alfabetización en datos es una aptitud importante para cualquier persona en la fuerza laboral moderna. No todos son o se convertirán en expertos, pero si deben tener aptitudes en alfabetización numérica, lectura, escritura y datos.

 

Fuente: Alison Bolen. Editora en SAS.

Algunos beneficios del Business Intelligence en los negocios

La inteligencia empresarial o Business Intelligence (BI) continúa evolucionando a medida que los desarrolladores incorporan la última tecnología en sus plataformas, como análisis en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje automático.

BI ha transformado las empresas, permitiéndoles obtener conocimientos y tomar decisiones en tiempo real. Considere este sencillo ejemplo: El panadero llega a la tienda un lunes por la mañana. Es hora de preparar los ingredientes y la masa con anticipación para los artículos que se hornearán y venderán ese día o semana. ¿Adivina el panadero al azar cuántos pasteles, magdalenas u otros artículos debe preparar? No, él o ella fabrican un producto en función de cuántos pedidos ya están recibidos y cuántos pedidos se espera que lleguen en una experiencia determinada. Ya sea que los datos se mantengan en la mente del panadero, se escriban en un cuaderno o se guarden en una base de datos de computadora, esto sigue siendo inteligencia empresarial en acción.

La inteligencia empresarial ha recorrido un largo camino

A principios de la década de 2000, las nuevas herramientas de BI ofrecían nuevas funciones que permitían a los empresarios recopilar datos y obtener conocimientos con mayor facilidad. Hoy en día, nos bombardean con información y la BI se ha convertido en una herramienta indispensable en la toma de decisiones estratégicas.

Los gerentes pueden determinar qué productos se venden, a qué hora del día se compran y qué artículos se compran juntos. Gracias a la inteligencia empresarial, podemos:

•          Identificar formas de aumentar las ganancias.
•          Analizar el comportamiento de los clientes.
•          Comparar los datos con los de la competencia.
•          Seguimiento del rendimiento.
•          Optimizar las operaciones.
•          Predecir el éxito.
•          Detectar las tendencias del mercado.
•          Descubrir problemas o problemas.

Aumento de la demanda de BI

La demanda de BI está en auge, como lo demuestra la encuesta de Reveal's Trends in Software Development and Analytics 2021 a desarrolladores de software y profesionales de TI, encontrando que las empresas de tecnología vieron un aumento del 41% en la demanda de soluciones de inteligencia empresarial el año pasado.

A medida que aumenta la demanda de la tecnología, también lo hacen los nuevos avances, lo que brinda a los usuarios la capacidad de analizar y tomar decisiones inteligentes sin ningún conocimiento de programación.

Una innovación reciente en el software de BI es la analítica integrada, que ofrece informes en tiempo real, visualización de datos interactiva y/o analítica avanzada, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica aumentada, directamente en una aplicación empresarial. Los datos son administrados por una plataforma de análisis y las visualizaciones y los informes se colocan directamente dentro de la interfaz de usuario (UI) de la aplicación para mejorar el contexto y la usabilidad de los datos para los usuarios comerciales.

Las herramientas de BI más eficaces para los usuarios comerciales, permiten que cualquier persona de una empresa acceda, analice y actúe sobre los datos sin tener experiencia en codificación. Con la ayuda de la analítica integrada, que convierte los datos sin procesar en inteligencia empresarial, las organizaciones tienen enormes oportunidades, desde aumentar la productividad y fortalecer la ventaja competitiva hasta mejorar la satisfacción del cliente y otros conocimientos prácticos. Tomemos el ejemplo del panadero. Imagine un tablero de inteligencia empresarial que ofrece predicciones sobre la cantidad de pastelitos para hornear en función de datos históricos, el clima actual y la hora del día. Ese es el poder de la inteligencia empresarial.

El futuro del BI

La inteligencia empresarial seguirá evolucionando a medida que los desarrolladores incorporen la última tecnología en sus plataformas, como análisis en tiempo real, procesamiento de lenguaje natural, inteligencia artificial y aprendizaje automático. El BI de próxima generación puede cambiar la forma en que determinamos las tendencias y, en última instancia, incluso puede predecir el futuro.

 

Fuente: Jason Beres. Vicepresidente Senior de herramientas de desarrollo en Infragistics.

La Inteligencia Empresarial en las organizaciones

En las grandes empresas en particular, BI (Business Intelligence) probablemente ha existido de alguna forma durante el tiempo suficiente como para pasar relativamente desapercibido, incluso para las personas que confían en él todos los días. “Los datos, los flujos de trabajo y la colaboración se cruzan, y ya sea que se trate de ajustar las cadenas de suministro o decidir en qué líneas de productos enfocarse, está claro que la intuición no es nada sin un conocimiento basado en datos”, Angshuman Guha, cofundador y CEO de bipp.

BI también encaja con los esfuerzos de transformación digital en muchas industrias, “Business Intelligence está preparada para generar más valor en el futuro con más intercambio de datos entre empresas”, dice E.G. Nadhan, arquitecto jefe y estratega de Red Hat, Norteamérica.

4 razones por las que la inteligencia empresarial (BI) es importante

Analicemos cuatro razones relacionadas por las que BI sigue siendo tan vital para las empresas basadas en datos.

1. BI cataliza decisiones rápidas

El término "toma de decisiones basada en datos" no encapsula completamente uno de sus subtextos importantes: Las personas casi siempre se refieren a decisiones rápidas. Esta distinción es importante porque es una de las capacidades que permiten las herramientas y prácticas de BI modernas: La toma de decisiones que se mantiene al ritmo (o lo suficientemente cerca) de la velocidad a la que se producen los datos.

“Los datos ahora se producen tan rápido y en volúmenes tan grandes que es imposible analizarlos y usarlos de manera efectiva cuando se utilizan métodos manuales tradicionales, como hojas de cálculo, que son propensas a errores humanos”, dice Darren Turner, director de BI de Air IT. "La ventaja de BI es que analiza automáticamente los datos de varias fuentes, todos presentados con precisión en un panel de control fácil de asimilar".

Por supuesto, todo el mundo habla de la importancia de la velocidad y la agilidad en los contextos tecnológicos y empresariales. Pero ese es el punto: si no lo está haciendo, es casi seguro que sus competidores lo estén haciendo.

“La capacidad de actuar sobre la base de los conocimientos antes permite a las empresas detectar tendencias internas y mejorar las ineficiencias antes de que sea demasiado tarde”, dice Turner. "En un mercado donde el volumen de datos aumenta constantemente, la capacidad de procesarlos y traducirlos en decisiones comerciales sólidas es esencial para comprender mejor el comportamiento del cliente y superar a los competidores".

2. BI reúne una gran cantidad de conjuntos de datos en forma utilizable

Todavía hay un lugar para la experiencia y el instinto en las decisiones comerciales; intente decirle al resto de la alta dirección lo contrario. Pero hay una diferencia entre una llamada instintiva y una suposición salvaje. BI se trata de hacer que la información esté fácilmente disponible y accesible para las personas que la necesitan para realizar su trabajo en cualquier nivel de la organización.

“Los trabajadores del conocimiento dependen de los datos para todo, desde la base de una estrategia hasta la medición de su impacto”, dice Amy Hodler, directora de análisis de gráficos y programas de inteligencia artificial en Neo4j.

El desafío es que a menudo tenemos demasiada información. Además, a menudo es incomprensible en su forma original, o requeriría una cantidad increíble de tiempo para analizar su valor. Esta es la proverbial aguja en un pajar, excepto que el pajar crece día a día.

“El problema es que con la llegada del big data, el tamaño de esos pajar ha crecido exponencialmente, lo que hace que encontrar esas agujas sea mucho más desafiante. Visualizar el conjunto de datos, guiado por la relevancia contextual y una experiencia de usuario intuitiva, garantizará que siempre obtengamos un valor significativo de BI”, dice Hodler.

Esto también se vincula con la velocidad: lo que alguna vez pudo haber sido un proceso de informes de fin de mes o incluso trimestral que consumía mucho tiempo, ahora puede suceder de manera continua, nuevamente de una manera que las personas puedan comprender y actuar.

“En lugar de dedicar horas a recopilar datos al final de cada mes, las plataformas de BI permiten ver los datos en tiempo real, lo que reduce las horas de la semana laboral y le permite ver los conocimientos a medida que ocurren”, dice Turner.

Esto abarca tanto las primeras etapas de una estrategia empresarial como su medición continua: BI reúne la información y la presenta en un formato consumible.

3. BI ofrece casos de uso y beneficios específicos de la industria

Como señaló Nadhan de Red Hat, BI no es una propuesta única para todos. Las organizaciones lo adaptan a los contextos industriales y comerciales.

“Los beneficios de la inteligencia empresarial pueden variar enormemente según la industria y el tipo de aplicación que utilice la empresa”, dice Bill Szybillo, gerente de inteligencia empresarial de VAI. “Por ejemplo, un distribuidor o procesador de alimentos puede utilizar herramientas de inteligencia empresarial para obtener información sobre su cadena de suministro, como los niveles de inventario, las tendencias de oferta y demanda, el estado de los pedidos y más. Este tipo de datos no solo es valioso para optimizar las operaciones del almacén, sino que también puede ser utilizado por los equipos de ventas y marketing para comunicarse mejor con los clientes actuales y potenciales”.

Como señalamos anteriormente, una forma útil de pensar sobre las capacidades de BI es enmarcar sus objetivos como preguntas basadas en datos. BI puede proporcionar la respuesta, o al menos la base para una respuesta.

4. BI está evolucionando para la era cognitiva y de la IA (Inteligencia artificial)

BI e IA no son mutuamente excluyentes; están cada vez más entrelazados. “Tradicionalmente, BI se ha referido a plataformas de visualización y paneles que procesan datos en cuadros, gráficos y tablas dinámicas. Sin embargo, la IA ha acelerado enormemente el análisis más allá de estas capacidades básicas”, dice Mike Finley, científico jefe de datos de AnswerRocket. “La IA puede automatizar el análisis de datos, generar visualizaciones, así como información diagnóstica y predictiva. En pocas palabras, estos conocimientos explican los factores clave que influyen en el rendimiento y pronostican tendencias futuras, contando una historia más completa de lo que sucede en los datos y por qué".

El emparejamiento de BI e IA puede traer más automatización a áreas como el análisis de datos y las acciones o respuestas correspondientes al análisis, por ejemplo, requiriendo menos intervención humana en tareas más mundanas. Esto es similar a la automatización de la seguridad y la automatización de ciertos tipos de respuestas a incidentes desencadenadas por el análisis de datos. El objetivo también es similar: Aumentar la velocidad y mejorar los resultados frente a cantidades abrumadoras de información.

“La inteligencia empresarial junto con la inteligencia artificial puede marcar una gran diferencia en la resolución de problemas como la retención de clientes, la gestión operativa y del rendimiento, la visibilidad y más”, dice Szybillo de VAI.

Otra forma de pensarlo: la inteligencia artificial debería mejorar la inteligencia empresarial, no reemplazarla. En última instancia, se ocupa de objetivos y desafíos comerciales similares.

 

Fuente: Kevin Casey escribe sobre tecnología y negocios para una variedad de publicaciones.

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La importancia de los datos y el análisis para la transformación digital

La información como activo aún se encuentra en la fase de “adopción temprana”, lo que la convierte en un diferenciador competitivo para las organizaciones líderes que se enfocan en la transformación digital. A su vez, los datos y el análisis se convierten en prioridades estratégicas.

Los datos y el análisis son el acelerador clave de los esfuerzos de digitalización y transformación de una organización. Sin embargo, hoy en día, menos del 50% de las estrategias corporativas documentadas mencionan los datos y el análisis como componentes fundamentales para ofrecer valor empresarial.

Gartner predice que esto cambiará rápidamente. Para el 2022, el 90% de las estrategias corporativas mencionarán explícitamente la información como un activo empresarial crítico y la analítica como una competencia esencial.

"La capacidad de una empresa para competir en la economía digital emergente requerirá decisiones más rápidas y con visión de futuro", dice Douglas Laney, distinguido analista vicepresidente de Gartner. "Los líderes de datos y análisis deben afirmarse en la planificación estratégica corporativa para garantizar que las competencias de datos y análisis se incorporen en los planes empresariales de más alto nivel de cara al público".

Amplíe la discusión sobre datos y análisis

Debemos convertir las estrategias de datos y análisis en un tema de discusión de rutina en la sala de juntas. Las organizaciones líderes de todos los sectores utilizan los datos y el análisis como armas competitivas, aceleradores operativos y catalizadores de la innovación.

Aun así, muchas empresas continúan luchando bajo el peso de los modelos comerciales tradicionales y los procesos comerciales analógicos que descartan el potencial de los datos y el análisis. Otros reconocen su potencial pero no pueden hacer el cambio cultural o comprometerse con la gestión de la información y las habilidades analíticas avanzadas y las inversiones en tecnología necesarias para realizar ese potencial.

Estrategias para elevar el valor empresarial

A medida que el papel del Director de datos (CDO, Chief Data Officer) se afianza, ganando autoridad e influencia a la par con otros ejecutivos, las organizaciones dejarán de utilizar los datos como un recurso y el análisis como herramientas de apoyo para la elaboración de informes y la toma de decisiones. Los datos y el análisis se convertirán en la pieza central de la estrategia, el enfoque y la inversión de la empresa.

A continuación, algunas recomendaciones destinadas a construir y elevar la competencia de análisis y datos de una organización dentro de la organización:

1. Recopile y socialice ejemplos de los beneficios económicos internos y externos de los datos y análisis que su organización (u otras organizaciones o industrias similares) ha generado.

2. Ofrezca o insista en participar en la planificación estratégica corporativa para asegurarse de que las competencias de datos y análisis se incorporen, si no están ya incluidas, en estos planes. Comunicar esta información interna y públicamente en informes anuales, conferencias de inversores, etc.

3. Medir y comunicar el valor de los activos de información de la organización para ayudar a cambiar la cultura hacia creer y comportarse como si la información fuera un activo real.

4. Desarrolle, compre y tome prestadas competencias analíticas avanzadas (como ciencia de datos o aprendizaje automático) más allá de la inteligencia empresarial tradicional e incorpórelas en toda la empresa.

 

Fuente: Christy Pettey. Gartner, research and advisory.

Las 4 mayores tendencias en Big Data y Analytics para el 2021

Big Data es un término que se ha utilizado para describir la tecnología y la práctica de trabajar con datos, que no solo son grandes en volumen, sino también rápidos y vienen en muchas formas diferentes.

Es posible que el término Big Data en sí no sea tan omnipresente como hace unos años, y eso se debe simplemente a que muchos de los conceptos que encarna se han integrado a fondo en el mundo que nos rodea. Sin embargo, que lo hayamos escuchado durante un tiempo no significa que sea una vieja noticia. El hecho es que incluso hoy en día, la mayoría de las organizaciones luchan por obtener valor de muchos de los datos a los que tienen acceso. Como práctica empresarial, todavía está en su infancia.

Así que aquí presentamos algunas de las tendencias que influirán en el análisis de los datos, para este año y en el futuro cercano.

1. La IA impulsa conocimientos más profundos y una automatización cada vez más sofisticada

La inteligencia artificial (IA) ha cambiado las reglas del juego para la analítica. Con la enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados generados por las empresas y sus clientes, incluso las formas manuales automatizadas de análisis solo pueden arañar la superficie de lo que se puede encontrar.

La forma más sencilla de pensar en la IA, tal como se usa hoy en día, son las máquinas (computadoras y software) que son capaces de aprender por sí mismas. Para un ejemplo simple, ¿Cuál de nuestros clientes es el más valioso para nosotros?

Si solo tenemos a nuestra disposición la informática tradicional que no es de aprendizaje, podríamos intentarlo creando una base de datos que nos muestre qué clientes gastan más dinero. Pero, ¿Qué pasa si aparece un nuevo cliente que gasta $ 100 en su primera transacción con nosotros? ¿Son más valiosos que un cliente que ha gastado $ 10 al mes durante el año pasado? Entender que necesitamos muchos más datos, como el valor de vida del cliente promedio, y quizás datos personales sobre el cliente mismo, como su edad, hábitos de gasto o nivel de ingresos, ¡también sería útil!

La IA es útil aquí porque puede intentar interpretar todos los datos juntos y generar predicciones sobre cuál puede ser el valor de vida potencial de un cliente en función de todo lo que sabemos. Un elemento importante de esto es que no necesariamente ofrece respuestas "correctas" o "incorrectas"; proporciona un rango de probabilidades y luego refina sus resultados dependiendo de qué tan precisas sean esas predicciones.

2. Nuevas y enriquecedoras formas de explorar e interpretar datos

La visualización de datos es la "última milla" del proceso de análisis antes de tomar medidas en función de nuestros hallazgos. Tradicionalmente, la comunicación entre máquinas y humanos se lleva a cabo mediante visualización, tomando la forma de gráficos y cuadros de mando que resaltan los hallazgos clave y nos ayudan a determinar qué sugieren los datos que se debe hacer.

El problema aquí ha sido que no todas las personas son buenas para detectar una información potencialmente valiosa escondida en una pila de estadísticas. A medida que se vuelve, cada vez más importante que todos los miembros de una organización estén capacitados para actuar sobre la base de información basada en datos, las nuevas formas de comunicar estos hallazgos evolucionan constantemente.

3. Nube híbrida y el borde

La computación en la nube es otra tendencia tecnológica que ha tenido un impacto masivo en la forma en que se llevan a cabo los análisis de Big Data. La capacidad de acceder a grandes almacenes de datos y actuar sobre la información en tiempo real, sin necesidad de una costosa infraestructura local, ha impulsado el auge de las aplicaciones y las nuevas empresas que ofrecen servicios basados ​​en datos a pedido. Pero depender completamente de los proveedores de nube pública, no es el mejor modelo para todas las empresas, y cuando confía todas sus operaciones de datos a terceros, es inevitable que surjan preocupaciones en torno a la seguridad y la gobernanza.

Muchas empresas ahora se encuentran mirando hacia sistemas de nube híbrida, donde parte de la información se almacena en servidores de Amazon Web Service, Microsoft Azure o Google Cloud, mientras que otros, quizás más datos personales o confidenciales, permanecen dentro del jardín amurallado patentado. Los proveedores de nube están cada vez más a bordo de esta tendencia, ofreciendo soluciones "en la nube en las instalaciones" que potencialmente brindan todas las características enriquecidas y la solidez de la nube pública, pero permitiendo a los propietarios de datos la custodia total de sus datos.

4. El auge de DataOps

DataOps es una metodología y práctica que se basa en el marco de DevOps que a menudo se implementa en el desarrollo de software. Mientras que DevOps gestiona los procesos tecnológicos en curso en torno a la prestación de servicios, DataOps se preocupa por el flujo de datos de un extremo a otro a través de una organización. En particular, esto significa eliminar los obstáculos que limitan la utilidad o accesibilidad de los datos y el despliegue de herramientas de datos "como servicio" de terceros.

También veremos el crecimiento de la popularidad de los proveedores de "DataOps-as-a-service", que ofrecen una gestión integral de los procesos de datos y las canalizaciones disponibles y de pago por uso. Esto continuará reduciendo las barreras de entrada para organizaciones pequeñas y nuevas, con grandes ideas para nuevos servicios basados ​​en datos pero sin acceso a la infraestructura necesaria para hacerlos realidad.

 

Fuente: Bernard Marr. Futurista, influyente y líder intelectual de renombre mundial en el campo de los negocios y la tecnología.