Las 10 tendencias en Business Intelligence 2017 según Tableau

Mientras se anuncian novedades en el roadmap de Tableau en su última conferencia anual, veamos en paralelo las predicciones que sus expertos hacen sobre tendencias en Business Intelligence de este 2017 que estamos a punto de comenzar.

En la conferencia anual celebrada por Tableau en Austin (Texas, Estados Unidos) a finales de noviembre, se anunciaron algunas novedades que sin duda mejorarán aún más esta solución de Business Intelligence, ya de por sí líder en la industria de la analítica de datos.

Concretamente el plan de desarrollo a tres años nos traerá Hyper, una base de datos interna para acelerar los procesamientos en memoria de grandes volúmenes de datos, y que reemplazará a la actual Tableau Data Engine.

Se anunció además, el desarrollo de Maestro, su herramienta de preparación de datos visual e interactiva, y también otros grandes aportes, como la utilización del lenguaje natural para las consultas, o la versión de Tableau Server sobre Linux.

En cuanto a las tendencias en Business Intelligence para el 2017, los expertos de Tableau nos indican lo siguiente:

1. El Business Intelligence moderno se convertirá en la principal prioridad para todo tipo de organizaciones. Veremos personas no necesariamente expertas en análisis dentro de las empresas, que tendrán la capacidad para explorar datos y proponer mejoras basándose en sus hallazgos. De esta forma el poder de la analítica pasará de ser propiedad de unos pocos a democratizarse en las organizaciones.
2. Más análisis colaborativo. Esto ya no nos extraña cuando compartimos hojas de cálculo o documentos de texto en Internet, y todos cooperamos en tiempo real en su desarrollo. Ahora es el turno del BI, de tal manera que las personas compartirán fuentes de datos y libros de trabajo interactivos. Muy en línea con el punto anterior, apoyándose todos en el trabajo de sus compañeros.
3. El poder de los datos será independiente del tamaño o la fuente. No importará si proceden de Hadoop, Redshift o de hojas de cálculo… Importa más el contenido y la capacidad de integrarlos todos. Y por supuesto la rapidez y facilidad para explorarlos, responder con ellos a cuestiones empresariales y mejorar los resultados del negocio.
4. Cualquiera podrá ocuparse de la preparación de los datos. Ya no habrá que contar siempre con expertos del departamento de sistemas para el análisis, la conversión de datos o las importaciones de archivos JSON o HTML. El autoservicio llegará también a esta tarea tan importante como todas las demás en la gestión de la información, mientras que los departamentos de sistemas se podrán centrar en la disponibilidad y la seguridad de los datos.
5. La analítica de datos se incluirá en el contexto de otras aplicaciones. No será necesario abandonar y cambiar de aplicación para tener acceso a la analítica. Se incrustará en el contexto de otras aplicaciones empresariales, como por ejemplo en soluciones como podrían ser Salesforce, Sugar o Task4Work de tal forma que los usuarios empezarán a sacarle partido al Business Intelligence sin apenas darse cuenta de ello.
6. Los departamentos de TI serán los héroes de los datos. Proporcionarán la flexibilidad y la agilidad que las empresas necesitan para precisamente facilitar el autoservicio que comentábamos en puntos anteriores. Y por supuesto, sin abandonar el necesario equilibrio entre administración, seguridad y el cumplimiento normativo competente en su sector.
7. Se trabajará con los datos de una forma más natural. Y no nos referimos únicamente a la facilidad de arrastrar y soltar para obtener más información. Comenzaremos a ver que el lenguaje natural permitirá que los dashboards, los gráficos y en sí los propios datos sean más accesibles para cualquiera. Para Gartner, estamos ante la próxima fase en la que pasaremos de una creación estándar de informes hacia la narración de historias.
8. La transición a la nube se acelera en 2017. Muy en línea con lo que está sucediendo con los entornos híbridos en todas las organizaciones, la analítica de datos se trasladará allá donde estén los datos. Con ello se conseguirá rapidez y escalabilidad, además de las ventajas del pago por uso, y los ahorros en infraestructuras locales.
9. El análisis avanzado, más accesible. Dejará de estar reservado a científicos y expertos en datos, para convertirse en un estándar para los usuarios corporativos. Citamos por ejemplo nuevas capacidades de pronóstico o potentes funciones de análisis como la agrupación en clústeres con el algoritmo k-means. El año 2017 será un año de expansión de estas habilidades.
10. El conocimiento de datos, un ingrediente más relevante en el currículo. Si antes se valoraban conocimientos en Word, Excel, PowerPoint, las habilidades en la analítica de datos serán muy valoradas a la hora de contratar a nuevo personal.

En Intelligence Partner suscribimos todas estas predicciones procedentes de los consultores especializados de Tableau. De hecho, la existencia de plataformas de análisis como Tableau contribuye decisivamente a la popularización del uso de soluciones de Business Intelligence. Es un crecimiento que nosotros apreciamos año tras año en nuestro desarrollo de negocio, cuando vemos que organizaciones de todos los tamaños y sectores comienzan proyectos de analítica, como impulsores de su crecimiento empresarial.

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