10 tendencias de Business Intelligence para 2018

El área de Business Intelligence está en plena efervescencia; no sólo por las soluciones innovadoras que aportamos los proveedores, sino porque cada vez va calando con más fuerza su uso gracias a la reducción de costes que supone la gestión del dato con el fenómeno cloud. Hoy día se está tomando conciencia sobre el uso de los datos como un activo estratégico para las decisiones empresariales.

Diez tendencias de Business Intelligence que predominarán en este año 2018 que no ha hecho más que comenzar

1. El conocimiento de los datos ganará popularidad y se le dará ‘prioridad social’. El aprendizaje del uso de los datos, que incluye la capacidad de leerlos, trabajarlos, analizarlos y corroborarlos, se está volviendo cada vez más importante. Gartner predice que en 2020 las empresas comenzarán a popularizar estas herramientas para los empleados, porque se están dando cuenta de que existe una gran limitación en cuanto al conocimiento de datos. Es prioritario mejorar las habilidades en el uso de éstos para que cualquier persona de la organización pueda diseñar un análisis que permita hacer y responder preguntas críticas.
2. La promesa del procesamiento del lenguaje natural. Desde las herramientas en las que se necesitaba escribir código, se pasó ya hace algún tiempo  a los informes elaborados con paneles de drag&drop. Si bien éstos seguirán siendo útiles, comenzaremos a ver otras soluciones disponibles para el ‘análisis conversacional’. Esto simplificará los análisis y los resultados, ofreciendo narración de historias: una visión mucho más clara y fundamentada de los resultados cruciales. Esta tecnología, respaldada por asistentes virtuales y chatbots mediante la integración de APIs, ofrece una nueva forma de interacción.
3. Big Data, descubrimiento y ciencia de datos se superponen. Hasta ahora se distinguen tres áreas en función de las herramientas y habilidades de los usuarios. Pero los progresos en integración máquina-a-máquina, Inteligencia Artificial y Machine Learning permitirán compartir el trabajo en estas áreas con un público más amplio, para descubrir conjuntos de datos complejos y variados.
4. El aprendizaje automático mejorará el trabajo del analista. El analista tendrá más tiempo para pensar cuáles son las implicaciones de su negocio y los siguientes pasos lógicos. Le ayudará a explorar y mantenerse en el flujo del análisis de datos, porque ya no debe detenerse para hacer cálculos y podrá dedicar su tiempo a plantearse las preguntas que surjan. El aprendizaje automático potenciará su trabajo y le permitirá ser más eficiente y preciso, así como tener un mayor impacto sobre los negocios.
5. Se redefinirán los informes con información más contextual. En 2018 los informes serán redefinidos dotándolos de más información contextual y los usuarios tendrán los análisis integrados en su propio entorno de trabajo.
6. El IoT nos prepara una avalancha de datos a gestionar y analizar. Este año veremos un gran aumento en las cargas de trabajo en diferentes dispositivos, lo que afectará a la velocidad de transferencia de datos, al ancho de banda, la autonomía y la privacidad. Según IDC, en 2019 al menos el 40% de los datos creados por dispositivos IoT se almacenarán, analizarán y procesarán con mayor agilidad. Y en 2022, incluso el 75% de los datos generados por las empresas se crearán y procesarán en la nube o fuera de los centros de datos tradicionales.
7. Los catálogos de datos se convierten en el siguiente paso para el autoservicio. En 2018 vemos nuevas formas de catalogar datos, lo que ayudará a aprovecharlos por un público más amplio mediante la combinación de datos corporativos, bases de datos y datos externos. Todo ello de una manera más visual.
8. Las nuevas redes multi-nube precisarán de arquitecturas analíticas adaptadas. El rápido crecimiento de los servicios cloud está superando las expectativas de los líderes de TI. Sin embargo, en 2018 parte de la información deberá eliminarse de la nube, por razones vinculadas a regulaciones y seguridad. Esto nos lleva a la inevitable existencia de datos fragmentados. Las arquitecturas analíticas que pueden manejar redes multi-nube, multiplataforma e híbridas se convertirán en el nuevo estándar. Según un estudio reciente de Gartner, en 2019 el 70% de las empresas implementará una estrategia multi-nube, a diferencia del 10% actual.
9. Necesidad de interoperabilidad y nuevos modelos de negocio. Las empresas ya no están buscando soluciones de ‘extremo a extremo’ sino la posibilidad de integrar varias soluciones para optimizar y personalizar los resultados. Por ello las plataformas de análisis en este nuevo entorno deberán ser abiertas e interoperables, expandirse e integrarse, y trabajar con APIs modernas. La interoperabilidad garantizará que los análisis ya no tengan un sólo destino.
10. El auge de blockchain nos llevará a aplicaciones más experimentales. Se crearán nuevas técnicas para el procesamiento, la gestión y la integración de datos distribuidos, lo que hará que la ubicación de los datos sea un factor cada vez menos relevante en la estrategia de información. Estando en fase embrionaria, en 2018 veremos aplicaciones experimentales para el análisis y la administración de datos que van más allá de las criptomonedas.

Todas estas tendencias destacan las prioridades estratégicas que pueden llevar a tu organización al siguiente nivel. 2018 es el año para hacerlo. ¿Te ayudamos a llevarlo a cabo?