El mercado de analítica e inteligencia de negocios creció 10.4%, a $24.8 mil millones en 2019, con las plataformas de inteligencia de negocio creciendo 17.9%, de acuerdo con un investigación de Gartner. Estas figuras muestran con claridad la creciente importancia de la toma de decisiones basada en datos, para las empresas al rededor del mundo.
El 2020 presenció la continua y rápida adopción de las herramientas de analíticas a través de un amplio espectro de negocios. Además de las compañías que recién comenzaron su viaje con la analítica, el inicio de la pandemia llevó al público a consumir datos y analítica para mantener una vigilancia cercana a las varias métricas sobre COVID-19.
Considerando los eventos de 2020, las compañías deben afianzar su estrategia para 2021 y los años venideros. En Zoho Analytics hemos creado una lista con las 7 principales tendencias de Business Intelligence (BI) para 2021 y los años venideros, para ayudarlo a trazar su estrategia de datos y analítica a futuro.
Las 7 tendencias de business intelligence (BI) que debe conocer
1. Preparación de datos aumentada
La búsqueda de datos precisos y analítica nunca termina, y se estima que cerca del 80% del tiempo de análisis se gasta en la preparación de los datos. Quizá por eso es que la preparación de datos es mencionada consistentemente como la principal tendencia de inteligencia de negocio cada año.
Una vez que los datos y métricas derivadas están en su lugar, las visualizaciones se vuelven simples para los usuarios. Para facilitar esto, los vendedores de herramientas de BI están implementando Inteligencia Artificial y Machine Learning dentro del proceso de preparación de datos. Esto simplifica el proceso de integrar, modelar, limpiar, preparar, enriquecer y organizar los datos.
Con la automatización e intuición siendo potenciadas en la capa de preparación de datos, el autoservicio de preparación de datos también está incrementando. Esto reduce la barrera de entrada para los negocios, al empoderar a los usuarios con poco o nulo conocimiento técnico para preparar datos efectivamente, para contar con analítica precisa. Aquí un ejemplo de cómo funciona esto:
2. Consolidación de la gestión de datos y stack de analítica
La creciente interacción y colaboración entre la gestión de datos y stack de analítica está llevando a la consolidación de ambos. Ya no se trata de una capa separada de ETL y analítica, sino que la gestión de datos se está volviendo parte del proceso de analítica. Aunque, técnicamente sean dos stacks detrás de escena, pueden trabajar juntos para ofrecer una experiencia de analítica fluida a los usuarios.
La creciente criticalidad del gobierno de datos también está impulsando la consolidación de la gestión de datos y stack de analítica. Con los datos almacenados en distintas locaciones para su análisis, una gran cantidad de esfuerzo es dedicado a mantener y gestionar los datos mediante control de accesos, permisos, y más. Consolidar los stacks puede ayudar a los negocios a superar una gran porción de estos obstáculos.
Con la consolidación de la gestión de datos y stack de analítica a la alza, la analítica se está volviendo más democratizada al reunir la mayoría de los elementos de un proceso de analítica en un mismo lugar.
3. Procesamiento Natural del Lenguaje
El ancho y profundidad de la toma de decisiones en una organización se está expandiendo rápidamente y profundizando. Las decisiones están siendo tomadas en todos los niveles. Para hacer mejores esas decisiones, los negocios están promoviendo conscientemente una cultura de toma de decisiones basadas en datos, y el Procesamiento Natural del Lenguaje (NLP por su nombre en inglés) es el ingrediente secreto.
Sin necesidad de entender los complejos modelos de datos y sus relaciones, los usuarios pueden simplemente preguntar a las plataforma preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas sobre la marcha.
La tecnología NLP está evolucionando en la forma de conversaciones inmersivas donde los usuarios pueden conversar con la plataforma y recibir información contextual a cambio. El NLP también está progresando para ofrecer una amplia variedad de lenguajes, haciendo a la analítica y la inteligencia de negocio mucho más disponible como autoservicio para los usuarios.
4. Analítica en tiempo real
En el mundo de alta tecnología de hoy en día, los datos son producidos en cantidades enormes a través de diferentes fuentes. Para introducir la eficiencia a los procesos de analítica, es crucial contar con un motor de análisis que sea cercano a la fuente de datos. Esto puede habilitarlo para analizar en tiempo real el continuo flujo de datos que se genera.
Tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, machine learning, minería de datos y automatización están abriendo paso para verdadera analítica en tiempo real, donde los datos que se generan sean procesados y analizados mientras suceden. Con base en la inteligencia de la plataforma, alertas o eventos automatizados pueden ser disparados y entregados en contexto, a través de un amplio rango de canales.
Dada la necesidad actual de tener información instantánea y tomar acción, la analítica en tiempo real está ganando terreno a través de diferentes sectores.
5. Inteligencia de negocio en la nube
Con más oficinas improvisadas expandiéndose a través del globo, impulsadas por la pandemia, la inteligencia de negocio en la nube se ha vuelto un hecho para muchas compañías. Analítica donde sea y en cualquier momento puede ser alcanzada fácilmente con la inteligencia de negocio en la nube.
Muchos negocios fueron rápidos para entender las extensivas capacidades móviles de la inteligencia de negocio en la nube, poniéndolo a trabajar a lo largo de la organización porque es rápido y fácil de configurar, y no requiere ningún conocimiento técnico. El modelo de licencias flexible que ofrecen las plataformas de inteligencia de negocio también permitió a los negocios optimizar su inversión en analítica durante la pandemia.
Alguna vez las prácticas de seguridad y legalidad, así como problemas de privacidad y confianza fueron sinónimos de la nube, pero han sido solucionados sistemáticamente. Con más negocios adoptando la inteligencia de negocios en la nube como el camino a seguir, los vendedores de esta tecnología están mejorando su su seguridad para cumplir con los estándares de la industria y las expectativas de las empresas.
6. Inteligencia de negocios incrustada
La disponibilidad de información contextual para la toma de decisiones en tiempo real también está contribuyendo a la adopción de la inteligencia de negocios incrustada. Además de los vendedores de software independientes (ISVs) incrustando analíticas dentro de sus aplicaciones, la necesidad de analítica a través de las aplicaciones operacionales está a la alza.
La inteligencia de negocios incrustada, juega un rol crucial en cerrar el ciclo de información a acción y ahorra tiempo y recursos a los negocios. Con la información contextual, los usuarios pueden tomar decisiones y actuar inmediatamente, cerrando el ciclo a nivel operativo. Las decisiones y acciones automatizadas pueden ser disparadas desde la aplicación matriz, basándose en el análisis e información de la plataforma de inteligencia de negocio, incrustada en dicha app matriz.
Adicionalmente, los avances en el despliegue de modelos de código bajo y no código está habilitando la incrustación rápida y fácil de la inteligencia de negocio a cualquier aplicación. Podemos esperar algunas actualizaciones en esta área en 2021.
7. Historia de datos en contexto
El espectro cada vez más amplio de consumidores de analítica de datos está forzando a los vendedores de herramientas de inteligencia de negocios a reimaginar la narración de datos. Los datos y la analítica deben ser presentados de manera más atractiva, digerible y con mayor impacto, lo que está llevando al surgimiento de las historias de datos en contexto.
Los vendedores de herramientas de inteligencia de negocios innovarán con nuevas maneras de construir historias de daros con cero conocimiento técnico, para brindar análisis de información a una audiencia más amplia. Con más requerimientos de analítica a la alza, las historias dinámicas de datos, con más experiencias automatizadas y listas para el consumidor, serán el camino a seguir para los negocios.
Las compañías serán capaces de transmitir información en tiempo real basadas en el contenido, rol y uso. Estas innovaciones pondrán más información en las manos de un grupo más grande de usuarios de negocio para tomar decisiones de negocio más significativas.
En resumen
El cambio del mercado en 2020 no tiene precedentes y llevó a los negocios y a los clientes a un éxodo masivo que impulsó aún más la generación de datos a través de diferentes recursos, a un ritmo y escala sorprendentes.
Para mitigar la pandemia, la mayoría de los negocios adoptaron nuevas tecnologías rápidamente, lo que causó la explosión de datos. Una plataforma robusta de inteligencia de negocio es la clave para transformar estos datos en acciones de negocio significativas.
Como uno de los pioneros en las tecnologías discutidas arriba, Zoho Analytics es un atractivo contribuidor a este propósito. Siempre hemos alineado nuestra inversión y recursos con este objetivo y con estas tendencias.
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