La inteligencia de negocios, así como
prácticamente todo lo que nos rodea, evoluciona
y se perfecciona conforme van
apareciendo nuevas herramientas que permiten optimizar su servicio y alcance.
Es claro que lo que hoy funciona, puede requerir cambios el día de mañana.
El flujo de información que se maneja en
la actualidad llega a presentar tintes infinitos, su papel en los mercados
actuales es clave y protagonista, convirtiéndose en el baluarte de las empresas que, sin
importar el tamaño o la experiencia que presentan dentro del mercado, reconocen
la importancia de sus datos para el
crecimiento soñado.
La empresa
Tableau realizó un
estudio a través de entrevista a miembros del persona y cliente,
para identificar las
10 tendencias
que están teniendo mayor impacto en materia de Inteligencia de Negocios, y las
cuales tomarán fuerza en
2018, estas tendencias destacan las
prioridades estratégicas que podrían ayudar a organizaciones a llegar al
siguiente nivel.
1-. Aprendizaje automático (machine learning)
Imagina que se requiere conocer
información relevante sobre tus clientes, el impacto que tienen sobre tus
ingresos, la cantidad de servicios que compran, cuáles son los favoritos, etc.
Antes está información tardaba mucho tiempo en ser recabada, pero esto no era
la peor condicionante de los antiguos métodos de control y análisis, sino que a
pesar de la tardanza no se conocía con certeza que la información recabada
fuera fidedigna y segura.
En la actualidad, gracias a estas
herramientas, el aprendizaje automático puede aligerar las tareas de los
analistas a segundos, pero, sobre todo, dar certeza de que los datos recabados
son inequívocos y pueden ser utilizados para la toma de decisiones estratégicas.
Uno de los beneficios de este aprendizaje
es que aminora los errores humanos. El analista se olvida de hacer cálculos
matemáticos que, debido a la cantidad de datos, pueden someterse a errores que
quitan credibilidad a los resultados y pueden causar grandes daños.
Si bien, hemos
comentado que el aprendizaje automático es sumamente benéfico para el analista,
éste debe conocer las métricas de éxito de los datos para poder actuar. Es
decir, se debe quitar de la mente el pensamiento de que la información será
clara y definitiva, el ser humano es el único capaz de comprender la
información, por lo que siempre se debe tener un contexto y una meta. No pueden
trabajar de forma aislada, tanto el aprendizaje como el analista, deben
trabajar de la mano para lograr el cometido.
2-.
Humanidades
Muchos podrían creer
que la gran labor del análisis de datos le corresponde a un experto en TI
debido a la naturaleza de la práctica y las características de la misma, sin
embargo, la realidad es otra y tiene como protagonistas a otra área del saber.
Las humanidades y la
narración de historias han influido sobre el sector de análisis de datos y se
han apoderado de los aspectos técnicos de la creación de dashboards analíticos.
Antes, esto era impensable, las compañías contrataban profesionales de TI o
usuarios avanzados. Hoy, la realidad es otra, se le da mayor importancia a las
personas que son capaces de usar los datos y la información para promover
cambios y propiciar la transformación mediante el arte, comunicación y
persuasión.
“Crear un dashboard y realizar
análisis requiere cierta habilidad, pero es algo que no se puede enseñar.
Realmente consiste en contar una historia con los datos” Jenny
Richards, Artista de datos de Tableau.
3-. Procesamiento de lenguaje natural
Otra tendencia
que el 2018 traerá consigo es el procesamiento de lenguaje natural, el cual
será más prevalente, sofisticado y extendido. Esta área es fuertemente
trabajada por ingenieros y desarrolladores pues, así como se integrará a la
Inteligencia de Negocios, también lo hará en otros nuevos sectores.
El procesamiento
de lenguaje natural se implementará de la misma forma que Alexa o Siri lo
hacen, la idea es que cualquier persona pueda realizarle preguntas y solicitar
diversos análisis. Para el año 2020, el 50% de las consultas analíticas se
generarán mediante búsqueda, procesamiento de lenguaje natural o voz, según un
estudio realizado por Gartner.
Se busca
entonces que el Director Ejecutivo que esté afuera de la oficina pueda
solicitar información rápida desde su dispositivo móvil; ¿Cuál es el valor del ticket promedio? ¿Cuáles son los productos más
vendidos? ¿Quién vendió y qué vendió? ¿Cómo está el inventario contra las
ventas? ¿Cuántos días de inventario me quedan según las ventas proyectadas?
Esta tendencia
permitirá realizar diversos tipos de preguntas sobre los datos que las
diferentes plataformas de la compañía albergan y recibir respuestas relevantes
de forma rápida. De esta forma, la información recabada ayudará a una mejor
toma de decisiones.
4-. Multiplicidad
Esta es una
tendencia que tomará gran fuerza en 2018 así que, en caso de estar pensando en
una estrategia de varias nubes para tu compañía, puedes estar planeando bien.
Según un estudio
reciente de Gartner, “el 70 % de las
empresas elegirá una estrategia de varias nubes hacia 2019, a diferencia del
10 % actual”. Debido a la demanda de datos y por cuestiones de
seguridad, las empresas rechazan cada vez más la idea de limitarse a una sola
solución de software.
Evaluar la idea de
implementar un entorno de varias nubes puede ayudar a conocer qué proveedor
ofrece el mayor rendimiento y compatibilidad para la situación específica de la
empresa. Así como esta, otra ventaja es la flexibilidad que se gana al
implementar el uso de varias nubes, sin embargo, también es importante
mencionar las desventajas de esta estrategia, las cuales se resumen en: aumento
de gastos generales, estudio e investigación de las distintas plataformas para
la implementación de procesos de gobernanza adicionales.
La
mayoría de las empresas que lo ha implementado a la fecha, han mencionado que
lo hacen a modo de respaldo en caso de que el principal entorno no funciones o
presente errores.
5-. Director de Datos
Esta nueva
gobernanza de datos ha generado cambios radicales en las organizaciones. Como lo
hemos explicado en otros puntos, los puestos de trabajo han sido uno de ellos,
pues en pro de conseguir el mejor perfil que lea y analice los datos de la
forma esperada se están creando nuevas áreas internas. El Director de
Tecnologías de la Información eran responsables de la mayoría de las tareas
correspondientes a la Inteligencia de Negocios, pues era el que supervisaba,
estandarizaba y consolidaba los activos de datos.
Esto parecía
lógico debido a la naturaleza de ambas áreas, sin embargo, las iniciativas de
BI competían con otras iniciativas estratégicas como la arquitectura de TI,
seguridad de sistemas, etc. Lo que por momentos reducía el éxito y el impacto
de la Inteligencia de Negocios.
En la
actualidad, más compañías incluyeron en su estructura organizacional el puesto
de Director de Datos. Esta persona debe hacerse responsable de la creación de
una cultura de análisis, modificar los procesos empresariales, superar
obstáculos culturales y, sobre todo, comunicar la importancia del valor de
análisis a lo largo y ancho de la organización. Con este nuevo puesto, el
Director de TI se encarga de un tema vital; la seguridad de datos.
6-. Participación
Si bien la tarea
de análisis de datos debe ser asignada a un grupo de personas o una persona en
especial, es importante mencionar que para poder obtener información confiable
es importante trabajar con datos gobernados, es decir, enseñar al resto de la
organización a usar los datos en diferentes situaciones para de esta forma
optimizar los modelos y ganar fuerza.
La BI moderna
incluye modelos de gobernanza en donde los encargados de TI e ingenieros de
datos ajustan y preparan fuentes confiables para, de esta forma, favorecer al
autoservicio y libertad de exploración.
Los procesos verticales controlados por el
departamento de TI serán reemplazados por un proceso de desarrollo colaborativo
que combine el talento de los profesionales de TI con el de los usuarios
finales. Todos ellos identificarán los datos más importantes para gobernar y
crear reglas y procesos que maximicen el valor empresarial del análisis sin
resignar seguridad.
“La
clave de la actualidad consiste en aplicar la sabiduría colectiva para
proporcionar datos correctos a las personas adecuadas y así evitar que accedan
a ellos las personas indebidas” Ellie Fields, Directora de desarrollo sénior de
Tableau.
7-. Seguridad
Las amenazas a
las cuales se exponen las organizaciones es abrumadora, las brechas de
seguridad día con día son más vulnerables debido a la gran habilidad de los
hackers. Recientemente, hemos sido testigos de fuertes ataques cibernéticos, lo
que sin duda provoca nerviosismo en el interior de las compañías, pues un
ataque puede ser devastador y causar daños irreparables.
A esto surgen las
siguientes preguntas ¿cuánto valen los datos? ¿cómo medir su valor? Doug Laney, Analista de Gartner
escribió un libro llamado “Infonomics: How to Monetize, Manage, and Measure
Information for Competitive Advantage”. En esta pieza bibliográfica el
especialista presenta distintos modelos (financieros y no financieros) con los
que las empresas de todos los sectores pueden calcular el valor de sus datos.
Los modelos no
financieros se centran en el valor intrínseco, el valor del negocio y el valor
del rendimiento de los datos. De esa forma se puede medir la singularidad,
precisión, relevancia y eficacia del uso de estos modelos. Por su parte, los
modelos financieros ofrecen el valor del costo, valor económico y valor del
mercado de los datos, lo que permite medir el costo de adquirir datos,
administrarlos de manera interna y venderlos.
8-. Ingeniero de datos
Existe una
fórmula que dice que no se puede tener una fuente de datos confiable, sin haber
entendido qué datos se han introducido y cómo sacarlos del sistema. Bajo este
principio podemos decir que el papel de los ingenieros de datos seguirá siendo
fundamental para el uso de datos. En 2017 había más de 2,500 puestos con las
palabras “ingeniero de datos” en LinkedIn.
La importancia
de este puesto radica en la responsabilidad del diseño, creación y
administración de la base de datos de análisis y operaciones de la empresa.
Esta persona es la encargada de extraer datos de los sistemas básicos de la
organización de forma que éstos pueden utilizarse y aprovecharse para obtener
información.
Como se lee, la
labor del ingeniero de datos es vital y crítica, por lo que requiere de una
serie de conocimiento que le permitan cumplir con su responsabilidad;
comprender el back-end, qué contienen los datos y de qué manera pueden ser
utilizados por el empleado.
9-. Ubicación
Existe una
tendencia que ha sido parte importante en la creación de diversas tendencias
mundiales, el Internet de las Cosas ha ocasionado un crecimiento desmedido en
el número de dispositivos conectados, los cuales tienen la capacidad de
interacción y recopilación datos de cada conexión lo que ofrece una mejor
experiencia.
IoT apenas
comienza, según Gartner en el año 2020 el número de dispositivos conectados con
esta tecnología será más del doble del actual. Se estima un total de 20,400
millones de dispositivos en línea.
¿Cómo el IoT
influye en las tendencias de Inteligencia de Negocios? Sencillo, gracias a la
ubicación. Existe una tendencia que
consiste en el uso de datos de ubicación de estos dispositivos denominada “ubicación
de las cosas”, la cual permite a detectar y comunicar la ubicación geográfica.
La importancia de este uso radica en que cuando se conoce la ubicación de un
dispositivo, es posible agregar un contexto, comprender la situación y predecir
lo que sucederá en ese lugar.
Gracias a esto,
los analistas pueden incorporar estos datos en el análisis para comprender de
mejor forma qué es lo que sucede y dónde sucede.
10-. Sector académico
Dado
a su popularidad e importancia dentro de los mercados actuales, las
universidades no se quieren quedar atrás y redoblan esfuerzos en la creación de
programas de análisis y ciencia de los datos.
La
Universidad Estatal de Carolina del Norte es la una de las primeras casas de
estudio que ya cuenta con un primer programa de maestría en análisis
científico. La MSA tiene como finalidad “formar a los mejores profesionales del análisis
de todo el mundo: personas que dominen herramientas y métodos complejos para el
modelado de datos a gran escala, y que sientan pasión por resolver problemas
que representen retos”
Las
Universidades de California; Berkley, David y Santa Cruz ya dieron el paso y
ampliaron las opciones de análisis y ciencia de los datos, mientras que la
Universidad de San Diego inauguró una especialidad y una asignatura secundaria
de grado universitario en ciencia de datos.
Según
un estudio realizado por PwC, en el 2021, el 69% de los empleadores exigirá que
los postulantes a sus diversos puestos de trabajo presenten conocimientos de
análisis y ciencia de los datos. Las habilidades
técnicas ya no son optativas, en 2018 se comenzará a instaurar metodología rigurosa
a fin de garantizar que los estudiantes adquieran los conocimientos necesarios
para incluirse en el mercado laboral moderno.
