El futuro y potencialización de las BI

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El futuro y potencialización de las BI

El desarrollo de la inteligencia de negocios colaborativa. 

MODO AGREGADOR Por ejemplo, los comentarios que se realizan en blog o webs de noticias.

MODO COLECCIÓN Cada participación aporta valor a un conjunto mayor que puede ser de carácter público, como Youtube, WorPress o Flickrl.

MODO MOLECULAR Lo vemos, por ejemplo, en un libro escrito por varios autores, donde cada uno tiene su propio apartado.

MODO FUSIÓN Cada individuo aporta sus conocimientos y el producto final es una fusión de todos ellos.

La potenciación de la inteligencia de negocios integrada

Según Tableau, casi todos los aspectos de una empresa o institución se pueden mejorar a través de la inteligencia comercial.La inteligencia comercial ayuda a las organizaciones a evaluar la opinión de los clientes, los mercados y el comportamiento de los clientes, lo que les brinda una ventaja para ganar más participación de mercado y generar mayores ingresos e incluso rentabilidad.

También proporciona puntos de referencia de rendimiento que permiten a las organizaciones operar de manera más flexible y eficiente, y ayudan a identificar las tendencias del mercado para aumentar las ventas o los ingresos. Además, si se usa de manera efectiva, puede mejorar los programas de reclutamiento y cumplimiento. Según Tableau, casi todos los aspectos de una empresa o institución se pueden mejorar a través de la inteligencia comercial.

La inteligencia comercial permite a los analistas de inteligencia analizar de manera más eficiente y permite a los directores de cualquier organización tomar mejores decisiones, ya que muestra datos históricos y actuales en un contexto específico.

Creciente importancia en la gobernanza de datos

Los datos son esenciales para orientar las actividades corporativas, ya que pueden identificar el funcionamiento de las estrategias, evaluar la productividad de los colaboradores y calcular métricas internas ilimitadas.

Con un gobierno de datos efectivo, la información se puede administrar de manera más precisa en función de las nuevas tendencias tecnológicas, incorporando medidas de seguridad y empleando mecanismos de protección que se pueden evitar o fallar. Ataques a la red.

Mayor inversión en tecnología artificial. 

Reduce los tiempos para la toma de decisiones.  Optimiza los procesos y permite a los colaboradores centrarse en tareas de mayor relevancia.Aumenta la satisfacción del cliente gracias a que los servicios brindados responden mejor a sus necesidades reales.Mejora de forma general la eficiencia y la agilidad operacional.

La IA, por otro lado, se puede definir como “cualquier máquina que hace cosas que un cerebro puede hacer”; también puede entenderse como un software que puede realizar operaciones consideradas como propias de la inteligencia humana. El aprendizaje automático es un ejemplo de inteligencia artificial.

Las herramientas de Business Intelligence analizan grandes cantidades de datos con base en consultas específicas. Los resultados se procesan y se muestran en forma de resúmenes, gráficos, informes, cuadros y mapas.

La mejora de la interpretación de datos a través de la narración.

Narrativa y visualización: esta combinación tiene como resultado la captación de clientes a través de una narrativa convencional del producto hacia el cliente.

Visualización y datos: La palabra enlighten (que significa iluminar) es el resultado de la combinación de ambos. Añadir una visualización a los datos ayuda informar de forma entretenida e inteligible.

Narrativa y datos: la combinación de ambos sirve para ofrecer a la audiencia una explicación sobre los mismos.

La realización de los análisis directamente de la nube

Beneficios

Soluciones de almacenamiento de datos que permiten la implementación de la arquitectura de análisis de nube.

Modelos analíticos que se utilizan para predecir resultados.

Potencia informática pura necesaria para ingerir, limpiar, analizar y manipular datos a escala.

Aplicaciones para el procesamiento de datos a medida que ingresan a un depósito o área de almacenamiento de datos.

Modelos de datos que interpretan y estandarizan la manera en que se conectan los puntos de datos.

Orígenes de datos, incluida la información de una amplia variedad de puntos de datos internos o acceso a los datos de fuentes de otros fabricantes.

La nube

El análisis de nube ha transformado la inteligencia comercial, proporcionando las aplicaciones, el poder de procesamiento y las herramientas de colaboración para extraer valor de vastos conjuntos de datos.

Por lo general, se ofrecen como servicios de nube pública y los análisis de nube brindan información sobre todo, desde los mercados y las oportunidades hasta las operaciones y el rendimiento.

El aumento de software y las herramientas de inteligencia de negocios de autoservicio

Inteligencia de negocios autoservicio

La inteligencia de negocios de autoservicio es un enfoque del análisis de datos que permite a los usuarios de negocios acceder y trabajar con datos corporativos, incluso si no tienen experiencia en análisis estadístico, BI o minería de datos.

Las herramientas de BI de autoservicio permiten a los usuarios filtrar, clasificar, analizar y visualizar datos sin involucrar a los equipos de BI y de TI de la organización.​

Aumento del software

Un estudio llevado a cabo por IBM, reveló que como resultado de la pandemia, seis de cada diez organizaciones se han transformado digitalmente, provocando un aumento de la demanda de estos profesionales en el mercado, tanto nacional como regional. De igual modo, según datos aportados por el BID, para el 2025 se prevé que Latinoamérica necesitará cerca de 1,2 millones de profesionales en desarrollo de software para poder cumplir con las vacantes laborales en este campo.

Aumento en las soluciones de Big Data.   

En síntesis, este proceso comienza con un análisis global de datos, la estructuración organizada hasta la toma de decisiones. Darse cuenta de este proceso permite conocer las ventajas de implementar Big Data en su organización.

El proceso de análisis de Big Data sigue un camino que se desarrolla en cuatro etapas;

4- Análisis. Se trata de la etapa final. La herramienta de análisis que más se ajusta a las necesidades de un usuario de negocios, debe integrar con flexibilidad de datos desde múltiples fuentes y no hacer suposiciones acerca de dónde éstos proceden y cómo se organizan.

3- Más procesamiento. Las organizaciones además cuentan con los datos propios de la empresa que necesitan ser analizados mediante un almacén denominado EDW.

2- Primera Ronda de Procesamiento. Los archivos a ser almacenados se copian a un clúster Hadoop, un sistema de archivos portátil y de sencilla utilidad diseñado para ejecutarse en un hardware. Esta herramienta, permite la manipulación de los datos en bruto con el fin de facilitar la interpretación por parte del usuario.

1- Acceso a los datos en bruto. Se trata de información de gran volumen, velocidad y variedad, que generalmente se encuentra poco estructurada.

Mezclar BI y Big Data permite un análisis potente de una gran cantidad de datos que brinda una ventaja competitiva clave: la de transformar cualquier tipo de datos, (volumen, forma, ubicación) en informaciones de alto valor agregado para cada sector de la empresa.