No es nada nuevo decir que la pandemia de la COVID-19 ha tenido un gran impacto en la economía y muchas empresas han tenido que reestructurar sus equipos y sus modelos de trabajo. Se ha producido una gran evolución de la transformación digital, modernizando los flujos de información, la infraestructura y las aplicaciones.
Tanto las grandes como las pequeñas empresas se han dado cuenta de la importancia de disponer de datos exactos, accesibles y actualizados. Y es en este escenario donde entra a jugar un papel fundamental el Business Intelligence (BI), ya que hace que los datos de las empresas hablen y se conviertan en una importante herramienta estratégica.
A modo de introducción, para quienes no estén muy familiarizados con este término, según HubSpot, el Business Intelligences es:
“La inteligencia empresarial (BI) es el proceso de transformar los
datos en información valiosa que pueda orientar las decisiones,
identificar las tendencias e impulsar el crecimiento.
Implica implementar las herramientas y procesos adecuados para
recopilar, organizar, visualizar e interpretar los datos. El objetivo
final es obtener una visión completa del negocio y sus diferentes
áreas.”
Aunque el BI no siempre ha estado al alcance de todas las empresas, por el coste que suponía, a día de hoy, los avances tecnológicos han acercado los beneficios de BI también a las pequeñas empresas. De esta manera, el BI tiene un gran protagonismo en las operaciones comerciales, destacando la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y la ventaja en los competidores.
Según algunos expertos, se estima que a partir de 2025, cada año se generarán casi 1,75 zettabytes de datos. De manera que es indiscutible que también aumentará la demanda de herramientas de BI para recopilar, analizar y presentar información procesable.
Pese a que el BI se haya convertido en un activo indispensable para las empresas, hay que tener en cuenta que las tendencias de inteligencia empresarial evolucionan muy rápido y más ahora, con los continuos cambios que estamos viviendo en tan poco tiempo, lo cual está influyendo aún más en el enfoque del BI.
Así pues, voy a compartiros algunas novedades respecto a las últimas tendencias que están dando forma al futuro de la industria de BI.
Durante el pasado 2020 la mayoría de empresas han traspasado las herramientas de negocio a la nube para poder mantener la actividad en entornos virtuales, obteniendo mayor flexibilidad y acceso a los datos desde cualquier dispositivo. De esta manera, se optimizan los procesos empresariales y se garantiza que no haya problemas al trabajar a distancia.
Según Gartner, en 2022, los servicios de nube públicos serán esenciales para el 90% de la innovación relacionada con los datos y la analítica.
Pero hay que hablar de las nubes híbridas, que a diferencia de la gestión individual de entornos cloud, esta es más eficaz, segura y con una mayor flexibilidad en la transferencia de información.
El 2020 ha marcado un antes y un después, haciendo que prácticamente toda colaboración y aprendizaje hayan pasado a ser online.
No hay que olvidar que la interacción es un factor muy importante en cualquier empresa, pero en estos tiempos que corren, no es tan factible poder reunirse en persona. Por lo que no queda otra que comunicarse a través de la pantalla y compartir las tareas en línea, consumiendo la información en tiempo real.
El BI colaborativo une el mundo del BI con el mundo colaborativo; es la combinación de herramientas de BI y herramientas de colaboración online para que los usuarios puedan colaborar y así, el conocimiento fluya. Gracias a este nuevo concepto de BI, hay una mayor interactividad entre todos los usuarios/trabajadores facilitando así la toma de decisiones.
El BI colaborativo se asocia a procesos de toma de decisiones más rápidos, facilitando el intercambio y el análisis de información. Es un BI más humano.
Con la pandemia, la manera de trabajar ha cambiado y el teletrabajo se ha instaurado en muchas empresas, por lo que este BI colaborativo seguirá sumando en popularidad.
La analítica aumentada, dicen, es el futuro del análisis de datos. Promete un futuro apasionante para las empresas que quieran estar más orientadas a los datos.
En sí, la analítica aumentada se define como el uso de tecnologías como el aprendizaje automático (machine learning) y la IA (inteligencia artificial) para ayudar en la preparación de los datos, la generación de conocimientos y la explicación de los mismos para aumentar la forma en la que exploramos y analizamos los datos en las plataformas de BI y cómo obtenemos conocimientos de ellos.
Así pues, con la analítica de datos ligada a la inteligencia empresarial, la expectativa de que la analítica aumentada tenga un impacto en la plataforma de BI es cada vez mayor. La analítica aumentada incorpora técnicas de IA y automatización basada en el aprendizaje automático para aumentar la inteligencia humana.
Por lo que la analítica aumentada se está convirtiendo a una velocidad muy rápida en una parte esencial de muchas empresas para obtener información valiosa sobre su negocio.
Ya en 2017 en Gartner predijeron que la analítica aumentada impulsaría el Business Intelligence, el Data Science y el Machine Learning. Y actualmente, aseguran que la analítica aumentada es una de las principales tendencias de la analítica de datos a tener en cuenta en 2021.
La inteligencia empresarial móvil hace referencia al acceso y uso de la información a través de dispositivos móviles. Especialmente, a los datos relacionados con el BI, como los KPI, las métricas empresariales y los cuadros de mando. El BI móvil se está incorporando cada vez más a las soluciones de BI y se prevé que va a ir teniendo más importancia. Y es que de esta manera, en cualquier momento y en cualquier lugar se puede tener acceso a toda esta información con el BI móvil.
No obstante, no hay que dejar de lado que existe un nivel de decepción en cuanto al BI móvil, especialmente en la falta de practicidad, ya que este tipo de datos son mayoritariamente visuales y teniendo en cuenta el pequeño tamaño de las pantallas de los móviles, en comparación con las de los ordenadores, dificulta la visualización.
El valor de los datos depende totalmente de la calidad de los datos que se utilicen. Los datos mal gestionados pueden dar lugar a problemas operativos, análisis inexactos o pérdida de oportunidades de venta. Por lo que si los datos no son precisos, acordes, actualizados y completos, el BI obtenido no vale la pena. Con lo cual, esto ha dado lugar al auge del DQM, una combinación de la tecnología adecuada, los mejores profesionales, organización y procesos para proporcionar datos relevantes, precisos y útiles.
Hoy en día, cada empresa quiere implementar procesos de calidad de datos para mejorar su capacidad para utilizar la inteligencia empresarial. Por lo que de cara a 2021, es probable que las empresas sigan esta tendencia para elevar su capacidad de utilizar el BI de forma eficaz.
Según Gartner, la automatización de procesos robóticos (RPA), una de las categorías de software de más rápido crecimiento, enriquecida por la IA y el aprendizaje automático se convierte en la tecnología central de la hiper automatización. La combinación de las tecnologías de RPA y de IA ofrece la potencia y la flexibilidad necesarias para automatizar lo que nunca antes había sido posible, como los procesos no documentados que se basan en datos no estructurados. La hiper automatización es la aplicación generalizada de tecnologías en una empresa para automatizar decisiones.
Forrester predice que para 2027, el 29% de los puestos de trabajo existentes en Estados Unidos se perderán a causa de la automatización, mientras que la economía de la automatización, incluso a través de RPA, creará un 13% de nuevos puestos de trabajo, como científicos de datos y gestores de automatización.