10 TENDENCIAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA 2018

Los datos son invaluables para todas las empresas, desde las startups más incipientes hasta las empresas globales. Este producto en crecimiento está impulsando a las organizaciones a implementar soluciones de Business Intelligence (BI) que acelerarán las decisiones basadas en datos.

Para obtener una ventaja competitiva, las organizaciones necesitan reconocer las tecnologías y las estrategias que pueden mejorar su enfoque de Inteligencia de Negocios. Estas son algunas de las tendencias más importantes a tener en cuenta para este año y los que vienen.

1 No hay que temer a la Inteligencia Artificial (IA), pues el aprendizaje automático mejorará al analista

• Mediante la automatización de tareas simples, pero intensivas en mano de obra (como las matemáticas básicas), los analistas ganan tiempo para pensar estratégicamente sobre las implicaciones comerciales de su análisis y planificar los próximos pasos.

• Si bien puede haber preocupación por el reemplazo de personas, el machine learning o aprendizaje de máquinas potenciará a los analistas y los hará más precisos e impactantes para el negocio.

2 Lo que promete el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

• Gartner predice que, para 2020, el 50% de las consultas analíticas se generarán a través de la búsqueda, el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) o la voz.

• La PNL capacitará a la gente para hacer preguntas más matizadas sobre los datos y recibir respuestas relevantes que conduzcan a mejores ideas y decisiones. Simultáneamente, los desarrolladores e ingenieros lograrán mayores avances al explorar cómo las personas usan PNL y hacen preguntas.

• La oportunidad surgirá no de colocar NLP en cualquier situación, sino de hacer que esté disponible en los flujos de trabajo correctos, de modo que se convierta en algo natural para quienes lo usan.

3 El Gobierno de Datos y su futuro

• Las estrategias de Business Intelligence y análisis abarcarán el modelo de gobernanza moderno en 2018: Data Governance.

• Los departamentos de TI y los ingenieros de datos seleccionarán y prepararán las fuentes de confianza, y con el autoservicio como parte fundamental, los usuarios finales podrán explorar datos confiables y seguros.

4 La nube múltiple en debate

• Según Gartner, una estrategia multi-cloud o de nube múltiple se convertirá en tendencia para el 70% de las empresas en 2019.

• La evaluación objetiva y certera que cada empresa haga del entorno de nube múltiple puede determinar quién brinda el mejor rendimiento y soporte para cada situación. Sin embargo, aunque la flexibilidad es una ventaja, este enfoque aumenta el costo general al dividir las cargas de trabajo entre proveedores, además de que orilla a los desarrolladores internos a aprender múltiples plataformas.

• Con la adopción de nubes múltiples en aumento, las organizaciones deben evaluar su estrategia y mejor adopción, el uso interno real, las demandas de trabajo y los costos de implementación de cada plataforma.

5 Crecimiento del Chief Data Officer

• Los datos y la analítica se están convirtiendo en el núcleo o core de cada organización. Pero, en algunos casos, se forma una brecha entre el CIO y el negocio, mientras la seguridad y la gobernabilidad “pelean” contra la velocidad de la información.
  

• Para muchos, la respuesta es nombrar a un Jefe de Datos (Chief Data Officer o CDO), o bien, a un Jefe de Análisis (CAO o Chief Analytics Officer) para liderar el cambio del proceso de negocios, superar las barreras culturales y comunicar el valor de los análisis en todos los niveles.

• El rol de ambos se centra en los resultados y garantiza conversaciones proactivas de nivel C sobre cómo desarrollar una estrategia de análisis desde el principio.

6 Ubicación de las Cosas para innovar en IoT

• Como subcategoría del Internet de las Cosas o Internet of Things, la Ubicación de las Cosas abarca los dispositivos que detectan y comunican su posición geográfica. La captura de estos datos permite a los usuarios considerar el contexto agregado de la ubicación de un dispositivo, al evaluar la actividad y los patrones de uso.

• Esta tecnología puede utilizarse para rastrear activos y personas, e incluso interactuar con dispositivos móviles, con el propósito de obtener experiencias más personalizadas.

• Si los datos están disponibles, los analistas pueden incorporar esta información para comprender mejor lo que está sucediendo, dónde está sucediendo y qué deberían esperar que ocurra. 

7 Un necesario Seguro de Datos

• Para muchas empresas, los datos son un activo comercial crítico. Una amenaza a la información de una compañía puede ser paralizante, causando daños irreparables a la marca.

• La información como materia prima significa que su valor aumentará y, como cualquier producto o mercancía, debe haber consecuencias si es robado. Es momento de buscar empresas que provean cybersecurity insurance para adquirir un seguro que proteja este activo.

8 Mayor prominencia del Ingeniero de Datos

• A partir de noviembre de 2017, en LinkedIn hay más de 1,700 puestos vacantes en India para Ingeniero de Datos, lo que indica la creciente y continua demanda de esta especialidad.

• Los Ingenieros de Datos son responsables de extraer la información de los sistemas fundamentales de la empresa, de una manera que pueda ser utilizada y aprovechada para generar las mejores ideas y decisiones.

9 Artes liberales en la industria analítica

• Con las plataformas cada vez más fáciles de usar, el enfoque en especialidades tecnológicas disminuye. Todos pueden jugar con datos sin necesidad de habilidades técnicas espectaculares.

• Un enfoque amplio y la priorización de Data Analytics también colocará a los administradores de datos en posición de ayudar a sus compañías a obtener ventajas competitivas. Y, a medida que la analítica evolucione para abarcar tanto al arte como a la ciencia, el enfoque cambiará de sólo entregar información a crear historias basadas en datos que influyan en las decisiones.

10 Más ciencia de datos en las universidades

• En la Cumbre Big Data & Analytics 2017, Nasscom identificó seis áreas de especialización en el dominio del análisis de Big Data. Se espera que los analistas de negocios, arquitectos de soluciones, integradores de datos, arquitectos de datos, analistas de datos y científicos de datos sean clave para el crecimiento del sector TI.

Dado que las empresas están adoptando un enfoque basado en datos para la toma de decisiones en todas las funciones, las organizaciones necesitan urgentemente profesionales con conocimientos de ciencia de datos y análisis. ¿Cómo están respondiendo las principales universidades? Los principales institutos como IIM Bangalore, IIM Calcuta, IIT Kharagpur e IMT Ghaziabad han desarrollado programas robustos en este ámbito.

Fuente: u-gob