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Gartner: 5 tendencias en el análisis e inteligencia de negocios

[09/10/2019] "Como la inteligencia está en el centro de todos los negocios digitales, los líderes de TI y de negocios continúan haciendo de la analítica y el BI su principal prioridad de inversión en innovación", señaló Jim Hare, vicepresidente de investigación de Gartner. "Este Hype Cycle ayuda a los líderes de datos y análisis a hacer la transición a la analítica aumentada, a construir una cultura digital y a operacionalizar y escalar las iniciativas de análisis".

Hype Cycle para Análisis e Inteligencia de Negocios, 2019. Fuente: Gartner (octubre 2019)

De acuerdo a Gartner, las cinco tendencias clave son:

1. Analítica aumentada: La analítica aumentada utiliza el aprendizaje automático para automatizar la preparación de datos, el descubrimiento de información, la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y el intercambio de información para una amplia gama de usuarios empresariales, trabajadores operativos y científicos de datos ciudadanos.

A medida que madure, la analítica aumentada se convertirá en una característica clave de las plataformas analíticas modernas. Proporcionará análisis a todos los miembros de una organización en menos tiempo, con menos necesidad de usuarios cualificados y con menos sesgos interpretativos que los enfoques manuales actuales. "A medida que la tecnología se desarrolle, habrá más científicos de datos ciudadanos. Gartner predice que, para el 2020, los científicos de datos de los ciudadanos superarán a los científicos de datos en la cantidad de análisis avanzado que producen, en gran medida debido a la automatización de las tareas de la ciencia de datos, anotó Hare.

2. Cultura Digital: El desarrollo de una cultura digital eficaz puede ser el primer y más importante paso que una organización da en su viaje de transformación digital. "La alfabetización de datos, la ética digital, la privacidad, las iniciativas de datos para el bien de las empresas y los proveedores abarcan la cultura digital", señaló Hare.

Cualquier organización que desee obtener valor de los datos y que se encuentre en su camino hacia la transformación digital, debe centrarse en el desarrollo de la alfabetización de datos. Los analistas de Gartner esperan que el conocimiento de los datos impacte a todos los empleados al convertirse no sólo en una habilidad para los negocios, sino en una habilidad crítica para la vida.

Preocupados por el auge de la inteligencia artificial (IA), la sociedad digital y las "noticias falsas", individuos, organizaciones y gobiernos están cada vez más interesados en la ética digital. Los líderes de datos y análisis (D&A) deben patrocinar debates sobre ética digital para garantizar que la información y la tecnología se utilicen de forma ética para ganar y conservar la confianza de los empleados, clientes y socios.

Gartner predice que, para el año 2023, el 60% de las organizaciones con más de 20 científicos de datos requerirán un código de conducta profesional que incorpore el uso ético de D&A.

3. Análisis de relaciones: El surgimiento de la analítica de relaciones pone de relieve el creciente uso de técnicas analíticas gráficas, de localización y sociales para comprender cómo se conectan las diferentes entidades de interés -personas, lugares y cosas-. El análisis de datos no estructurados y en constante cambio puede proporcionar a los usuarios información y contexto sobre las asociaciones en una red, así como perspectivas más profundas que mejoran la precisión de las predicciones y la toma de decisiones.

Muchas de las aplicaciones de mayor valor se centran en el descubrimiento, donde las preguntas a responder no se conocen de antemano. Por ejemplo, el análisis de relaciones basado en técnicas gráficas puede identificar el comportamiento ilegal y la actividad delictiva. Al analizar las redes formales e informales de personas, los organismos encargados de hacer cumplir la ley pueden identificar el lavado de dinero y otras actividades delictivas. Les resulta más fácil distinguir entre comportamiento maligno y benigno dentro de las redes.

4. Inteligencia de Decisión: Los líderes de D&A se basan en una gran cantidad de datos de ecosistemas que están en constante movimiento. Esto requiere que utilicen una multitud de técnicas para gestionar los datos de forma eficaz. La imprevisibilidad de los resultados de los modelos de decisión actuales se debe a menudo a la incapacidad de captar y contabilizar adecuadamente los factores de incertidumbre vinculados al "comportamiento" de estos modelos en un contexto empresarial. La inteligencia de decisión proporciona un marco que reúne técnicas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar, alinear, ejecutar, supervisar y ajustar los modelos de decisión.

5. Operación y Escalado: El número de casos de uso en el centro de un negocio, en sus bordes y más allá está creciendo a pasos agigantados. Cada vez más personas quieren involucrarse con los datos, y más interacciones y procesos necesitan análisis para automatizarse y escalar. Los servicios de análisis y los algoritmos se activan cada vez más cuando y dondequiera que se necesiten. Ya sea para justificar el próximo gran movimiento estratégico o para optimizar millones de transacciones e interacciones gradualmente, las herramientas de análisis y los datos que las impulsan están apareciendo en lugares donde antes raramente existían. Esto está añadiendo una nueva dimensión al concepto de "análisis en todas partes".