La analítica es un elemento fundamental de la economía digital del futuro.  Para llevar a su organización al éxito es importante reconocer las tendencias crecientes que tarde o temprano impactarán su programa de Analítica Empresarial.

Los Directores de Información (CIOs) alrededor del mundo están cada vez más enfocados en la transformación digital de sus negocios, en parte porque los Directores Ejecutivos (CEOs) ahora reconocen que los negocios digitales serán un elemento clave para su éxito.  Por eso, una de sus prioridades de inversión es la Inteligencia de Negocios y la Analítica.

Los datos son el combustible que impulsa la economía digital y la Analítica es el mecanismo que transforma esa materia prima en activos utilizables que contribuyen al éxito de una empresa.
La comprensión de las tendencias de la Analítica es fundamental para los Directores de Información y sus equipos en cualquier industria.

1. La analítica se está convirtiendo en una experiencia

A diferencia de los esfuerzos de inteligencia de negocios del pasado (enfocados solamente en entregar cuadros y gráficos que capturaban el estado del negocio), la Analítica del futuro será una experiencia contextual.  La Analítica se estará ocupando tanto de la información que se entrega como de la forma en la cual se recibe y se consume dicha información. Cada vez será más importante lograr un alto grado de personalización basada en el contexto.

2. Ubicación y hora del usuario

La Analítica efectiva está empezando a considerar la ubicación y la hora de quien consume la información para optimizar la experiencia del usuario. Será más importante la zona horaria de quien recibe un reporte que la zona horaria de quien lo genera. La ubicación del usuario determinará qué información recibirá.

3. Crecimiento en el uso de dispositivos móviles

Con el aumento acelerado de dispositivos móviles (teléfonos, relojes, lentes, pantallas en el automóvil, sistemas de entretenimiento, etc)  el punto final de consumo de la Analítica se vuelve aún más crítico para proveer análisis impactantes. El consumidor de hoy necesita que la información se le muestre en un formato optimizado y personalizado para el dispositivo móvil que esté usando en ese momento.

4. La importancia del historial de interacción usuario-empresa

Los consumidores o usuarios de la Analítica de una organización pueden ser clientes, socios y tomadores de decisiones internos del negocio. Cada uno de ellos ha interactuado con el negocio en maneras diferentes. A medida que la Analítica evoluciona, ese historial personal de interacción de sus consumidores con la organización personalizará qué, cuándo y cómo se les entrega la información.  La personalización se convertirá en algo esencial.

5. Analítica continua

Con el uso creciente del Internet de las Cosas (IoT) y del streaming o transmisión continua de datos, la ventana de tiempo para capturar, analizar y responder se reduce notablemente. Los programas de Analítica del pasado podían entregar resultados en días o semanas, pero en el futuro estos plazos se reducirán a horas, minutos, segundos o milisegundos.
Los equipos de Analítica tendrán el reto de balancear la necesidad de respuesta inmediata de sus usuarios y la complejidad del procesamiento y refinamiento analítico requeridos.

6. Preparación de datos aumentada

Las técnicas de automatización con Aprendizaje Automático (Machine Learning automation) están  empezando a llevar la preparación de los datos a un nuevo nivel. Esto incluye la creación de perfiles de datos, la calidad de los datos, la modelación, el desarrollo y organización de los metadatos.  Estos procesos evolucionan a partir de los datos nuevos mejorando así su capacidad de respuesta ante los cambios en los datos.

7. Descubrimiento de datos aumentado

Los algoritmos de machine learning les permitirán a los consumidores de la información visualizar e identificar los hallazgos relevantes en los datos con mayor facilidad. Las mejoras incluyen la exposición automática de correlaciones, excepciones, agrupaciones, enlaces y predicciones dentro de los datos sin que los usuarios tengan que construir modelos o escribir algoritmos.  De esta manera aumentarán los llamados “científicos de datos ciudadanos” que podrán hacer uso de estos sistemas para identificar y responder a patrones en los datos de manera autónoma e inmediata.

8. Ciencia de datos aumentada

El surgimiento de los “científicos de datos ciudadanos” no eliminará la necesidad de un científico de datos que profundice en su estudio para encontrar oportunidades que contribuyan al crecimiento empresarial. El análisis de los científicos de datos será más desafiante y valioso, dejando que los “científicos de datos ciudadanos” se hagan cargo del trabajo más simple.

El futuro de la Analítica está determinado por  el desarrollo e implementación de tres categorías de mejoras: Analítica sensible al contexto, Analítica continua y Analítica aumentada.  Siendo la Analítica una fuerza importante que impulsa la economía digital, los CEOs y los CIOs continuarán enfocándose en la inversión en estos programas. Para impulsar y respaldar el liderazgo de su negocio, los líderes analíticos de las empresas deben tomar en cuenta todas estas tendencias al planificar y desarrollar sus proyectos y prácticas.

Con información de: 8 Analytics Trends That Will Shape Your Future, Troy Hiltbrand TDWI (Transforming Data With Intelligence) publications. January, 2019