Con el creciente volumen de información que se genera constantemente, las organizaciones se enfrentan al desafío de aprovechar ese flujo de datos para tomar decisiones estratégicas informadas. Es aquí donde la analítica de datos entra en juego.
También conocido como Business Intelligence, este enfoque se basa en el uso de herramientas y técnicas avanzadas que permiten descubrir patrones, identificar tendencias, predecir resultados y entender mejor el comportamiento del mercado y los clientes.
Hoy en día, las tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural han ampliado las capacidades de la analítica de datos empresariales. Estas herramientas permiten automatizar tareas, realizar análisis avanzados en tiempo real y responder preguntas complejas con mayor precisión.
Sin embargo, el 67% de los líderes de TI definen su entorno de big data como caótico. Este resultado se extrae de una reciente encuesta que ha realizado el IDG a responsables de TI. A continuación, se presentan las 9 tendencias que marcarán el futuro de la analítica.
Las 9 tendencias que marcan el futuro de la analítica
Tendencia 1: Los macrodatos están en todas partes
Aunque el término “big data” existe desde la década de los 90, ha sido durante los últimos años cuando se ha puesto de manifiesto su importancia a nivel empresarial. Y es que, se calcula que se generan 2,5 exabytes de datos en todo el mundo diariamente. Una cifra que no para de crecer.
En este sentido, los líderes empresariales ya han advertido la importancia que tiene el correcto análisis de estos datos para sus negocios. Extraer el valor que tiene esta información no solo les permite obtener una ventaja competitiva, sino también garantizar al máximo la eficacia de las decisiones tomadas. De hecho, el 95% de las organizaciones encuestadas afirma haber desplegado ya iniciativas de big data, ya sea a nivel de empresa como de departamento.
Sin embargo, también hay casos en que los esfuerzos por iniciar una transformación digital integral de la compañía han superado las iniciativas de big data. Y es que, poner en marcha este tipo de medidas – cada vez más sofisticadas – implica una serie de competencias que los directores generales deben de asegurarse enseñar a sus empleados.
Tendencia 2: Altas expectativas
La capacidad de recabar y analizar datos a través del Business Intelligence ha provocado una situación de optimismo y entusiasmo entre los líderes empresariales y los responsables de TI. Se espera que esta tendencia al alza traiga consigo la eficiencia operativa y el crecimiento empresarial. De esta manera, a través del análisis de datos, los gerentes buscan conseguir ciertos objetivos: mejoras en la toma de decisiones, mayores garantías de seguridad, aumento de la productividad y la mejora de la experiencia del cliente, entre otros.
Para conseguir estos propósitos, los CIO deben colaborar estrechamente con grupos de RRHH, finanzas y cadena de suministro, ya que es necesario alinear los objetivos y las estrategias de datos. Según Gartner, “los responsables de datos y análisis deben ocuparse hoy de obtener resultados empresariales […] y, al mismo tiempo crear una organización de datos y análisis eficaz y preparada para el futuro”.
De hecho, según un informe de IDG, las actividades estratégicas están ocupando más tiempo del CIO, hasta el 34% en 2019, frente al 25% en 2018.
Tendencia 3: La analítica sigue siendo el salvaje oeste
Los responsables de TI se han tomado muy enserio la analítica de datos. Tanto es así que, casi dos tercios (64%) afirman utilizar dos o más soluciones analíticas. Lo que sucede es que estas soluciones suelen estar dispersas por diferentes áreas de la empresa, lo que provoca ineficiencias. De hecho, de los encuestados, el 67% reconoce que el análisis de big data es “caótico” en su organización, y el 70% está de acuerdo en que los datos están infrautilizados.
Para evitar esta situación, las organizaciones deben definir modelos que creen una única fuente para el análisis de datos. Por ejemplo, algunas empresas están utilizando capacidades de modelado de datos y cuadros de mando para obtener conclusiones más precisas y visuales. Esto se consigue con tecnologías en la nube y el aprendizaje automático, que permite lograr escala y velocidad.
Tendencia 4: La seguridad sigue siendo la prioridad
Aunque la seguridad es un aspecto que está acaparando cada vez más atención, los ciberataques también se están sofisticando al mismo ritmo y este es un tema que alerta a los gerentes. Así, la preocupación por la seguridad de los datos es el principal inhibidor de la operacionalización de big data, y la seguridad es el área que necesita más mejoras para demostrar el ROI de las iniciativas de datos.
En este sentido, los responsables de TI deben encontrar la combinación adecuada entre tecnología propia y de terceros para defender, detectar y actuar contra las posibles amenazas. De hecho, más de dos tercios (68%) de las empresas están tomando medidas adicionales para proteger datos no estructurados como textos, vídeos, fotos y correos electrónicos.
Por todo ello, los equipos de TI y seguridad deben alinearse para identificar amenazas y vulnerabilidades. Un ejemplo es preguntar a los proveedores si sus tecnologías admiten seguridad de grano fino basada en funciones y a nivel de fila.
Tendencia 5: La integración como obstáculo
Uno de los problemas principales de los departamentos de TI es el número de fuentes de datos que, además, se ve agravado por los silos de datos que existen en las distintas unidades de negocio, departamentos y zonas geográficas. Y es que, esta situación crea una serie de desafíos en lo que se refiere a integración: distintos formatos de datos y requisitos de almacenamiento, exportaciones e importaciones manuales, etc.
Por todo ello, cabe destacar que los esfuerzos de transformación digital dependen de la capacidad de integrar datos de múltiples aplicaciones y fuentes. Así, los responsables de TI necesitan herramientas de análisis de datos que sean agnósticas respecto a las fuentes de datos, las plataformas y la gestión de datos. El 81% de los encuestados define esta característica como crítica.
Tendencia 6: La nube
Durante los últimos años, las organizaciones han ido trasladando sus aplicaciones, plataformas e infraestructuras a la nube. Y es que, las protecciones de seguridad de los proveedores de servicios son a menudo más sólidas de lo que las organizaciones individuales pueden proporcionar por sí mismas.
Esta mudanza a la nube se ha visto, sobre todo, con la analítica. El 34% de las soluciones de análisis de datos que se utilizan actualmente están basadas en la nube, pero, además, el 71% de los responsables de TI afirman buscar un modelo de implantación basado en la nube cuando evalúa nuevas herramientas.
Sin embargo, aún siguen existiendo retos heredados y, por ello, el 42% de las organizaciones utilizan un modelo híbrido, combinando entornos en la nube, locales y externos. En este sentido, se espera una paulatina transición a la nube, ya que la creciente sofisticación y seguridad de las plataformas en la nube hacen cada vez más difícil justificar la inversión en infraestructura local.
Tendencia 7: A la caza del valor de los datos
El objetivo de la analítica de datos es extraer información valiosa que permita mejorar el negocio. Sin embargo, solo el 31% de las empresas afirman ser expertas en la extracción de información a partir múltiples fuentes de datos. Y es que, como ya se ha señalado, los problemas de seguridad e integración son obstáculos importantes.
Además, la ciencia de los datos encabeza la lista de líderes de TI como el conjunto de habilidades más difíciles de contratar, lo que hace pensar que las culturas corporativas no estén aún preparadas para adoptar un enfoque basado en datos. De esta manera, queda al descubierto que la cultura y los procesos son tan importantes como la tecnología durante a la transición.
Por ello, cabe destacar que, probablemente, los directores de sistemas de información tengan que crear una estrategia holística que aborde la tecnología, la cultura y los procesos.
Tendencia 8: Se necesita velocidad de datos
Para seguir siendo competitivas, las empresas de hoy en día deben ser ágiles y tomar decisiones adecuadas y con rapidez. Y es que, aunque ahora tenemos herramientas para recopilar cantidades ingentes de datos, el reto está en el tiempo de procesamiento de dicha información.
Para ello, los usuarios piden agregación y análisis de datos en tiempo real, así como un acceso más rápido a la información. Sin embargo, estas capacidades se encuentran entre las más difíciles de proporcionar.
En este sentido, la automatización del procesamiento y análisis de consultas es vital para mejorar la toma de decisiones basadas en datos. Además, la capacidad de agregar datos de varias fuentes en una interfaz o informe puede mejorar exponencialmente el rendimiento de las consultas.
Tendencia 9: El rol del “analista ciudadano”
El hecho de que exista una escasez de habilidades en ciencia de datos obliga a las empresas a reducir la carga de los departamentos de TI y a capacitar a empleados para que se conviertan en “analistas ciudadanos”. Para ello, es necesario implantar herramientas fáciles de usar que permitan a los trabajadores realizar análisis y extraer sus propias ideas. Algunas de estas son las que aprovechan la automatización avanzada, los modelos de datos y la Inteligencia Artificial.
En este sentido, los responsables de TI entienden la necesidad de equilibrar funcionalidad y facilidad de uso. De hecho, el 82% de los encuestados están de acuerdo en que la analítica de autoservicio es una prioridad máxima en sus organizaciones.
Por todo ello, los líderes de TI deben buscar herramientas de análisis con capacidades de autoservicio que permitan a los usuarios no técnicos acceder, preparar y visualizar datos fácilmente. Además, también es importante adoptar herramientas analíticas con Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.
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