Las aplicaciones de inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés) se han convertido en la principal herramienta de análisis de datos para los usuarios empresariales que necesitan información procesable para ayudar a informar y mejorar sus planes estratégicos y decisiones empresariales diarias.
Estas son algunas de las principales tendencias que están cambiando la forma actual y la dirección futura de las iniciativas de BI en las organizaciones, de acuerdo con el portal Tech Target:
Gobernanza del uso de la inteligencia de negocios
Una consecuencia de la implementación exitosa de los sistemas de inteligencia empresarial es que más usuarios empresariales tienen acceso a los datos de BI, no solo en informes sino como un recurso analítico.
Esto es especialmente cierto en los entornos de BI de autoservicio, que permiten a los usuarios empresariales analizar los datos por sí mismos en lugar de confiar en profesionales de BI capacitados para ejecutar consultas por ellos.
Este mayor acceso a los datos es algo positivo. Pero la creciente frecuencia de los ciberataques requiere de un mayor enfoque en la seguridad de los datos y la protección de la privacidad. Tendencias de la inteligencia de negocios
Gestión de la calidad de los datos
Los datos de alta calidad son esenciales para una toma de decisiones eficaz. En la medida que la IA y el aprendizaje automático se convierten en componentes más comunes de las iniciativas de inteligencia empresarial, la precisión de los modelos de IA y aprendizaje automático depende de la calidad de sus datos de origen.
Como resultado, las organizaciones están invirtiendo en herramientas y procesos para garantizar la coherencia y la fiabilidad de los datos. Algunas de estas ya están impulsadas por la IA y el machine learning.
Mayor enfoque en la alfabetización de datos
Las organizaciones están invirtiendo en programas de capacitación para mejorar las habilidades de datos en todos los niveles de empleados, no solo para los equipos de BI y otros especialistas en datos. Los líderes corporativos a menudo hablan de la necesidad de establecer una cultura impulsada por los datos.
Un componente clave de la alfabetización de datos es la capacidad de crear visualizaciones de datos claras y efectivas que sean fáciles de entender. Para permitir esto, los proveedores de BI incorporan buenas prácticas para la visualización de datos en sus aplicaciones para garantizar el uso más apropiado de gráficos y otros instrumentos.
Otro impulsor clave de la alfabetización de datos en las organizaciones es la necesidad de colaboración y toma de decisiones compartida. Comunicarse con datos de BI y usarlos para respaldar decisiones entre equipos y departamentos es mucho más fácil cuando todos los usuarios tienen al menos una comprensión básica compartida de lo que significan los datos y su análisis para ellos y para la organización.
Desarrollo de aplicaciones sin código y con poco código
A medida que los usuarios empresariales se familiarizan más con los datos, también necesitan poder usar herramientas de análisis y tomar decisiones basadas en datos en nuevas situaciones, no solo mientras ejecutan una aplicación de BI de escritorio. Una solución es crear aplicaciones de BI que respalden la toma de decisiones para situaciones específicas, como ventas, mantenimiento de equipos o recursos humanos.
En el pasado, para crear este tipo de aplicaciones se hubiera necesitado un equipo de desarrolladores de BI internos. Hoy en día, muchas plataformas de BI tienen capacidades de desarrollo de código reducido o sin código para generar e implementar aplicaciones directamente en herramientas de BI.
Estos entornos livianos no requieren habilidades de desarrollo de alto nivel, lo que permite a los usuarios comerciales realizar parte del trabajo por sí mismos.
Uso de analítica avanzada, aprendizaje automático e IA en inteligencia de negocios
El uso empresarial de tecnologías avanzadas de análisis, aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) sigue creciendo, impulsado en parte por los recientes avances en herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI).
Las organizaciones de todos los tamaños están explorando formas de integrar estas tecnologías en sus operaciones comerciales. Cada vez más, esto también significa integrarlas en los flujos de trabajo de inteligencia empresarial y análisis.
A veces, dicha integración se realiza en forma de un chatbot que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para proporcionar una interfaz sencilla a los datos de tendencias de inteligencia de negocios, al tiempo que posiblemente genera SQL u otro lenguaje de consulta en segundo plano. Las capacidades de búsqueda y consulta en lenguaje natural impulsadas por el PLN pueden ayudar a los usuarios a explorar los datos de manera más eficaz.
Otro caso de uso valioso de la IA en la inteligencia empresarial es la automatización de la preparación de datos, reemplazando el trabajo manual de limpieza, transformación e integración de datos por procesos más rápidos y precisos.
Las empresas también incorporan análisis predictivos impulsados por algoritmos de aprendizaje automático en el proceso de inteligencia empresarial para intentar anticipar las tendencias del mercado y los cambios en el comportamiento de los clientes.
Análisis aumentado impulsado por IA y aprendizaje automático
Si bien la inteligencia empresarial de autoservicio y una mayor alfabetización de datos ponen el análisis al alcance de más usuarios comerciales, aún puede requerir mucho tiempo y habilidad para encontrar patrones, relaciones y otros conocimientos en los datos.
Impulsada por la IA y el aprendizaje automático, la analítica aumentada tiene como objetivo hacer que el análisis de datos sea más eficiente, accesible y esclarecedor al automatizar tareas que consumen mucho tiempo y revelar información que los humanos podrían pasar por alto.
Este enfoque no reemplaza a los humanos con un proceso totalmente automatizado. Más bien, estimula de manera útil a los usuarios comerciales, analistas de inteligencia empresarial y otros profesionales de análisis para que encuentren más información en los datos. Tendencias de la inteligencia de negocios
Modernización del almacén de datos
Los almacenes de datos tradicionales reúnen un amplio conjunto de datos históricos sobre operaciones comerciales estructurados como un modelo lógico que las aplicaciones de inteligencia empresarial pueden consultar de manera eficiente.
Sin embargo, las aplicaciones de IA y ciencia de datos, además de la inteligencia empresarial convencional, están planteando cada vez más demandas a los almacenes de datos empresariales.
La modernización de los almacenes de datos para satisfacer estas demandas es una tendencia importante, especialmente para las grandes empresas. Para empezar, eso incluye la automatización y la optimización de diversas tareas de almacenamiento de datos.
Surgimiento de la inteligencia de decisiones
La inteligencia de decisiones es un campo interdisciplinario emergente que combina aspectos de la ciencia de datos, la inteligencia empresarial y el análisis para mejorar el proceso de toma de decisiones. Los usuarios de herramientas de inteligencia de decisiones pueden iniciar acciones desde las aplicaciones de inteligencia empresarial y luego realizar un seguimiento del progreso de los procesos de negocio afectados.
El objetivo es cerrar el círculo entre los datos que respaldan una decisión y los datos de seguimiento que miden el desempeño en relación con la decisión después de que se tomó. El uso de tecnología de inteligencia de decisiones se está volviendo común en funciones corporativas como la gestión de riesgos, la asignación de recursos y la elaboración de presupuestos.
La inteligencia de negocios de cara al futuro
El panorama actual de la inteligencia empresarial se caracteriza por un fuerte enfoque en la gobernanza, una gama cada vez mayor de usuarios y varias tecnologías analíticas nuevas.
Por supuesto, es probable que la IA revolucione el mundo del análisis de datos en los próximos años. Sin embargo, no se espera que el análisis automatizado reemplace por completo la información humana como parte del proceso de inteligencia empresarial.
Así como los informes estáticos aún tienen un propósito útil en la empresa, los paneles de BI, las aplicaciones basadas en análisis y otros aspectos de la inteligencia empresarial seguirán siendo importantes, incluso cuando la IA se convierta en la tecnología de mayor impacto para las organizaciones. Tendencias de la inteligencia de negocios
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