Las diez tendencias principales de Business Intelligence para 2019

El inicio de la analítica posmoderna

En un mundo en el que la información es poder, necesitamos la analítica posmoderna, un enfoque en el que se descentraliza la propiedad de los datos y se logra un rendimiento de alta calidad que se adapta con facilidad a las personas. En 2019 veremos el inicio de este tipo de analítica, con una tecnología que facilita el acceso de los datos a todas las personas y empresas. Estas son las 10 grandes ventajas de una plataforma de analítica posmoderna:

1

El modelo multicloud, híbrido y periférico constituirá un proceso continuo.

Cada vez son más los principales actores en el campo de la informática que migran sus datos a la nube, pero el aumento de la centralización podría generar el bloqueo de los proveedores, una menor flexibilidad y un mayor riesgo. Una plataforma posmoderna permitirá que las empresas puedan calibrar y distribuir sus datos de manera centralizada hacia diferentes nubes, usando al mismo tiempo un enfoque continuo e híbrido que incluya edge computing.

2

Se distribuirán cargas de trabajo, no solo datos.

Una de las tendencias más importantes y olvidadas en la actualidad es el auge de Kubernetes, un software que organiza y distribuye cargas de trabajo contenedorizadas para proporcionar microservicios. Kubernetes puede acceder a datos de manera local y cercana y procesarlos, por lo que su alcance es mayor que el de las plataformas modernas de BI, y los equipos de desarrollo de software lo están adoptando con rapidez.

3

Una vista única de todos los datos sustituirá a la centralización de los datos.

En 2019 el objetivo no será colocar todos los datos en un solo lugar, sino disponer de una vista única de todos ellos. Los modelos de datos serán más estandarizados y la aparición de catálogos de datos corporativos provocará un cambio profundo. Estos catálogos serán accesibles en un centro de control, con una vista de todo el patrimonio de datos federado y ofrecerán una experiencia de compra de datos de mercado.

4

La integración de la analítica en el proceso redefinirá el modo en que este tiene lugar.

En los próximos cinco años, las aplicaciones inteligentes se habrán generalizado y la analítica empezará a reinventar los procesos mismos. Las nuevas tecnologías, como la automatización de los procesos robóticos e inteligentes y la minería de procesos, analizarán el impacto digital y automatizarán o redefinirán aún más y de forma óptima los procesos de negocio.

5

La innovación externa será dos veces más rápida que la interna.

La cantidad de personas que pueden innovar en el seno de una empresa es limitada. Sin embargo, en un ecosistema abierto, la innovación no tiene barreras. Es por eso que las plataformas abiertas acabarán por reemplazar a las cerradas. En 2019 el mercado acabará por considerar las API y las extensiones abiertas como una necesidad, ya que la innovación de las plataformas abiertas será el doble de rápida que la de las plataformas cerradas.

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6

El rendimiento y la escalabilidad volverán a ser los protagonistas.

Una implementación eficaz de la analítica supone un mayor volumen de datos y cargas de trabajo, así como un incremento en el número de usuarios. No obstante, la mayoría de soluciones de BI de autoservicio no pueden respaldar este aumento. Recientemente, hemos visto mejoras importantes en cuanto a rendimiento gracias a la indexación, el almacenamiento en caché y la preparación previa de conjuntos de datos distribuidos de gran tamaño. A medida que empresas de todos los tamaños vayan adoptando centros de datos a hiperescala, el rendimiento de los criterios de selección mejorará.

7

La IA hará que la analítica sea cada vez más humana y no al contrario.

En BI, la IA eliminará la mayoría de cuellos de botella que impiden obtener los conocimientos necesarios. Esto permitirá que las personas tengan más tiempo para lo que mejor saben hacer: analizar los problemas complejos en contexto y conectar los puntos no lineales valiéndose de su intuición y empatía. En los próximos cinco años, la IA diseñada para las personas tendrá un impacto mucho mayor que la IA en la que los humanos no forman parte del proceso.

8

Las tecnologías de visualización, conversación y presentación se fusionarán.

En los últimos tres años, ha surgido la narración automática de datos, que ofrece narraciones mediante la generación de lenguajes naturales. Al añadir la consulta y el proceso de lenguajes naturales —conocido comúnmente como "analítica conversacional"— el enfoque será más interactivo y se adoptará de forma más sencilla. Con el tiempo, la narración de datos, la analítica conversacional y las tecnologías de presentación se irán fusionando.

9

La alfabetización de los datos será un KPI.

Los nuevos métodos de medición de alfabetización de los datos permitirán que las empresas orienten de manera más específica la formación de sus trabajadores. Al mismo tiempo, nuevas herramientas para determinar el nivel de alfabetización de los datos en una empresa resultarán muy útiles para fomentar el éxito en comparación con los KPI. Como la alfabetización de los datos será en sí misma un KPI, los CDO y otros directivos podrán dirigir el rendimiento como una iniciativa estratégica y diferenciadora.

10

Las plataformas evolucionarán hasta convertirse en sistemas.

Un sistema de BI posmoderno tendrá un organizador de participantes (humanos y no humanos) con diferentes roles, aptitudes y objetivos. Los servicios digitales, los bots, los agentes inteligentes, las extensiones y los algoritmos aumentarán su diversidad y sofisticación, y aprenderán de los humanos para incrementar el valor del sistema. Un sistema abierto y de autoaprendizaje definirá el BI posmoderno del futuro, con democracia de datos y capacitación analítica.

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