Los datos son invaluables para todas las empresas, desde las startups en ciernes hasta las empresas globales. Este producto en crecimiento está impulsando a las organizaciones a implementar soluciones de inteligencia empresarial (BI) que elevarán y acelerarán las decisiones basadas en datos.

Las organizaciones exitosas están priorizando un enfoque moderno de BI y, a su vez, preparando a su fuerza de trabajo para que sea la generación analítica más inteligente jamás vista. Para obtener una ventaja competitiva en 2018, las organizaciones deben reconocer las estrategias, tecnologías y roles de negocios que pueden mejorar su enfoque de BI.

El análisis visual facilita el descubrimiento de datos para personas no analíticas. Las visualizaciones activan las capacidades de reconocimiento de patrones de nuestro cerebro y nos facilitan la digestión de la información de un vistazo. A muchos líderes empresariales les resulta más fácil detectar patrones si los datos se presentan en cuadros y gráficos, en lugar de enterrarse en tablas de datos que abarcan varias páginas.

El análisis visual es una característica importante y es muy buscado por las empresas. Es una forma más efectiva y eficiente de permitir que los encargados de tomar decisiones accedan y actúen rápidamente sobre los datos.

La cultura popular está alimentando una visión distópica de lo que la inteligencia artificial (IA) puede hacer. Pero mientras la investigación y la tecnología continúan mejorando, el aprendizaje automático (ML) se está convirtiendo rápidamente en un valioso complemento para el analista, que proporciona asistencia y eficiencia en la conducción. Mediante la automatización de tareas sencillas pero intensivas en mano de obra, como las matemáticas básicas, los analistas ganan tiempo para pensar estratégicamente sobre las implicaciones comerciales de su análisis y planificar los próximos pasos.

En segundo lugar, ayuda al analista a permanecer en el flujo de sus datos. Sin dejar de analizar las cifras, los analistas pueden hacer las siguientes preguntas para profundizar. El potencial de ML para ayudar a un analista es innegable, pero es fundamental reconocer que debe ser adoptado cuando hay resultados claramente definidos. Si bien puede haber preocupación por el reemplazo, ML potenciará a los analistas y los hará más precisos e impactantes para la empresa.

Gartner predice que para 2020, el 50% de las consultas analíticas se generarán a través de la búsqueda, el procesamiento del lenguaje natural (PLN). La PLN capacitará a las personas para hacer preguntas de datos más matizadas y recibir respuestas relevantes que conduzcan a mejores ideas y decisiones.

Simultáneamente, los desarrolladores e ingenieros lograrán mayores avances al explorar cómo las personas usan PNL al examinar cómo las personas hacen preguntas, desde la gratificación instantánea hasta la exploración. Las mayores ganancias analíticas vendrán al abordar esta ambigüedad y comprender los diversos flujos de trabajo que aumenta el PLM. La oportunidad surgirá no de colocar NLP en cada situación, sino de hacer que esté disponible en los flujos de trabajo correctos para que se convierta en algo natural para quienes lo usan.

En el entorno empresarial acelerado de hoy en día, los responsables de la toma de decisiones en un negocio requieren acceso a información crítica en cualquier lugar y en cualquier momento. Esto se ha facilitado en gran medida con el mayor acceso de BI a los dispositivos móviles y la capacidad de mejora de los teléfonos inteligentes para permitir que se analice información más detallada en un dispositivo móvil. Esto ha llevado invariablemente al aumento de la inteligencia empresarial móvil (BI móvil).

El número de empresas que utilizan BI móvil ha crecido significativamente año con año. Según el Aberdeen Group, las empresas que utilizan BI móvil tienen un 68% más de probabilidades de obtener datos comerciales a tiempo que las empresas que no los utilizan. Esto significa que en un entorno comercial despiadado, las empresas que utilizan BI móvil se encuentran en una posición significativamente mejor. Usando decisiones basadas en datos, tienen la mejor oportunidad de mantenerse por delante de la competencia.

Los datos y los análisis se están convirtiendo en el núcleo de cada organización. Pero en algunos casos, se forma una brecha entre un CIO y el negocio mientras se lucha contra la seguridad y la gobernabilidad frente a la velocidad. Con eso, C-Suite es cada vez más responsable de crear una cultura de análisis. Para muchos, la respuesta es la designación de un Director de Datos (CDO) o Jefe de Análisis Oficial (CAO) para liderar el cambio del proceso de negocios, superar las barreras culturales y comunicar el valor de los análisis en todos los niveles. El rol de CDO / CAO está enfocado en los resultados y aseguran que haya conversaciones proactivas de nivel C sobre cómo desarrollar una estrategia de análisis desde el principio.