El Business Intelligence ha alcanzado su madurez en grandes empresas. En las de menor tamaño, sin embargo, la evolución tiene todavía un recorrido muy interesante por delante en los próximos años.
- La democratización del BI, la aparición de nuevos players en el sector y los avances y facilidades que nos ofrece la implementación de software de analítica, están creando una oportunidad enorme en estas empresas.
- En este artículo analizamos las tendencias que tendrán más impacto en 2022.
1) Alfabetización de datos
La primera tendencia que crece desde hace varios años es la alfabetización de Datos, o Data Literacy. Que hace referencia a la capacidad de una empresa de comprender su información y tomar decisiones a partir del análisis.
A medida que la información gana poder como recurso empresarial, también lo hace como motor de toma de decisiones. En detrimento de la simple experiencia o instinto personal. Y aportando una nueva dimensión a las compañías.
La alfabetización avanza paulatinamente debido a algunas resistencias clásicas por parte de los miembros de las empresas. Ya que conlleva cambios de cultura procesos sustanciales.
Muchos empleados todavía encuentran resistencia y falta de confianza, mientras muchas empresas no tienen una gobernanza o política clara en cuanto a los datos.
Un estudio de Censuswide en el que participaron más de 7.000 directivos concluyó que sólo el 24% poseía un buen nivel de alfabetización de datos. A pesar de que el 92% afirmaron que es vital llegar a un buen nivel por parte de todos los empleados.
2) Business Intelligence de autoservicio
Tradicionalmente, la analítica y Business Intelligence de las empresas dependían, en gran medida, del modelado de los datos por parte de personal técnico. Siendo necesarios varios equipos para completar correctamente estructuras de análisis.
Actualmente ya no es necesario el trabajo multidisciplinar. Gracias a los últimos avances en el procesamiento de datos es posible para un mismo usuario crear, ingerir, modelar y tratar los análisis con mínimo conocimiento técnico. Esto se denomina autoservicio de Business Intelligence.
Los softwares que proporcionaban herramientas de analítica para profesionales del dato ahora se están expandiendo para alcanzar a audiencias cada vez más grandes y menos cualificadas. Ejemplos de ello son los avances de Google Data Studio o Microsoft Power BI, como proveedores con más alcance masivo, junto a herramientas con crecimiento como Tableau, Qlik (detalle).
El autoservicio de BI tiene como consecuencia respuestas más ágiles y con menos información. Usando un volumen de datos cada vez mayor.
3) Gestión de la calidad de los datos
A medida que los volúmenes de datos se escalan de manera exponencial, también lo hace la necesidad de homogeneizarlos.
Actualmente, las empresas se pueden encontrar con la situación de tener grandes volúmenes de datos, distribuidos en varias plataformas, pero sin ningún tipo de unificación. Lo cual hace imposible su análisis cruzado.
Por ejemplo, un comercio de alquiler de material deportivo. Puede tener datos de sus clientes desde su tienda física o su CRM, analítica de su web e información de pedidos online. Varias fuentes de datos con gran potencial de análisis cruzado. Pero sin ningún tipo de relación entre ellas.
La creciente regulación acerca de la información, como las regulaciones LOPD y RGPD, o las restricciones de cookies de terceros, también exigen mantener una adaptación constante de la estructura de la información a las empresas.
La gestión de la calidad de los datos (DQM) asegura también la no duplicidad de los registros. Lo cual conlleva un ahorro presupuestario mediante la optimización de inversiones de marketing y trámites legales.
4) Democratización de la nube y la analítica integrada
El desarrollo de la tecnología impacta en casi todos los aspectos de cualquier negocio. Pero el impacto que ha tenido en los servicios cloud puede ser el más decisivo para cualquier negocio, con o sin presencia online.
Progresivamente el almacenamiento de información ha ido reduciendo su espacio en los negocios. Hasta prácticamente desaparecer en la actualidad, gracias a los servicios de la nube. Las pequeñas empresas pueden ahora almacenar petabytes de información con absolutamente ningún espacio físico y un coste muy asequible.
Los costes de almacenamiento físico a medio y largo plazo como consecuencia se ven reducidos, bajo el agravante del auge del trabajo en remoto.
La escalabilidad del negocio también se ve aumentada exponencialmente, al poder destruir la dependencia de una ubicación física. Cada día es más común el nacimiento de empresas con un ámbito 100% digital.
La nube, no obstante, no se quedaría con el único ámbito de almacenamiento.
La analítica y los procesamientos integrados en la nube están creciendo enormemente, siendo con seguridad una tendencia a largo plazo, aunque no han alcanzado su madurez.
5) IA y Análisis predictivo
Las herramientas de Machine Learning cada vez están más optimizadas para predecir comportamientos a partir de grandes volúmenes de datos.
Empresas grandes dentro del sector digital dependen económicamente ya en gran medida de estos algoritmos (Cálculo del Lifetime Value para clientes de bancos, reservas de hoteles o billetes de avión, o recomendaciones de entretenimiento musical o en streaming)
No obstante, cada vez hay más proveedores que ofrecen soluciones de predicciones a menor escala para mejorar la tasa de conversión. Así como para reducir la tasa de abandono en diferentes modelos empresariales.
Herramientas dentro del Scope de Google como el nuevo Google Analytics 4, o Google Ads usan ya como pilar fundamental modelos de análisis predictivo.
6) Automatización de datos y flujos en real time
La automatización de datos es un avance tecnológico clave para este 2022.
Más allá de la carga manual de archivos a herramientas de Business Intelligence, existen grandes avances en procesos de automatización en los que delegar esta tarea. Avances que permiten ahorrar tiempo y analizar información en tiempo real, ventaja clave para negocios con gran necesidad de maniobra.
El análisis en tiempo real se basa en el procesamiento de flujo. Este se utiliza para consultar flujos continuos de datos y procesarlos en un corto período de tiempo.
Como beneficios, las empresas encontrarán un ahorro de tiempo y costes, así como escalabilidad de los recursos disponibles.
2022 nos traerá grandes avances en un campo ya productivo desde hace años. Especialmente en aquellas empresas que busquen en este recurso un poderoso aliado para escalar su negocio.
Este artículo ha sido extraído de Sage Advice, redactado por Guillermo Yuste Durán, con más de 6 años de experiencia en gestión de campañas digitales, análisis de proyectos y desarrollo web, es especialista de Business Intelligence y profesor de esta materia en KeepCoding.
