Evolución de las plataformas de BI
Vivimos en una era de Big Data. Cada persona crea alrededor de 1,7 MB de datos por segundo. Los seres humanos producen 2,5 trillones de bytes de datos todos los días. Este enorme volumen de datos se ha vuelto tan enorme, complejo y de rápido movimiento, que dar sentido a esta gran cantidad de datos es un desafío. Por lo tanto, las herramientas de Business Intelligence (BI) se utilizan para analizar esta enorme cantidad de datos para descubrir los conocimientos que son cruciales para el negocio. Hace que los datos de cualquier tipo sean fáciles de digerir con visualizaciones asombrosas, análisis históricos detallados e informes personalizables.
A lo largo de las décadas, la tecnología de BI ha evolucionado y el mercado no muestra signos de desaceleración. Si bien el significado inherente sigue siendo el mismo, la BI como un conjunto de procesos, tecnologías y herramientas ha cambiado mucho, desde la BI tradicional a la BI impulsada por IA que utiliza el análisis aumentado. Antes de comprender cómo la analítica aumentada cambiará el proceso de análisis e inteligencia empresarial, echemos un vistazo a la evolución de la inteligencia empresarial.
BI tradicional
La primera generación de tecnología de BI a menudo denominada “BI tradicional” era una herramienta de protección centralizada para todos los datos empresariales que, en gran parte, son propiedad de los especialistas en datos y en TI. Las implementaciones heredadas de múltiples componentes, como mercados de datos, almacenes de datos, eran técnicamente complejas y requerían un gran personal de TI para mantenerlas y administrarlas. El paradigma Extract Transform and Load (ETL) integró datos de fuentes dispares en un repositorio central de almacenamiento. Una vez almacenados, los datos se normalizaron y estructuraron antes de que se utilicen más para ejecutar consultas y recuperar datos para informes.
En última instancia, el departamento de TI genera y entrega informes estáticos a los propietarios de negocios. El análisis fue generalmente descriptivo y realizado por analistas de datos especializados con acceso restringido a los informes. Todo este proceso puede tardar días, semanas o incluso meses en generar conocimientos debido a la dependencia del personal de TI capacitado. Y, por lo tanto, incapaz de tomar decisiones oportunas basadas en datos. Para hacer que la BI sea más accesible para los usuarios comerciales, la BI de autoservicio se convirtió en la próxima generación de análisis y BI.
BI de autoservicio
Los principales inconvenientes de la BI tradicional fueron la necesidad de analistas técnicos altamente capacitados, el tiempo prolongado para obtener información y la mala calidad de los datos que se analizaban. Estos inconvenientes se superaron con un enfoque más ágil que favoreció las capacidades de autoservicio: BI de autoservicio moderno. Esto eliminó la pila técnica diseñada para los usuarios de TI y se centró en proporcionar herramientas de visualización y descubrimiento de datos a los usuarios comerciales. También brinda a los usuarios comerciales la capacidad de realizar análisis ad hoc de datos de fuentes dispares sin ninguna habilidad técnica avanzada. En comparación con el BI tradicional, pueden manejar mayores volúmenes de datos extraídos de múltiples fuentes, lo que permite análisis más profundos. Reemplazaron las filas y columnas de las presentaciones de datos tradicionales con imágenes gráficas y cuadros.
Además de los informes históricos, proporciona informes y conocimientos predictivos y prescriptivos en tiempo real. Con estas herramientas los usuarios obtienen la información para tomar mejores decisiones, con mayor facilidad y sin tener que depender mucho de analistas de datos y profesionales de TI. Las soluciones de BI modernas también simplifican el control de acceso, la seguridad y la gobernanza de datos para los equipos de TI.
Necesidad de una herramienta de BI impulsada por IA
A pesar de ser más intuitivas y fáciles de usar que la BI tradicional, las herramientas de BI de autoservicio tienen pocas limitaciones. A medida que aumenta el volumen de datos, existe la necesidad de que los científicos de datos le den sentido a los enormes conjuntos de datos. Pero la escasez de científicos de datos y la preparación manual de datos hacen que el proceso sea altamente ineficiente y propenso a errores. Además, la información proporcionada por los sistemas de BI de autoservicio se limita al tipo de consultas realizadas por los usuarios comerciales. Aquí es donde surge la necesidad de un nuevo BI impulsado por IA, es decir, un sistema de BI de análisis aumentado. No solo automatiza las tareas de preparación de datos, sino también partes del conocimiento de los datos y el proceso de descubrimiento de datos.
BI de analítica aumentada
Augmented Analytics integra IA en el proceso de análisis y BI para ayudar al usuario a preparar sus datos, identificar relaciones dentro de los datos, descubrir nuevos conocimientos y compartirlos fácilmente con todos en la organización. Reduce la dependencia de científicos de datos altamente capacitados al automatizar la generación de información utilizando algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Gartner afirma que más del 40% de los roles de los científicos de datos se automatizarán para 2020. La herramienta de BI de análisis aumentado puede ayudar a expertos menos técnicos como los científicos de datos ciudadanos a proporcionar recomendaciones y sugerencias basadas en su dominio y habilidades principales para comprender y obtener información de las tendencias y patrones. Estará libre de prejuicios humanos y revelará conocimientos ocultos que son cruciales para el negocio. Además, el uso de Natural Language Generation (NLG) puede mejorar el proceso de generación de informes de BI al permitir a los usuarios consultar el sistema y presentar los conocimientos de forma narrativa.
La analítica aumentada ayudará a las organizaciones a ir más allá del paradigma del panel de control hacia una nueva forma de consumir conocimientos, es decir, historias de datos. Estos ayudarán al usuario a comprender solo la información y el contexto que necesitan en el momento adecuado para tomar la decisión. Para 2025, el 75% de las historias de datos se generarán automáticamente utilizando técnicas de análisis aumentadas.
Cada organización necesitará una plataforma de analítica aumentada para crear visualizaciones, ayudar en la narración y luego ayudar a los usuarios a compartir sin esfuerzo sus hallazgos en toda la organización. Esto impulsará la adopción de Augmented Analytics BI en todos los equipos, especialmente entre los usuarios no técnicos. La analítica aumentada cambiará la forma en que los usuarios experimentan la analítica y la BI.
¿Su organización todavía usa BI tradicional y BI de autoservicio? ¿Tiene previsto adoptar la BI de análisis aumentada en el futuro? Si es así, entonces cómo beneficiará a una organización. No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.
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Payal is a Product Marketing Specialist at Subex, who covers Artificial Intelligence and its application around Generative AI. In her current role, she focuses on Telecom challenges with AI and its potential solutions to these challenges. She is a postgraduate in management from Symbiosis Institute of Digital and Telecom Management, with analytics as her majors, and has prior engineering experience in the Telecom industry. She enjoys reading and authoring content at the intersection of analytics and technology.
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