Por qué la analítica cambiará cómo competimos en 2022: las principales tendencias en Business Intelligence

Los últimos dos años nos han demostrado que los mayores desafíos a los que nos enfrentamos actualmente son globales y, por tanto, requieren de esfuerzos colectivos. La economía está más interconectada que nunca, como señalan, entre otros retos, los problemas que afronta la cadena de suministro en todo el mundo.

La clave del éxito está en la colaboración, pero no solo con partners, sino con proveedores, clientes e incluso con la competencia. La fortaleza consiste hoy en compartir recursos para innovar y ser más resilientes. Es por ello que cada vez más fabricantes de software buscan sinergias desarrollando un ecosistema de coinnovación amplio y rico.

Puede que la tecnología sea escalable prácticamente de manera infinita, pero este no es el caso del talento. Tal y como señalan las principales consultoras de mercado, encontrar empleados con las habilidades necesarias para competir en la economía digital es el obstáculo más desafiante para el negocio hoy. Esto significa que la transformación digital ya no es suficiente: en 2022, debemos perseguir la coinnovación digital.

En otras palabras, la ventaja competitiva ya no reside en los productos, sino en los datos y los servicios: y, para lograrla, el camino no puede recorrerse solo. La solución no pasa por levantar murallas, sino por desarrollar una nueva forma de obtener ventajas competitivas basada en relaciones y la colaboración.

Las compañías ya no solo deben innovar internamente, sino colaborar de manera más amplia a como lo venían haciendo hasta ahora… Lo que necesariamente afecta al BI y la manera en la que se consumen y analizan los datos. En este sentido, en los próximos meses tendrá lugar la consolidación de nuevas tendencias en materia de datos y business intelligence que marcarán la hoja de ruta en un mundo digital interconectado. Veámoslas:

• Minería colaborativa: El aumento del teletrabajo ha hecho que sea fundamental integrar el BI en los flujos de trabajo y las aplicaciones. Sin embargo, la colaboración debe ser parte del flujo de trabajo analítico inicial. En el futuro, al igual que se extraen datos, también habrá que aprender a extraer datos de manera colaborativa.
• La evolución del cuadro de mando: Es cierto que la monitorización estática no es ya diferencial. Pero hay una gran diferencia entre los KPI simples y la investigación analítica rica, interactiva y aumentada. El dashboard se está convirtiendo en algo muy contextualizado gracias a la IA y las alertas para obtener información instantánea cuando cambian los datos, así como en un centro de control altamente colaborativo que cataloga los conocimientos y los datos distribuidos.
• La importancia creciente del data lineage y el BI inteligible: Los expertos en analítica suelen tener dificultades para explicar sus datos. En un mundo interconectado, el linaje de los datos o data lineage es fundamental para proporcionar contexto, fiabilidad y claridad, ya que cuando los usuarios conocen la procedencia de los datos y la etapa del ciclo de vida en la que se encuentran, ganan la confianza necesaria para actuar sobre la información que generan.
• La velocidad de los insigths nos permite centrarnos en optimizar costes: Las consultas en tiempo real de los repositorios de datos en la nube son una gran herramienta para la generación de insights. Pero los precios derivados de la estructura informática en la nube pueden dispararse. Como apuntan las últimas predicciones de Gartner, a largo plazo, la velocidad de extracción de insights y el coste por su obtención aumentará, y habrá que averiguar cómo realizar las consultas adecuadas en el momento y lugar precisos.
• El uso de la automatización de aplicaciones para impulsar acciones: La economía de las API abre nuevas vías para interconectar iniciativas conjuntas entre las empresas, sus partners, sus clientes e incluso sus competidores. En un mundo cooperativo, la automatización de apps es un área que está emergiendo con fuerza y que elimina la necesidad de codificar estas integraciones, por lo que las oportunidades están al alcance de una mayor variedad de actores.

En resumen, hoy no es opcional trabajar de manera colaborativa, y esto afecta por supuesto a los procesos analíticos y a cómo consumimos y aprovechamos el potencial de los datos. Adoptar este nuevo paradigma requiere unas reglas claras, un propósito común, una visión a largo plazo y un cambio de mentalidad. Conocer esta tendencia es más importante que nunca para anticiparnos al cambio constante en un año vital para la recuperación económica y la competitividad empresarial.