10 tendencias principales
para la inteligencia de
negocios para el 2014
Para obtener más información, vea este Informe especial de The Economist: El fomento
a una cultura orientada a los datos.
El final de los científicos de datos. La ciencia de los datos pasa de
los especialistas a las personas comunes. La familiaridad con los análisis de datos se vuelve
un conjunto de habilidades de los usuarios profesionales normales, no de los expertos con “analista”
en sus títulos. Las organizaciones que usan datos para tomar decisiones son más exitosas y las que no
los usan, comienzan a quedar atrás.
Para más información, lea el informe técnico: Análisis de negocios en la nube.
La inteligencia de negocios de la nube se vuelve
popular. Las organizaciones que desean comenzar a funcionar rápidamente con los análisis impulsan la
adopción de la inteligencia de negocios de la nube. Los nuevos escenarios como la colaboración con
los clientes y el acceso móvil desde fuera del firewall también aceleran la adopción. La madurez de
los servicios de nube ayuda a los departamentos de TI a sentirse cómodos con la inteligencia de
negocios en la nube.
Para más información, vea este seminario web: Exploración de big data Amazon Redshift.
Big data finalmente llega al cielo. Los almacenes de datos de nube como Amazon Redshift y Google BigQuery transforman el
proceso de construir un almacén de datos desde ser un proceso que toma meses a tomar solo días.
Esto permite la rápida creación de prototipos y un nivel de flexibilidad que anteriormente no era
posible. Las ofertas de nube como Teradata Cloud y SAP HANA de proveedores tradicionales
validan el espacio.
Para más información, lea este informe técnico de GigaOm: Inteligencia de negocios ágil:
remodelando el panorama.
La inteligencia de negocios ágil extiende su liderazgo. Los análisis de autoservicio se vuelven la norma en las empresas de movimiento rápido.
La gente de negocios está comenzando a esperar que sus dashboards les brinden flexibilidad y
usabilidad. Y la pila de infraestructura monolítica finalmente se derrumba
en favor de soluciones que pueden trabajar con nuevas fuentes de datos.
Para obtener más información, vea a David Stodder de TDWI en este seminario web:
El uso de los análisis para ser predictivo y proactivo.
Los análisis predictivos, que una vez fueron el dominio de los sistemas
avanzados y especializados, migrarán a la corriente principal a medida que los negocios buscan
conocimientos con vista al futuro, en lugar de con vista al pasado, a partir de sus datos.
Vea el valor de la inteligencia de negocios integrada en este video.
La inteligencia de negocios integrada comienza a
emerger, en un intento de ubicar los conocimientos directamente en el camino de las
actividades de negocios. Los análisis están comenzando a vivir dentro de los sistemas de transacciones.
Escenarios como la administración de relaciones con los clientes avanzarán con los análisis
brindándoles apoyo en las muchas decisiones pequeñas que la gente de negocios toma en un día.
Finalmente, la inteligencia de negocios integrada le lleva los datos a los departamentos que
normalmente se quedan atrás: por ejemplo, la planta de producción y los ambientes de venta minoristas.
Lea más en este informe técnico: Las 5 mejores prácticas para contar grandes historias.
La capacidad de contar una historia se vuelve una
prioridad, a medida que las personas se dan cuenta que una avalancha de dashboards sin
contexto es inútil. Las historias se vuelven una forma de comunicar ideas y conocimientos usando
datos. También ayudan a las personas a extraer un significado de una masa abrumadora de datos
grandes y dispares.
Para ver un ejemplo, lea este informe técnico: Cómo la inteligencia de negocios móvil impulsa
la eficacia y la transformación para Supervalu.
Para las organizaciones de vanguardia, la inteligencia de negocios móvil se vuelve la experiencia principal, no una experiencia
ocasional. Los usuarios profesionales comienzan a exigir acceso a la información dentro del flujo normal de sus días, no en sus escritorios.
Para ver un ejemplo de cómo obtener conocimientos a partir de los datos de medios sociales, vea este
video: El uso del análisis de medios sociales para obtener conocimiento.
Las organizaciones comienzan a analizar los datos
sociales con interés, y obtienen conocimientos que van más allá de la cantidad
de “me gusta” y sus seguidores. Los datos sociales se vuelven un delegado para la conciencia y la
actitud de las marcas, al igual que un suelo fértil para los análisis competitivos. Las empresas
comienzan a usar los datos sociales para comprender qué tan importantes son
para sus clientes.
Para más información sobre noSQL, lea este artículo de TechRepublic: 10 cosas
que debe saber acerca de las bases de datos noSQL.
NoSQL es el nuevo Hadoop. Las organizaciones exploran cómo usar los datos no estructurados. Las tecnologías
NoSQL se vuelven más populares a medida que las empresas buscan formas de asimilar
este tipo de datos. Pero en 2014, el uso inteligente de estos datos no estructurados seguirá
siendo la excepción y no la norma.
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