En la era digital, en la que los datos son el activo más valioso, las prácticas sostenibles sobre la información y su análisis son fundamentales. Enfoque que persigue la eficacia en la obtención de datos precisos para la toma de decisiones, pero incorpora consideraciones éticas, ambientales y sociales. Protege desde la recolección de datos y su almacenamiento hasta el análisis y la presentación de la información. En la obtención de datos se prioriza la minimización del impacto ambiental, la protección de la privacidad y el acceso y uso de la información. Al considerarlo así, las organizaciones pueden maximizar el valor de su información y datos, contribuyendo positivamente a la sostenibilidad global y el bienestar social.
Integración de la sostenibilidad con el Business Analytics
Las tendencias del Business Analytics (BA) se centran cada vez más en la sostenibilidad. Las empresas ahora están aprovechando la analítica no solo para obtener ganancias económicas, sino también para avanzar en sus iniciativas ambientales, sociales y de gobernanza. En consecuencia, las prácticas sostenibles demuestran un compromiso con las operaciones comerciales responsables y la creación de valor a largo plazo.
El papel cambiante de los datos y la analítica en la sostenibilidad
Dado que el cambio climático sigue siendo una preocupación mundial, las empresas de todos los tamaños e industrias están reconociendo el potencial de la sostenibilidad. Además, están utilizando Data Analytics (D&A) para mejorar sus estrategias y optimizar esfuerzos, logrando rastrear métricas críticas como: el consumo de energía, las emisiones de gases y el rendimiento de la cadena de suministro. En consecuencia, este enfoque permite a las organizaciones extraer información valiosa para guiar su viaje hacia la sostenibilidad, alineándose con las tendencias.
Anticiparse al cambio con análisis sostenible
Se espera que la sostenibilidad de D&A sea utilizada para anticipar los cambios en: la demanda, el ajuste de los recursos y la toma de decisiones financieramente inteligentes. Otros factores intervienen en la toma de decisiones: niveles de producción, volumen de ventas, número de empleados e incluso los datos meteorológicos.
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Garantizar la participación y el cumplimiento integrales
Es esencial garantizar que todos los empleados y las partes interesadas participen en los esfuerzos de sostenibilidad. La comunicación es vital. Asimismo, las iniciativas de capacitación para involucrar a los empleados en el proceso son un buen punto de partida.
Adoptar la inteligencia continua y análisis en tiempo real
La demanda en inteligencia continua y análisis en tiempo real es una de las tendencias clave del Business Analytics. En el clima empresarial actual, las respuestas instantáneas con información basada en datos son cruciales. Por lo tanto, las organizaciones están adoptando tecnologías manteniéndose ágiles en medio de la dinámica cambiante del mercado. Este movimiento subraya un cambio significativo en las tendencias del Business Analytics.
Comprensión de la Inteligencia Continua (IC)
La inteligencia continua (IC), tal y como la define Gartner, integra la analítica en tiempo real directamente en las operaciones empresariales. Además, este enfoque automatiza la extracción de grandes volúmenes de datos, ofreciendo un flujo continuo de información en tiempo real. La IC revoluciona las tendencias analíticas al pasar de métricas estáticas a análisis dinámicos en tiempo real. Esto permite identificar tendencias y anomalías rápidamente.
Sinergia de datos históricos y en tiempo real
La IC aprovecha tanto los datos históricos como en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas con prontitud. Una entidad de fabricación puede detectar fallos en tiempo real, utilizando datos históricos para agilizar la toma de decisiones. Por lo tanto, la combinación de datos, históricos y reales, enriquece el panorama analítico y alinea las decisiones con las tendencias empresariales emergentes.
Perspectivas futuras de la IC
Las empresas aprovechan la IC para optimizar las operaciones, reemplazando el análisis manual y acelerando la información mediante algoritmos de IA y ML. La transición a la IC implica una mayor adopción de la analítica en tiempo real impulsada por la IA, transformando las prácticas de inteligencia empresarial.
Las tendencias están inclinadas por revolucionar la toma de decisiones estratégicas, haciendo hincapié en la IA y el ML, seguridad de datos y prácticas sostenibles. Subrayan el valor de las herramientas colaborativas y el análisis en tiempo real en un panorama competitivo. Por lo tanto, para mantenerse al tanto de estas tendencias, los profesionales deben seguir aprendiendo y actualizándose.
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