El panorama de la Inteligencia Empresarial (BI) y el Business Analytics sigue evolucionando, impulsado por los importantes avances tecnológicos y las tendencias de análisis de datos. Las empresas buscan soluciones personalizadas, aprovechando datos seguros y presentaciones poderosas. Necesitan software con un dashboard moderno para satisfacer sus necesidades específicas. Además, tenemos la colaboración de la Inteligencia Artificial, remodelando la forma en que se analizan y presentan los datos en todas las industrias. Por lo tanto, echemos un vistazo a las tendencias del Business Analytics y cómo está moldeando la forma en que hacemos negocios.
Tendencias emergentes de Business Analytics para 2024
Uso de Inteligencia Artificial y Machine Learning
A. Integración de la IA para mejorar la información
La integración de la IA y el Machine Learning (ML) en las tendencias de análisis empresarial está ganando terreno. Las empresas utilizan estas tecnologías para obtener información predictiva y desarrollar la automatización de sus procesos. Esto les ayuda a seguir siendo competitivas al anticiparse a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes. Además, los algoritmos de IA mejoran la detección de anomalías con gran precisión, alertando rápidamente a los usuarios sobre eventos inesperados.
B. Optimización de la información con IA
La IA tiene la capacidad de analizar automáticamente grandes conjuntos de datos optimizando la información que ofrecen. Como resultado, solo selecciona fuentes de datos y variables y obtiene previsiones, tendencias de crecimiento y escenarios hipotéticos. Las implicaciones de esto son de largo alcance. No hay necesidad de científicos de datos porque los usuarios empresariales pueden acceder fácilmente a información de alta calidad.
C. Adopción de la IA adaptativa y en tiempo real
La demanda de análisis en tiempo real está aumentando junto con el Internet de las cosas, lo que demanda el manejo de grandes cantidades de datos. Así, los sistemas de IA adaptativos, que se ajustan a los cambios del mundo real, son esenciales para una toma de decisiones rápida e informada. Además, la IA generativa, a pesar de su potencial de sesgo y preocupaciones éticas, ofrece beneficios en la creación de contenidos y gestión de riesgos.
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Seguridad y gobernanza de los datos
A. Elevar la seguridad y la gobernanza de los datos
En las tendencias empresariales existe un énfasis creciente en la seguridad y la gobernanza de los datos. Además, a medida que las empresas recopilan un volumen mayor de datos, se vuelve importante proteger esta información. Hay muchísimas amenazas sobre las violaciones y el poder garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. Por lo tanto, las organizaciones están invirtiendo en marcos de gobernanza sólidos y medidas de seguridad para salvaguardar sus activos de datos, garantizando la confianza y la fiabilidad en sus prácticas analíticas.
B. Comprender la gobernanza de datos en BI
La gobernanza de datos es esencial en la analítica empresarial para asegurar la disponibilidad, facilidad de uso, integridad y seguridad de los datos corporativos. Esto garantiza que los datos sean fiables, coherentes, accesibles y seguros. Por último, la gobernanza de datos facilita la toma de decisiones eficaz y el cumplimiento normativo.
C. Integración de herramientas de gobernanza con BI
La integración de las herramientas de gobernanza de datos con las herramientas de BI es fundamental para la precisión, fiabilidad y la coherencia de datos. Además, estas herramientas proporcionan un marco para la calidad y la gestión de los datos. Esto garantiza que los datos introducidos en las herramientas de BI se sometan a limpieza, validación y estandarización. Las herramientas de gobernanza estandarizan datos de múltiples fuentes antes de integrarlos en sistemas de BI, reduciendo discrepancias y mejorando la precisión del análisis.
D. Integración práctica y consideraciones
La integración de la gobernanza de datos con las herramientas de BI incluye la catalogación, linaje, gestión de calidad y seguridad de datos para mejorar la eficiencia y confiabilidad. Además, esta integración garantiza que las herramientas de BI utilicen datos confiables y de alta calidad. Este hecho convierte a la gobernanza en un componente crítico para la elaboración de informes precisos, confiables y seguros. Al elegir una solución de gobernanza de datos integrada con herramientas de BI, las empresas deben considerar:
- La compatibilidad
- Escalabilidad
- Seguridad
- Facilidad de uso
- Soporte del proveedor
- Cumplimiento normativo
Descubrimiento y visualización avanzada de datos
A. Elevar el empoderamiento de los usuarios empresariales
Las herramientas de visualización de datos son vitales para hacer que los datos sean accesibles y procesables para los usuarios empresariales. Además, estas herramientas no solo facilitan la exploración de conjuntos de datos complejos, sino que también permiten la presentación intuitiva de los hallazgos. Por lo tanto, las empresas están mejor equipadas para identificar tendencias, oportunidades y desafíos rápidamente, tomando decisiones informadas con mayor confianza.
B. Desbloqueo de información a través de la analítica visual
El descubrimiento de datos, mediante su consolidación con análisis visuales avanzados, facilita a las partes interesadas extraer información procesable eficientemente.
Visualización de datos para mejorar la adopción de decisiones
La visualización de datos se ha transformado en un método sofisticado para presentar e interactuar con los datos a través de diversas representaciones gráficas. En las tendencias de analítica empresarial de 2024, los cuadros de mando consolidarán aún más su posición como herramientas esenciales para la comunicación visual, fomentando la colaboración al servir como núcleo analítico de los proyectos. Como resultado, con la integración de alarmas basadas en IA y datos en tiempo real, los paneles de KPI avanzarán en las funciones de interactividad, mejorando su utilidad.
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