Quants cops hem sentit que les empreses tenen milions de dades i no saben què fer-ne? Per tot arreu es repeteix el missatge que les dades tenen un gran valor, encara que segons com ho formulem, això no és del tot cert. Sense una bona anàlisi que n'extregui informació, les dades no serveixen pràcticament per a res. Per aconseguir extreure aquesta informació valuosa, les empreses poden servir-se de la intel·ligència empresarial o business intelligence. El business intelligence és l'ús de les dades per aconseguir informació que serveixi com a base sòlida per a una presa de decisions més segura. Aquest procés pot adoptar moltes formes diverses. Les comentem.
El business intelligence embedded es defineix com la integració d'informes, dashboards i vistes d'anàlisi en una aplicació. La informació es mostra i administra en una plataforma BI i s'introdueix directament dins de la interfície d'usuari de l'aplicació per millorar el context i la usabilitat de les dades. L'avantatge de fer servir BI embedded és que es redueix el cost i el temps que implica crear els informes i anàlisis.
Amb BI embedded, el BI s'uneix amb l'experiència d'usuari de l'aplicació i proporciona als clients un context de treball enriquit i informació dins de les aplicacions que ja fan servir. D'aquesta manera, els usuaris poden aconseguir una presa de decisions millor i més ràpida pel seu compte amb quadres de comandament interactius i anàlisis integrades. A més, aquests quadres de comandament i informes es poden personalitzar amb la combinació de diversos fluxos de dades segons les seves necessitats específiques, a diferència del software de generació d'informes tradicional.
Amb l'ús de business intelligence embedded, els usuaris poden basar la seva presa de decisions en el BI sense deixar de dur a terme les seves tasques diàries normals. BI embedded també pot formar part de l'automatització dels fluxos de treball, de manera que determinarà certes accions segons els paràmetres establerts per l'usuari.
El data discovery o descobriment de dades és un procés dirigit per l'usuari pel qual es poden descobrir patrons i valors desconeguts o inusuals a les dades. El data discovery consisteix en recopilar dades de les seves diverses bases de dades i sitges i consolidar-los en una sola font que pugui ser avaluada fàcilment i en temps real. Permet descobrir, en pocs clics, els factors que contribueixen a una tendència tan bon punt ha estat descoberta.
Amb el data discovery, l'usuari busca elements o patrons específics en un conjunt de dades. Les eines visuals fan que el procés sigui dinàmic, fàcil de fer servir, ràpid i intuïtiu. La visualització de dades ara va més enllà dels informes estàtics tradicionals. Les visualitzacions de BI han anat evolucionant i augmentant per incloure mapes geogràfics, tèrmics, taules pivotants i molt més, la qual cosa permet crear presentacions que reflecteixin molt fidelment els descobriments.
Self-service analytics permet als usuaris finals analitzar fàcilment les seves dades creant els seus propis informes i modificar els que ja tenen disponibles sense la necessitat de dur a terme formació. Per exemple, si una organització només necessita un informe a final d'any, hi pot dedicar els recursos de TI. En canvi, si aquesta organització té 1.000 treballadors i cadascun d'ells ha de disposar de diversos informes diaris, l'equip de TI no podrà gestionar la demanda.
Self-service analytics o els informes ad-hoc ofereixen als usuaris la possibilitat de crear informes ràpidament, la qual cosa els permet aconseguir anàlisis de dades en un temps mínim. Els usuaris finals poden analitzar les seves dades modificant dinàmicament o afegint funcions de càlcul a un informe. Aquesta flexibilitat disminueix la càrrega del departament tècnic, de manera que s'alliberen recursos de desenvolupament. Això ofereix als usuaris de negoci l'habilitat de prendre el control de les seves pròpies necessitats analítiques i els ajuda a extreure el màxim valor, tant de les seves dades com de la seva aplicació. Així doncs, l'equip de BI gestiona informes interactius que cada usuari final pot filtrar per trobar la informació que necessita.
Augmented analytics ofereix una automatització de l'anàlisi de dades mitjançant machine learning i processament del llenguatge natural. Aquest ús avançat i manipulació simplifiquen les dades per presentar resultats clars i proporcionen accés a eines sofiticades perquè els usuaris empresarials puguin prendre decisions quotidianes amb confiança. Els usuaris poden anar més enllà de l'opinió i els prejudicis per obtenir una visió real i actuar sobre les dades de manera ràpida i precisa.
Augmented analytics soluciona el problema que encara tenen moltes organitzacions amb la generació de coneixements a partir de les dades. El que fa augmented analytics és alleugerir la dependència que pot tenir una empresa en els seus científics de dades automatitzant la generació de coneixement en una organització mitjançant l'ús d'algoritmes avançats d'aprenentatge automàtic i intel·ligència artificial.
Un motor d'augmented analytics pot processar automàticament les dades d'una empresa, netejar-los, analitzar-los i convertir-los en accions per als executius o professionals de màrqueting amb poca o cap mena de supervisió per part d'un tècnic.
El consum de dades per a la seva utilització en els negocis pren moltes formes i cadascuna d'elles pot ser utilitzada en solitari o amb d'altres. Cada empresa, departament o situació específica requerirà una o altra manera d'analitzar les dades. Tot i això, l'objectiu d'aquests processos i tecnologies és similar: aconseguir una bona base per prendre bones decisions empresarials i optimitzar els processos dins de la companyia.