¿Cuántas veces hemos oído aquello de que la empresa tiene millones de datos y no sabe qué hacer con ellos? Por todos lados se repite el mensaje de que los datos tienen un gran valor, aunque dependiendo de cómo lo formulemos no sea del todo cierto. Sin un buen análisis que extraiga información de ellos, los datos no sirven prácticamente de nada. Para conseguir extraer esta información valiosa, las empresas pueden servirse de la inteligencia empresarial o business intelligence. El business intelligence es el uso de los datos para conseguir información que sirva como base sólida para una toma de decisiones más segura. Para ello, las empresas consumen los datos de formas distintas. Comentamos algunas de ellas:
El business intelligence embedded se define como la integración de informes, dashboards y vistas de análisis en una aplicación. La información se muestra y administra en una plataforma BI y se introduce directamente dentro de la interfaz de usuario de la aplicación para mejorar el contexto y la usabilidad de los datos. Es decir, con BI embedded puedes disponer de los gráficos y KPIs de tu BI dentro de tu CRM, PMS, CMS u otro, sin tener que ir a consultar tu software de business intelligence. La ventaja de usar BI embedded es que se reduce el coste y el tiempo que implica crear los informes y análisis.
Con BI embedded el BI se une con la experiencia de usuario de la aplicación y proporciona a los clientes un contexto de trabajo enriquecido e información dentro de las aplicaciones que ya usan. De esta forma, los usuarios pueden conseguir una toma de decisiones mejor y más rápida por su cuenta con cuadros de mando interactivos y análisis integrados. Además, estos cuadros de mando e informes pueden personalizarse con la combinación de varios flujos de datos según sus necesidades específicas, a diferencia del software de generación de informes tradicional.
Con el uso de business intelligence embedded, los usuarios pueden basar su toma de decisiones en el BI sin dejar de realizar sus tareas diarias normales. BI embedded también puede formar parte de la automatización de los flujos de trabajo, de forma que determinará ciertas acciones según los parámetros establecidos por el usuario.
El data discovery o descubrimiento de datos es un proceso dirigido por el usuario por el cual pueden descubrirse patrones y valores desconocidos o inusuales en los datos. El data discovery consiste en recopilar datos de sus diversas bases de datos y silos y consolidarlos en una sola fuente que puede ser evaluada fácilmente y en tiempo real. Permite descubrir, en pocos clics, los factores que contribuyen a una tendencia en cuanto esta ha sido descubierta.
Con el data discovery, el usuario busca elementos o patrones específicos en un conjunto de datos. Las herramientas visuales hacen que el proceso sea dinámico, fácil de usar, rápido e intuitivo. La visualización de datos ahora va más allá de los informes estáticos tradicionales. Las visualizaciones de BI han ido evolucionando y aumentando para incluir mapas geográficos, térmicos, tablas pivotantes y mucho más, lo que permite crear presentaciones que reflejan muy fielmente los descubrimientos.
Self-Service analytics permite a los usuarios finales analizar fácilmente sus datos creando sus propios informes y modificar los que ya tienen disponibles sin la necesidad de realizar formación. Por ejemplo, si una organización solo necesita un informe al año, puede dedicar los recursos de TI a esta tarea. En cambio, si esta organización tiene 1000 empleados y cada uno de ellos requiere varios informes diariamente, el equipo de TI no podrá gestionar la demanda.
Self-service analytics o los informes ad hoc ofrecen a los usuarios la posibilidad de crear informes rápidamente, lo que les permite conseguir análisis de datos en un tiempo mínimo. Los usuarios finales pueden analizar sus datos modificando dinámicamente o añadiendo funciones de cálculo a un informe. Esta flexibilidad disminuye la carga del departamento técnico, de forma que se liberan recursos de desarrollo. Esto da a los usuarios de negocios la habilidad de tomar el control de sus propias necesidades analíticas y les ayuda a extraer el máximo valor tanto de sus datos como de su aplicación. De esta forma, el equipo de TI gestiona informes interactivos que cada usuario final puede filtrar para encontrar la información que necesita.
Augmented analytics ofrece una automatización del análisis de datos mediante machine learning y procesamiento del lenguaje natural. Este uso avanzado, manipulación y presentación de datos simplifica los datos para presentar resultados claros y proporciona acceso a herramientas sofisticadas para que los usuarios empresariales puedan tomar decisiones cotidianas con confianza. Los usuarios pueden ir más allá de la opinión y los prejuicios para obtener una visión real y actuar sobre los datos de forma rápida y precisa.
Augmented analytics soluciona el problema que todavía tienen muchas organizaciones con la generación de conocimientos a partir de los datos.
Lo que hace augmented analytics es aliviar la dependencia que puede tener una compañía en sus científicos de datos automatizando la generación de conocimiento en una empresa mediante el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y de inteligencia artificial.
Un motor de augmented analytics puede procesar automáticamente los datos de una empresa, limpiarlos, analizarlos y convertirlos en acciones para los ejecutivos o profesionales de marketing con poca o ninguna supervisión por parte de un técnico.
El consumo de los datos para su utilización en los negocios toma muchas formas y cada una de ellas puede ser utilizada en solitario o con otras. Cada empresa, departamento o situación específica requerirá una forma u otra de analizar los datos, aunque el objetivo de estos procesos y tecnologías es similar: conseguir una buena base para tomar buenas decisiones empresariales y optimizar los procesos dentro de la compañía.