Cómo han evolucionado los programas de inteligencia empresarial

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Durante las últimas décadas, BI ha evolucionado de grandes implementaciones monolíticas controladas por TI a conjuntos orquestados de capacidades más pequeñas y ágiles que incluyen el descubrimiento y la gobernanza de datos basados en imágenes. Estas nuevas capacidades ofrecen una accesibilidad analítica más democrática que está siendo cada vez más controlada por los usuarios empresariales.

En esta evolución, el moderno subsegmento de análisis del mercado de BI ha visto el crecimiento más espectacular, sustancialmente más rápido que el mercado global de BI. Por esta razón, la primera oleada de modernización de BI se centró en la agilidad analítica y la capacidad de agregar proveedores más pequeños y soluciones de puntos a las plataformas de BI tradicionales. En gran medida, los proveedores de plataformas de BI tradicionales se han expandido para admitir estas tendencias. 

Actualmente estamos en la siguiente fase de modernización de BI, que abarca las tecnologías en la nube y la inteligencia artificial (IA). Fundamentalmente, esta será una fase disruptiva caracterizada por  el análisis aumentado, donde la aplicación de Análisis de IA puede reducir el  número  de pasos manuales realizados por los científicos de datos. 

Antes de realizar cualquier análisis, los científicos de datos deben adquirir y preparar los datos. A menudo se cita que el científico de datos dedica el 80% de su tiempo a la preparación de datos y sólo el 20% del tiempo en ciencia de datos real. El aumento de capacidades de IA y procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudará a optimizar todas las fases del flujo de trabajo de análisis, desde la preparación de datos hasta el modelado de datos y la generación de información. NLP cambiará el proceso de consulta de ser principalmente un proceso de arrastrar y soltar, creación de consultas a un proceso más intuitivo, basado en voz y búsqueda, y se empleará para acceder a los datos, así como para interpretar los hallazgos. NLP puede utilizar la IA para ofrecer hallazgos generados por humanos y  máquinas al usuario, y los proveedores integrarán ambas tecnologías en chatbots y asistentes virtuales, mejorando el flujo de trabajo de análisis con flexibilidad conversacional.

A medida que se embarca en su esfuerzo de modernización de BI, haría bien en aprender de las empresas que han completado con éxito sus propios proyectosde modernización deBI,e incluso de las empresas que han fallado en ese sentido.  En un futuro no tan lejano, su propia modernización de BI incorporará las ventajas de la IA, aumentando gran parte de lo que ahora son procesos manuales para optimizar la administración de datos y evolucionar el proceso de análisis para obtener información más rápida y precisa. Para avanzar a este nuevo y emocionante futuro, primero debemos comprender los errores comunes que han impactado negativamente en los proyectos de modernización de BI. Si puede evitar estos escollos, puede garantizar una iniciativa de modernización de BI exitosa.

Fuente: IT User

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