Tendencias 2022: datos accesibles, analítica invisible

De la gestión de datos eficaz a la analítica invisible para conseguir empoderar a las organizaciones y dar paso a mejores decisiones de negocio. Conoce más


PowerData Tendencias 2022

“Lo esencial es invisible a los ojos” escribió el francés Antoine de Saint-Exupéry y la idea es tan potente que consigue incluso definir ámbitos muy alejados de los que aparecen en El Principito.

 

De hecho, si pensamos en toda la infraestructura de una organización, tanto a nivel interno como externo, conseguir que lo esencial sea “invisible a los ojos” es un verdadero desafío en la transformación digital que la mayoría de las empresas tiene por delante. ¿Cómo conseguir automatizar los procesos de trabajo de forma integral e imperceptible?



Aliados intangibles que mejoran el rendimiento

 

Así como la cultura empresarial basada en datos y la inteligencia artificial, entre las tendencias tecnológicas de 2022 están la analítica de datos y los procesos automatizados. Todos esos elementos deben utilizarse de manera sinérgica para conseguir empoderar a las organizaciones y dar paso a mejores decisiones de negocio.

 

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Por eso, la sinergia debe ser tan perfecta como invisible. Se trata de que la analítica de datos se vuelva más veloz, más visual y accesible para todos en cualquier dispositivo; una verdadera democratización de datos necesita una gestión de datos inteligente. 

 

¿Por qué? No basta con que los usuarios puedan acceder a los datos sino que esa información adquiera relevancia para cada equipo de trabajo y les permita tomar mejores decisiones logrando una visión 360 del negocio. La analítica es la tecnología que puede hacer eso posible, siempre y cuando actúe de forma invisible, sin entorpecer los flujos de trabajo.

 


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Un ecosistema de datos compartidos

 

Así, los datos e insights deben transformarse en experiencias relevantes para quienes los utilizan y en el momento exacto en que las necesitan. El objetivo de la analítica de datos es ayudar a que todos dentro de una empresa se vuelvan más inteligentes.

 

En ese sentido, los líderes empresariales tienen mucho que aprender de las empresas enfocadas en los consumidores: existen allí múltiples ejemplos de cómo la analítica se vuelve invisible. Las personas se benefician cotidianamente -y sin darse cuenta- del uso que las organizaciones hacen de los datos, especialmente a través de las aplicaciones.

 

Sin embargo, extraer datos a nivel organizativo no es tan sencillo ni “invisible”. En la mayoría de los casos, la información llega a empleados y colaboradores a través de dashboards que son difíciles de decodificar. Y eso quita eficiencia a los flujos de trabajo.

 

Por eso, los responsables de las organizaciones deben enfocarse en lograr que la analítica de datos se traduzca en personalización y dinamismo: eso les permitirá a los usuarios obtener las respuestas que necesitan directamente sin tener que pensar en analizar datos.

 

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Un modelo eficiente y escalable

 

Los datos que hasta hace un tiempo se manejaban de forma aislada a la inteligencia de negocio (BI), se han convertido en protagonistas y se volverán incluso más importantes en 2022. De hecho, la pandemia de Covid-19 obligó a casi todas las empresas a abrazar la transformación digital “de la noche a la mañana”. Y el trabajo remoto hace que aumente la cantidad de personas en línea que utilizan diferentes herramientas en diferentes lugares. 

 

 

recurso 2-1Las compañías que más crecen en el mundo (teniendo en cuenta el valor agregado bruto) invierten 2,6 veces más en activos intangibles (como tecnología y software) que las empresas de bajo crecimiento.

Fuente: McKinsey

 

 

Por eso, el futuro de la analítica pasa por brindar inteligencia a cualquier persona, independientemente del puesto que ocupa o sus habilidades técnicas, en el momento en que la necesita y sin interrupciones. En ese sentido, muchas organizaciones en todo el mundo ya maximizan el uso de aplicaciones empresariales que les permiten a los empleados trabajar eficientemente desde sus casas.

 

Y en ese proceso de mejora en la toma de decisiones, existen tres niveles a explorar:

 

  • Analítica descriptiva: se trata del nivel más básico de conocimiento que permite a las organizaciones realizar cálculos sencillos basados ​​en cosas que ya han sucedido.

  • Analítica predictiva: el análisis predictivo lleva la transformación un paso más allá al proporcionar inteligencia procesable que pronostica los resultados probables.

  • Analítica prescriptiva: se ubica como el uso más avanzado de analítica de datos, ya que recomienda acciones ideales para alcanzar los resultados deseados.

 

Las tres son igualmente importantes -de hecho, la analítica prescriptiva toma datos de las analíticas descriptiva y predictiva para sus modelos- pero, a medida que la inteligencia artificial (AI) y la analítica embebida se integran de forma armónica a toda la estructura empresarial, los usuarios finales no necesitan saber si es la analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva la que alimenta los insights.

 

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Por lo tanto, uno de los mayores desafíos del año que comienza está en lograr que la gestión y el análisis de los datos se integren al flujo natural de trabajo de las personas, a través de un ambiente digital único, sin fricciones. Y que de esta forma toda la organización se convierta en inteligente sin casi percibirlo.

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