Las 10 principales tendencias e innovaciones de Business Intelligence en 2023

En el dinámico mundo de los negocios, mantenerse por delante de la competencia requiere una toma de decisiones basada en datos y una comprensión integral de las tendencias del mercado. Aquí es donde entra en juego la inteligencia empresarial (BI). BI permite a las empresas extraer información valiosa de los datos, lo que les permite tomar decisiones informadas y desbloquear nuevas oportunidades. A medida que la tecnología sigue avanzando, el futuro de la inteligencia empresarial tiene un enorme potencial para las grandes empresas que buscan una ventaja competitiva.

En este artículo, exploraremos las 10 principales tendencias emergentes e innovaciones en inteligencia comercial que darán forma al panorama en 2023 y más allá.

Análisis aumentado

Una distinción principal entre el análisis aumentado y los métodos de análisis tradicionales radica en el énfasis del primero en la automatización y la accesibilidad. Los análisis tradicionales suelen implicar procesos manuales y requieren habilidades especializadas en áreas como la ciencia de datos y las estadísticas. Estos requisitos previos pueden provocar cuellos de botella en el proceso de análisis, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos.

Por el contrario, el análisis aumentado automatiza muchos de estos procesos, lo que hace que el análisis de datos sea más rápido y eficiente. Además, elimina la barrera de la experiencia técnica, lo que permite que las personas sin una amplia experiencia en ciencia de datos comprendan y utilicen conjuntos de datos complejos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La integración de NLP en el panorama de la inteligencia de negocios trae un cambio significativo, particularmente en la forma en que los tomadores de decisiones interactúan con los datos. Los métodos de interacción tradicionales requieren consultas basadas en comandos, instrucciones codificadas o interfaces complejas. Con PNL, estas interacciones se vuelven tan simples como escribir o expresar una pregunta en inglés simple o en cualquier otro idioma. Este cambio introduce un nuevo nivel de intuición y accesibilidad, que permite a las personas comunicarse con herramientas de análisis de datos de la misma manera que lo harían con otro ser humano.

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Desde una perspectiva de marketing, la PNL puede revolucionar la comprensión de los sentimientos de los clientes, las tendencias del mercado y la percepción de la marca. Ayuda a analizar fuentes de datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes y transcripciones de centros de llamadas, y proporciona una gran cantidad de información sobre las preferencias, los comportamientos y los sentimientos de los clientes.

El procesamiento del lenguaje natural también es fundamental en el auge de la analítica conversacional. Con la ayuda de chatbots y asistentes de voz, los responsables de la toma de decisiones pueden hacer preguntas directas o dar órdenes a su software de análisis de datos en lenguaje natural. El software, a cambio, proporciona los conocimientos necesarios de una manera digerible y conversacional. Esta interacción de lenguaje natural bidireccional simplifica significativamente el proceso de exploración de datos, lo que permite a los ejecutivos concentrarse más en la toma de decisiones en lugar de navegar por interfaces de datos complejas.

Narración de datos

La creciente dependencia de los datos genera la necesidad de una interpretación de los datos que se extienda más allá de los métodos tradicionales.

Uno de los principales diferenciadores entre la narración de datos y la visualización de datos radica en la estructura narrativa. Si bien la visualización de datos puede proporcionar una representación visual de lo que dicen los datos, la narración de datos va un paso más allá al explicar por qué los datos son importantes, lo que brinda una comprensión más completa de los conocimientos.

La narración de datos implica preparar el escenario y proporcionar información de fondo:

• Los 'personajes' en estas historias son los diversos puntos de datos o métricas que se discuten.
• La 'trama' generalmente involucra un problema o desafío que los datos pueden ayudar a abordar o una oportunidad que revela.
• La 'resolución' o conclusión de la historia proporciona información derivada de los datos, explicando qué acciones se deben tomar en función de esta información.

En general, la narración de datos puede iluminar dinámicas de mercado complejas, comportamientos de clientes y rendimiento de campañas en un formato fácilmente digerible, lo que permite una comprensión más completa del panorama del mercado. Además, la narración de datos puede facilitar la traducción de estos conocimientos en estrategias concretas y procesables.

Análisis de autoservicio

Las herramientas de análisis de autoservicio ofrecen paneles interactivos e interfaces intuitivas, lo que permite a los usuarios no técnicos realizar consultas de datos complejas, generar información y crear informes personalizados. Esto reduce la dependencia de equipos de datos especializados y acelera el proceso de toma de decisiones.

Al aprovechar el análisis de autoservicio, los responsables de la toma de decisiones obtienen acceso directo a los datos, tienen la libertad de manipularlos y obtener información más relevante para sus objetivos. Esta flexibilidad no solo acelera el proceso de generación de conocimientos, sino que también fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

Si bien el análisis de autoservicio brinda beneficios significativos, también requiere ciertas consideraciones. Los usuarios deben poseer una comprensión básica de los principios de datos para garantizar análisis precisos. Además, las organizaciones deben implementar políticas sólidas de gobierno de datos para mantener la seguridad, la privacidad y la calidad de los datos.

Soluciones de BI basadas en la nube

A diferencia de las soluciones de BI locales tradicionales, que requieren inversiones significativas en hardware, software y mantenimiento, las soluciones de BI basadas en la nube se alojan en servidores mantenidos por el proveedor de servicios. Esto elimina la necesidad de costos iniciales sustanciales y mantenimiento continuo, lo que la convierte en una opción más rentable.

Las soluciones de BI basadas en la nube son inherentemente escalables, lo que permite a las empresas ajustar fácilmente su capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos en función de sus necesidades. Esto puede ser particularmente beneficioso en el manejo de grandes volúmenes de datos, donde la necesidad de almacenamiento y capacidad de procesamiento puede fluctuar.

En el contexto del marketing, las soluciones de BI basadas en la nube ofrecen numerosas ventajas. El acceso a datos en tiempo real puede permitir a los especialistas en marketing mantenerse al tanto de las tendencias cambiantes del mercado, los comportamientos de los clientes y el rendimiento de las campañas. Facilita una respuesta rápida a los cambios del mercado, brindando a las empresas una ventaja competitiva.

Análisis predictivo

Ser reactivo ya no es suficiente. El panorama competitivo actual exige una toma de decisiones proactiva, y aquí es donde brilla el análisis predictivo.

En el corazón del análisis predictivo se encuentra el modelado de datos. Usando datos históricos, se identifican patrones y se construyen modelos matemáticos. Estos modelos, junto con datos actuales y algoritmos de aprendizaje automático, brindan predicciones sobre resultados futuros.

En el contexto del marketing, el análisis predictivo puede cambiar las reglas del juego. Puede pronosticar el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y el rendimiento de la campaña. Estas predicciones pueden ayudar a los especialistas en marketing a ajustar sus estrategias, asignar recursos de manera eficiente y alcanzar hasta el 73 % de la optimización del gasto en marketing.

Sin embargo, el poder del análisis predictivo depende de la calidad de los datos y la precisión de los modelos. La mala calidad de los datos o los modelos inexactos pueden dar lugar a predicciones defectuosas.

Inteligencia artificial (IA) en BI

Otra tendencia emergente de BI es la mayor infusión de IA en la inteligencia empresarial. La capacidad de la IA para automatizar el análisis de datos, generar información y predecir resultados está redefiniendo la forma en que las organizaciones interactúan con los datos.

La IA en BI normalmente implica la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de análisis avanzadas para automatizar las tareas de procesamiento e interpretación de datos. Desde la recopilación y limpieza de datos hasta el análisis y la generación de información, la IA puede reducir significativamente la carga de trabajo manual, acelerando todo el proceso de BI.

Además, la IA puede administrar conjuntos de datos grandes y complejos mucho más allá de la capacidad de los analistas humanos. Esta capacidad permite un análisis más completo y sofisticado, sacando a la luz conocimientos que de otro modo podrían pasarse por alto.

La precisión de los conocimientos basados ​​en IA depende de la calidad de los datos y los algoritmos. Por lo tanto, es esencial mantener una alta calidad de los datos y refinar continuamente los algoritmos. Además, se deben abordar las consideraciones éticas y de privacidad al aprovechar la IA, particularmente en áreas como el marketing personalizado.

Visualización avanzada de datos

La interactividad es una característica clave de la visualización avanzada de datos. Los usuarios pueden manipular elementos visuales, profundizar en puntos de datos específicos y explorar diferentes capas de datos, todo en tiempo real. Esta capacidad interactiva permite a los usuarios profundizar en los datos y extraer información que se alinee con sus objetivos específicos.

La visualización avanzada de datos también puede mejorar la comunicación de conocimientos. Al presentar los datos en un formato visualmente atractivo e intuitivo, garantiza que las partes interesadas no solo entiendan sino que también aprecien los conocimientos, lo que lleva a una toma de decisiones más informada y colaborativa.

Sin embargo, si bien la Visualización avanzada de datos ofrece beneficios significativos, no está exenta de desafíos. La efectividad de la visualización depende de la selección de los elementos visuales apropiados y de la claridad de la presentación. Por lo tanto, una comprensión profunda de los principios y prácticas de visualización es esencial para aprovechar la visualización avanzada de datos de manera efectiva.

BI móvil

Mobile BI ofrece varias ventajas distintas, siendo la accesibilidad primordial. Al hacer que los datos y las perspectivas sean accesibles en los dispositivos móviles, los responsables de la toma de decisiones pueden mantenerse actualizados con información en tiempo real y tomar decisiones informadas, incluso sobre la marcha.

Otra ventaja clave de la BI móvil es su potencial para mejorar la colaboración. Con datos e información accesible desde cualquier lugar, los miembros del equipo en diferentes ubicaciones pueden colaborar de manera efectiva, asegurando la alineación en la toma de decisiones. Esto puede ser particularmente beneficioso para organizaciones con equipos dispersos geográficamente.

Mobile BI también puede facilitar interacciones más frecuentes y oportunas con los datos. Al ofrecer acceso a los datos al alcance de la mano, fomenta una exploración y un análisis de datos más regulares, fomentando una cultura de toma de decisiones basada en datos.

Gobierno ético de datos

El principio central detrás del Gobierno Ético de Datos es respetar la privacidad y los derechos individuales en todas las actividades relacionadas con los datos. Implica implementar prácticas que garanticen el consentimiento informado, la anonimización de datos y controles de acceso estrictos, entre otros, para proteger la privacidad individual y evitar el uso indebido de los datos.

El gobierno ético de los datos también cubre el uso ético de los datos. Garantiza que los datos no se utilicen para perpetuar el sesgo, la discriminación o el daño. Esto incluye prácticas como controles de sesgo en algoritmos, auditorías de imparcialidad y transparencia en el uso de datos.

Dado que las actividades de marketing dependen cada vez más de los datos, garantizar prácticas de datos éticos puede ayudar a generar confianza con los clientes y las partes interesadas. Puede proteger contra posibles riesgos de reputación asociados con violaciones de datos o prácticas de datos poco éticas.

El gobierno ético de datos también puede respaldar el cumplimiento normativo. Con regulaciones de datos como GDPR e HIPAA que establecen estándares estrictos para la privacidad y la ética de los datos, un marco sólido de gobernanza ética de datos puede ayudar a las empresas a cumplir y evitar posibles sanciones legales y financieras.

Navegando por el futuro de la inteligencia empresarial

Al adoptar estas tendencias de inteligencia empresarial, los responsables de la toma de decisiones pueden desbloquear todo el potencial de sus datos, impulsar la innovación y obtener una ventaja competitiva en el panorama empresarial en constante evolución.

Independientemente de las tendencias e innovaciones, una constante sigue siendo la columna vertebral: datos de alta calidad. Cada una de las tendencias discutidas, ya sea análisis aumentado o BI móvil, está impulsada por los datos y depende en gran medida de ellos. La calidad, precisión y exhaustividad de estos datos influyen directamente en la eficacia de las aplicaciones de BI. Los datos inexactos o incompletos pueden dar lugar a análisis defectuosos, conocimientos engañosos y, en última instancia, decisiones empresariales deficientes. Por lo tanto, garantizar datos de alta calidad no es solo un aspecto opcional, sino una necesidad crítica en la BI moderna.

Improvado, una plataforma avanzada de análisis de marketing, empodera a las organizaciones al proporcionar datos integrados con IA y soluciones sólidas para elevar su inteligencia empresarial y de marketing. Ofrece soluciones preparadas para el futuro que pueden adaptarse sin problemas a las tendencias de BI en evolución y las necesidades de la empresa. Improvado consolida y prepara para análisis posteriores datos de más de 500 fuentes de datos, lo que garantiza un conjunto de datos completo y preciso.

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