Las 10 claves de la analítica para 2015

Fecha: Mar, 10/02/2015 - 12:04 Fuente: Por Rado Kotorov, Chief Innovation Officer de Information Builders

Gartner ha presentado recientemente sus pronósticos sobre las que considera que serán las 10 principales tendencias tecnológicas en 2015. Sin duda alguna, una de sus conclusiones más significativas radica en la cada vez mayor generación de volumen de información que se está produciendo, así como la necesidad de que la analítica se haga pervasiva, es decir, que llegue a todo el mundo, y  no sólo a las personas, sino también a las máquinas

Las 10 claves de la analítica para 2015

Rado Kotorov, Chief Innovation Officer de Information Builders

Imagen cortesía de Information Builders

Teniendo en cuenta esta perspectiva, éstas son las predicciones de Information Builders, de cara a 2015, en materia de analítica de los datos:

1. El Internet de las Cosas gana terreno
Cuando hablamos de la confluencia del Internet de las Cosas (IoT) con el business analytics, no sólo consideramos que la analítica haya de llegar a todo el mundo, sino que se debe desarrollar teniéndolo en cuenta todo. Considerando los millones de dispositivos que encajan en el marco del IoT, esta tecnología ha de explotar en 2015. Las compañías y sus directivos han de asumir una nueva cultura analítica en el contexto de sus organizaciones, si no desean quedarse atrás frente a la competencia.

2. Gestionando el torrente de datos
Aunque la avalancha de datos -muchos de ellos procedentes de estos objetos- es más que un hecho, muchas empresas no saben qué hacer con ellos. Y es que los datos se han de tratar siempre y cuando queramos extraer valor de ellos. Su uso no ha de estar supeditado a la tecnología per se, sino a lo que tiene que ver con el tratamiento que se da de ellos, indistintamente de su definición (estructurado, desestructurado, semi-estructurado, más o menos voluminoso, registro individual, lote colectivo…). Hasta la fecha se situaba el valor en los personas que comprendían el modelo de datos; en 2015 el énfasis se pondrá en los profesionales que sepan dónde radica cada pieza.

3. Apps y auto-servicio
Gracias al continuo crecimiento de los datos y a la consumerización de las TI, todo el mundo tendrá la necesidad de emplear `business analytics´ para tomar decisiones más inteligentes en su día a día profesional. Cualquier trabajador ha de tomar decisiones de una manera u otra, independientemente de su rol. Y, por tanto, debería tener acceso a datos esenciales para su trabajo que le permitieran analizar y tomar decisiones basadas en hechos contrastados que fomenten el aumento de su productividad.
Hoy día, el Business Intelligence (BI) cuenta, según Gartner, con una adopción inferior al 30% en las empresas. Desafortunadamente, todavía sigue siendo de dominio exclusivo de dos colectivos: por un lado, los analistas profesionales, que usan herramientas complejas y emplean la mayoría de su tiempo analizando datos; y, por otro, los directivos que visionan informes y cuadros de mando. El resto de empleados operacionales –así como clientes, partners y proveedores- todavía no tienen acceso a esa información que les permita tomar mejores decisiones. Para garantizar un mayor grado de adopción resulta fundamental entender que cada estrato no puede acceder al mismo tipo de información y, por ende, utilizar para ello las mismas vías. Los analistas, herramientas; el resto de trabajadores, apps amigables.

4. Brecha en materia de habilidades digitales
Aunque el BI y la analítica se pudieran llegar a extender en un futuro a lo largo y ancho de las organizaciones, el papel del analista y del científico de los datos seguirán siendo de gran importancia. Existe una alta demanda de este tipo de profesionales. Considero que el próximo año el puesto de Chief Data Officer (CDO) va a ganar enteros, debido a que muchas organizaciones ya consideran al dato como su activo más importante. A este nuevo tipo de directivo se le exigirá hallar las vías para monetizar tan preciado bien. Muy probablemente también asistamos a la eclosión de la figura del Chief Analytics Officer (CAO), como respuesta a la necesidad que está mostrando la industria a la hora de analizar tendencias. El reto en este campo radica en encontrar profesionales con visión de negocios, y no sólo con habilidades técnicas.

5. Aprendizaje automático
Siempre que se produce un problema en materia de escasez de recursos profesionales, la solución se busca en la tecnología y, en esta ocasión, el aprendizaje automático es la respuesta. Como rezaba un informe de Deloitte hace un año, los directivos se han mostrado reticentes con el aprendizaje automático a la hora de tomar decisiones, ya que obviamente carece de la valía de las hipótesis o explicaciones que en cambio sí puede ofrecer un ser humano. Sin embargo, ahora los proyectos de datos se “mueven tan rápido que los sistemas tradicionales de analítica no son suficientes”. Esto explica por qué numerosas empresas se están abriendo al aprendizaje automático para gestionar los grandes volúmenes de datos multi-dimensionales a los que tienen acceso.

6. Gestión de datos maestros (MDM)
Teniendo en cuenta cómo están lidiando los analistas con los crecientes volúmenes de datos, considero que en 2015 eclosionará otro fenómeno: la gestión de datos maestros (MDM). Los analistas han de tener la libertad para trabajar con los datos como deseen; si bien, los departamentos de TI también han de poder gestionar estas situaciones para que los analistas empleen los datos adecuados y puedan extraer conclusiones fiables. Esto puede ser complejo cuando se utilizan numerosas fuentes de datos, que no siempre tienen por qué hallarse correctamente descritas en el sistema de metadatos. Ya hemos mencionado en numerosas ocasiones que los volúmenes de datos están creciendo, pero el análisis no sólo se tiene que reducir al dato per se, sino también al número de fuentes. Por ejemplo, las redes sociales están proporcionando torrentes de valiosa información a los que los analistas desean acceder en tiempo real. El gobierno de los datos resulta clave en este marco, si lo que se pretende es que el departamento de TI atesore el suficiente control de los datos, al tiempo que el analista goce de la flexibilidad necesaria.

7. El `data warehouse´ proseguirá su declive, aunque con matices
El `data warehouse´ solía ser el epicentro de la arquitectura analítica de cualquier organización, pero conforme se ha ido haciendo énfasis en los almacenes de Big Data, la existencia de los `data warehouses´ cada día es más difícil de justificar. Dicho esto, en determinadas áreas todavía hay una importante necesidad de entornos para datos cualificados, compatibles entre distintos dominios y estructurados en pro de una analítica casi en tiempo real. En algunas ocasiones, estas demandas se verán satisfechas a través de herramientas de gestión de datos maestros; y en otras, mediante `data warehouses´ más tradicionales. El almacén de datos no va a desaparecer, pero se tendrá que ver asociado a un propósito específico para que su justificación tenga sentido.

8. La tecnología predictiva personal ocupará un papel más relevante
Puesto que los analistas están comprobando el potencial del `data discovery´ y de otras herramientas analíticas, también querrán contar con soluciones que les permitan predecir mejor el futuro. Desafortunadamente, mucha gente no entiende que las estadísticas son suficientes para elaborar modelos predictivos que funcionen, independientemente de lo sencillos o no que sean.

9. Empleados móviles
Cada vez se desarrollarán más apps analíticas para smartphones y tabletas pensando en el usuario no técnico, día a día más partícipe del fenómeno de la movilidad. Gartner predijo que en 2015 “cerca del 50% de los usuarios móviles de BI confiarían exclusivamente en dispositivos móviles para acceder a sus sistemas inteligentes de análisis”. Veremos si es cierto que las empresas están preparadas durante este año para este reto.

10. La transformación del CIO
Los líderes empresariales tienen responsabilidades tanto operacionales como culturales en el seno de sus organizaciones. En el pasado, el CIO se tenía que limitar a fomentar la evangelización y la adquisición de nuevas tecnologías. Pero en plena digitalización empresarial, el CIO ha de asumir nuevos roles:
• Transformación de los procesos de negocio.
• Gestión de la transformación de las operaciones.
• Fomento del cambio cultural entre los empleados que se encuentran de cara al cliente.

El CIO actual está posicionado de manera única como visionario tecnológico para liderar esta transformación, pero ha de entender que la tecnología, las operaciones y la cultura cuentan con una importancia por igual si se desea alcanzar el éxito. El CIO ha de salir de su área de confort y ensuciarse las manos para involucrarse también en las operaciones y actuar simultáneamente como un agente de cambio.
Los beneficios que los datos traen a las empresas son numerosos, pero sólo cuando se  trasladan a toda la empresa, es decir, a todos los usuarios de negocio y no sólo a analistas y directivos. Sea cual sea el resultado, será interesante conocer cómo evoluciona el reto de los datos durante 2015. 

valorar este articulo:
Su voto: Nada

Enviar un comentario nuevo

Datos Comentario
El contenido de este campo se mantiene como privado y no se muestra públicamente.
Datos Comentario
Datos Comentario
Enviar