Cómo un software de inteligencia de negocio puede ayudarte?

El futuro de la inteligencia de negocios está en los «software de Inteligencia de negocio» o BI Software.

La industria de la inteligencia de negocios se está moviendo hacia un modelo de análisis de datos en tiempo real. El valor de la Business Intelligence radica en analizar las tendencias, actividades y problemas actuales y, posteriormente, esto requiere la agregación y el análisis de datos en tiempo real.

Las empresas quieren poder participar en las conversaciones más recientes, examinar calificaciones de productos y encontrar respuestas de la manera más eficiente posible.

Los software de inteligencia de negocio también se están alejando de las implementaciones locales y se están trasladando a la nube. Dado que la nube hace que los datos sean mucho más accesibles, estas herramientas dependen cada vez más de los mashups, tanto internos de una organización como externos entre los socios comerciales. También pueden acceder a conjuntos de datos abiertos, o incluso usar dispositivos informáticos de borde para una recopilación adicional. Aunque algunos clientes de grandes empresas pueden tener suficientes recursos dentro de sus infraestructuras de TI para crear sus propias nubes privadas y, con ellas, su propia plataforma de BI autónoma, la mayoría de las empresas recurren a plataformas de nube pública o híbrida para aprovechar nuevas oportunidades y nuevas tecnologías, en Smart DBI contamos con una plataforma robusta y flexible para extraer la data que usted considere más valiosa.

El papel de la inteligencia artificial también sigue creciendo; no solo las máquinas aprenden, también lo hace BI.

Como resultado, una de las tendencias más importantes de la industria es lo que comúnmente se denomina análisis de autoservicio. La inteligencia artificial y el Machine Learning son ideales para descubrir patrones ocultos y conocimientos que a menudo pasan desapercibidos para los humanos. Sin embargo, no lo saben todo, y ciertamente no saben todo lo que los tomadores de decisiones quieren o necesitan saber. En otras palabras, no pueden decirnos qué hacer con la información que descubren. Por eso es tan imperativo poner estos datos en manos de los usuarios comerciales, personas que pueden utilizar estos conocimientos de la manera correcta en función de su propia experiencia y conocimiento individual.

La ciencia de datos seguirá evolucionando a través de sensores, dispositivos y plataformas, y esta evolución estará impulsada por la gestión e integración de más datos en tiempo real. También estará impulsado por asociaciones entre los sistemas de Inteligencia Artificial y BI que brindan información significativa de todas las fuentes imaginables. Y estará habilitado por la convergencia de herramientas de BI y minería de datos. En resumen, significa que los software de inteligencia de negocio de BI continuarán integrándose con herramientas cada vez más avanzadas, incluidas las implementaciones del internet de las cosas y edge computing.

No hay duda de que BI es la piedra angular para el análisis de datos y la ciencia de datos. Con las herramientas adecuadas, puede liberar todo el poder de sus datos y tomar mejores decisiones más rápido que nunca. También permite a las empresas extender el alcance de su negocio y mejorar la satisfacción de los clientes.

La inteligencia de negocios ha mejorado el rendimiento de la empresa a través del análisis de datos y sigue siendo fundamental para una organización que quiere obtener mejores resultados en el futuro. El papel de las herramientas de análisis de datos y ciencia de datos (software de inteligencia de negocio) en el mundo crecientemente digital y digitalizado crece cada vez más y se integran económica y socialmente en nuestras vidas.

Analizar la información no es nuevo. En realidad, está en nuestro ADN corporativo. De hecho, el término análisis de datos forma parte de nuestra cultura corporativa. Desde el momento en que el análisis de datos se convirtió en un asunto comercial, las empresas se enfrentaron a la dificultad de encontrar los datos adecuados, tanto internos como externos. El desarrollo de una infraestructura de TI que permita la gestión de grandes cantidades de datos es el primer paso para el análisis de datos y la información.

Muchos aspectos siguen siendo desconocidos para muchas personas sobre el análisis de datos, y sigue sin tener un nombre conocido como analistas ejecutivos. En comparación con los analistas ejecutivos, los analistas de datos están menos familiarizados con la base de datos. El análisis de datos es una responsabilidad de la dirección de negocio, aunque a menudo no recibe la atención que necesita. Por lo tanto, los analistas de datos deben trabajar con los analistas ejecutivos para decidir cuándo y cómo levantar un análisis de datos, según las necesidades de la organización. Una vez que se concibe una estrategia de análisis de datos, es necesario integrar los departamentos de negocio con el análisis de datos e implementar sistemas automatizados para el análisis de datos. También es necesario designar un líder para llevar a cabo el análisis de datos, alguien que pueda coordinar las funciones y los recursos en la empresa.

Para concluir es muy importante recalcar qué: El análisis de datos es una responsabilidad del negocio y no solo del departamento de TI. La dirección, la gestión y el personal técnico deben compartir esta responsabilidad.