28 Mar ¿Cómo ha sido la evolución del BI y la analítica de datos en la última década?
2023 es un año para replantearse los nuevos límites de las tecnologías analíticas, dado que cada vez evolucionan más rápido.
Esta realidad está presionando a las empresas. Por eso, en un post anterior, hicimos una exploración sobre las nuevas preguntas que debe hacerse el BI y la analítica de datos.
Pero el futuro no se puede entender sin sus antecedentes. El BI y la analítica de datos son capacidades que se han venido desarrollando desde hace más de 10 años.
Si quieres estar mejor preparado para lo que viene, es clave que conozcas cómo ha sido su avance en la última década.
Con base en esta realidad, los investigadores académicos Yili Chen, Congdong Li y Han Wang han publicado un ensayo titulado Big Data and Predictive Analytics for Business Intelligence: A Bibliographic Study (2000–2021).
En este trabajo los autores han logrado recopilar los factores más importantes que han incidido en la evolución del BI y la analítica de datos.
Te compartimos las claves más relevantes:
Últimos 10 años: Tendencias y/o de aplicaciones de BI basadas en big data.
2013: Toma de decisiones.
Detalle: el proceso de toma de decisiones, con base en los datos, tiene el potencial de mantener la sostenibilidad de las soluciones de BI, especialmente para conjuntos de datos a gran escala. Sin embargo, es necesario un diseño de investigación explícito basado en los fundamentos de la gestión empresarial.
2013: Inteligencia de procesos de negocio.
Detalle: la analítica de big data en un entorno distribuido es una solución clave para la gestión de procesos de negocio basada en evidencia, especialmente para cumplir con requisitos exigentes, tales como reducción de costos, aumento de la calidad y medición oportuna.
2014: Inteligencia competitiva y análisis de la competencia.
Detalle: las estrategias impulsadas por big data, con base en la exploración de conocimientos profundos, son clave para el desarrollo de la inteligencia competitiva empresarial, el intercambio de recursos, las colaboraciones entre las áreas y la protección de la seguridad.
2015: Gestión administrativa.
Detalle: con el desarrollo de las TIC se potencia la gestión administrativa electrónica; los usuarios pueden participar directamente en la toma de decisiones.
2015: Mejora del comercio electrónico.
Detalle: al analizar el comportamiento de los clientes, las entregas, las ventas, el marketing, la competencia y los pagos, el modelo de comercio electrónico basado en big data muestra una gran ventaja en cuanto a su gestión.
2016: Predicción de ventas.
Detalle: si se usan tecnologías de alto impacto, la analítica de datos podría explorar la intención de compra de los clientes de una empresa.
2017: Gestión de la información.
Detalle: la gestión de la información juega un papel importante en los distintos procesos de negocio. Asimismo, es clave para el seguimiento de las métricas de rendimiento, la comunicación del incremento del valor, la toma de decisiones estratégicas, entre otros factores.
2017: Gestión de calidad.
Detalle: alcanzar una gestión de calidad a niveles más profundos, con base en el análisis de volúmenes de datos a gran escala.
2017: Gestión del conocimiento.
Detalle: los patrones que integran big data, inteligencia empresarial y gestión de conocimiento representan una solución avanzada capaz de mejorar la ventaja competitiva.
2018: Evaluación de riesgos.
Detalle: con base en patrones de análisis de pronóstico y medición, los métodos de evaluación de riesgos adaptativos -basados en entornos de big data- presentan una gran ventaja para cumplir con los requisitos de alta precisión y consumo de tiempo.
2018: Gestión de la satisfacción del cliente.
Detalle: el análisis de clientes basado en big data ofrece un potencial avanzado en la búsqueda de ventajas competitivas sostenibles.
2020: Desarrollo de validaciones de usuario.
Detalle: es fundamental crear capacidades para identificar los factores clave que influyen en los procesos de validación de usuarios, con disposición a adquirir los productos/servicios de la empresa.
2021: Mejora de la satisfacción.
Detalle: la analítica de big data y la gestión de la satisfacción de productos/servicios son capacidades fundamentales para fortalecer las relaciones con los clientes y mejorar la gestión de calidad.
El mundo del BI y la analítica de datos se mueve constantemente. Cada año las empresas detectan nuevas capacidades que se deben desarrollar, con el fin de aumentar su rendimiento y, así, mantenerse competitivas en sus industrias.
Pero profundicemos un poco más.
¿Qué tipo de búsquedas están realizando los especialistas en BI?
El reporte de Yili Chen, Congdong Li y Han Wang muestra las 17 principales tendencias de investigación relacionadas con implementaciones de big data y análisis predictivos dentro de soluciones de BI.
Los 17 principales temas de investigación para implementaciones de BI.
2013: Minería de datos.
2014: Proceso de negocio.
2015: Redes sociales (online).
2015: Gestión de recursos empresariales.
2015: Inteligencia de procesos de negocio.
2017: Análisis de la información.
2017: Sistemas inteligentes.
2017: Visualización de datos.
2017: Ventas.
2018: Sistema de aprendizaje.
2018: Personalidad.
2018: Privacidad.
2019: Manejo de datos.
2019: Análisis de negocios.
2019: Árbol de decisiones.
2019: Ventaja competitiva.
2021: Computación inteligente.
Conclusiones:
En la actualidad, casi cualquier organización podría aprovechar las tecnologías analíticas para visualizar sus datos con mayor claridad, hacer mejores predicciones y tomar decisiones más acertadas.
Sin embargo, el desafío está ya no solo en comenzar a implementar estas tecnologías, sino en desarrollar un sistema de aprendizaje continúo para que las empresas adquieran conocimientos en tiempo real.
Como habrás visto, las tecnologías evolucionan muy rápido; por lo tanto, acortar la brecha entre formación-tecnología-implementación es clave para que las empresas puedan aumentar su valor y crecer.
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