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Claves para aprovechar los últimos avances en analítica empresarial

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Para MicroStrategy, existe una gran oportunidad para que los responsables de tomar decisiones aprovechen los últimos avances en analítica empresarial, y su último informe se centra en cómo sacar partido a tendencias como la inteligencia artificial, machine learning o deep learning. En él han colaborado expertos de firmas como firmas como Forrester, IDC, Constellation Research y Ventana Research, entre otras.

MicroStrategy recoge, a través de la visión de expertos de diferentes firmas, una serie de tendencias y perspectivas en distintos ámbitos para que las empresas puedan sacar el máximo valor de sus iniciativas de análisis.

Su informe se centra en diez de ellas, que se resumen en una frase de cada uno de los especialistas:

1. El aprendizaje profundo ofrece una ventaja competitiva
"En 2020, el foco de atención sobre el deep learning será el nexo entre el saber y el hacer. Ya no se trata solo de un concepto que está de moda, el pragmatismo del aprendizaje profundo para predecir y entender el comportamiento humano será un punto de inflexión en la forma en que las empresas operarán con inteligencia frente a sus competidores".

Frank J. Bernhard, Chief Data Officer y autor de "SHAPE-Digital Strategy by Data and Analytics".

2. El Automated Machine Learning mejora el ROI de las iniciativas de Data Science
"El aprendizaje automático es una de las tecnologías que más rápidamente ha evolucionado en los últimos años, y la demanda de desarrollo de este tipo de aprendizaje ha aumentado exponencialmente. Este rápido crecimiento de las soluciones de ML ha generado una demanda de modelos de ML listos para usar que son fáciles de utilizar y no requieren de un conocimiento de experto".

Marcus Borba, fundador y consultor Principal de Borba Consulting.

3. El gráfico semántico se convierte en un elemento fundamental para ofrecer valor de negocio
“El gráfico semántico se convertirá en la columna vertebral que soportará los datos y los análisis en un entorno de datos en constante cambio. Las organizaciones que no utilizan sistemas de gráficos semánticos corren el riesgo de ver como el ROI de la analítica se desploma debido a la creciente complejidad y a los costes organizativos resultantes".

Roxane Edjlali, directora senior de gestión de producto de MicroStrategy y ex analista de Gartner.

4. La comprensión humana se vuelve aún más importante a medida que aumentan los volúmenes de datos
“A medida que los profesionales del conocimiento se sienten cómodos trabajando con datos, también deben familiarizarse con la etnografía de los mismos, o con el estudio de a lo que se refieren, el contexto en el que fueron recogidos y el entendimiento de que los datos por sí solos podrían no proporcionarles una imagen completa".

Chandana Gopal, directora de investigación de IDC.

5. El análisis integrado de próxima generación acelera el tiempo de comprensión
“Los análisis concisos proporcionados en el contexto de aplicaciones e interfaces específicas aceleran la toma de decisiones. Este estilo de integración y gestión de análisis concisos contextuales puede llevar más tiempo, pero con avances como los métodos de desarrollo sin código y de low-code, estamos viendo una creciente adopción de la integración de próxima generación”. 

Doug Henschen, vicepresidente y analista principal de Constellation Research.

6. La necesidad de combinar fuentes de datos continúa creciendo
“Prevemos que se mantenga el interés en la diversidad de datos. Las organizaciones rara vez tienen una sola plataforma estándar para sus datos y análisis y se utilizan múltiples herramientas para acceder a los datos. La necesidad de combinar estas fuentes de datos seguirá creciendo”.

David Menninger, vicepresidente senior y director de investigación de Ventana Research.

7. Las habilidades en datos se convierten en un requisito clave para las empresas
“Las empresas tendrán que centrarse no solo en reclutar a los mejores talentos analíticos, sino también en la educación, el reciclaje y la mejora de las habilidades de sus actuales empleados, a medida que aumenta la necesidad tomar decisiones basadas en datos y hay una mayor escasez de talento”.

Hugh Owen, vicepresidente ejecutivo del area de Educación.

8. La inteligencia artificial es real y ya está disponible
“El próximo año, cada vez más CDAOs y CIOs se encargarán de que los equipos de data science tengan lo que necesitan en términos de datos para poder dedicar el 70, 80 o 90% de su tiempo a la creación de casos de uso de IA”

Srividya Sridharan, Mike Gualteri, J.P. Gownder, Craig Le Clair, Ian Jacobs, Andrew Hogan, expertos en inteligencia artificial de Forrester.

9. La inteligencia móvil evoluciona en 2020 y en los próximos años
“La mitad de las organizaciones reexaminarán su uso de dispositivos móviles y concluirán que su tecnología no responde adecuadamente a las necesidades de sus empleados, lo que les llevará a analizar una nueva generación de aplicaciones móviles que proporcionan una mejor experiencia de trabajo y una conectividad mucho más efectiva con el resto de la organización y con los clientes”.

Mark Smith, CEO y director de investigación de Ventana Research.

10. El futuro de la gestión de la experiencia está impulsado por la inteligencia artificial

“A medida que las aplicaciones se descomponen por procesos de negocio en microservicios, la automatización y la inteligencia desempeñarán un papel importante en la personalización y eficiencia a escala masiva. La Empresa Inteligente aprovechará el contexto y los datos para impulsar las mejores acciones” –

R “Ray” Wang, fundador y analista principal de Constellation Research.