A la tercera va la vencida: por qué necesitamos un nuevo modelo de business intelligence

  • Opinión

Rafael Quintana Qlik

La concienciación sobre la importancia de los datos ha aumentado considerablemente en el último año. Esta circunstancia ha incrementado también las expectativas de muchos directivos sobre qué resultados pueden ofrecer los datos y cómo pueden usarse en la empresa. Y, a su vez, esto ha puesto de manifiesto las carencias de la tecnología y procesos de análisis de datos.

Tribuna de Opinión de Rafael Quintana, regional director de Qlik, España y Portugal

Toda tecnología que alcanza una amplia aceptación evoluciona y experimenta cambios de generación. Actualmente, estamos saliendo de la segunda etapa del business intelligence (BI), entrando en la tercera. En la primera etapa, el foco principal era eliminar la barrera de entrada al gran público empresarial: es decir, restar la exclusividad del proceso analítico de los perfiles expertos (científicos de datos, analistas, personal de IT…), gracias al autoservicio. Poco a poco, los usuarios de negocio (del área de ventas, de marketing, de finanzas…) dejaron de depender tanto de los equipos de BI. Gracias a una tecnología cada vez más intuitiva, fueron capaces de responder a sus propias preguntas y de tomar mejores decisiones de forma más ágil y autónoma.

Sin embargo, 2020 ha mostrado las limitaciones de este enfoque. Cuando el mundo cambia a gran velocidad, la responsabilidad de verificar constantemente los datos no puede recaer en los usuarios de negocio. Se necesita un enfoque más proactivo. Integrando inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (o machine learning, ML), las nuevas herramientas de BI pretenden conseguir que el análisis de datos sea más intuitivo y personalizado para tomar mejores decisiones. No es un enfoque equivocado: con solo el 21% de la población activa alfabetizada en datos, las empresas deben pensar en cómo los usuarios no especializados pueden interactuar con los datos… si bien esto no garantiza que se tomen las mejores decisiones.

Un buen ejemplo lo tenemos en los asistentes domésticos inteligentes: son simples y fáciles de usar. Sin embargo, no cuentan con las capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) necesarias para que las solicitudes se entiendan fácilmente o para que consigan siempre los resultados correctos, independientemente de las diferencias entre los usuarios (como diversos acentos y pronunciaciones).

Esto puede provocar que muchos de estos productos se conviertan en poco más que temporizadores de manos libres, muy lejos del asistente indispensable que imaginaron sus fabricantes. Lo mismo ocurre con en el BI. Podría ofrecer una forma más natural de funcionamiento, pero a menos que los datos sean confiables, estén gobernados e informen de manera proactiva al usuario cuando los eventos cambiantes requieran de una nueva acción, será imposible tomar la decisión correcta en el momento adecuado.

La velocidad sin contexto no sirve de nada

Merece la pena pararse a pensar cuál es realmente el valor de los datos. Por sí solos, no tienen mayor o menor relevancia. Los datos adquieren valor cuando permiten obtener resultados, es decir, tomar las decisiones correctas en los momentos adecuados.

¿Cómo conseguirlo? La clave es una combinación de velocidad y contexto: nuestro mundo evoluciona a una velocidad vertiginosa, lo que significa que una oportunidad puede pasar de largo en un abrir y cerrar de ojos. Las empresas necesitan adoptar enfoques en tiempo real con fuentes internas y externas. Al hacerlo, pueden generar una oportunidad de manera que ayude a los usuarios a identificar oportunidades comerciales y actuar rápidamente. De hecho, según la investigación que ha llevado a cabo IDC, casi la mitad de las organizaciones han introducido nuevos datos internos (45%), nuevos datos externos (40%) y nuevos tipos de datos (40%) en sus canales entre los últimos 12 y 18 meses.

Por lo tanto, una canalización de datos de análisis inteligente que integre el acceso en tiempo real a datos gobernados, limpios y confiables garantizará a las organizaciones una mayor confianza en sus conocimientos. Es esta combinación la que llamará la atención en la próxima era de BI; optimizando cada momento del ciclo de vida del dato para obtener un modelo de “inteligencia activa”.

Un cambio en la forma en la que se toman las decisiones

La inteligencia activa permite a las empresas ser más estratégicas y ágiles y les facilita actuar de forma adecuada en una situación determinada, sin importar lo rápido que esté cambiando el escenario. No se trata solo de una mejor y más rápida toma de decisiones operativas; es un cambio completo en la forma en la que se toman las decisiones, en todos los niveles de la organización.

Se pueden rediseñar modelos de negocio completos basándose en conocimientos confiables, que a su vez informan de los procesos mediante los cuales se toman las decisiones operativas. La automatización puede asumir la toma de decisiones operativas repetitivas para facilitar una acción más rápida por parte del usuario y aliviar gran parte de la carga en la toma de decisiones. A su vez, el enfoque puede aplicarse a decisiones estratégicas, colaborativas y de mayor nivel que informan de cómo una empresa debe responder a los diferentes escenarios que pueden surgir.

La tercera generación de BI debe hacer más por las organizaciones que conseguir que la toma de decisiones sea más eficaz y sencilla. Necesita que sea más ágil, más completa, más confiable, más colaborativa y más automatizada para ofrecer una entrega real contra el poder de los datos.