Analítica contra el cisne negro: 10 tendencias del BI

La falta de previsión nos sumerge en graves crisis, en peligrosos cisnes negros que nadie quiso (o pudo) ver. La solución se encuentra en el business intelligence, que, como explican desde Qlik, nos puede ofrecer reacción y capacidad de preacción ante acontecimientos traumáticos.

Publicado el 04 Mar 2021

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“Ha sido un año de crisis y hemos reaccionado tarde. Como siempre. Había muchas cosas que indicaban que iba a venir una pandemia, pero ni los gobiernos ni las empresas hicieron nada al respecto. 2020 nos ha traído una pandemia global, algo que para algunos encaja con la definición de la teoría del cisne negro”, comenta Rafael Quintana, director general del Qlik en España.

“Sin embargo, esa no es la opinión de Nassim Taleb, el hombre que desarrolló dicha teoría. Nassim predijo la llegada de una pandemia, al igual que Bill Gates, Laurie Garret y otros”, puntualiza el directivo.

A pesar de eso, la mayoría de los gobiernos y empresas no estaban suficientemente preparadas, así que cuando apareció el virus, la respuesta fue lenta. En otras crisis ya habíamos visto que la inercia y la falta de previsión son características que se repiten con frecuencia. “Lo que hemos visto ahora es que las empresas que peor se adaptan son las más tradicionales. Los negocios digitales más modernos están reaccionando mucho mejor. Por ejemplo, Zumba, un auténtico fenómeno del sector del fitness, logró pasar de una formación 100% presencial a una comunidad de clases online en solo seis semanas, con una plataforma virtual totalmente nueva”, argumenta Quintana.

Lo podemos describir de muchas maneras, pero la realidad es que en un mundo tan interconectado, la frecuencia y el impacto de acontecimientos capaces de desestabilizar el mercado van a aumentar. Si bien es cierto que no podemos saber lo que va a ocurrir, sí que podemos estar preparados, e incluso aprovecharnos de estas anomalías para progresar de un modo inalcanzable para la competencia. “Hoy en día, lo que se solía ver como una evolución gradual tiene que suceder de inmediato. ¿Qué camino debemos seguir para llegar ahí? La respuesta está en la gran conversión digital, pero para eso necesitamos los datos y la analítica”, resume el director general.

Reacción y preacción

Según Qlik, Para adaptarse en un mundo inestable, debemos cambiar dos cosas: “necesitamos capacidad de reacción y preacción”.

Cambio 1: reacción. La evolución de la transformación digital en las empresas solía ser lineal, pero ahora el cambio a lo digital debe producirse de forma inmediata. Es por eso que debemos modernizar los flujos de información, la infraestructura y las aplicaciones. Es absolutamente imprescindible disponer de datos exactos, accesibles y actualizados.

Cambio 2: preacción. ¿Cuándo vendrá el próximo gran cambio? ¿Cómo podemos ver las señales antes que nadie y reaccionar más rápido? Para enfrentarse a los cambios futuros, es necesario pasar de ser reactivos a “preactivos”: es decir, estar preparados y actuar. “Esto significa pensar en posibles situaciones y opciones, y no solo disponer de datos actualizados con elementos activadores que vayan al ritmo de la actividad de negocio”, explica José Antonio Miguélez, Senior Director del área de preventa para España, Italia y Portugal.

Los datos son clave en ambos cambios, así que es crucial que mejoremos los métodos analíticos en todos los ámbitos. El análisis es importante, pero debe ir acompañado de capacidad de conexión en un enfoque basado en sistemas; debemos construir un mosaico con señales y datos distribuidos y basar en eso nuestras decisiones. Ese fue el tema de las tendencias del año pasado y hoy en día es más importante aún. Por desgracia, es ahora cuando muchos negocios se están dando cuenta de la importancia de este factor. “Había demasiadas empresas que se dedicaban a analizar silos de datos desactualizados, lo que les impedía tener una perspectiva global. Ha sido un año convulso y se pueden sacar muchas lecciones. ¿Cuáles son los cambios más inmediatos que se han producido en el contexto de los datos y la analítica? ¿Cómo influirán en el futuro y en la nueva normalidad? Si sabemos las respuestas, y actuamos en consecuencia, estaremos mucho más preparados para el próximo gran cambio”, resume Miguélez.

10 tendencias para facilitar los nuevos imperativos digitales

1. Ahora a todo el mundo le encanta el SaaS.

En 2022, los servicios de nube públicos serán esenciales para el 90% de la innovación relacionada con los datos y la analítica. Para muchas empresas durante este 2020, el uso de proveedores en la nube y servicios online ha sido imprescindible para poder mantener la actividad en entornos virtuales.

2. El autoservicio se ha convertido en autosuficiencia

El software más intuitivo es el que acaba ganando. En un mundo virtual, el autoservicio tiene que evolucionar. Cuando no hay manuales de instrucciones ni nadie que pueda ayudar al usuario, un elemento básico para la adopción es que la fase inicial sea intuitiva; por ejemplo, una interfaz de usuario atractiva es cada vez más una necesidad y no solo un añadido interesante.

3. El consumo de datos compartidos, visualizaciones y narración de datos se ha generalizado

En 2020, los datos y las visualizaciones de datos pasaron a tomar protagonismo en los principales canales de noticias. El público en general empezó a analizar datos de fuentes como ECDC, Financial Times y Our World in Data. Ahora más que nunca, estamos viendo la importancia de acercar los datos a la gente, mediante las infografías y la narración de datos. Se ha producido un salto colosal en las conversaciones sobre datos, y ahora es normal ver a epidemiólogos decir cosas como “esta es una escala logarítmica” o “el problema de hacer comparaciones per cápita es el siguiente”.

4. Nunca había sido tan importante disponer de datos actualizados y preparados para el negocio

Desde que empezó la pandemia, la demanda de datos actualizados y en tiempo real ha aumentado. Lo que solía ser bastante estático —como las predicciones de negocio trimestrales— es ahora pasajero y variable. Las alertas, las predicciones y las actualizaciones de datos deberán ser más frecuentes y con variables más actuales. A gran escala, hemos visto interrupciones en las cadenas de suministro: hospitales luchando por adquirir EPI y personas acumulando papel higiénico en sus casas. En el caso de los EPI, la escasez era real y reaccionamos muy tarde; con respecto al papel higiénico, nunca hubo una carencia, pero los consumidores rompieron la cadena de suministro porque pensaban que sí la había. Repuntes como estos se acentúan durante las crisis y tenemos que estar preparados.

5. La analítica avanzada debe cambiar de aspecto

Como consecuencia de la COVID-19, el interés por la analítica avanzada ha aumentado, pero hay muchos métodos incapaces de detectar las anomalías. Los modelos predictivos no suelen funcionar correctamente si no se ha producido nunca un punto de entrada importante. Los algoritmos necesitan datos de calidad sobre el pasado —en ocasiones, en gran volumen— para ofrecer un modelo completo del futuro. Sin embargo, no deberían excluirse los valores atípicos.

6. Es imprescindible capturar y Las empresas están empezando a darse conectar los datos “alternativos”

¿Podríamos haber detectado antes la COVID-19? Algunos estudios de datos “alternativos” (en este caso, datos del tráfico alrededor de los hospitales de Wuhan y las búsquedas de palabras clave por parte de usuarios de internet en esa zona) indican que el virus podría haber estado ya en circulación a finales de 2019.9 La comunidad de inversores es pionera en el uso de los datos alternativos, como los audios, las fotos aéreas, la calidad del agua o las opiniones.10 Este es el factor más avanzado en la innovación basada en los datos; si conseguimos usarlo mejor que otros, podemos sacar un beneficio enorme. Sin embargo, tras lo visto en 2020, los datos alternativos van a adquirir un gran protagonismo y tendrán como objetivo detectar anomalías mucho antes.

7. La reingeniería de procesos de negocio adquiere protagonismo

Un estudio reciente realizado por IDC y Qlik mostró que el resultado más frecuente en los proyectos corporativos eficaces en materia de datos y analítica es una mejora de la eficiencia operativa.

8. La brújula de la competitividad, la vigilancia y la seguridad se ha recalibrado

Durante la pandemia, los gobiernos se han adentrado un poco más en la privacidad de los ciudadanos, algo que, al menos de momento, hemos aceptado. Además, la crisis ha impulsado la colaboración entre competidores acérrimos, como Google y Apple, que se han unido para trabajar en el rastreo de contactos. Algunos de los grandes problemas se pueden solucionar mejor con la colaboración que con la competencia.

9. La colaboración debe entrar antes en la cadena

La convergencia de la analítica y la gestión de datos en el mercado ha creado oportunidades para la aparición de puntos de integración entre los componentes del canal de datos; esto permite combinar la conexión con el análisis y que los metadatos activos, la lógica de negocio y los catálogos actúen como un tejido de unión. Esto introducirá la colaboración, la innovación y el debate en el contexto de los datos.

10. Es posible que la gran conversión digital genere un cambio generacional en la analítica

En un sentido global, la demanda de datos y analítica seguirá siendo alta, ya que constituyen la materia prima de la conversión digital. Sin embargo, la COVID-19 será la catalizadora de un cambio mayor. En la crisis de 2008 hubo un cambio generacional necesario para lidiar con una mayor agilidad: un BI más centrado en el análisis que en la elaboración de informes. Las empresas mantuvieron las herramientas de la primera generación, pero también invirtieron en las de la segunda.

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Redacción Computing

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