La última edición de la encuesta anual que realiza la firma de análisis de mercado Gartner y que abarca a más de 2.300 gerentes de sistemas a escala global, afirma que las soluciones de Business Intelligence (BI) y de Analytics, treparon al puesto número uno entre las prioridades para este año. Luego de años de invertir en aplicaciones de negocio dedicadas a producir datos con hechos relevantes, llegó el momento de explotar al máximo esta información.
De esta manera y ante este nuevo panorama, las aplicaciones de análisis predictivo ganan en popularidad y dejan atrás la operatoria tradicional de tableros de control y reportes que muestran “lo que ya pasó”; para realizar modelos que permitan anticipar tendencias, planificar escenarios futuros o, incluso, reaccionar en tiempo real a los comportamientos de los consumidores.
Estas nuevas herramientas de visualización y descubrimiento que irrumpieron en el mercado, facilitan el acceso a los usuarios que provienen de entornos alejados a las áreas de sistemas y crean una solución para la necesidad de “autoservicio” y agilidad en la respuesta al negocio. A la vez presentan desafíos relativos a la consistencia de los modelos que se generan para evitar la proliferación caótica de múltiples versiones.
El concepto de Big Data, actualmente tan de moda, muchas veces es utilizado en forma errónea para describir situaciones que pueden ser perfectamente abarcadas por las herramientas de BI existentes que obliga a repensar otras fuentes de información muy valiosas y de gran volumen que se están generando en las empresas y a las cuales no se les presta la suficiente atención. De todos modos, continúa siendo un tema sobre el cual es mucho más lo que se habla, que lo que realmente se implementa.
También se observa una tendencia cada vez más marcada hacia la inclusión de un nuevo rol dentro de las organizaciones, el Chief Data Officer, que concentra las responsabilidades que hoy están distribuidas en temas de administración de bases de datos, master data management, business intelligence, data mining, data quality y data security, entre muchos otros.
Ante este nuevo paradigma, el objetivo de mínima es la optimización de las operaciones a través del uso inteligente de los datos para lograr mejoras cuantitativas en los tiempos de proceso, el manejo de stock, la cadena de abastecimiento, los costos y los precios. Sin embargo es posible dar un salto cualitativo y pensar en la posibilidad de diseñar nuevos procesos, nuevos productos y servicios, basándose en el descubrimiento y predicción de tendencias a futuro. En esto reside la verdadera ventaja competitiva de las nuevas herramientas de Business Analytics: la capacidad de ser un disparador de la innovación.
