Análisis

Gartner predice que la narración de datos dominará BI para 2025

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La narración de datos automatizada es el futuro de la analítica.

Mientras tanto, su aumento podría indicar el declive de la analítica de autoservicio.

Esta fue la premisa para una presentación de James Richardson, director de investigación de Gartner, quien habló el 24 de febrero durante una conferencia virtual organizada por el proveedor de narración de datos Narrative Science.

Según Gartner, la narración de datos será el medio más utilizado para consumir análisis para 2025. Para entonces, el 75% de las historias de datos se generarán automáticamente utilizando inteligencia avanzada y aprendizaje automático, en lugar de analistas de datos.

«Es inevitable que seamos mucho más automatizados en análisis y nos alejemos del modelo actual de autoservicio», dijo Richardson. «El paradigma visual y de autoservicio que ahora domina BI es un factor limitante. Es tan bueno como la capacidad del individuo para servirse a sí mismo».

Dependiendo de la fuente, se estima que solo alrededor del 30% de los empleados en la mayoría de las organizaciones usan la analítica como parte de su trabajo. Y a pesar de los avances en inteligencia avanzada y el énfasis en la usabilidad por parte de los proveedores al intentar hacer que los análisis sean accesibles a más usuarios, ese porcentaje se ha estancado.

Sin embargo, la narración de datos tiene el potencial de cambiar eso. Drásticamente.

Dada la falta de científicos y analistas de datos capacitados, esto es necesario.

James Richardson, director de investigación de Gartner, presentó durante una conferencia virtual organizada por Narrative Science.
James Richardson, director de investigación de Gartner, habla durante una conferencia virtual organizada por el proveedor de narración de datos Narrative Science.

La narración de datos es simplemente la traducción de datos a un lenguaje común para informar el proceso de toma de decisiones. En esencia, no es una tabla llena de números, tablas o gráficos en los que se muestran estos números, sino una representación de los números. La narración permite a los usuarios ingerir y comprender información de manera más eficaz que la visualización por sí sola.

Sin embargo, las narrativas de datos por sí solas no cambian nada en el panorama analítico. Cuando se deja en manos de los humanos, la analítica sigue siendo el dominio de un pequeño porcentaje de científicos y analistas de datos que tienen el conocimiento de los datos para interpretarlos y desarrollar las narrativas necesarias para tomar decisiones basadas en datos.

Según Richardson, el proceso de toma de decisiones también está sujeto a prejuicios humanos y errores humanos.

La narración de datos consiste esencialmente en un analista que se orienta en un conjunto de datos, aplica técnicas de visualización, llega a un momento de comprensión mediante la creación de una narrativa sobre lo que descubrió en los datos y comparte esa narrativa para crear una decisión.

Sin embargo, esto es problemático, ya que depende únicamente de las personas para descubrir e interpretar algo, y corre el riesgo de depender de un narrador poco confiable.

«Cometemos errores», dijo Richardson. «Las historias de datos son poderosas, pero existen desafíos. ¿Cómo resolvemos eso? Podemos aplicar la potencia informática a este problema».

Es inevitable que logremos un nivel mucho más alto de automatización en el análisis y nos alejemos del modelo de autoservicio que prevalece actualmente. El paradigma visual y de autoservicio que ahora domina BI es un factor limitante.

James RichardsonDirector de investigación Gartner

Algunos proveedores ahora están haciendo precisamente eso.

Uno de ellos es Narrative Science, que se fundó en 2010 y tiene su sede en Chicago. La atención se centra en la narración automatizada de datos. Toucan Toco se fundó en 2015 y tiene su sede en París.

Los proveedores de BI están ampliando sus plataformas con funciones automatizadas para contar historias de datos de forma amplia. Por ejemplo, Yellowfin ahora ofrece Yellowfin Stories y Tableau Explain Data.

De hecho, Gartner califica las capacidades de narración de datos de Yellowfin como las más altas entre los proveedores de BI, otorgándole una puntuación de 5.0 en una escala de 1 a 5, según una diapositiva mostrada por Richardson. Board International, Domo, Salesforce, SAS, Sisense y Tableau le siguen con 4,3 puntos.

Estas capacidades de narración de datos automatizadas, según Richardson, pueden llevar a la analítica a romper esa barrera del 30% para la adopción y, en última instancia, llegar a una audiencia más amplia de usuarios comerciales.

«El número uno para que la analítica tenga éxito con los usuarios normales, no con los científicos o analistas de datos, sino con aquellos que toman decisiones en organizaciones que no tienen estos puestos de trabajo, es su adopción sostenida de las tecnologías analíticas presentadas», dijo. «Cuando piensa en las historias de datos como un detonante para la adopción, puede ver rápidamente por qué esto es importante».

Y por qué Gartner predice que la narración de datos automatizada será la forma más común de consumo de análisis en menos de cinco años.

«No siempre tenemos razón, pero lo intentamos», dijo Richardson.

Con el auge de la narración de datos automatizada, llegará el caso del análisis de autoservicio.

Con las historias de datos generadas automáticamente, ya no tiene que depender del pequeño porcentaje de personas en una organización que tienen la experiencia para realizar análisis similares. Mientras tanto, Richardson dijo que las máquinas son en realidad más capaces de detectar patrones y anomalías en los datos que los humanos. También son más económicos.

«Planifique un futuro en el que la analítica de autoservicio no sea la forma dominante para la mayoría de los usuarios», dijo Richardson. «Conservará algunos analistas y autoservicio, pero las máquinas harán el trabajo pesado para la mayoría».

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