Inteligencia de Negocios

Una mirada a la pila de análisis modernos

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En el mundo basado en datos en el que vivimos hoy, el campo de la analítica se ha vuelto cada vez más importante para mantener la competitividad en los negocios. De hecho, un estudio del McKinsey Global Institute muestra que las empresas basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de superar a la competencia en la adquisición de clientes y nueve veces más probabilidades de superar la lealtad del cliente.

Hay muchos tipos diferentes de herramientas en la pila de análisis, algunos se especializan en una única solución, mientras que otros ofrecen análisis de extremo a extremo. La pila de software de análisis moderno se ha reestructurado fundamentalmente en los últimos años, principalmente debido a los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Cómo la IA está transformando la analítica

El análisis de datos consiste en tomar datos sin procesar de varias fuentes y obtener información para ayudarlo a tomar mejores decisiones comerciales. Estos conocimientos pueden tomar la forma de un análisis del desempeño pasado, pronosticar necesidades futuras o detectar anomalías en tiempo real.

Con la pila de análisis adecuada impulsada por la IA, las empresas pueden seguir siendo competitivas, ágiles y rentables en tiempos de cambio en las industrias impulsadas por datos.

Se espera que todas las pilas de análisis realicen funciones básicas similares, como: B. Acceder a los datos y mejorar la seguridad y la gestión de los datos. Esta tecnología también se puede superponer a las herramientas existentes para expandir la cobertura y la escalabilidad, lo que permite a los equipos monitorear más con menos.

Con la ayuda de la IA, las empresas pueden analizar el 100% de los datos que recopilan, lo que no se puede lograr con los paneles de BI tradicionales. También se utiliza para facilitar la toma de decisiones operativas en tiempo real. Algunas soluciones brindan a los usuarios finales un «empujón inteligente»: conocimientos prácticos que acompañan a cada notificación.

Con menos partes móviles, la pila de análisis de IA permite menos intervenciones y transformaciones manuales, lo que conduce a una reducción significativa en los procesos de procesamiento de datos, generación de información y errores humanos.

Cinco fundamentos para la analítica moderna

La pila contiene cinco bloques de construcción importantes:

  • Canalizaciones de datos: Antes de que los datos lleguen al lago de datos, deben limpiarse, prepararse, formatearse y, a veces, enriquecerse. Esto se realiza mediante procesos ETL en los que los datos se extraen, transforman y cargan en el almacén. Los principales proveedores de canalización de datos incluyen Skyvia, Rivery, Segment, Fivetran, mParticle y Tealium.
  • Lago de datos: Sus fuentes de datos no forman parte de la pila de análisis real, pero son el combustible para la información. El primer paso para crear una pila de análisis eficaz es crear un lugar donde los datos de diferentes fuentes (TI, aplicaciones, empresas, etc.) se unifican y combinan en una única canalización. Los datos ahora se encuentran en un repositorio central para el cual están listos para ser consultados y analizados. Para enfrentar el desafío de la creación e ingestión de datos en rápido crecimiento, el almacenamiento en la nube se ha convertido en una opción para muchas empresas porque proporciona la velocidad, la seguridad y la disponibilidad que requieren los macrodatos. Los principales proveedores de almacenamiento de datos incluyen Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake y Panoply.
  • Visualización: Una vez que los datos se han almacenado correctamente, esta parte de la pila combina herramientas interactivas para el análisis de datos, la visualización y la colaboración de las partes interesadas. Los principales proveedores de análisis y visualización de datos incluyen MicroStrategy, Sisense, Tableau y Looker.
  • Monitoreo empresarial y análisis de IA: Si bien las soluciones de visualización recopilan menos del 1% de los datos, el monitoreo autónomo es el único método probado para analizar el 100% de los datos que recopila. En los silos de datos, muchas empresas recopilan millones de eventos de datos todos los días. Con una supervisión empresarial eficaz, las organizaciones pueden identificar los problemas que generan ingresos en tiempo real antes de que se conviertan en incidentes que afecten la experiencia del cliente, las operaciones o el resultado final. La capacidad de monitorear datos y detectar anomalías en tiempo real es el arma secreta de la pila, ya que las organizaciones basadas en datos pueden mejorar su visibilidad y visibilidad de diversas operaciones, como la salud financiera, el uso de productos y el desempeño de ventas y marketing. En última instancia, esto garantiza el tiempo más rápido posible para identificar problemas con la experiencia del cliente y permite a los equipos solucionarlos antes de que el cliente se dé cuenta.

El software de análisis impulsado por IA se ha convertido en una de las tecnologías más importantes del siglo XXI para adaptarse a las necesidades del big data. La capacidad de convertir datos sin procesar en conocimientos estratégicos se ha convertido en una ventaja competitiva clave en la economía impulsada por los datos. Cuando se trata de tomar decisiones informadas casi en tiempo real, la monitorización empresarial impulsada por la inteligencia artificial y la detección de anomalías son las armas secretas en la pila de análisis modernos.

Cuando se trata de la pila de análisis moderno, existen herramientas que ofrecen análisis de extremo a extremo y las mejores opciones que se especializan en una única solución. Al revisar las herramientas de software de análisis disponibles en el mercado, es importante que los ejecutivos consideren si la solución sigue el ritmo de las tendencias tecnológicas, como el aumento de la automatización a través del aprendizaje automático, funciones avanzadas como información proactiva en tiempo real y pronóstico adaptativo automático y optimiza su pronósticos cuando optimiza sus pronósticos las condiciones cambian.

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