Gartner ha revelado cuáles, según su criterio, serán las diez tecnologías que marcarán el 2015. Los vaticinios de la firma analista remarcan, entre otros aspectos, cuánto están creciendo los volúmenes de datos, así como la demanda de analítica de la información, pero no sólo entre las cúpulas directivas o los analistas, sino en todos los estratos empresariales.

Además, cada día se han de tener más en cuenta los datos que generan, no sólo los seres humanos, sino también las máquinas, los dispositivos. Y es ahí donde confluyen el Internet de las Cosas y la analítica.

En mi opinión, esta corriente ganará en prevalencia en 2015. Los directivos han de comprender este mensaje: el inmenso volumen de información que producen sus empresas se debe afrontar desde una cultura analítica, si es que desean estar a la altura de la competencia.

Con esta idea, éstas son las áreas que consideramos serán clave en este año:

InfoApps y auto-servicio: analítica pervasiva y avanzada, suministrada a través de apps, de tal forma que todo el mundo pueda acceder a los datos empresariales.

Brecha en término de habilidades digitales.

Aprendizaje automático.

Gestión de datos maestros (MDM).

InfoApps y auto-servicio

Debido al continuo crecimiento de los datos y a la‘consumerización’ de las TI, todo el mundo tendrá la necesidad de recurrir a la analítica para tomar mejores decisiones. Cualquier empleado es un tomador de decisiones de una u otra manera, ocupe el cargo que ocupe. Y debería tener acceso a datos esenciales para analizarlos y tomar mejores decisiones, con objeto de ser más productivo.

Hoy día, el Business Intelligence (BI) cuenta, según Gartner, con una adopción inferior al 30% en las empresas. Desafortunadamente, todavía sigue siendo de dominio exclusivo de dos colectivos: por un lado, los analistas profesionales, que usan herramientas complejas y emplean la mayoría de su tiempo analizando datos; y, por otro, los directivos que visionan informes y cuadros de mando.

El resto de empleados operacionales –así como clientes, partners y proveedores– todavía no tienen acceso a esa información que les permita tomar mejores decisiones. Para garantizar un mayor grado de adopción resulta fundamental entender que cada estrato no puede acceder al mismo tipo de información y, por ende, utilizar para ello las mismas vías. Los analistas, herramientas; el resto de trabajadores, apps amigables.

Gartner también considera que una de las formas de popularizar el acceso a la información en las empresas radica en distribuir la inteligencia de negocio a través de apps. Si queremos que que el business intelligence y la analítica se extiendan más allá de las cúpulas directivas, la analítica ha de ser invisible, es decir, se ha de embeber en apps sencillas. Este tipo de app proporciona al usuario toda la información que necesita para tomar decisiones fundamentadas, sin necesidad de desarrollar labores arduas de analítica, y contando con la flexibilidad necesaria como para manipular los datos, ahondando en aquellos que le interesan. Para cualquier organización, el principal beneficio de popularizar el BI y la analítica supone una transformación cultural en la que la estrategia empresarial y las operaciones se encuentren perfectamente alineadas a través de un sistema común para la toma de decisiones.

Brecha en materia de habilidades digitales

Aunque el BI y la analítica se pudieran extender a lo largo y ancho de las organizaciones, el papel del analista y el científico de datos seguirá siendo de gran importancia. Existe una alta demanda de este tipo de profesionales. Considero que en este 2015, el puesto de Chief Data Officer (CDO) va a ganar enteros, debido a que muchas organizaciones ya consideran al dato como su activo más importante.

A este nuevo tipo de directivo se le exigirá hallar las vías para monetizar tan preciado bien. Muy probablemente también asistamos a la eclosión de la figura del Chief Analytics Officer (CAO), como respuesta a la necesidad que está mostrando la industria de analizar tendencias. El reto en este campo radica en encontrar profesionales con visión de negocios, y no sólo con habilidades técnicas.

Aprendizaje automático

Siempre que se produce un problema en materia de escasez de recursos profesionales, la solución se busca en la tecnología y, en esta ocasión, el aprendizaje automático es la respuesta.

Como señalaba un informe de Deloitte, los directivos se han mostrado reticentes con el aprendizaje automático a la hora de tomar decisiones, ya que obviamente carece de la valía de las hipótesis o explicaciones que, en cambio, sí puede ofrecer un ser humano. Sin embargo, ahora los proyectos de datos se “mueven tan rápido, que los sistemas tradicionales de analítica no son suficientes”. Esto explica por qué numerosas empresas se están abriendo al aprendizaje automático para gestionar los grandes volúmenes de datos multi-dimensionales a los que tienen acceso.

Y es que los datos, hoy en día, pueden contar con muchas variables –como la edad, la formación, los ingresos, la frecuencia de compra, etc. De manera que resulta difícil visualizar toda esta información sin la ayuda de una máquina.

Al emplear técnicas matemáticas, las máquinas pueden rastrear montañas de datos para encontrar patrones que les permitan a los analistas descubrir tendencias. Esta información se podría emplear para desarrollar estrategias comerciales como, por ejemplo, determinar a qué perfil de usuario deberíamos dirigirnos mediante campañas de marketing para obtener el mayor retorno de inversión.

Gestión de datos maestros (MDM)

Teniendo en cuenta cómo están lidiando los analistas con los crecientes volúmenes de datos, considero que en 2015 eclosionará otro fenómeno: la gestión de datos maestros (MDM). Los analistas han de tener la libertad para trabajar con los datos como deseen. Y los departamentos de TI también deberán poder gestionar estas situaciones para que los analistas empleen los datos adecuados y puedan extraer conclusiones fiables.

Esto puede ser complejo cuando se utilizan numerosas fuentes de datos, que no siempre tienen por qué hallarse correctamente descritas en el sistema de metadatos. Ya hemos mencionado en numerosas ocasiones que los volúmenes de datos están creciendo, pero el análisis no sólo se tiene que reducir al dato per se, sino también al número de fuentes. Por ejemplo, las redes sociales están proporcionando torrentes de valiosa información a los que los analistas desean acceder en tiempo real.

El gobierno de los datos resulta clave en este marco, si lo que se pretende es que el departamento de TI atesore el suficiente control de los datos, al tiempo que el analista goce de la flexibilidad necesaria.

También se trata de adaptar esta cultura empresarial a un modelo de `auto-servicio´, para que cualquier empleado pueda acceder a los datos que puedan ser útiles para su labor.

Otro aspecto estriba en la importancia de integrar el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. Últimamente se ha puesto el acento en los sistemas basados en contextos, y por ello la profundidad y la amplitud del contexto resultan críticas en lo que concierne a la captura, cualificación e integración de datos procedentes de múltiples sistemas. Cualquier tipo de resquicio en estos procesos puede evitar que la fotografía sea completa o parcial, lo que reduce el valor del contexto en la toma de decisiones. Esta realidad trae consigo el Big Data.

Datos desestructurados, procedentes de máquinas —como aquellos que depositan los clientes en las redes sociales— se deberían tener muy en cuenta en cualquier empresa, ya que pueden incidir de manera determinante en su crecimiento y su cuenta de resultados. El reto de los datos en este 2015 ya está frente a nosotros. Los beneficios que pueden traer consigo las tendencias que he subrayado son múltiples. Pero sólo se obtendrán cuando la información se ponga al alcance de todos los empleados, no sólo de los analistas y las cúpulas directivas.