Business Intelligence (BI) o Inteligencia de Negocio ha experimentado una transformación significativa en los últimos años, reduciendo su importancia en la empresa, gracias a los beneficios adicionales de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la PNL y la nube.

La Inteligencia de Negocio no es un oxímoron cual si fuera algún “muerto viviente” o zombie. En realidad ni está muerto ni está siendo reemplazado por la Inteligencia Artificial.

Está vivito y coleando: de hecho, BI se está volviendo más fácil de usar, se está expandiendo a más empleados, se está trasladando a la nube, se está integrando en paquetes de software ERP y CRM más amplios, y ahora abarca la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.

Según las cifras de participación de mercado de 2020 de IDC, el mercado mundial del análisis e Inteligencia de Negocio alcanzó los 19,200 millones de dólares, con un crecimiento saludable del 5.2% a pesar de los trastornos económicos relacionados con la pandemia.

De cara al futuro, se espera que el crecimiento de BI se acelere a medida que las empresas se centren en la transformación digital y en formas más inteligentes de utilizar los datos para impulsar el negocio.

Los líderes del mercado son una de las empresas más poderosas de la industria: Microsoft, SAP, Salesforce, IBM, SAS y Oracle. Por otro lado, esos líderes sólo representan alrededor del 60% del mercado, por lo que hay mucho espacio para que innovadores como ThoughtSpot y Alteryz acumulen seguidores.

Aún así, BI ha existido desde siempre y se podría argumentar que ha tenido un bajo rendimiento. Las opiniones en contra que ha recibido BI señalan es “demasiado difícil de usar para el trabajador promedio”, que “emite informes sofisticados y ofrece paneles coloridos que no ayudan a los empleados a resolver problemas comerciales del mundo real”, y que “requiere demasiado trabajo inicial. crear catálogos de datos, construir almacenes de datos, etc.”.

Carsten Bange, fundador y director ejecutivo de BARC Research Center, dice que antes de la pandemia, algunos consideraban que BI era una tecnología heredada que, en muchos casos, no valía la pena la inversión. Sin embargo, eso ha “cambiado drásticamente”, aclara Bange. Los resultados de duna nueva encuesta muestran que las empresas están volviendo a centrar su atención en BI, ya que reconocen la necesidad de obtener una comprensión más profunda de sus cadenas de suministro, del comportamiento cambiante del consumidor y de sus propios procesos comerciales.

“El análisis basado en la ciencia de datos es una alta prioridad” entre las empresas encuestadas en el informe de BARC Data, BI and Analytics Trend Monitor 2021, agrega.

1. La Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático ofrecen posibilidades interesantes

La tendencia más significativa en BI es la integración de Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (Machine Learning o ML). “Ha comenzado una nueva era de analítica aumentada”, declara el analista de IDC, Dan Vesset. “La funcionalidad de análisis habilitada por IA que se requiere para llevar esta nueva generación de software de BI a las masas aún es incipiente, pero las tendencias históricas sugieren que tomará menos de 10 años para que esta generación de software de BI alcance la adopción generalizada”.

Boris Evelson, un analista de Forrester Research, agrega que la BI aumentada (BI clásica aumentada con IA) tiene el potencial de “convertir al usuario empresarial promedio en un científico de datos ciudadano”. El objetivo es permitir que los científicos que no son de datos realicen pronósticos, análisis predictivos, detección de anomalías y otras funciones relacionadas con BI “con un solo clic”, según Evelson.

Además, los sistemas de Aprendizaje Automático pueden ejecutarse en segundo plano y abordar el problema de “no saber lo que no sabes”. Más aún, los sistemas de Machine Learning pueden identificar patrones interesantes en los datos y alertar al usuario final de una manera que nunca podría lograrse de otra forma, dice Evelson.

“La analítica aumentada describe características que complementan las capacidades humanas con el aprendizaje automático para combinar la resolución creativa de problemas con el reconocimiento de patrones inigualable para obtener lo mejor de ambos mundos”, argumenta Bange. El objetivo principal es hacer que la analítica y la BI sean más fáciles de usar, reducir la barrera de entrada para los usuarios ocasionales y, al mismo tiempo, aumentar la eficiencia y la eficacia de los usuarios avanzados”.

2. Aumenta la adopción de la nube en el mundo posterior a COVID

La adopción de software de BI en la nube ha sido una tendencia durante mucho tiempo, pero se ha acelerado debido a la pandemia, pues obligó a los empleados a trabajar desde casa y al área de TI a proporcionar acceso remoto a aplicaciones comerciales clave.

Bange dice que el 50% de las nuevas implementaciones de BI están en la nube, lo que representa un aumento constante año tras año.

Las ventajas de BI basada en la nube incluyen accesibilidad para usuarios remotos, escalabilidad, elasticidad y velocidad de implementación.

Además, a medida que las empresas se sientan más cómodas al trasladar grandes conjuntos de datos a la nube con fines de respaldo y para ejecutar aplicaciones, es más probable que trasladen los almacenes de datos y el análisis de datos a la nube. “Los líderes en análisis prefieren llevar el análisis a los datos y no al revés”, agrega Bange.

3. El procesamiento del lenguaje natural da un paso adelante

A menos que sea un científico de datos, formular la consulta correcta puede resultar difícil. La respuesta es incorporar el procesamiento del lenguaje natural en los sistemas de BI, de modo que el empleado promedio pueda simplemente hacer una pregunta y obtener una respuesta. El procesamiento del lenguaje natural no solo permite a los empleados capacitados en BI existentes hacer un mejor uso de las herramientas de BI, sino que también permite a las empresas extender BI más y más en toda la organización.

Si bien el procesamiento del lenguaje natural es sin duda una tendencia interesante, también es justo decir que aún no ha llegado del todo. “Traducir el lenguaje natural a una consulta precisa puede ser un gran desafío”, dice Evelson. “No siempre obtienes la respuesta correcta en el primer intento. Tal vez obtenga cientos de respuestas ”, similar a lo que sucede cuando realiza una búsqueda en Google. Los sistemas de lenguaje natural todavía requieren un poco de ajuste, agrega.

4. BI se integra en las plataformas CRM y ERP

Ya sea mediante la adquisición o el desarrollo interno, los proveedores de CRM y ERP están incorporando BI en sus plataformas. Por ejemplo, Salesforce compró al líder en BI, Tableau, en 2019 e integró rápidamente el software en su plataforma CRM basada en la nube.

La ventaja, según Vesset, es que BI pasa de ser un proceso separado y desconectado a convertirse en una parte integral del flujo de trabajo del proceso empresarial. La BI integrada puede ayudar a las empresas a automatizar los pasos involucrados en un proceso empresarial, lo que ofrece una mayor velocidad y un mejor rendimiento.

5. Surgen nuevas formas de presentar la información a través de la narración

En el BI tradicional, el sistema emite informes y paneles repletos de gráficos coloridos, pero esa presentación, aunque elegante, puede no ser la mejor o más útil forma de presentar información a usuarios no técnicos. Bange dice que una contratendencia de las “imágenes altamente sofisticadas” es un cambio hacia la narración en lugar de la descarga de datos.

Usando los principios de una disciplina llamada “diseño de información”, los proveedores de BI están simplificando sus presentaciones de una manera que se guíe al usuario a través de un problema o situación particular y no sólo presente datos sin procesar, sino que también brinde recomendaciones sobre qué hacer. Es más probable que este tipo de narrativa incluya una narrativa textual para acompañar todas las imágenes deslumbrantes.

6. BI se vuelve operativo

La BI clásica entrega informes en un horario fijo, semanal o mensual, por ejemplo. Pero eso ya no es suficiente en el competitivo entorno empresarial actual, en el que las decisiones deben tomarse en tiempo real. Con la BI operativa, también conocida como Inteligencia Operativa (OI), se recopilan y analizan datos de diversas fuentes, incluido el comportamiento del consumidor y las interrupciones de la cadena de suministro.

Luego, el sistema de BI puede brindar recomendaciones para tomar decisiones rápidas, como asignar más recursos a una función específica o responder a una condición comercial que cambia rápidamente, dice Bange. Con la BI operativa, los tableros pueden actualizarse automáticamente a intervalos fijos, como cada hora, y el sistema puede activar alertas para notificar a los equipos operativos que hay un problema que debe abordarse o una oportunidad emergente que se puede aprovechar.

7. El éxito de la BI sigue requiriendo un trabajo inicial

Las propias herramientas de BI están bien establecidas, pero muchas empresas luchan por implementar BI porque no han realizado el trabajo de preparación necesario. “La tecnología está madura”, dice Evelson. Los obstáculos existen en el lado de las personas y los procesos de la ecuación. Las empresas necesitan construir una cultura basada en datos. Necesitan capacitar a los empleados.

Según la última encuesta de investigación de BARC, cuando se pidió a los encuestados que clasificaran sus prioridades para 2021, la gestión de la calidad de los datos y el descubrimiento de datos encabezaron la lista. La analítica avanzada y el aprendizaje automático se ubicaron en el puesto 11, lo cual no significa que las empresas no estén interesadas en la Inteligencia Artificial. Más bien significa que “las empresas están luchando por adaptar los mecanismos de Aprendizaje Automático cuando la base (datos accesibles y de buena calidad) no se ha logrado del todo”.

Bange afirma que las empresas “parecen estar volviendo a las raíces y concentrándose en los conceptos básicos del uso y la gestión de sus datos antes de cambiar las prioridades a métodos avanzados”.

La recomendación de Evelson para los CIO es “entrar en una plataforma de nivel empresarial de inmediato”, ya sea que eso signifique actualizar una versión anterior de una plataforma de BI actual o ir con un nuevo proveedor.

Señala que sólo entre el 20 y el 30% de los datos que podrían usarse para análisis se están introduciendo actualmente en el almacén de datos empresarial promedio. BI es “una inversión en todo lo que un CIO necesita para tener éxito”, agrega.

Neal Weinberg, CIO.com