BIG DATA | Noticias | 21 ABR 2016

De los informes estáticos a los cuadros de mando... y ahora a la analítica avanzada

Las soluciones de Business Intelligence han evolucionado desde los informes estáticos, que indican lo que ha pasado, a cuadros de mando interactivos que permiten entender el porqué de lo sucedido. Eso permite un mejor uso de los datos, pero ahora llega el momento de la analítica predictiva.
BI
Redacción CIO

Las nuevas fuentes de Big Data, incluidos los dispositivos de Internet de las Cosas, hacen que las empresas evolucionen desde el análisis puramente reactivo a analíticas proactivas, con alertas y cuadros de mando en tiempo real. Con ellos se ha avanzado hacia sistemas más proactivos, pero aun así se sigue en el terreno de lo ya ocurrido.

Y ésta es la razón por la que el área que más crecerá en los próximos años es la de analítica predictiva y otras tecnologías avanzadas, según Gartner, en su Cuadrante Mágico sobre el tema. En él estima que, en 2018, más de la mitad de todas las grandes organizaciones a nivel mundial utilizará analítica avanzada para competir.

Se trata de calcular tendencias y posibilidades de futuro, predecir posibles resultados y hacer recomendaciones. Eso supera en mucho las meras consultas e informes actuales de herramientas de BI, como SQL Server Reporting Services, Business Objects o Tableau y abre un cambino hacia métodos más sofisticados, como las estadísticas, la minería de datos descriptiva y predictiva, el aprendizaje automático, la simulación y la optimización, buscando tendencias y patrones en los datos que son, a menudo, una mezcla de información estructurada y no estructurada.

Son herramientas útiles que ya utilizan hoy los equipos de marketing y riesgos para tener una mayor visibilidad del negocio, los ciclos de vida de los clientes, las oportunidades de venta cruzada, la probabilidad de compra, o la calificación del crédito y la detección del fraude.

Sin embargo, Gartner cree que casi todas las unidades de negocio de una empresa van a interesarse en estas herramientas, ya que son útiles en ámbitos de mantenimiento predictivo, en la predicción de la demanda y en la búsqueda de problemas de calidad o servicio, o a la hora de ayudar a tomar decisiones, por ejemplo.

 

Contenidos recomendados...

Comentar
Para comentar, es necesario iniciar sesión
Se muestran 0 comentarios
X

Uso de cookies

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y análisis, propias y de terceros, para facilitarle la navegación de forma anónima y analizar estadísticas del uso de la web. Consideramos que si continúa navegando, acepta su uso. Obtener más información