Manvirender Singh Rawat tiene más de 17 años de experiencia diversa con la capacidad de producir resultados innovadores y excepcionales. Ha desempeñado funciones de liderazgo en las que ha realizado con éxito múltiples proyectos a nivel nacional e internacional. Manvirender se ha unido a Cynoteck como consultor de ciencia de datos. Tiene experiencia diversa en análisis de datos, visualización y análisis avanzado. Él Leer Más
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Descubriendo las últimas tendencias en inteligencia empresarial para 2023
En nuestro mundo en rápida evolución, el ritmo del cambio es implacable. El auge de la IA y el ML en el panorama empresarial ha estimulado una carrera para seguir siendo relevante. No sólo para sobrevivir, sino también para prosperar, abrazar el ajetreo se vuelve esencial. En el corazón de este ajetreo se encuentra el arte de mantenerse al día con las corrientes dinámicas de tendencias de inteligencia empresarial.
Para articular las últimas tendencias en inteligencia empresarial, necesita DATOS. Analisis de negocios requiere y trabaja en Análisis de Datos. Ahora bien, esta práctica lleva mucho tiempo en carrera. Sin embargo, con el tiempo, el uso de datos y el proceso de análisis siguen evolucionando para obtener mejores resultados.
En este interesante blog, nos sumergiremos en el dinámico mundo de tendencias de inteligencia empresarial. No solo exploraremos las últimas tendencias, sino que también profundizaremos en una fascinante comparación de diferentes métodos de big data, revelando a los pioneros en el mercado de tendencias.
Últimas tendencias en inteligencia empresarial
Cada año que pasa, los métodos innovadores para el análisis de datos son cada vez más importantes y mejores. Únase a nosotros mientras analizamos una exploración detallada de estas tendencias para descubrir la opción perfecta para sus necesidades comerciales.
Últimas tendencias en Business Intelligence
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1. Análisis de datos avanzado
Para comenzar la lista, tenemos 'Análisis de datos avanzados,' El análisis de datos que abarca operaciones matemáticas básicas como sumas y promedios, filtrado y clasificación se conoce como análisis avanzado.
Los análisis avanzados crean nueva información, detectan patrones y pronostican resultados y su correspondiente probabilidad utilizando fórmulas y algoritmos matemáticos y estadísticos.
El objetivo del análisis predictivo, una rama del análisis avanzado, es identificar posibles valores y eventos futuros junto con sus probabilidades asociadas.
Mejora de los procesos existentes
El análisis avanzado y predictivo se puede utilizar para una variedad de tareas, incluidas las tradicionales, como predecir el éxito y el valor del cliente, prevenir la rescisión de contratos o predecir precios, ventas y demanda, así como otras más contemporáneas, como anticipar fallas de las máquinas, monitorear y evaluación de redes sociales y vigilancia policial predictiva.
Ambos "optimización"Y"innovación" son posibles gracias a análisis avanzados. Puede ayudar a mejorar los procedimientos actuales, por ejemplo, mediante una planificación de ventas más precisa (y, en consecuencia, una planificación de producción y compras).
Además, nuevas percepciones derivadas de análisis avanzados pueden revelar nuevas empresas potenciales o incluso permitir el desarrollo de nuevos bienes y servicios.
2. Análisis aumentado
Con la ayuda de procesos automatizados, aprendizaje automático (ML) y generación de lenguaje natural (NLG), el análisis predictivo ya no es solo un dominio de los científicos de datos.
La automatización es la tendencia más popular del BI. Ya sea en 2023 o en el próximo, la automatización prosperará ya que ayudará a acelerar procesos enormes. Con la llegada de los algoritmos de ML, el trabajo es más fluido y rápido que nunca. ML consiste en la capacidad de escalar grandes datos.
El desarrollo y la integración de aplicaciones sin código alteran el mercado de la interoperabilidad y reducen la demanda de capacidades adicionales. En su lugar, puede conectar los sistemas de su empresa a un software que ofrezca esas funciones por una fracción del costo de una nueva plataforma.
Las visitas a páginas web, los comentarios en publicaciones en redes sociales, las redes conectadas y otros sistemas contribuyen a la inteligencia empresarial. La integración de aplicaciones lo unifica, dependiendo de las API para dar forma a los conocimientos a medida que nos vinculamos de manera estable con otras aplicaciones de BI, ERP y CRM.
El termino "el gobierno de datos"se refiere a una colección de procedimientos, reglas y descripciones de trabajo que garantizan una evaluación, producción, consumo y gestión precisa de datos comerciales a nivel táctico, estratégico y operativo.
Para proporcionar un servicio seguro y eficaz proceso de gestión de datos, especifica roles y responsabilidades con respecto a quién puede cambiar los datos, bajo qué circunstancias y con qué herramientas y métodos.
La gobernanza de datos se ha convertido en una práctica necesaria en el ferozmente competitivo mundo empresarial actual, ya que la cantidad de datos que se recopilan sigue aumentando cada segundo.
Además de ayudar a las organizaciones a cumplir con las normas, una estructura de gobierno bien implementada también les ayuda a ahorrar gastos, aumentar la comunicación interna y externa y lograr sus objetivos estratégicos.
Las empresas son conscientes de esta larga lista de ventajas. Muchas empresas luchan por implementar programas de gobernanza eficaces debido a la complejidad percibida o la falta de comprensión.
Gobierno de Datos Es una de las tendencias más rentables en el sector de la inteligencia de negocios debido a estos factores. Los expertos de la industria y empresas de todos los tamaños lo reconocen como una de las principales prioridades para el próximo año.
4. Análisis de transmisión y datos en tiempo real
Los datos en tiempo real brindan a quienes toman decisiones una perspectiva consistente y actualizada de lo que sucede dentro de una organización, lo que les permite actuar rápidamente en respuesta a las condiciones cambiantes y tomar decisiones bien informadas.
La idea del análisis de streaming, una potente herramienta que permite a las empresas procesar y analizar datos a medida que se generan, surgió en respuesta a este requisito de inmediatez. Esta tecnología desbloquea un nuevo nivel de información útil.
El análisis de transmisión implica el procesamiento y análisis de datos en tiempo real a medida que fluyen desde diversas fuentes, como sensores, dispositivos, fuentes de redes sociales y más.
Los métodos tradicionales de procesamiento por lotes a menudo implican recopilar datos durante un período y luego analizarlos, pero el análisis de streaming cambia el paradigma al proporcionar información instantánea.
Esta capacidad es particularmente valiosa para escenarios urgentes en los que esperar el procesamiento por lotes puede generar oportunidades perdidas o acciones retrasadas.
En el sector financiero, los datos en tiempo real y el análisis de streaming son cruciales para detectar anomalías, fraudes y tendencias del mercado.
Las plataformas comerciales de alta frecuencia se basan en datos en tiempo real para tomar decisiones en fracciones de segundo, optimizando las estrategias de inversión y la gestión de riesgos.
E-commerce Las plataformas utilizan información en tiempo real para personalizar las experiencias de los usuarios, optimizar las recomendaciones de productos y gestionar los niveles de inventario.
El seguimiento del comportamiento del cliente en tiempo real permite realizar ajustes inmediatos en precios, promociones y estrategias de marketing.
Datos en tiempo real y los análisis de transmisión mejoran la atención al paciente al monitorear los signos vitales, alertar al equipo médico sobre cambios críticos y predecir las necesidades del paciente.
Por ejemplo, los dispositivos portátiles conectados a plataformas de análisis de transmisión pueden detectar irregularidades y enviar alertas a los proveedores de atención médica en tiempo real.
Rmonitoreo en tiempo real de los procesos de fabricación garantiza el control de calidad y minimiza el tiempo de inactividad. Los análisis de streaming pueden detectar anomalías en las líneas de producción y desencadenar respuestas inmediatas para evitar costosas interrupciones.
En la era pospandemia, hay un gran cambio hacia soluciones de BI basadas en la nube. Durante las dificultades de la COVID, las empresas lucharon inmensamente para gestionarse de todas las formas posibles. Fue difícil gestionar el cambio en la forma en que el mecanismo de trabajo pasó a un entorno remoto.
Una enorme cantidad de información debe estar presente y accesible desde todos los rincones del mundo. Hubo un rápido cambio y aceptación de las soluciones basadas en la nube. Resultó de gran ayuda para el funcionamiento de las organizaciones.
Próximamente, habrá modificaciones para una viabilidad mucho mejor. Cloud BI consta de muchas tendencias que se anticiparán en el futuro. Los grandes gigantes empresariales ya están listos para ampliar las soluciones basadas en la nube para las empresas. Por tanto, la automatización será más inclusiva y estará más disponible para los usuarios.
6. Análisis móvil
Inteligencia móvil Se erige como una tendencia fundamental de Business Intelligence que se integra perfectamente en su canal de datos y tiene una importancia significativa desde una perspectiva empresarial.
Audio, vídeo, imágenes, texto y datos de transmisión se incluyen en la información móvil, que ofrece información invaluable. Los gerentes de producto obtienen conocimientos útiles sobre cómo crear aplicaciones móviles a partir de él.
Los diseñadores web se inspiran en las tendencias de uso para crear flujos de trabajo fáciles de usar e interfaces intuitivas, mientras que los equipos técnicos lo utilizan para optimizar el rendimiento de las aplicaciones.
BI móvil Lo utilizan los equipos de marketing para generar más clientes potenciales, hacer crecer su base de usuarios y mejorar la experiencia del cliente.
El cambio constante de los consumidores entre dispositivos dificulta obtener información distintiva y precisa. Múltiples puntos de contacto con el usuario aumentan la posibilidad de duplicar datos, lo que podría inflar las cifras de ventas y brindar una imagen inexacta. Lo que complica aún más las cosas para las empresas de BI móvil es garantizar el cumplimiento.
Sin embargo, debido a lo valiosa que es la inteligencia móvil, las empresas seguirán buscando Software de BI que tiene esta característica.
Es probable que la capacidad de recopilación de datos móviles, los SDK, el cumplimiento de la privacidad y las integraciones estén en la lista de requisitos de una empresa al considerar Software de BI.
Análisis integrado es el término utilizado para describir el análisis de datos que se realiza como parte del flujo de trabajo normal de un usuario.
Las empresas se han dado cuenta de la posibilidad de integrar diferentes elementos de BI, como paneles o informes, en sus propias aplicaciones para mejorar la toma de decisiones e impulsar la productividad.
Las empresas han reconocido cómo el uso de paneles integrados les permite ofrecer un mejor valor dentro de sus propias aplicaciones después de haber estado previamente ahogadas por las hojas de cálculo.
El análisis integrado está estandarizando las operaciones comerciales y, en 2023, veremos un aumento en la cantidad de empresas que lo utilizan, ya sea que necesite crear un informe de ventas o proporcionar a los clientes varios paneles.
En lugar de desarrollar su propio software, los departamentos y propietarios de empresas buscan soluciones expertas para presentar sus datos.
Las organizaciones pueden producir una presentación e informes pulidos que pueden ofrecer a los clientes simplemente etiquetando en blanco la aplicación que han elegido.
Análisis integrados en una aplicación permite la colaboración involucrando a todas las partes interesadas, yendo más allá de simplemente agregar un panel o una funcionalidad de BI.
Ofrecer a los clientes y al personal la opción de modificar los datos en un entorno reconocible hace que sea más fácil obtener información de todos los aspectos de su organización. Esto la convierte en una de las tendencias de inteligencia empresarial de esta lista con la tasa de crecimiento más rápida.
Organizaciones sanitarias "pasar del pago por el volumen del servicio al valor del servicio" debido a la enorme cantidad de datos que recopilan los hospitales, que han aumentado debido al COVID-19 y los intercambios de telemedicina.
Gestión hospitalaria pueden extraer información importante que les ayudará a agilizar los procedimientos desde una perspectiva clínica, operativa y financiera mediante el empleo de un sólido software de análisis de atención sanitaria que se pueda incorporar.
8. Democratización de los datos
Las empresas son conscientes de que el conocimiento oportuno de BI es esencial para tomar decisiones comerciales lucrativas. Desde el principio hasta el final del proyecto, quieren que los datos guíen cada decisión que tomen. También reconocen la importancia de brindar a los miembros de su personal la capacidad de consultar y analizar datos.
Autoservicio: la demanda de alfabetización en datos está impulsada por la frase de la industria "inteligencia empresarial ", a medida que las empresas reconocen las ventajas de brindarle al personal acceso a las actividades de BI.
Al incorporar tareas autónomas como consultas sobre la marcha e informes ad hoc, ciertas tendencias de BI como la interactividad y el análisis aumentado también se suman a la mezcla.
Se requiere un cambio de perspectiva y un esfuerzo sostenido en toda la organización para promover una cultura que dé prioridad a los datos. Las tendencias futuras de inteligencia empresarial incluyen un impulso corporativo más fuerte para la alfabetización en datos con inversiones considerables en capacitación del personal, herramientas de autoservicio y enfoques.
9. Análisis de sostenibilidad
A medida que se intensifica el enfoque global en la responsabilidad ambiental y social, ha surgido una nueva tendencia dentro del ámbito de la inteligencia empresarial: el análisis de la sostenibilidad.
Este enfoque innovador combina análisis de datos y herramientas de inteligencia empresarial para cuantificar y evaluar el impacto ambiental y social de una organización, promoviendo un enfoque empresarial más sostenible y responsable.
Las empresas están aprovechando cada vez más La inteligencia de negocios (BI) para profundizar en la intrincada red de datos ambientales y sociales.
El análisis de sostenibilidad implica la recopilación, medición y análisis de diversas métricas relacionadas con las emisiones de carbono, el consumo de energía, la reducción de residuos, los esfuerzos de diversidad e inclusión, la ética de la cadena de suministro y más.
Aprovechando el poder de BI, las organizaciones pueden obtener información granular sobre sus operaciones, lo que les permite identificar áreas de mejora e innovación.
Además, los análisis de sostenibilidad brindan a los tomadores de decisiones conocimientos precisos basados en datos, lo que les permite tomar decisiones más informadas que se alinean con el compromiso de la organización con la sostenibilidad.
Al analizar y abordar los riesgos ambientales y sociales, las empresas pueden anticipar desafíos potenciales, reduciendo los riesgos reputacionales y las responsabilidades regulatorias.
Las métricas de sostenibilidad a menudo resaltan áreas de ineficiencia, lo que impulsa optimizaciones de procesos que reducen el desperdicio, el consumo de recursos y los costos asociados.
La presentación de informes transparentes sobre los esfuerzos de sostenibilidad promueve la confianza y el compromiso entre las partes interesadas, incluidos clientes, inversores, empleados y organismos reguladores.
A medida que la sostenibilidad se convierte en un criterio clave para las decisiones de los consumidores y las estrategias de inversión, las organizaciones que integran la sostenibilidad en sus estrategias centrales siempre obtienen una ventaja competitiva.
En el paisaje dinámico de inteligencia empresarial , las tendencias de 2023 están dirigiendo a las organizaciones hacia un crecimiento y una eficiencia sin precedentes. Desde unir el poder del análisis de datos avanzado y la inteligencia aumentada hasta adoptar conocimientos en tiempo real a través del análisis de streaming, las empresas están preparadas para tomar decisiones más informadas que nunca.
La colaboración entre soluciones basadas en la nube, análisis integrados y democratización de datos está remodelando la forma en que se aprovechan los datos, creando una relación armoniosa entre la tecnología y la experiencia del usuario. A medida que el análisis de la sostenibilidad emerge como un imperativo responsable, las organizaciones están preparadas para integrar consideraciones ambientales y sociales en sus estrategias centrales.
Estas tendencias reflejan colectivamente una industria con visión de futuro, donde las innovaciones basadas en datos están impulsando a las empresas hacia un futuro prometedor de agilidad, competitividad y éxito sostenible.
Business Intelligence (BI) se refiere a las tecnologías, procesos y herramientas utilizadas para recopilar, analizar y presentar datos comerciales para respaldar la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica.
P. ¿Cómo está impactando la IA en la Inteligencia Empresarial?
La IA está revolucionando la BI al mejorar el análisis de datos con conocimientos predictivos, automatizar tareas mediante análisis aumentados y permitir una toma de decisiones más inteligente mediante algoritmos de aprendizaje automático.
P. ¿Por qué es crucial la gobernanza de datos en BI?
El gobierno de datos garantiza la precisión, la seguridad y el cumplimiento de los datos. Establece reglas para el uso de datos, mantiene la calidad y genera confianza entre las partes interesadas.
P. ¿Cuáles son los beneficios de las soluciones de BI basadas en la nube?
Cloud BI ofrece escalabilidad, accesibilidad desde cualquier lugar, costos de infraestructura reducidos y colaboración sencilla, lo que lo convierte en la opción preferida para las empresas que buscan soluciones de datos ágiles.
P. ¿Cómo mejoran los análisis integrados la experiencia del usuario?
El análisis integrado integra conocimientos de datos directamente en las aplicaciones que los usuarios ya utilizan, eliminando la necesidad de cambiar entre herramientas. Este acceso a datos en tiempo real mejora la eficiencia del usuario y ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas.
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En nuestro mundo en rápida evolución, el ritmo del cambio es implacable. El auge de la IA y el ML en el panorama empresarial ha estimulado una carrera para seguir siendo relevante. No sólo para sobrevivir, sino también para prosperar, abrazar el ajetreo se vuelve esencial. En el corazón de este ajetreo se encuentra el arte de mantenerse al día con las corrientes dinámicas de tendencias de inteligencia empresarial.
Para articular las últimas tendencias en inteligencia empresarial, necesita DATOS. Analisis de negocios requiere y trabaja en Análisis de Datos. Ahora bien, esta práctica lleva mucho tiempo en carrera. Sin embargo, con el tiempo, el uso de datos y el proceso de análisis siguen evolucionando para obtener mejores resultados.
En este interesante blog, nos sumergiremos en el dinámico mundo de tendencias de inteligencia empresarial. No solo exploraremos las últimas tendencias, sino que también profundizaremos en una fascinante comparación de diferentes métodos de big data, revelando a los pioneros en el mercado de tendencias.
Cada año que pasa, los métodos innovadores para el análisis de datos son cada vez más importantes y mejores. Únase a nosotros mientras analizamos una exploración detallada de estas tendencias para descubrir la opción perfecta para sus necesidades comerciales.
Últimas tendencias en Business Intelligence
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1. Análisis de datos avanzado
Para comenzar la lista, tenemos 'Análisis de datos avanzados,' El análisis de datos que abarca operaciones matemáticas básicas como sumas y promedios, filtrado y clasificación se conoce como análisis avanzado.
Los análisis avanzados crean nueva información, detectan patrones y pronostican resultados y su correspondiente probabilidad utilizando fórmulas y algoritmos matemáticos y estadísticos.
El objetivo del análisis predictivo, una rama del análisis avanzado, es identificar posibles valores y eventos futuros junto con sus probabilidades asociadas.
Mejora de los procesos existentes
El análisis avanzado y predictivo se puede utilizar para una variedad de tareas, incluidas las tradicionales, como predecir el éxito y el valor del cliente, prevenir la rescisión de contratos o predecir precios, ventas y demanda, así como otras más contemporáneas, como anticipar fallas de las máquinas, monitorear y evaluación de redes sociales y vigilancia policial predictiva.
Ambos "optimización y innovación”son posibles gracias a análisis avanzados. Puede ayudar a mejorar los procedimientos actuales, por ejemplo, mediante una planificación de ventas más precisa (y, en consecuencia, una planificación de producción y compras).
Además, nuevas percepciones derivadas de análisis avanzados pueden revelar nuevas empresas potenciales o incluso permitir el desarrollo de nuevos bienes y servicios.
2. Análisis aumentado
Con la ayuda de procesos automatizados, aprendizaje automático (ML) y generación de lenguaje natural (NLG), el análisis predictivo ya no es solo un dominio de los científicos de datos.
La automatización es la tendencia más popular del BI. Ya sea en 2023 o en el próximo, la automatización prosperará ya que ayudará a acelerar procesos enormes. Con la llegada de los algoritmos de ML, el trabajo es más fluido y rápido que nunca. ML consiste en la capacidad de escalar grandes datos.
El desarrollo y la integración de aplicaciones sin código alteran el mercado de la interoperabilidad y reducen la demanda de capacidades adicionales. En su lugar, puede conectar los sistemas de su empresa a un software que ofrezca esas funciones por una fracción del costo de una nueva plataforma.
Las visitas a páginas web, los comentarios en publicaciones en redes sociales, las redes conectadas y otros sistemas contribuyen a la inteligencia empresarial. La integración de aplicaciones lo unifica, dependiendo de las API para dar forma a los conocimientos a medida que nos vinculamos de manera estable con otras aplicaciones de BI, ERP y CRM.
El término "el gobierno de datos”se refiere a una colección de procedimientos, reglas y descripciones de trabajo que garantizan una evaluación, producción, consumo y gestión precisa de datos comerciales a nivel táctico, estratégico y operativo.
Para proporcionar un servicio seguro y eficaz proceso de gestión de datos, especifica roles y responsabilidades con respecto a quién puede cambiar los datos, bajo qué circunstancias y con qué herramientas y métodos.
La gobernanza de datos se ha convertido en una práctica necesaria en el ferozmente competitivo mundo empresarial actual, ya que la cantidad de datos que se recopilan sigue aumentando cada segundo.
Además de ayudar a las organizaciones a cumplir con las normas, una estructura de gobierno bien implementada también les ayuda a ahorrar gastos, aumentar la comunicación interna y externa y lograr sus objetivos estratégicos.
Las empresas son conscientes de esta larga lista de ventajas. Muchas empresas luchan por implementar programas de gobernanza eficaces debido a la complejidad percibida o la falta de comprensión.
Gobierno de Datos Es una de las tendencias más rentables en el sector de la inteligencia de negocios debido a estos factores. Los expertos de la industria y empresas de todos los tamaños lo reconocen como una de las principales prioridades para el próximo año.
4. Análisis de transmisión y datos en tiempo real
Los datos en tiempo real brindan a quienes toman decisiones una perspectiva consistente y actualizada de lo que sucede dentro de una organización, lo que les permite actuar rápidamente en respuesta a las condiciones cambiantes y tomar decisiones bien informadas.
La idea del análisis de streaming, una potente herramienta que permite a las empresas procesar y analizar datos a medida que se generan, surgió en respuesta a este requisito de inmediatez. Esta tecnología desbloquea un nuevo nivel de información útil.
El análisis de transmisión implica el procesamiento y análisis de datos en tiempo real a medida que fluyen desde diversas fuentes, como sensores, dispositivos, fuentes de redes sociales y más.
Los métodos tradicionales de procesamiento por lotes a menudo implican recopilar datos durante un período y luego analizarlos, pero el análisis de streaming cambia el paradigma al proporcionar información instantánea.
Esta capacidad es particularmente valiosa para escenarios urgentes en los que esperar el procesamiento por lotes puede generar oportunidades perdidas o acciones retrasadas.
En el sector financiero, los datos en tiempo real y el análisis de streaming son cruciales para detectar anomalías, fraudes y tendencias del mercado.
Las plataformas comerciales de alta frecuencia se basan en datos en tiempo real para tomar decisiones en fracciones de segundo, optimizando las estrategias de inversión y la gestión de riesgos.
E-commerce Las plataformas utilizan información en tiempo real para personalizar las experiencias de los usuarios, optimizar las recomendaciones de productos y gestionar los niveles de inventario.
El seguimiento del comportamiento del cliente en tiempo real permite realizar ajustes inmediatos en precios, promociones y estrategias de marketing.
Datos en tiempo real y los análisis de transmisión mejoran la atención al paciente al monitorear los signos vitales, alertar al equipo médico sobre cambios críticos y predecir las necesidades del paciente.
Por ejemplo, los dispositivos portátiles conectados a plataformas de análisis de transmisión pueden detectar irregularidades y enviar alertas a los proveedores de atención médica en tiempo real.
Rmonitoreo en tiempo real de los procesos de fabricación garantiza el control de calidad y minimiza el tiempo de inactividad. Los análisis de streaming pueden detectar anomalías en las líneas de producción y desencadenar respuestas inmediatas para evitar costosas interrupciones.
En la era pospandemia, hay un gran cambio hacia soluciones de BI basadas en la nube. Durante las dificultades de la COVID, las empresas lucharon inmensamente para gestionarse de todas las formas posibles. Fue difícil gestionar el cambio en la forma en que el mecanismo de trabajo pasó a un entorno remoto.
Una enorme cantidad de información debe estar presente y accesible desde todos los rincones del mundo. Hubo un rápido cambio y aceptación de las soluciones basadas en la nube. Resultó de gran ayuda para el funcionamiento de las organizaciones.
Próximamente, habrá modificaciones para una viabilidad mucho mejor. Cloud BI consta de muchas tendencias que se anticiparán en el futuro. Los grandes gigantes empresariales ya están listos para ampliar las soluciones basadas en la nube para las empresas. Por tanto, la automatización será más inclusiva y estará más disponible para los usuarios.
6. Análisis móvil
Inteligencia móvil Se erige como una tendencia fundamental de Business Intelligence que se integra perfectamente en su canal de datos y tiene una importancia significativa desde una perspectiva empresarial.
Audio, vídeo, imágenes, texto y datos de transmisión se incluyen en la información móvil, que ofrece información invaluable. Los gerentes de producto obtienen conocimientos útiles sobre cómo crear aplicaciones móviles a partir de él.
Los diseñadores web se inspiran en las tendencias de uso para crear flujos de trabajo fáciles de usar e interfaces intuitivas, mientras que los equipos técnicos lo utilizan para optimizar el rendimiento de las aplicaciones.
BI móvil Lo utilizan los equipos de marketing para generar más clientes potenciales, hacer crecer su base de usuarios y mejorar la experiencia del cliente.
El cambio constante de los consumidores entre dispositivos dificulta obtener información distintiva y precisa. Múltiples puntos de contacto con el usuario aumentan la posibilidad de duplicar datos, lo que podría inflar las cifras de ventas y brindar una imagen inexacta. Lo que complica aún más las cosas para las empresas de BI móvil es garantizar el cumplimiento.
Sin embargo, debido a lo valiosa que es la inteligencia móvil, las empresas seguirán buscando Software de BI que tiene esta característica.
Es probable que la capacidad de recopilación de datos móviles, los SDK, el cumplimiento de la privacidad y las integraciones estén en la lista de requisitos de una empresa al considerar Software de BI.
Análisis integrado es el término utilizado para describir el análisis de datos que se realiza como parte del flujo de trabajo normal de un usuario.
Las empresas se han dado cuenta de la posibilidad de integrar diferentes elementos de BI, como paneles o informes, en sus propias aplicaciones para mejorar la toma de decisiones e impulsar la productividad.
Las empresas han reconocido cómo el uso de paneles integrados les permite ofrecer un mejor valor dentro de sus propias aplicaciones después de haber estado previamente ahogadas por las hojas de cálculo.
El análisis integrado está estandarizando las operaciones comerciales y, en 2023, veremos un aumento en la cantidad de empresas que lo utilizan, ya sea que necesite crear un informe de ventas o proporcionar a los clientes varios paneles.
En lugar de desarrollar su propio software, los departamentos y propietarios de empresas buscan soluciones expertas para presentar sus datos.
Las organizaciones pueden producir una presentación e informes pulidos que pueden ofrecer a los clientes simplemente etiquetando en blanco la aplicación que han elegido.
Análisis integrados en una aplicación permite la colaboración involucrando a todas las partes interesadas, yendo más allá de simplemente agregar un panel o una funcionalidad de BI.
Ofrecer a los clientes y al personal la opción de modificar los datos en un entorno reconocible hace que sea más fácil obtener información de todos los aspectos de su organización. Esto la convierte en una de las tendencias de inteligencia empresarial de esta lista con la tasa de crecimiento más rápida.
Organizaciones sanitarias “pasar del pago por el volumen del servicio al valor del servicio“debido a las enormes cantidades de datos que recopilan los hospitales, que han aumentado debido al COVID-19 y los intercambios de telemedicina.
Gestión hospitalaria pueden extraer información importante que les ayudará a agilizar los procedimientos desde una perspectiva clínica, operativa y financiera mediante el empleo de un sólido software de análisis de atención sanitaria que se pueda incorporar.
8. Democratización de los datos
Las empresas son conscientes de que el conocimiento oportuno de BI es esencial para tomar decisiones comerciales lucrativas. Desde el principio hasta el final del proyecto, quieren que los datos guíen cada decisión que tomen. También reconocen la importancia de brindar a los miembros de su personal la capacidad de consultar y analizar datos.
Autoservicio: la demanda de alfabetización en datos está siendo impulsada por la frase de la industria "inteligencia empresarial ”, a medida que las empresas reconocen las ventajas de brindarle al personal acceso a las actividades de BI.
Al incorporar tareas autónomas como consultas sobre la marcha e informes ad hoc, ciertas tendencias de BI como la interactividad y el análisis aumentado también se suman a la mezcla.
Se requiere un cambio de perspectiva y un esfuerzo sostenido en toda la organización para promover una cultura que dé prioridad a los datos. Las tendencias futuras de inteligencia empresarial incluyen un impulso corporativo más fuerte para la alfabetización en datos con inversiones considerables en capacitación del personal, herramientas de autoservicio y enfoques.
9. Análisis de sostenibilidad
A medida que se intensifica el enfoque global en la responsabilidad ambiental y social, ha surgido una nueva tendencia dentro del ámbito de la inteligencia empresarial: el análisis de la sostenibilidad.
Este enfoque innovador combina análisis de datos y herramientas de inteligencia empresarial para cuantificar y evaluar el impacto ambiental y social de una organización, promoviendo un enfoque empresarial más sostenible y responsable.
Las empresas están aprovechando cada vez más La inteligencia de negocios (BI) para profundizar en la intrincada red de datos ambientales y sociales.
El análisis de sostenibilidad implica la recopilación, medición y análisis de diversas métricas relacionadas con las emisiones de carbono, el consumo de energía, la reducción de residuos, los esfuerzos de diversidad e inclusión, la ética de la cadena de suministro y más.
Aprovechando el poder de BI, las organizaciones pueden obtener información granular sobre sus operaciones, lo que les permite identificar áreas de mejora e innovación.
Además, los análisis de sostenibilidad brindan a los tomadores de decisiones conocimientos precisos basados en datos, lo que les permite tomar decisiones más informadas que se alinean con el compromiso de la organización con la sostenibilidad.
Al analizar y abordar los riesgos ambientales y sociales, las empresas pueden anticipar desafíos potenciales, reduciendo los riesgos reputacionales y las responsabilidades regulatorias.
Las métricas de sostenibilidad a menudo resaltan áreas de ineficiencia, lo que impulsa optimizaciones de procesos que reducen el desperdicio, el consumo de recursos y los costos asociados.
La presentación de informes transparentes sobre los esfuerzos de sostenibilidad promueve la confianza y el compromiso entre las partes interesadas, incluidos clientes, inversores, empleados y organismos reguladores.
A medida que la sostenibilidad se convierte en un criterio clave para las decisiones de los consumidores y las estrategias de inversión, las organizaciones que integran la sostenibilidad en sus estrategias centrales siempre obtienen una ventaja competitiva.
En el paisaje dinámico de inteligencia empresarial , las tendencias de 2023 están dirigiendo a las organizaciones hacia un crecimiento y una eficiencia sin precedentes. Desde unir el poder del análisis de datos avanzado y la inteligencia aumentada hasta adoptar conocimientos en tiempo real a través del análisis de streaming, las empresas están preparadas para tomar decisiones más informadas que nunca.
La colaboración entre soluciones basadas en la nube, análisis integrados y democratización de datos está remodelando la forma en que se aprovechan los datos, creando una relación armoniosa entre la tecnología y la experiencia del usuario. A medida que el análisis de la sostenibilidad emerge como un imperativo responsable, las organizaciones están preparadas para integrar consideraciones ambientales y sociales en sus estrategias centrales.
Estas tendencias reflejan colectivamente una industria con visión de futuro, donde las innovaciones basadas en datos están impulsando a las empresas hacia un futuro prometedor de agilidad, competitividad y éxito sostenible.
Business Intelligence (BI) se refiere a las tecnologías, procesos y herramientas utilizadas para recopilar, analizar y presentar datos comerciales para respaldar la toma de decisiones informadas y la planificación estratégica.
P. ¿Cómo está impactando la IA en la Inteligencia Empresarial?
La IA está revolucionando la BI al mejorar el análisis de datos con conocimientos predictivos, automatizar tareas mediante análisis aumentados y permitir una toma de decisiones más inteligente mediante algoritmos de aprendizaje automático.
P. ¿Por qué es crucial la gobernanza de datos en BI?
El gobierno de datos garantiza la precisión, la seguridad y el cumplimiento de los datos. Establece reglas para el uso de datos, mantiene la calidad y genera confianza entre las partes interesadas.
P. ¿Cuáles son los beneficios de las soluciones de BI basadas en la nube?
Cloud BI ofrece escalabilidad, accesibilidad desde cualquier lugar, costos de infraestructura reducidos y colaboración sencilla, lo que lo convierte en la opción preferida para las empresas que buscan soluciones de datos ágiles.
P. ¿Cómo mejoran los análisis integrados la experiencia del usuario?
El análisis integrado integra conocimientos de datos directamente en las aplicaciones que los usuarios ya utilizan, eliminando la necesidad de cambiar entre herramientas. Este acceso a datos en tiempo real mejora la eficiencia del usuario y ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas.
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