Para quienes estamos en el tema, ver las novedades y tendencias es muy motivador, pero por otro lado me queda una sensación extraña de cuán poco solemos aprovechar los avances y los beneficios que las tecnologías nos dan.
Al mismo tiempo es reconfortante ver cómo se acomodan los melones, y que muchos trucos de marketing de algunos proveedores terminan chocándose contra la pared de la realidad.
Por ello se me ocurre seleccionar algunas de estas tendencias para comentar:
# 5. Cloud distribuida es la norma: es muy difícil que organismos públicos o empresas reguladas puedan llevar todos sus datos a la nube del vendor. Entonces, debe existir la posibilidad de trabajar con datos en la nube, en varias nubes o en servicios de nube y con datos on premise, y que eso esté adecuadamente coordinado. No tengo dudas de que los servicios en la nube son la mejor opción de procesamiento para muchas aplicaciones pero si decido tener varios vendors que me dan el servicio en la nube, la analítica que desarrolle debe poder interactuar con ellos y yo debo poder decidir qué estrategia de acceso a datos usar. Que me lo restrinjan es muy grave, pero además es una muestra de incapacidad tecnológica, que debilita el valor de la analítica para esa empresa, y que no deberíamos tolerar.
Algo parecido me ocurre con la tendencia #9, que dice que la Seguridad es de Alta Prioridad, y... ¿qué se pensaba? Que cualquiera puede ver cualquier dato, que no debo tener perfiles de usuario y de acceso a los datos por funcionalidad y territorialidad. ¿Cómo no lo vas a implementar? Controlás todos los accesos desde aplicativos transaccionales, donde casi no ves información crítica, y vas a liberarlo en el analítico, que es dónde ves la información preparada y completa para tomar decisiones?
Y de la tendencia #1 y la # 8, donde se habla de colaboración integrada con los hallazgos o la estadística avanzada. Si no es así, ¿no sentís como que te queda corta la solución, que no podés eficientizar, que no podés descubrir/aprender y sacarle jugo a lo largo de la organización?
Entonces mi comentario es que no es nuevo, sino que son basics que deberías exigir a quienes dicen que pueden ayudarte en temas analíticos, que a través de los golpes se hace mandatorio reconocer la relevancia al tema analítico, a sacarle jugo, a hacerlo masivo, responsable, gobernado.
Diría que no se trata de hacer gráficos, sino de ayudar a transformar las empresas por una mejor gestión, y estos aspectos no pueden faltar.
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#1 Collaboration-mining arrives
La colaboración tiene que estar presente en todo el pipe line analítico: ya se hizo presente compartiendo insights al final de la cadena. Es momento de sumar colaboración en la generación de datos y su explotación.
#2 The dashboard is dead. Long live the dashboard
El “Cuadro de Mando o Tablero de Control” está evolucionando: indicadores que pasan a estar contextualizados, con capacidades para profundizar la navegación, investigación y análisis gracias a la analítica aumentada interactiva. Y colaborativo: productores y consumidores interconectados.
#3 Data lineage provides explainable BI
Al surgir más arquitecturas de datos distribuidos un componente esencial es la capacidad de observación de los datos a través de una gestión mejorada de los mismos, con el linaje, el análisis de impacto y el gobierno de datos. El linaje resultará completamente esencial para triangular los datos y llegar a la verdad y la posibilidad de explicación de los datos. Y ayudará a conectar la analítica a través de múltiples fuentes de datos y plataformas a hiperescala.
#4 Insight velocity brings cost into focus.
Se trata de lograr el equilibrio entre las consultas en tiempo real y los volúmenes, vs los costos informáticos. Se necesita un enfoque de analítica y gestión de datos basado en los requisitos de frecuencia y latencia.
En la vertiente de la integración de los datos, debería poder elegir entre actualizar y fusionar los datos constantemente y elaborar una vista agregada. Desde una perspectiva de la analítica, debería poder escoger entre las consultas activas y la exploración en memoria, que puede ser tanto más rápida como más barata. Se trata de definir cómo ejecutar las consultas adecuadas en el lugar apropiado.
#5 Distributed clouds become the norm
Una infraestructura en la nube distribuida refuerza la capacidad para acceder a los datos entrelazados y compartirlos con seguridad y confianza.
#6 Embedded insights become pervasive
Para crear un enfoque a la innovación colaborativo se debe abrir la analítica a los partners, clientes y al ecosistema en general.
La analítica integrada se debe reinventar como conocimientos integrados. Introducir un cuadro de mando en un flujo de trabajo o una aplicación no analítica fue el primer paso. Los conocimientos tienen que ser como el vapor y estar completamente propagados entre todos los usuarios y procesos de negocio.
#7 Application automation triggers action
No solo las aplicaciones de un ecosistema deben comunicarse entre sí, alertando y notificando a los usuarios con conocimientos al instante, sino que además se debería poder establecer acciones activadas directamente por hitos basados en datos en el flujo de trabajo. De esta forma, no se pierde la oportunidad del momento de negocio que está ocurriendo. La facilidad de la automatización de aplicaciones crea feedback con capacidades de IA y aprendizaje automático (AA) para aumentar los canales de analítica de datos
#8 Data science overlapping with analytics upskills everyone.
La analítica debe llegar a grupos más amplios: los datos ya están disponibles y los usuarios de negocio pueden crear sus propias aplicaciones, la alfabetización de datos sigue suponiendo una base esencial. Y, la tecnología actual, fácil de usar y aumentada por la IA y la escasa programación, está permitiendo a todos ir un paso más allá.
La ciencia de datos, al solaparse con la analítica, permitirá hacer más cosas a más personas.
#9 Security becomes a top priority
“La seguridad pasará a ser una de las principales intenciones de inversión de los Directores de tecnologías” (encuesta anual de Gartner). La normativa está ahora combinando la gestión, la privacidad y la seguridad de los datos y la gestión de la identidad y los accesos. Están apareciendo nuevos métodos, que permiten una mayor interoperabilidad de una manera segura.
#10 Data Mesh becomes the new fabric for distributed data.
La necesidad de acceder más rápido a los datos a través de entornos cada vez más distribuidos está impulsando una gestión de datos integrada que utiliza metadatos, semántica, movimiento de datos en tiempo real y basada en eventos y orquestación de canales. El debate sobre cómo manipular los datos distribuidos ha evolucionado a la “malla de datos”, con los principios de tratar los datos descentralizados como un producto, con propiedad en los dominios.