Como todos los años, se llevó a cabo el evento anual de Qlik: QlikWorld. Para mí siempre es interesante su mirada como empresa, ya que se dedica a Data Analytics desde hace 30 años (pura y exclusivamente en todo el pipeline de datos, sin sacar foco en el BI, por lo tanto son verdaderos especialistas de nicho) y marca agenda en el mundo de la arquitectura empresarial, con una estrategia siempre basada en la innovación que nos hace dar cuenta de los lineamientos y tendencias que debemos considerar en nuestra mirada a mediano y largo plazo, haciendo converger diversas tecnologías, metodologías, prácticas.... su plataforma sigue esa estrategia, sus adquisiciones, evoluciones y roadmap, su mensaje de impacto cultural respecto al rol de los datos en nuestro trabajo, y por ende, en nuestro día a día.
A continuación, un resumen e interpretación de los mensajes de las charlas de las sesiones principales del evento, que siempre son disparadores de ideas y acción:
La nueva forma de usar los datos ya no es estática como lo eran los reportes clásicos, un DW, el BI Tradicional sino que estamos marcados por el tiempo real, para el camino completo de los datos - desde la fuente hasta la decisión/acción: streaming de los datos hacia plataformas analíticas modernas que te permitan agilidad, con soporte en una catalogación, aplicando herramientas y técnicas como el IA y ML, obtener insights inmediatamente, direccionar los hallazgos y activar acciones, incluida la automatización. De eso se trata la visión de Qlik y su plataforma.
Según IDC: Data is shaping de future. ¿Dónde estamos hoy?
"Estamos en un momento de transición a lo que llaman MULTIPLIED INNOVATION donde emergen plataformas y comunidades. La nube y el almacenamiento nos dieron flexibilidad y capacidad, y junto con los dispositivos móviles, la posibilidad de apalancar la ubicuidad, impactando también en una reducción de costos."
"Eso hace que tengamos la habilidad de crear muchas más aplicaciones, por eso vemos SW creciendo, el SaaS en aumento.
Mientras esto ocurre, se genera y se alimenta una nueva era: Intelligent Automation."
"Es fundacional. Implica una nueva relación con los datos y con tus insights. Se generan nuevos roles, nuevas formas de aprender.
Requiere: integración de datos “Orgánica” y del lado de Data Analytics, aplicando IA y ML, la automatización de acciones a partir de insights."
¿Impactos del IA, le preguntan? Se debe aprender de ella, porque impacta verticalmente en la industria. No tenemos que vivir en un mundo donde todos seamos expertos, sino ver cómo puede esto mejorar y aportar en mi rol. Cómo puedo mejorar lo que hago con esta tecnología. Como ya ha ocurrido con otras."
Mensajes de Mike Capone respecto a las organizaciones que aplican Data Analytics.
Son Organizaciones "Data first Culture"
Son aquellas que consideran a los datos como parte fundamental del día a día. Los datos están embebidos en cada proceso, donde ocurren las acciones, en el momento de negocio. No es solo es contar con reportes..
Embrazed data first
¿Qué requisitos cumplen estas organizaciones?
- Connect everthing: primero hay que conectar todo. Tener capacidad de traer datos de cualquier fuente, de cualquier lugar, para ser exitoso hay que traer el poder de tener toda la información.
- Business ready: embebido en sus procesos, en un formato que las personas la puedan usar así como sus workflows, en los dispositivos con los que trabajan, que esté lista para que ellos estén listos cada día. Hay que maximizar las oportunidades del Analytics, incluyendo no lo sólo casos de Uso Internos sino la mirada de Casos de Uso Externos.
- Trust: Creer en los datos, construir la confianza. Invertir en este punto para afianzar Analytics
- Foresight: El éxito no es mirando hacia atrás (reportes) sino mirando hacia adelante. Crear modelos de Analytics Predictivo de la mano de AI ML con AutoML, la habilidad de hacer modelos y aprender, hacer predicciones. Data Science para mirar hacia adelante.
- Act: Lo último y más importante es tomar acción. Tomar acciones desde los insights, decidir y actuar incluso automatizar. Ej: Al CEO no le interesa saber lo que te cuesta sacar los datos del ERP sino como aplicamos los insights, como hacemos algo a partir de ello. BUSINESS VALUE.
Sobre Qlik: 30 años en el mercado, su motor asociativo sigue siendo un gran diferencial que te permite conversar con los datos. 13 años ininterrumpidos como líder en el MQ de Gartner Analytics and BI tools. También con reconocimientos como líder en Data Integration Tools y Data Quality Solutions.