Tecnologías disruptivas que mejoran la competitividad empresarial

Hasta hace poco las plataformas de almacenamiento de datos sólo permitían soportar la inteligencia operativa y los análisis avanzados. Sin embargo, hoy día, con blockchain, las grandes plataformas de datos, el machine learning (aprendizaje automático), el acceso a un almacenamiento de datos más robusto y tecnologías como el streaming, esto ya no es así.

Varias tecnologías están convergiendo para cambiar la forma en que interactuamos con ellas y cómo aprovechamos los datos. La realidad virtual, los objetos autónomos, las ciudades inteligentes y los ecosistemas inteligentes están consiguiendo que dejemos de ser consumidores de tecnología para convertirnos en partners de nuestros entornos digitales, tanto en nuestra vida personal como profesional.

La capacidad de aprovechar el blockchain para lograr cadenas de suministro más eficientes o aprovechar la Internet de las Cosas (IoT) para mejorar la eficiencia de la fabricación son sólo dos de las formas en que los disruptores están revolucionando la forma en que interactuamos con la tecnología.

También está cambiando el uso que las organizaciones hacen de los datos, pudiendo acceder a datos más complejos para su uso tanto interno como externo, monetizándolos a través del análisis integrado y proporcionando mejores servicios a clientes, pacientes, socios o proveedores. 

Al mismo tiempo, algunas de estas tecnologías son todavía demasiado nuevas, y estamos aún en el inicio del uso de aplicaciones de negocio dentro del análisis y la gestión de datos que ayudarán a impulsar el éxito de las organizaciones.

En los próximos dos años, éstas no sólo podrán aprovechar mejor los datos, ya que la analítica y el data management estarán más estrechamente integrados, sino que el mercado también soportará la convergencia de blockchain y los puntos de acceso al big data con el fin de proporcionar una visibilidad completa de las aplicaciones analíticas, tanto operativas como avanzadas. En general, se observará una convergencia hacia una adopción más holística de las tecnologías y un avance de las siguientes tendencias:

Analítica holística

Las iniciativas de gestión de datos promovidas por las empresas aumentarán a medida que éstas desarrollen un mayor compromiso con la cadena de valor de los datos para su uso analítico. Conforme los entornos de análisis se vuelven más maduros aumenta el interés por la calidad de los datos, el Master Data Management (MDM) y otras iniciativas relacionadas con los datos que las organizaciones comenzarán a considerar una parte integral de su estrategia analítica, y no como algo externo o complementario al BI.

Activación del acceso inteligente

Las ciudades inteligentes y las eficiencias de fabricación son aplicaciones comunes de la IoT. Con el uso creciente de los vehículos autónomos y las prendas de vestir inteligentes (para uso personal y en el ámbito de la salud) se desarrollarán ecosistemas más amplios que proporcionarán una visión proactiva de la salud y la seguridad, y se entrelazarán más estrechamente con nuestra vida cotidiana.

Convergencia de tecnologías

La inteligencia artificial (IA), el análisis predictivo, la IoT, el blockchain, son tecnologías que requieren una sólida recogida y utilización de los datos. En consecuencia, la forma en que se accede a ellos cambiará para permitir una mayor visibilidad, así como para crear ecosistemas integrados que proporcionen mejores capacidades operativas y de predicción.  

Equilibrio entre privacidad y acceso

El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) es la primera de muchas repercusiones en materia de privacidad y seguridad derivadas de la ampliación del acceso a los datos, el almacenamiento, el intercambio y el cumplimiento de las normas reguladoras. A un nivel más amplio, las organizaciones y los gobiernos tendrán que equilibrar el acceso a los datos sociales y personales con la ética y lo que realmente se debe compartir.

Extensión de los análisis integrados

Las organizaciones comenzarán a aprovechar el análisis integrado a una escala más amplia, internamente y también como forma de extender la visibilidad operativa y de proporcionar interacciones significativas con clientes, proveedores y partners. Además, cuantas más empresas aprovechen la IA y el machine learning para obtener más información a partir de conjuntos de datos más amplios, el uso de la analítica integrada se alineará con la convergencia general de las tecnologías.

Las crecientes complejidades que existen dentro de los ecosistemas de datos pueden parecer abrumadoras a medida que las organizaciones tratan de obtener valor de sus activos de datos. El aprovechamiento de la analítica y el data management puede ayudar a las organizaciones a simplificar el acceso a los datos mediante la visibilidad de los datos clave para apoyar los resultados de negocio deseados.

Al complementar la analítica con la adopción de una tecnología más amplia y los casos de uso de los análisis integrados, las organizaciones tienen una manera de dar sentido a lo que está sucediendo dentro de su organización, en su red de proveedores, con sus clientes, pudiendo identificar oportunidades de éxito.

El autor de este artículo es Frank J. Vella, director de Operaciones de Information Builders