En un mundo digital en rápida evolución, el papel de la inteligencia empresarial (BI) se está redefiniendo.

Mientras que el BI tradicional estaba confinado a los datos estructurados y limitado por las capacidades de búsqueda de la empresa, el panorama actual lo ve ampliarse para abarcar una amplia gama de activos digitales. Este cambio es especialmente significativo, teniendo en cuenta que para 2025 se espera que la creación de datos supere la asombrosa cifra de 180 zettabytes en todo el mundo, lo que pone de relieve el inmenso potencial de los datos no estructurados en las estrategias de BI. A título comparativo, esta cifra es aproximadamente un 50% superior a los datos mundiales creados en 2023.

 

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El auge del analista de datos de IA en el BI moderno

Esta transformación está impulsada por una idea clave: la toma de decisiones eficaz no se basa solo en los datos, sino en un análisis integrado de diversas fuentes de información. Una encarnación notable de este cambio es la función de "analista de datos de IA", una síntesis de inteligencia artificial y análisis de datos que está revolucionando los enfoques industriales de los datos. Con la capacidad de la IA para automatizar tareas rutinarias como la preparación de datos -que se estima que consume el 45% del tiempo de los científicos de datos-, los analistas humanos pueden centrarse ahora en interpretaciones de datos más estratégicas y complejas. Recientemente, SDG ayudó a uno de nuestros clientes a transformar su proceso manual de generación de informes de datos, que requería mucho tiempo, en un modelo eficiente y mejorado con IA para recopilar inteligencia empresarial.

Caso práctico de un cliente real: Industria de la moda

El cliente, una organización global de moda que diseña, fabrica y comercializa prendas de vestir para hombre y mujer, buscaba una forma de mejorar sus procesos de inteligencia e información empresarial. SDG está aprovechando actualmente la IA en forma de modelado de lenguaje natural (NLM) para desarrollar modelos que puedan comprender, interpretar y generar lenguaje para ayudar a responder a consultas empresariales críticas para el minorista de moda. El modelo de lenguaje natural puede integrarse con otras tecnologías y herramientas de análisis de datos, como sistemas de recomendación, análisis predictivo y herramientas de visualización de datos, para ofrecer a los empleados una visión empresarial mejorada.

 

BI como ecosistema analítico avanzado

El BI moderno supera su función original de simple extracción de información a partir de datos estructurados y evoluciona hacia un sofisticado ecosistema de apoyo a la toma de decisiones. Esta visión ampliada abarca no solo datos internos y externos, sino que también integra tendencias de redes sociales, archivos históricos, fuentes en tiempo real y, cada vez más, datos del Internet de las Cosas (IoT). Esta inclusión amplía el alcance del BI, convirtiéndolo en una herramienta que no sólo interpreta datos, sino que también predice escenarios y tendencias futuras. Lo hemos visto en la integración de herramientas de análisis avanzado - modelado predictivo, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural- en las plataformas de BI.

Este avanzado paradigma de BI no solo ayuda en la toma de decisiones, sino que también desempeña un papel crucial en la gestión de riesgos y el cumplimiento de la normativa. Aprovechando un análisis exhaustivo de los datos, las empresas pueden identificar más rápidamente los riesgos potenciales y cumplir con mayor eficacia los requisitos normativos en constante evolución. Además, este enfoque de BI mejorado permite a las empresas mantener una ventaja competitiva mediante la optimización continua de sus operaciones y estrategias basadas en conocimientos y previsiones en tiempo real derivados de un ecosistema de datos diverso.

 

Shaping a Data-Driven Future for Global Businesses

En resumen, el BI actual se ha transformado en un sistema de apoyo a la toma de decisiones dinámico y polifacético. Su capacidad para incorporar diversas fuentes de datos, unida a funciones analíticas avanzadas, permite a las empresas comprender mejor su entorno operativo, predecir tendencias futuras y adaptar sus estrategias con una agilidad y precisión sin precedentes.

 

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