En un mundo en el que las crisis se han convertido en una constante, adaptarse a ellas ha pasado a ser una competencia esencial para poder reaccionar sobre la marcha y prever lo que traerá el futuro.
Ha llegado el momento de calibrar la estrategia ante las crisis con dos competencias esenciales: Calibrar la decisión y Calibrar la integración.
A continuación, se detallan cinco tendencias para cada una de las dos competencias mencionadas.
Calibrar la decisión: tomar decisiones precisas, rápido y a tiempo para reaccionar y adaptarse a sucesos inesperados e incluso predecirlos.
- Los datos en tiempo real ayudan a combatir las interrupciones en la cadena de suministro:
Eso significa actuar con planes de contingencia e incluso, si es posible, “preactuar” utilizando pronósticos y escenarios para anticiparse antes de que comiencen los problemas.
Por ejemplo, la gestión del stock en momentos en los que escasean materias primas y se producen interrupciones en los envíos, debemos detectar los cuellos de botella de la cadena de suministro para subsanar las carencias y trabajar de manera más eficaz con los partners. Debemos asignar recursos para aprovechar las nuevas oportunidades o hacer frente a las necesidades cuando surgen los conflictos.
2. Velocidad de decisión a escala
Una vez que tengas los datos en tiempo real, el siguiente paso es ajustar tus decisiones operativas al mismo tiempo. La automatizacion puede ayudar a hacerlo, aunque siempre se requerirá de humanos al principio y al final de los ciclos de automatizacion de decisiones para que se encarguen del diseño y la revisión.
3. Optimización del desarrollo de aplicaciones a través de un nivel bajo y alto de programación
En los últimos años han aparecido herramientas con un bajo nivel de programación que le han permitido a usuarios no técnicos crear sus propias aplicaciones, aumentar el consumo de datos y conocimientos.
Según predicciones de analistas, las nuevas aplicaciones serán desarrolladas en plataformas sin programación o con un bajo nivel de la misma.
4. La competitividad entre el humano y la máquina
Se ha producido un cambio de paradigma en cuanto a que modelos de lenguaje natural se han entrenado utilizando el aprendizaje automático de la red neural profunda. El lenguaje natural tendrá enormes implicaciones en nuestra forma de consultar, interpretar y generar informes provenientes de los datos y la analítica.
5. Narraciones de datos que mueven a la acción
Hoy en día es muy importante proporcionar la información adecuada al usuario adecuado y en el momento adecuado. A través de una narración el usuario puede disponer del as pequeñas porciones de datos necesarias en el momento justo, y lo conecta con la acción como:
Predecir lo que va a suceder y sugerir las acciones más adecuadas con AutoML.
Usar alertas, informes y automatización
Integrar microhistorias, además de los cuadros de mando, en los sistemas en los que trabajan los usuarios.
Calibrar la integración: trabajar para lograr la capacidad de consultar, combinar y supervisar conjuntos de datos distribuidos para hacer frente a un mundo fragmentado.
6. La consolidación del mercado abre la puerta a nuevas oportunidades
La combinación de las funciones de consolidación de sistemas aislados, incluyendo integración de datos, gestión, analítica y la IA, visualización, ciencia de datos y automatización ayuda a los productores y consumidores de datos a colaborar partiendo del producto, los resultados o las decisiones que tienen en mente y trabajando hacia atrás con el fin de crear canales de datos ágiles basados en los objetivos de negocio.
7. Lo viejo vuelve a ser nuevo… en la nube
Muchas empresas, durante la pandemia, ante la necesidad de generar aplicaciones con rapidez, trasladaron los datos a la nube, pero con el tiempo surgen los problemas que se daban en los sistemas instalados localmente.
A medida que los mercados de la nube maduren, es posible que los responsables abandonen las arquitecturas que dependan de demasiadas empresas emergentes en dificultades. Estas, sin embargo, se podrían usar como fuente de nuevas contrataciones.
8. El “tejido X” mantiene unida la gobernanza conectada
El tejido de datos es una metodología que conecta los conjuntos de datos distribuidos a través de modelos semánticos. Para implementar una gobernanza conectada necesitamos otros tejidos o “tejidos X”, como el tejido de aplicaciones, el tejido de BI y el tejido algorítmico.
9. La IA se integra en un nivel más profundo del proceso
El uso de la IA en la gestión de datos cambiaría la distribución 80/20 entre la preparación y el análisis de los datos, automatizando un número mayor de las tareas rutinarias de la ingeniería de datos.
La IA automatizará algunas de las tareas de preparación de datos más manuales, de modo que los ingenieros y los expertos en datos podrán centrarse en aspectos más relevantes del trabajo.
10. Aumento de los datos derivados y sintéticos
Los datos son un activo líquido, que pueden verse de manera diferente según los distintos fines.
Los datos que se han transformado, procesado, agrupado, correlacionado o utilizado para ejecutar operaciones se denominan datos “derivados”.
Los datos “sintéticos” son aquellos que no se han obtenido de operaciones reales y se utilizan, por ejemplo, en aquellas situaciones en que las pequeñas empresas no cuentan con suficiente cantidad de datos o ni siquiera con datos útiles para entrenar sus modelos de IA.
Estas tendencias indican que en un mundo fragmentado en el que las crisis se han convertido en una constante, es importante innovar y estar preparado. En el próximo artículo indicaremos los pasos a seguir para ver cómo afectan estas tendencias a tu empresa.
Con Qlik Sense podemos ayudarte a desarrollar soluciones de analítica e integración de datos para anticiparte, cambiar el rumbo y atravesar las crisis de tu empresa de la mejor manera posible.
Al transformar los datos en inteligencia activa, las empresas pueden tomar decisiones más acertadas, aumentar sus ingresos y su rentabilidad y optimizar las relaciones con los clientes.
Fuente: Qlik – Calibar ante las crisis – “Las 10 principales tendencias en datos y BI 2023” (Qlik-BI-Data-Trends-2023-ES-Latest.pdf)