If BI Is Dead, What’s Next? – Si ha muerto BI, ¿que es lo que sigue?

If BI Is Dead, What’s Next?

Doug Henschen
Executive Editor, InformationWeek

Según recientes estudios de IDC y Constellation Research el mercado de Business Intelligence está transformándose y esta migrando a nuevas aplicaciones de BigData, Analítica y Visualización que son las aplicaciones que están corriendo más rápidamente.

Esto en realidad es un tema bastante provocador pues propone que BI como lo conocemos se está transformando y esta siendo apenas un elemento de las necesidades de la Gerencia de tomar decisiones.

Las nuevas plataformas de apoyo a las decisiones deberían incluir: el modelamiento predictivo, el aprendizaje de máquina, el procesamiento del lenguaje natural así como las reglas de negocio, la visualización de datos y además todas la aplicaciones de la BI tradicional.

Estamos asistiendo a un escenario de pobre desempeño de BI con tasas de adopción de 20% o aún 10% de los potenciales usuarios en las empresas. Pero quizás esta efectivamente es la realidad, dada las limitaciones de las herramientas/interfaces de BI con los sistemas Legacy de las empresas.

Según el analista de IDC Neil Raden una de las desventajas de las plataformas de BI es que no han sabido entregar al usuario la capacidad de crear sus propios modelos de datos. El modelamiento es una práctica común en el planeamiento y simulación de escenarios.

Los modelos de análisis de precios se emplean para predecir las ventas y utilidades cuando un producto de bajo margen se elimina esperando retener otros clientes.

Las compañías de seguros emplean los modelos para mapear sus políticas por región y predecir reclamos ante la presencia de un huracán categoría 5 u otros desastres de inundaciones.

Los modelos de gestión y predicción de demanda son empleados por las líneas aéreas o los hoteles para reservar los asientos y/o cuartos de habitación. Los modelos de riesgo y contingencias los emplean las empresas de servicios financieros para el cálculo de las tasas más adecuadas y para el plan de reserva contra la pérdida de operaciones.

Estas necesidades de modelamiento flexibles y dinámicas para el usuario son la deuda de las plataformas de BI.

Los análisis corporativos críticos de BI se analizan sobre modelos de datwarehouse fijos y reportes de solo lectura.Si queremos agregar un nuevo atribúto a nuestro modelo de análisis esto requerirá un nuevo projecto de TI que tomará algunas semanas. Esta rigidez ya no es aceptada en los tiempos en que las decisiones deben tener un soporte rápido y lo más profundo posible.

Lo importante según Raden es que las plataformas provean herramientas de modelación visual que eliminen las complejidades de las conexiones con las “fuentes de datos – data sources”. Los procesos de conexión deben implicar cero programación, así como las soluciones deben ofrecer funciones de workflow y colaboración robustas de modo que el conocimiento sea compartido y este conectado con los procesos.

 

No es una coincidencia que en el último estudio de IDC sobre el mercado de aplicaciones Analíticas y de BI, los fabricantes con más rápido crecimiento han sido: Tableau Software, QlikTech, and Tibco Spotfire con tasas de crecimiento de ; 94%, 43%, and 23% in 2011 respectivamente. Los tres fabricantes mezclan soluciones de Visualización de Datos, Analíticas y grandes capacidad de procesamiento in-memory.

De acuerdo a las previsiones de IDC las aplicaciones analíticas avanzadas (modelos de predicción y aprendizaje de máquina) crecerán en 10.1% por año hasta el 2016. Las aplicaciones tradicionales de BI, que incluyen consultas, reportes y herramientas de análisis crecerán 9.5% anual según IDC.

El mercado está pidiendo aplicaciones de modelado  y análisis de grandes cantidades de datos (BigData) que permita gestionar solo la data significativa, no su estructura, ubicación o formato, según menciona Raden de IDC.

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 http://addkw.wordpress.com/inteligencia-de-negocios/

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