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Las aplicaciones integradas de BI y análisis aceleran flujos de trabajo y acceso a la información
La inteligencia de negocios integrada se está convirtiendo rápidamente en un punto focal para usos analíticos, ya que los analistas de datos, desarrolladores y usuarios comerciales disfrutan de un procesamiento más rápido, cargas de trabajo reducidas y mejores resultados.
Las aplicaciones integradas con inteligencia empresarial permiten a los analistas de datos, desarrolladores y usuarios empresariales profundizar, acceder y analizar datos sin abrir una herramienta separada, lo que resulta en un flujo de trabajo de análisis más fluido.
"La analítica integrada reduce la cantidad de tiempo que los usuarios pasan cambiando entre las aplicaciones comerciales y las herramientas analíticas, lo que crea más tiempo para actividades de valor agregado y mejora la adopción de las aplicaciones analíticas por parte de los usuarios", dijo Travis James Fell, gerente de producto del proveedor de infraestructura virtual Hypori de Intelligent Waves y ex oficial de inteligencia de la Reserva de la Marina de los EE.UU.
Fell también descubrió que la inteligencia de negocios (BI) integrada ayudó a reducir la carga de trabajo en sus equipos de análisis, los cuales, al desarrollar una aplicación popular, normalmente obtendrían un aumento en las solicitudes ad hoc de los usuarios comerciales. "El análisis integrado de autoservicio brinda a los usuarios finales una forma más rápida de obtener la información que necesitan, al tiempo que permite a los equipos de análisis centrarse en nuevos productos que ayudan a crecer y diferenciar el negocio", explicó Fell.
La analítica junto con la BI integrada también están mejorando y acelerando el flujo de trabajo para analistas e ingenieros encargados de establecer nuevas capacidades analíticas, dijo Ramesh Hariharan, cofundador y CTO de la consultora LatentView Analytics. Los analistas e ingenieros no necesitan usar software personalizado ni preocuparse por problemas de escalabilidad y seguridad al entregar información a los usuarios finales. Los paneles y otras visualizaciones se pueden integrar en aplicaciones sin códigos ni bibliotecas.
Democratizando el acceso a las ideas
La integración de paneles como widgets en portales web o aplicaciones personalizadas ha abierto el acceso a los resultados analíticos a una gama más amplia de usuarios y tomadores de decisiones. Según Hariharan, LatentView creó una aplicación para el equipo de marketing de una gran empresa de tecnología para ayudarles a analizar la efectividad de las campañas multicanal. La inteligencia de negocios y el análisis integrado ayudaron a crear una historia al reunir varios paneles y permitieron a los usuarios profundizar en segmentos individuales y ver otra información relevante para el segmento. "La información de los datos se integra fácilmente en los flujos de trabajo diarios para los usuarios empresariales", señaló Hariharan.
Pero los flujos de trabajo analíticos mejorados no necesariamente conducen a mejores resultados comerciales. "La BI integrada simplemente ayuda a integrar los conocimientos en diferentes canales de entrega", dijo Hariharan. Los resultados dependen de la calidad y la preparación de los datos, la capacidad de recopilar historias de los análisis y las ideas y acciones resultantes tomadas, todo lo cual puede generar o romper decisiones comerciales.
"BI integrada simplifica la entrega de análisis en toda la empresa", coincidió Elena Goryainova, consultora sénior de datos y análisis de SPR. El ciclo de vida general de análisis de datos también se reduce, agregó, porque una vez que el proceso de lanzamiento de la aplicación se establece para uso corporativo interno, puede extenderse a análisis integrados orientados al cliente.
Ese es un principio básico de DataOps, por el cual los principios de DevOps que rigen el mundo de los desarrolladores se aplican al ciclo de vida de la analítica. Como resultado, las nuevas iniciativas analíticas son más automatizadas y se implementan más rápido. "Muy a menudo", dijo Goryainova, "los usuarios comerciales pueden desarrollar paneles de control para uso interno, que luego pueden compartirse con los clientes y publicarse en plataformas de BI integradas".
Inteligencia personalizada
Los desarrollos más notables en BI y análisis integrados han sido el uso de inteligencia artificial (IA) y personalización, dijo Ved Raj, consultor de negocios de TI en ValueCoders.com. "El hecho de que nosotros y los otros analistas podamos cambiar la configuración para eliminar los datos basura y solo ver los datos que realmente necesitamos analizar e interpretar es genial", razonó.
Algunas de las últimas herramientas integradas de BI y análisis también utilizan inteligencia artificial para proporcionar información que de otro modo tomaría tiempo para analizar todos los datos. Pero no siempre funciona así. "A veces encuentro cosas sospechosas sobre todo el algoritmo, lo que me provoca a descifrar números y hacer algunas tareas por mí mismo", señaló Raj.
Antes de desarrollar una aplicación, Raj considera la probabilidad de resolver un problema en particular, los costos de desarrollo incurridos y las capacidades de BI integradas. "Las herramientas de BI nunca están destinadas a resolver problemas redundantes creados solo para encontrar una excusa para aprovechar los datos", dijo. "La personalización en las herramientas de BI integradas es lo que hace que todo el proceso de análisis sea increíblemente eficiente para mí".
