La calidad del dato en Business Intelligence (BI) es una de los principales factores de éxito. En el mundo de la analítica existe una ley universal: si la calidad de los datos es pobre, los informes que se hacen con ellos también lo son. Por ende, las decisiones tomadas en base a ellos tampoco suelen ser acertadas.
El Business Intelligence está cambiando a un ritmo vertiginoso. La innovación tecnológica permite recopilar una gran cantidad de información de diversos canales y mantener conectadas a las personas. Sin embargo, la calidad de los datos sigue siendo un problema común para muchas empresas.
La calidad del dato en Business Intelligence
De una forma u otra, todas las empresas tienen que lidiar con la falta de calidad de los datos en algún momento. Sin embargo, muchas aún desconocen que, para corregir sus principales problemas, lo más esencial es tener una adecuada arquitectura de datos, organizada y relevante.
Partiendo de esta premisa, llevar a cabo mejoras y actualizaciones continuas que permitan la explotación de los datos con fines comerciales o para su uso en la toma de decisiones es vital en cualquier organización.
La calidad del dato en Business Intelligence garantiza una menor cantidad de obstáculos para tomar decisiones. De hecho, los datos de calidad facilitan el conocimiento de la realidad. Por ello, es la piedra angular sobre la cual basar decisiones de todo tipo, desde las cotidianas hasta las que requieran de análisis más profundos.
Por ejemplo, son de gran ayuda para prevenir situaciones futuras de riesgo o para adelantarse a la competencia. De ahí la gran importancia de que los datos sean veraces, exactos y amplios. Sin duda, si algo va a permitir mantener la calidad de los datos durante este año 2020 es la tecnología. Las empresas necesitan cada vez más el BI para almacenar los datos y dar una respuesta adecuada a los retos que les impone el mercado.
¿Qué características tiene la calidad del dato en Business Intelligence?
Para que los datos sean de calidad, normalmente se busca que gocen de algunas características que determinan que son aplicables y útiles, que estén contextualizados y sean relevantes. Así la calidad del dato en Business Intelligence viene determinada por una serie de aspectos:
- Mejor si son numerosos. En la mayoría de las ocasiones se tienen más datos de los que se necesitan. Sin embargo, es mejor que sobren y no que falten. En ocasiones te puedes enfrentar a situaciones imprevistas y, mientras más tengas, más fácil te resultará hallar soluciones.
- Tienen en cuenta la historicidad. La mayoría de los informes suelen ser muy actuales. Sin embargo, siempre es recomendable tener información histórica para comprobar la tendencia o el crecimiento de periodos más amplios. Así, es más fácil prever posibles problemas y solventarlos.
- Precisos y completos. Para que los datos sean de calidad deben ser limpios y veraces. Sin esto, las decisiones tomadas basándose en ellos serán defectuosas.
- Expresados de tal forma que todo el mundo pueda comprenderlos. Si expresas los datos en ID o códigos generados por el sistema de forma automática es muy posible que sean incomprensibles para la gran mayoría.
Tendencias en datos y BI para 2020
Que la calidad de los datos en Business Intelligence es la tendencia más relevante de 2020 es una realidad. Pero, ¿cuáles son las principales tendencias de BI en 2020 que permitirán garantizar una mayor calidad de la información?
1- Ser una empresa que recoge datos en tiempo real ya no es una opción
Hoy en día es vital para las empresas recibir y enviar datos en tiempo real y al lugar correcto. Esto garantizará la toma de mejores decisiones. Por ello, tecnologías como el IPV6 o el 5G, la arquitectura de la trasmisión, etc. pueden ayudar a mantener los datos constantemente actualizados y disponibles para todo el mundo.
2- El gran papel del Big Data
El Big Data es la gran tendencia de los últimos años. Para el Business intelligence no iba a ser distinto. Con formatos y fuentes de datos más variados y fragmentados que nunca, las empresas que pueden lograr mantener la integración y la interconexión se mantendrán fuertes.
Además, cada vez más compañías incorporan estrategias de data driven para mejorar sus procesos y sus flujos de trabajo
3- La tecnología asociativa
La nueva generación del Business Intellingence es sin duda la tecnología asociativa. Frente al Business Intelligence tradicional basado en OLAP, la tecnología asociativa permite una mayor flexibilidad en las consultas y la obtención de respuestas de forma más rápida.
La razón es que los datos ya no estarán almacenados en un repositorio central que ralentiza las consultas porque debe acceder a él a recuperar la información. Con la tecnología asociativa los datos están almacenados en una memoria RAM que es donde se forman las asociaciones y recibe el nombre de «nube de datos».
4- Los catálogos de datos
Los datos que recopilan las empresas tienen una gran multitud de fuentes y una distribución fragmentada. Por ello, la demanda de catálogos de datos se está disparando. Gracias a estos catálogos de aprendizaje automático los datos se mantienen actualizados incluso en sistemas híbridos y de múltiples nubes.
5- La inteligencia artificial
Anteriormente, los formularios de suscripción y las encuestas eran las principales formas de recopilar datos online. Hoy en día esto ha cambiado. Ahora, el mercado IoT (Internet de las cosas) ofrece multitud de canales para obtener datos.
La inteligencia artificial permite que a medida que más personas se conectan en el mundo resulte más sencillo que los sistemas analicen y cataloguen información para poder segmentarla y usarla para fines comerciales.
6.- El procesamiento del lenguaje natural mejorado
También conocida como el análisis conversacional, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un aspecto crucial del Business Intelligence ahora. La IA procesa con precisión el lenguaje y lo modela de una manera similar a la forma en que los humanos leen. Algunos de los tipos de PLN más habituales son:
- Reconocimiento de voz: esta es la tecnología de PNL que utiliza cada vez que hace una pregunta a Siri, Cortana, Echo o Google Voice.
- Traducción automática: esta es la tecnología que subyace a las aplicaciones de traducción como Google Translate.
- Generación de lenguaje natural: generar información como lenguaje humano.
- Búsqueda semántica: estrechamente vinculada al reconocimiento de voz.
- Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un tema completamente diferente, pero esencialmente utiliza los datos que la PNL interpreta para «enseñarse» sobre acciones futuras.
7.- El Business Intelligence móvil
Este año debutarán muchas soluciones nuevas de Business Intelligence móvil. Teniendo en cuenta que el 92% de las personas poseen un teléfono móvil, y que el teletrabajo cada día es una opción más habitual para las empresas, el mobile BI puede ayudar a que todos, especialmente los teletrabajadores, tengan acceso a los datos en cualquier momento y lugar.
Además, la calidad de los datos aumenta en tanto en cuanto están actualizados en tiempo real. Esto permite flujos de trabajo más cortos, una velocidad de reacción más rápida y mejores comunicaciones internas.
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