El concepto Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés, inteligencia de negocios) fue inicialmente propuesto por Howard Dressner, un analista de la empresa consultora Gartner, y lo utilizaba para designar cualquier sistema de apoyo en la toma de decisiones. Retomemos justo a Gartner y a la consultoría especializada Redwood Capital, compañías optimistas respecto al desarrollo futuro de la inteligencia de negocios.

Redwood Capital proyecta un crecimiento sostenido del BI en los próximos años hasta 2018, con una TCAC (Tasa de Crecimiento Anual Compuesta) de 8.2%. De igual forma, Gartner considera que los sistemas de Business Intelligence se han consolidado y hoy deben ser capaces de proporcionar facilidades interactivas de análisis de datos, que sean fáciles de usar sin requerir un soporte especializado.

Según Gartner, el sector de BI está demandando el acceso, en todo momento, a la información clave para la toma de decisiones; sin embargo, debe balancearse este requerimiento sin sacrificar el gobierno de datos. Hay una tendencia cada vez más clara de que los sistemas de inteligencia de negocios se ejecuten en dispositivos móviles y en la nube, es decir, el BI es más actual que nunca, con un nuevo foco de atención para los proveedores: lograr que estos sistemas satisfagan la demanda de capacidades cada vez más avanzadas de análisis de datos.

En el mercado existe la necesidad de combinar las nuevas tecnologías emergentes como el Big Data y la analítica. De esta forma, los nuevos desarrollos tecnológicos orientados al análisis y procesamiento de datos fortalecerán a los sistemas de BI y no los sustituirán.

El futuro de Business Intelligence

Tiene sentido esbozar cuál será el desarrollo de la inteligencia de negocios en los próximos años, de tal forma que el público interesado pueda orientar mejor sus decisiones.

Del análisis de la literatura se detectaron seis tendencias en los sistemas de inteligencia de negocios:

  1. Soporte al procesamiento en paralelo de los datos
    Gradualmente crecerá la necesidad de que los sistemas de BI cuenten con tecnología de bases de datos y almacenes con soporte a procesamiento en paralelo, a fin de agilizar el procesamiento de millones de datos. Ejemplos concretos de proveedores que ya incluyen el procesamiento en paralelo en sus soluciones son Teradata, Oracle y Microsoft.
  1. Soporte a Big Data
    Veremos sistemas de inteligencia de negocios con este soporte a través de tecnologías como Hive, HBase, Mahout, Sqoop, Zookeeper, Teradata, Hadoop y MapReduce. Se espera que esta tendencia se consolide muy pronto.
  1. Procesamiento en memoria

En los últimos años ha surgido un nuevo enfoque de procesamiento de datos conocido como procesamiento en memoria, en el cual la mayoría de la información relevante se almacena durante su procesamiento en la memoria principal del sistema (memoria RAM) y no en el disco duro. Con esto se agilizan los tiempos de acceso a los datos y se disminuyen los tiempos de procesamiento. Se prevé que este enfoque sea utilizado con más frecuencia en la implementación de sistemas de inteligencia de negocios. Por ahora, pocos proveedores implementan esta característica en sus soluciones, por ejemplo, Oracle.

  1. En la nube

La operación de sistemas de inteligencia de negocios de medianas y grandes empresas no es económica, sobre todo por los costos asociados al mantenimiento de los almacenes de datos. Es por esto que ha comenzado a analizarse la factibilidad de migrar los sistemas al cómputo en la nube. Algunos proveedores de BI que ya proporcionan servicios en la nube son Oracle, Tableau y Birst.  

  1. En dispositivos móviles

Se ha abierto la posibilidad de utilizar los llamados teléfonos inteligentes y las tabletas para la obtención de información empresarial de forma casi instantánea. Este esquema ha empezado a cobrar fuerza, marcándose claramente una tendencia de desarrollo de sistemas de inteligencia de negocios con soporte a dispositivos móviles. Algunos proveedores de BI que cuentan con este tipo de desarrollo son Sisense, Microsoft y Oracle.

  1. Conectados al Internet de las Cosas

El éxito de un sistema de BI depende en gran medida de la calidad y cantidad de datos que posee. Una nueva fuente de datos para las empresas será el llamado Internet de las Cosas (IoT o Internet of All Things). De ahí que se espera que los futuros sistemas de BI consideren su incorporación transparente al IoT para incrementar la información que procesan, con lo cual mejorarán las respuestas a las consultas de los usuarios. Pocos esfuerzos se han realizado para crear sistemas de BI que se conecten al IoT, pero su aparición es muy factible en cualquier momento.

Un panorama alentador

Los sistemas de BI seguirán teniendo mucha relevancia porque los nuevos desarrollos tecnológicos como el Big Data, el cómputo en la nube y la analítica computacional no afectarán el crecimiento de la inteligencia de negocios, sino que la impulsarán, pues los sistemas de BI se beneficiarán con un mayor número de datos disponibles para mejorar los resultados finales que se proporcionan a los clientes. Conforme las tecnológicas de la información avancen, las soluciones de BI se harán cada vez más complejas.

Podemos prever que, en el futuro cercano, los sistemas de Business Intelligence tendrán soporte para el cómputo en paralelo, el Internet de las Cosas, el cómputo en la nube y los dispositivos móviles. También será común incluir técnicas de Big Data y el procesamiento de datos en memoria para sus análisis de información, esto ante el crecimiento esperado en el volumen de datos de las empresas, lo cual es producto del surgimiento de diversas fuentes de datos como las redes sociales.

Fuentes

  • Domo (2015). From Big Data to better decisions: The ultimate guide to Business Intelligence today. Domo
  • Redwood-Capital (2014). Business Intelligence: Sector Report
  • Sallan, R. L. et al. (2015). Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms. Gartner
  • Watson, H. J. and B. H Wixon (2007). The Current State of Business Intelligence. En Computer 40.9, pp. 96-99
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6 tendencias en la inteligencia de negocios
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Sobre El Autor

Especialista y docente en tecnologías de la información y la comunicación. Cursó la licenciatura en Ciencias de la Informática en el IPN y la maestría en Ciencias de la Computación en el CICESE. Es docente desde hace más de 10 años y ha publicado siete artículos científicos arbitrados en diversos congresos de las ciencias de la computación. Desde 2014 colabora como especialista en TICs en el INFOTEC.

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