Más Información Sobre Software de Análisis de Big Data
¿Qué es el Software de Análisis de Big Data?
La enorme cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día ha hecho casi necesario que implementen algún tipo de software de análisis para comprender mejor y actuar sobre esos datos. Implementar software de análisis de big data ha sido una iniciativa importante para las empresas que están en proceso de transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a grandes conjuntos de datos recopilados de clústeres de big data.
Con la capacidad de visualizar y comprender los datos empresariales, los empleados pueden tomar decisiones informadas. Por ejemplo, los minoristas pueden usar estas herramientas para comprender mejor la distribución del inventario a través de sus canales y tomar decisiones basadas en datos. Algunas soluciones de análisis de big data pueden ofrecer características de inteligencia artificial o aprendizaje automático, como el procesamiento de lenguaje natural, como una capacidad de interfaz para ayudar aún más a los usuarios no técnicos.
¿Qué Tipos de Software de Análisis de Big Data Existen?
Muchos tipos de soluciones de análisis de big data comparten funcionalidades superpuestas, mientras que al mismo tiempo atienden a diferentes perfiles de usuario, como analistas de datos y analistas financieros, o brindan servicios únicos.
Debido a la naturaleza no estructurada de los clústeres de big data, estas soluciones de análisis requieren un lenguaje de consulta para extraer los datos del sistema de archivos. La mayoría de las bases de datos comerciales permiten consultas SQL; sin embargo, las herramientas de análisis de big data no necesariamente ofrecen tales capacidades de lenguaje SQL y pueden requerir un conocimiento más intrincado de consultas por parte de un científico de datos. Como alternativa, algunas soluciones pueden ofrecer características de autoservicio para que el empleado promedio pueda ensamblar sus propios gráficos y tablas a partir de conjuntos de datos de big data.
Herramientas de análisis de big data de autoservicio
Las herramientas de análisis de big data de autoservicio no requieren conocimientos de codificación, por lo que los usuarios finales con conocimientos limitados o nulos de codificación pueden aprovecharlas para sus necesidades de datos. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, especialistas en marketing y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes. Las soluciones de autoservicio a menudo proporcionan funcionalidad de arrastrar y soltar para construir paneles de control, plantillas preconstruidas para consultar datos y, ocasionalmente, consultas en lenguaje natural para el descubrimiento de datos. Similar a plataformas de análisis, las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles de control interactivos para descubrir ideas accionables.
Soluciones de análisis embebido
Las soluciones de análisis embebido ofrecen la capacidad de integrar funcionalidades de análisis propietarias dentro de otras aplicaciones empresariales. Comúnmente, las empresas integran soluciones de análisis en software como CRM, ERP y portales (por ejemplo, intranets o extranets). Las empresas pueden elegir un producto embebido para promover la adopción por parte del usuario; al colocar el análisis dentro del software que se usa regularmente, las empresas permiten a los empleados aprovechar los datos disponibles. Estas soluciones proporcionan funcionalidad de autoservicio para que los usuarios finales empresariales promedio puedan aprovechar los datos para mejorar la toma de decisiones.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Análisis de Big Data?
El software de análisis de big data ayuda a las empresas a obtener una mejor comprensión de sus datos. Las siguientes son algunas características principales de este software:
Conectividad de datos: Si las empresas no pueden conectar los datos necesarios, entonces no hay uso para el software de análisis de big data. Los métodos para conectar datos incluyen Hadoop y integración con Spark, que permite flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop y Apache Spark, respectivamente. Además, este software debería permitir el análisis de datos que se almacenan en lakes de datos, almacenes de datos y lake houses de datos.
Transformación de datos: Para que los datos sean analizados, necesitan ser limpiados y transformados adecuadamente en un formato utilizable. El software de análisis de big data proporciona características como análisis en tiempo real y consultas de datos. Con estas características, las empresas pueden obtener una vista de alto nivel de sus datos en tiempo real, lo que permite consultarlos y comprenderlos mejor. A través de lenguajes de consulta como SQL, los usuarios pueden consultar sus datos y profundizar en conjuntos de datos y puntos de datos particulares.
Operaciones de datos: Una vez que los datos están conectados (o integrados) y transformados, pueden ser analizados. En primer lugar, es importante establecer flujos de trabajo de datos, que pueden ayudar a encadenar funciones específicas y conjuntos de datos para automatizar iteraciones de análisis. Además, el software de análisis de big data proporciona la capacidad de visualizar datos a través de paneles de control, así como notebooks que pueden usarse para crear visualizaciones con consultas predefinidas o programadas.
No siempre es el caso que uno acceda a análisis a través de una plataforma de análisis independiente. Por lo tanto, algunos productos proporcionan capacidades de análisis embebido. Esto permite a los usuarios acceder a análisis dentro de aplicaciones empresariales, lo que permite un trabajo más fluido ya que los usuarios no necesitan cambiar entre aplicaciones.
Otras Características del Software de Análisis de Big Data: Descubrimiento Gobernado,
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Análisis de Big Data?
Los datos son tanto comunes como invaluables y dentro de esos datos se encuentran ideas que podrían impactar los procesos y el rendimiento de una organización. Hay aparentemente infinitas ideas que una empresa puede extraer de sus datos y numerosas razones para utilizar software de análisis de big data.
El software de análisis de big data ayuda a las personas a tomar decisiones más fácilmente al permitir que los equipos obtengan una visión más profunda de sus datos. Con un aumento en la alfabetización de datos, los equipos de toda una empresa, desde ventas hasta marketing y finanzas, pueden volverse más eficientes y comprender mejor cómo pueden mejorar a través de iniciativas basadas en datos.
Con el software de análisis de big data, las empresas pueden ingerir, integrar y preparar fuentes de big data. Posteriormente, pueden conectar todas las fuentes de datos de la empresa en una sola plataforma para hacer conexiones entre departamentos, visualizar y comprender los datos de la empresa, fomentar la toma de decisiones basada en datos para la optimización empresarial y descubrir nuevas ideas que pueden mejorar el resultado final.
Permitir la toma de decisiones basada en datos: Las empresas pueden usar software de análisis de big data para impulsar la transformación digital al aprovechar los datos para impulsar decisiones empresariales. Las empresas pueden aprovechar las herramientas de análisis y de inteligencia empresarial (BI) para comprender todos los aspectos del negocio, incluidas las previsiones de contratación, qué campaña de marketing debería usarse para dirigirse a ciertos grupos demográficos, qué prospectos de ventas abordar primero, la optimización de la cadena de suministro, entre otros.
Medir y comprender el rendimiento de la empresa: Las organizaciones a menudo aprovechan las herramientas de visualización de datos para rastrear los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la empresa en tiempo real. A partir de ahí, el software de análisis de big data puede usarse para determinar por qué la empresa está superando o quedándose corta en esos importantes métricas de la empresa. Cuando los interesados desarrollan una comprensión aguda de por qué la empresa está funcionando de la manera en que lo hace, pueden hacer ajustes y cambios; si un equipo no está alcanzando un objetivo, pueden examinar y ajustar los procesos según sea necesario. Una cosa es simplemente conocer el rendimiento de las ventas o los números de tráfico web, pero es otra cosa profundizar en las razones detrás de ello y adaptarse en función de lo que es exitoso y lo que no lo es.
Descubrir nuevas ideas accionables: Las herramientas de análisis combinan datos de una variedad de fuentes, incluyendo software de contabilidad, software de planificación de recursos empresariales (ERP), software CRM, software de automatización de marketing, y otros. Los analistas de datos pueden aprovechar estos datos integrados para encontrar correlaciones entre diferentes departamentos, y sus procesos y acciones, para descubrir ideas previamente ocultas. Por ejemplo, es posible que ciertas tácticas de ventas tengan impactos variables en los números de un producto específico frente a otro.
Los analistas pueden descubrir este impacto comparando la lista de cuentas cerradas de su CRM de la empresa con los productos enviados en su sistema ERP. Los equipos generalmente están aislados y usan software dispar, por lo que estas ideas que tradicionalmente eran más difíciles de descubrir, ahora son más fáciles de encontrar.
¿Quién Usa el Software de Análisis de Big Data?
Analistas de datos: Dependiendo de la complejidad del software, es probable que se requieran analistas. Ellos pueden ayudar a configurar las consultas, paneles de control y notebooks necesarios para otros empleados y equipos. Pueden crear consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio.
Equipos de operaciones y cadena de suministro: La cadena de suministro de una empresa frecuentemente tiene muchos puntos de contacto y, como resultado, muchos puntos de datos. Por lo tanto, los empleados que trabajan en equipos de operaciones y cadena de suministro pueden usar software de análisis de big data para obtener una mejor comprensión de sus departamentos y los datos que se generan, como desde un sistema ERP. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; al ingresar datos de la cadena de suministro en este software, los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar una serie de procesos para ahorrar tiempo y recursos.
Equipos de finanzas: Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis de big data para obtener información y comprensión de los factores que impactan el resultado final de una organización. A través de integraciones con sistemas financieros como software de contabilidad, empleados como los directores financieros (CFO) pueden ver qué tan bien está funcionando el negocio. Como se mencionó anteriormente, es probable que estos empleados accedan al software a través de paneles de control de autoservicio que fueron configurados por analistas de datos. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas extraen ideas accionables que podrían no haber sido descubiertas mediante el uso de herramientas tradicionales.
Equipos de ventas y marketing: Los equipos de ventas también buscan mejorar los métricas financieras y pueden beneficiarse enormemente de ser más orientados a los datos. A través del uso de herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis embebido, pueden obtener ideas sobre cuentas prospectivas, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. Usar herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos.
Para los equipos de marketing, rastrear el rendimiento de las campañas es clave. Dado que ejecutan diferentes tipos de campañas, incluyendo marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas publicitarias tradicionales, las herramientas de análisis permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en una ubicación central.
Consultores: Las empresas no siempre tienen el lujo de construir, desarrollar y optimizar sus propias soluciones de análisis. Algunas empresas optan por emplear consultores externos, como proveedores de consultoría de inteligencia empresarial (BI). Estos proveedores buscan comprender un negocio y sus objetivos, interpretar datos y ofrecer asesoramiento para garantizar que se cumplan los objetivos. Los consultores de BI frecuentemente tienen conocimientos específicos de la industria junto con sus antecedentes técnicos, con experiencia en atención médica, negocios y otros campos.
¿Cuáles son las Alternativas al Software de Análisis de Big Data?
Las alternativas al software de análisis de big data pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Plataformas de análisis: Las plataformas de análisis pueden incluir integraciones de big data, pero son herramientas de enfoque más amplio que facilitan los siguientes cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, mezcla de datos, visualización de datos y entrega de ideas.
Software de análisis de registros: Las empresas que se centran en los datos de registros pueden beneficiarse de implementar software de análisis de registros, que se utiliza para analizar datos de registros de aplicaciones y sistemas. Debe tenerse en cuenta que este software es mucho más limitado en términos de tipos de datos y fuentes de datos a las que puede conectarse. Sin embargo, dado que el software de análisis de registros se centra en los registros, frecuentemente proporciona detalles más granulares sobre los datos relacionados con registros.
Software de análisis de flujo: Cuando se buscan herramientas específicamente orientadas a analizar datos en tiempo real, el software de análisis de flujo es una solución ideal. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software puede ser útil con datos de internet de las cosas (IoT), que frecuentemente se desea analizar en tiempo real.
Software de análisis predictivo: El software de análisis de big data de propósito amplio permite a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Las empresas que se centran en observar sus datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden usar software de análisis predictivo para una solución más afinada.
Software de análisis de texto: El software de análisis de big data se centra en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y explorar números para informar decisiones empresariales. Si el usuario busca centrarse en datos no estructurados o de texto, las soluciones de análisis de texto son la mejor opción. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y extraer análisis de sentimiento, frases clave, temas y otras ideas de datos de texto no estructurados.
Software Relacionado con el Software de Análisis de Big Data
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de análisis de big data incluyen:
Software de almacén de datos: La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares, por lo que para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos pueden albergar datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite a las herramientas de BI y análisis extraer todos los datos de la empresa de un solo repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que se ingieren por el software de análisis.
Software de preparación de datos: Una solución clave necesaria para un análisis de datos fácil es una herramienta de preparación de datos y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Las herramientas de preparación de datos son a menudo utilizadas por equipos de TI o analistas de datos encargados de usar herramientas de BI. Algunas plataformas de BI ofrecen características de preparación de datos, pero las empresas con una amplia gama de fuentes de datos a menudo optan por una herramienta de preparación dedicada.
Desafíos con el Software de Análisis de Big Data
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Necesidad de empleados capacitados: El software de análisis de big data no es necesariamente simple. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado para ayudar a implementar la solución y asistir a otros con la adopción. Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas capacitados que están equipados para configurar tales soluciones. Además, esos mismos científicos de datos estarán encargados de derivar ideas accionables de dentro de los datos.
Sin personas capacitadas en estas áreas, las empresas no pueden aprovechar efectivamente las herramientas o sus datos. Incluso las herramientas de autoservicio, que deben ser utilizadas por el usuario empresarial promedio, requieren que alguien las ayude a implementarlas. Las empresas pueden recurrir a equipos de soporte de proveedores o consultores externos para ayudar si no pueden traer a alguien internamente.
Organización de datos: Para obtener el máximo de las soluciones de análisis, esos datos deben estar organizados. Esto significa que las bases de datos deben configurarse correctamente e integrarse adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos, que puede almacenar datos de una variedad de aplicaciones y bases de datos en una ubicación central.
Las empresas pueden necesitar comprar un software de preparación de datos dedicado también para garantizar que los datos estén unidos y limpios para que la solución de análisis los consuma de la manera correcta. En el contexto de big data, una empresa podría querer considerar específicamente el software de procesamiento y distribución de big data. Esto a menudo requiere un analista de datos capacitado, un empleado de TI o un consultor externo para ayudar a garantizar que la calidad de los datos sea la mejor para un análisis fácil.
Adopción por parte del usuario: No siempre es fácil transformar una empresa en una empresa orientada a los datos. Particularmente en empresas más establecidas que han hecho las cosas de la misma manera durante años, no es simple imponer herramientas de análisis a los empleados, especialmente si hay formas de evitarlas. Si hay otras opciones, como hojas de cálculo o herramientas existentes que los empleados pueden usar en lugar del software de análisis, es probable que opten por esa ruta. Sin embargo, si los gerentes y líderes aseguran que las herramientas de análisis son una necesidad en el día a día de un empleado, entonces las tasas de adopción aumentarán.
¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Análisis de Big Data?
Como se ha dicho a menudo, los datos son el combustible que impulsa a las empresas modernas. Aunque es un cliché, sin duda tiene verdad. Por lo tanto, las empresas de todo el mundo y de todas las industrias deberían considerar algún tipo de solución de análisis, como el análisis de big data, para dar sentido a esos datos y comenzar a tomar decisiones basadas en datos.
Servicios financieros: Dentro de las instituciones financieras, como corredurías de seguros, bancos y cooperativas de crédito, es común que se utilicen una serie de sistemas diferentes. Estas empresas tienen datos que van desde registros de clientes, hasta transacciones, datos de mercado y más. Con la proliferación de sistemas viene más datos. Con una solución de análisis robusta en su lugar, pueden obtener una mejor comprensión de los datos que se están produciendo desde los diversos sistemas en toda la empresa. Como una industria que está altamente regulada, los usuarios pueden beneficiarse de capacidades de acceso gobernado que pueden ser particularmente beneficiosas, ya que pueden ayudar en la auditoría de los procesos de la empresa.
Salud: Dentro del espacio de la salud, las malas prácticas de datos podrían tener consecuencias graves o incluso mortales. El software de análisis de big data puede ayudar a estas organizaciones a tener una visión general de sus datos, como registros de pacientes, reclamaciones de seguros, finanzas y más. A través de la implementación de análisis, las empresas de salud pueden reducir riesgos y costos, y hacer que su facturación y cobros sean más inteligentes.
Retail: Las organizaciones de retail, ya sean B2C, B2B, D2C u otras, dependen de los datos para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, un vendedor de impresoras, para llevar a cabo un negocio exitoso, debe realizar un seguimiento de muchas cosas, como su inventario, ventas, su equipo de ventas y devoluciones. Si todos estos datos se mantienen aislados dentro de diferentes sistemas, no hay una única fuente de verdad y los departamentos no pueden tener una conversación sobre el estado real de los datos del negocio. Con el software de análisis de big data configurado y conectado a todas las fuentes de datos relevantes, cualquier negocio de retail puede ver beneficios y tomar decisiones significativas basadas en datos.
Cómo Comprar Software de Análisis de Big Data
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análisis de Big Data
Si una empresa está comenzando su viaje de análisis, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software para la empresa y el caso de uso particular. Dado que la solución particular puede variar según el tamaño de la empresa y la industria, G2 es un excelente lugar para clasificar y filtrar reseñas basadas en estos criterios, junto con muchos más.
Como se mencionó anteriormente, la variedad, el volumen y la velocidad de los datos son vastos. Por lo tanto, los usuarios deben pensar en cómo la solución particular se ajusta a sus necesidades particulares, así como a sus necesidades futuras a medida que acumulan más datos.
Para encontrar la solución adecuada, los compradores deben determinar los puntos de dolor y anotarlos. Estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán.
Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir una solicitud de información (RFI), una lista de una página con algunos puntos clave que describen lo que se necesita de un software de análisis de big data.
Comparar Productos de Software de Análisis de Big Data
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de Software de Análisis de Big Data
Elegir un equipo de selección
Dado que el software de análisis de big data se trata de los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección esté basado en datos también. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener ideas, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas.
Negociación
Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que no sea negociable (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con un tamaño de muestra pequeño de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto Cuesta el Software de Análisis de Big Data?
Las empresas deciden implementar software de análisis de big data con el objetivo de obtener algún grado de retorno de la inversión (ROI).
Retorno de la Inversión (ROI)
Dado que buscan recuperar sus pérdidas que gastaron en el software, es fundamental comprender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, este software generalmente se factura por usuario, lo que a veces se escalona dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.
Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y el post-despliegue del software para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la herramienta de análisis de big data.
Implementación del Software de Análisis de Big Data
¿Cómo se Implementa el Software de Análisis de Big Data?
La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es Responsable de la Implementación del Software de Análisis de Big Data?
Puede requerir muchas personas, o muchos equipos, para desplegar adecuadamente una plataforma de análisis. Esto se debe a que los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, es raro que una persona o incluso un equipo tenga una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede juntar sus datos y comenzar el viaje de análisis, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos.
Tendencias del Software de Análisis de Big Data
Alfabetización de datos
Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con soluciones de análisis de big data, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, software de inteligencia artificial (IA) como software de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más fácil y más poderosa, proporcionando resultados más precisos.
Implementar software de análisis ha sido una iniciativa importante para las empresas que están en proceso de transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a grandes conjuntos de datos recopilados de todas sus diversas fuentes.
Cambio a la nube
El movimiento de análisis de datos en las instalaciones a la nube ha estado en marcha durante varios años, con más y más empresas moviendo sus datos e ideas de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener ideas. El alejamiento de la infraestructura en las instalaciones ha ayudado a muchas empresas a habilitar el trabajo de datos en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a internet.
IA conversacional
Históricamente, para consultar datos dentro de una solución de análisis, los usuarios necesitaban dominar un lenguaje de consulta como SQL. Con el auge de las interfaces conversacionales, los usuarios descubren los datos y las ideas que están buscando usando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos significan habilitar a una base de usuarios más amplia para acceder y dar sentido a los datos de la empresa.
Aprendizaje automático
La IA está convirtiéndose rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo de todo el viaje de datos, desde la ingestión hasta las ideas. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta ideas inteligentes, en las que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las soluciones de análisis de big data están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir ideas ocultas, permitiéndoles dar sentido a los datos y ayudándoles a comprender lo que están viendo.
