Top 6 tendencias de BI y Analytics para el 2016 Predicciones de TARGIT para las nuevas y crecientes tendencias en el mundo de la inteligencia y análisis.

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1 Top 6 tendencias de BI y Analytics para el 2016 Predicciones de TARGIT para las nuevas y crecientes tendencias en el mundo de la inteligencia y análisis de negocio.

2 Business Intelligence y Analytics está en constante evolución. Nuevas noticias van y vienen, pero ciertas tendencias están cambiando el juego. Siegue lo que creemos que se convertirá en puntos significativos en el año 2016.

3 1 “Self-service big data discovery”

4 2016 habrá una expansión de análisis de datos muy grandes con herramientas que hacen posible los usuarios de negocios desempeñar la operación de autoservicio(Self- Service) con grandes datos siempre que sea necesario, sin la intervención de TI. Históricamente, el descubrimiento de datos y análisis de grandes datos eran dos funciones separadas de BI. Pronto veremos un mayor cambio en la mezcla de estos dos mundos. En el pasado, el descubrimiento de datos era conocido por su facilidad de uso, pero limitada profundidad de exploración. El tipo de ciencia de datos necesaria para proporcionar análisis de gran alcance para Big Data es lenta, compleja y difícil de implementar.

5 2 Explosión de proyectos CON ANALISIS AVANZADAS

6 Habrá un alto crecimiento proyectos con análisis avanzadas en todos los mercados verticales. Sin embargo, esto no garantiza su efectividad. Tomar una estrategia que gira en torno a un gran aumento en los proyectos de análisis, especialmente aquellos que involucran grandes volúmenes de datos, puede convertirse en una tarea de enormes proporciones para las empresas de todos los tamaños. El éxito de esta implementación será difícil para muchos proveedores y clientes.

7 3 Concepción inteligente sobre INCLUSIÓN DE DATOS

8 Muchas de las empresas que fueron pioneras en la adopción de Big Data Analytics, incluso cuando eran nuevos, no sabía su verdadero propósito. A través de estas herramientas fue posible analizar todo, y fue exactamente lo que los usuarios estaban haciendo. Como resultado, se generaron numerosos informes y análisis que cubre varios puntos, y no proporcionan la verdadera imagen de la empresa. Este es el momento para aquellos que desean ser expertos en Big Data y datos externo, que es un tema vital para la toma de decisiones. Los proyectos de BI con descubrimiento de datos serán aún más realista y permitirán una mayor atención.

9 4 Bimodal BI GOES BIG

10 Así como las tendencias tales como la diseminación de el descubrimiento de datos en Big Data, las empresas deben aprender a lidiar con las cantidades de datos no estructurados, semi-estructurados, incompletos, y masivos, que están actualmente disponibles. Una estrategia de BI bimodal no sólo debe facilitar el funcionamiento del negocio tradicional – el clásico almacén de datos y los ciclos continuos de decisiones, pero también el descubrimiento y la innovación. BI bimodal es centrado (iniciativas en toda la empresa) y descentralizada (cambio, innovación y explotación). Una estrategia de Business Intelligence bimodal se desarrolla, teniendo en cuenta la flexilidad y distribución masiva.

11 5 La gobernabilidad de datos gana OTRA ESTRELLA DE ORO

12 La manera tradicional de abordar gobernabilidad de datos (centralizado, estricto y seguro) sigue siendo válida para los almacenes de datos multidimensionales corporativos, sin embargo, es poco eficiente, llena de embotellamientos inevitables y difícil. A fin de promover la innovación y la experimentación entre los equipos, se necesita una nueva manera de abordar gobernabilidad de datos. Es necesaria una estrategia descentralizada de gobernabilidad de datos para cada tipo de descubrimiento de datos ad-hoc, pero, preferiblemente con una equipo centralizado que puede detener el acceso de cualquiera de los modelos de Descubrimiento de Datos erróneos. Desde una perspectiva técnica, las plataformas de BI deben ser capaces de establecer diferentes niveles de permisos y configuraciones para asegurar los datos de alta calidad entregados a las personas adecuadas en el momento adecuado.

13 6 Estrategias de análisis sandbox GANA NOTICIAS

14 La experimentación de datos no es ideal para todos en la empresa. No todos los datos ( no importa cuán potencialmente útiles ) debe ser compartidos de inmediato con toda la compañía, o con todos los departamentos, hasta pruebas, tratamientos, y organización para la calidad se han llevado a cabo. 2016 tendrá un crecimiento del “Sandbox Analytics." En otras palabras, la creación de pequeños grupos aislados de usuarios de BI para producir, experimentar y compartir datos, antes de considerar la adopción más amplia en toda la empresa.

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