Inteligencia continua y la transformación digital

Grandes cambios y grandes expectativas abonan el terreno en el que las organizaciones deben prosperar y sobrevivir. Conceptos como “bajo demanda” y “ahora mismo” se arraigan en el acervo de la cultura empresarial actual; acceso inmediato a la información desde una amplia variedad de dispositivos es la constante. COVID-19 cambió las reglas del engranaje corporativo y generó un esquema de competencia más agresivo. Incluso antes de COVID-19, una mayoría decidida de las organizaciones reconocía que los datos en tiempo real, los paneles de BI y los análisis son importantes para el éxito de la empresa. La adaptabilidad y la resistencia son fundamentales durante este tiempo, y la analítica avanzada puede ayudar a las organizaciones a competir mejor.

Para garantizar el éxito las empresas deben generar conocimientos de forma continua y es ahí donde toma fuerza el concepto de inteligencia continua. La inteligencia continua se basa en un modelo de “analizar, actuar, almacenar solo la información relevante” en lugar del paradigma de “almacenar primero, luego analizar y actuar”. Este puede ser un cambio profundo en la analítica; Incluso los análisis avanzados, como el aprendizaje automático, a menudo requieren que los datos se almacenen y luego se analicen para construir un modelo que se ponga en producción.

La inteligencia continua representa uno de los grandes retos dentro de la era de la transformación digital, para apropiarlo de forma correcta las organizaciones deben entenderlo, los siguientes son algunos de los apéndices que componen la inteligencia continua:

  1. La inteligencia continua fusiona la transmisión y los datos contextuales en el momento. Para proporcionar resultados sin parar, la inteligencia continua debe operar con datos en tiempo real. Esos datos también deben estar en contexto, lo que significa que los datos proporcionan los hechos circundantes sobre un evento, persona o situación específica. Con lo anterior no sólo se analizan datos generados con marcas de tiempo o de ubicación, además, se tienen en cuanta múltiples variables adicionales del contexto en que se generaron. Por ejemplo, actores como el clima o el dispositivo de generación aportan información del contexto del dato y son determinantes para el análisis. La inteligencia continua se preocupa por datos y contexto en tiempo real.
  1. Los algoritmos de inteligencia continua están optimizados para analizar datos sin límites. En casos de uso de inteligencia continua, las organizaciones a menudo tratan con cantidades masivas de datos que se ejecutan en numerosas regiones geográficas, todo a escala de Internet. No es raro que un caso de uso específico analice petabytes de datos por día, que es demasiado para almacenar. En esencia, los algoritmos de inteligencia continua funcionan con entradas ilimitadas; los datos nunca se detienen y el número de fuentes siempre puede cambiar. Las tecnologías en memoria (in-memory) ofrecidas por los fabricantes permiten implementar arquitecturas que cubran dicho alcance, algoritmos de análisis potentes y servicios poderosos en la nube son la respuesta adecuada.
  1. La inteligencia continua permite el análisis, el aprendizaje y  las predicciones continuas (Always-on). Continuo dentro del análisis significa siempre, es decir que los algoritmos trabajan bajo una estrategia siempre disponible (always-on) y los resultados se generan constantemente. El aprendizaje de máquina y las técnicas de aprendizaje no supervisado brindan las herramientas adecuadas para lograr análisis constante de datos.
  1. La inteligencia continua es impulsada por los datos, no las consultas. Cuando la mayoría de las organizaciones piensan en análisis, piensan en consultar datos para obtener un resultado; el paradigma en inteligencia continua es diferente, los resultados se calculan inmediatamente en tiempo real sin la necesidad de una consulta de base de datos. Los datos que van llegando se van procesando y nutren salidas, no se espera a la recolección de datos.
  1. La inteligencia continua está impulsada por la capacidad de vincular cálculos con estado. Uno de los mayores cambios de paradigma para las aplicaciones de inteligencia continua es que cuando algo sucede en una parte del sistema, se actualiza en otra parte del sistema al mismo tiempo. La inteligencia continua modela las relaciones entre entidades del mundo real: cosas, personas, clientes, etc. Un modelo se construye y cambia su estado en función de los cambios en su contraparte del mundo real. La inteligencia continua revindica los conceptos de sistema y de integridad, cualquier cambio ocurrido en un componente impacta el comportamiento global de la solución y por lo tanto los resultados obtenidos.

 

Las promesas de tiempo real y de autoservio para el análisis de datos se hacen más tangibles con paradigmas como el de inteligencia continua. Representa un reto novedoso dentro de la transformación digital, pero a la vez una prometedora herramienta de crecimiento empresarial.

Abrir Whatsapp
1
Hola ! encontraste lo que buscabas?
Hola ! Nos encantaría ayudarte !