10 tendencias en las herramientas de análisis de datos del futuro

November 11, 2020 - Posted by Alberto Morales

Las plataformas de análisis de datos o data analytics acercarán el concepto de Dashboard como commodity a las empresas de cualquier tamaño.

En el futuro las herramientas de Business Intelligence y análisis de datos serán indispensables en cualquier empresa para poder gestionar y tomar decisiones en un mundo cada vez más hiperconectado y con inmensas cantidades de datos por analizar.

Biuwer - Plataforma de Data Analytics

Desde el equipo de Biuwer, la primera plataforma de Business Analytics desarrollada íntegramente en España, aportamos nuestra visión de cómo serán las plataformas de análisis de datos del futuro y por ello, en este artículo profundizamos en las 10 características o tendencias que tendrán las plataformas de analytics.

1 - Facilidad de uso

Actualmente nos encontramos con el problema de que las plataformas actuales de Business Intelligence son difíciles de gestionar o de administrar. De hecho cuando una empresa se adentra en la implantación de un proyecto de este tipo no es de extrañar ver en el calendario tareas exclusivas para la configuración de la plataforma de visualización de datos.

Las herramientas en el futuro deberán ser fáciles de usar y de configurar. La tendencia debe de ir por facilitar a perfiles de usuarios no técnicos a gestionar los datos de su empresa, evitando así las complejidades que nos podemos encontrar en la actualidad en algunas herramientas.

En Biuwer hemos diseñado nuestra plataforma siempre con este objetivo en mente, conscientes de que este tipo de herramientas son difíciles de configurar, intentamos adelantarnos a esta tendencia, aunque somos conscientes de que siempre podemos mejorar.

Una de las características que en estos últimos años ha ayudado a esta tendencia ha sido la capacidad de “self service analytics”, que viene a ser el háztelo tú mismo en el mundo de la analítica. Esta funcionalidad va a ayudar a que este tipo de herramientas sean cada vez más fáciles de usar y más accesibles, pero se debe de acompañar de una documentación clara y una interfaz de usuario muy amigable.

2 - Plataformas 100% cloud

En la actualidad ya todos somos conscientes de que el trabajo en la nube es un hecho, pero aún existen empresas que son reacias a usar plataformas 100% cloud tanto para la toma de decisiones como para otros aspectos críticos de la empresa como pueden ser los sistemas de gestión, ERPs y otras aplicaciones del estilo.

Esta desconfianza irá desapareciendo con el tiempo ya que las plataformas desplegadas en la nube cada vez van a ser más seguras, implementando comunicaciones y mecanismos de cifrado de la información y en definitiva haciendo que estas plataformas sean cada vez más confiables.

Otros de los aspectos a tener en cuenta es la tener una alta disponibilidad y facilidad de acceso. Con esto quiero decir que una plataforma cloud nos va a facilitar que nuestra herramienta de visualización de datos y toma de decisiones esté accesible las 24 horas del día y no tengamos que dedicar tiempo y recursos a mantener nuestro propio sistema, lo que se traduce de manera directa en un ahorro de costes.

Otra característica que nos brinda una plataforma de datos en la nube es que diremos adiós a las herramientas de escritorio. Numerosas plataformas del sector actualmente disponen de herramientas de escritorio para diseñar cuadros de mando o visualizaciones de datos, o también aplicaciones de escritorio para compartir o visualizar un cuadro de mando diseñado previamente.

Cloud Data Analytics Plataforms

Con una plataforma 100% cloud evitaremos incompatibilidades a nivel de aplicación. ¿Qué ocurre si parte de tu equipo trabaja con sistemas Linux u otra parte con Windows y tu herramienta no es compatible con algunos de éstos? O incluso, ¿qué ocurre si compartes una visualización de datos para que abra en una aplicación de escritorio y necesitas actualizar ese cuadro de mando? Aquí podemos estar inclumpliendo una de las reglas básicas en la gestión de datos empresariales conocidas como versión única de la realidad (single version of the truth)

Por este y otros muchos motivos hemos concebido Biuwer como una plataforma 100% cloud desde el principio. En Biuwer no tenemos aplicaciones de escritorio por lo que todo se desarrolla se diseña y se visualiza en la nube.

3 - Seguridad

La seguridad es un aspecto imprescindible en cualquier plataforma informática y lo es más en los sistemas de toma de decisiones ya que podemos tratar con datos e información muy sensibles.

Las plataformas actuales de Business Analytics ya cuentan con mecanismos de seguridad, pero esta característica debe de estar siempre presente y en el futuro se deberán reforzar todos los mecanismos disponibles que la tecnología actual y futura nos permita. Este aspecto es clave ya que la seguridad es uno de los factores más importantes para generar confianza en los usuarios.

Plataformas seguras

En Biuwer destacamos algunas medidas de seguridad que ya incluimos en todos nuestros planes como son el acceso seguro, cifrado de comunicaciones, control de acceso a nivel de usuario, grupos de usuarios, sistema de seguridad por roles, motor de consultas de datos con conectividad cifrada, sistema de políticas de datos que permite filtrar datos a nivel físico, etc.

Además de las características antes mencionadas seguimos incorporando en nuestro roadmap algunas características como la autenticación en dos pasos o incluir mecanismos de seguridad mediante BlockChain.

4 - Movilidad

En el futuro debemos ser capaces de tomar decisiones en cualquier parte y en cualquier momento por lo que la movilidad será clave en este tipo de herramientas. Nuestra plataforma de Data Analytics del futuro nos deberá dar acceso desde cualquier dispositivo, ya sea un teléfono móvil, tablet, Smart TV, ordenador o cualquier otro dispositivo de visualización.

Una plataforma 100% cloud facilita esto ya que el acceso se realiza mediante un navegador web, por lo que cualquier dispositivo que cuente con un navegador dispondrá de por sí con esta característica. Es necesario que la interfaz de usuario de nuestra herramienta cuente con diseños responsive para que ésta se pueda adaptar a cualquier tamaño.

Además del acceso mediante navegador es recomendable contar con una aplicación nativa que nos permita al menos acceder a las visualizaciones de datos.

Mobile Analytics

Otra de las funcionalidades que facilitan la analítica móvil es el uso de lo que se conoce como analítica integrada o embedded analytics ya que permite integrar visualizaciones de datos en cualquier tipo de dispositivo.

5 - Plataformas hiperconectadas

Vivimos en un mundo hiperconectado, en el que cada día disponemos de más aplicaciones y dispositivos que tratan de facilitarnos nuestro trabajo, pero que al mismo tiempo hace que no pare de crecer la cantidad de datos que se generan.

Estos datos, ya sean metadatos de aplicaciones o datos de valor, deberemos poder analizarlos en una plataforma de Business Intelligence ya que nos pueden aportar un gran valor y además podremos tomar decisiones si los analizamos junto con otras fuentes de datos.

Las herramientas de Data Analytics del futuro deben poder conectarse con una gran cantidad de fuentes de datos y este será uno de los factores a tener en cuenta a la hora de seleccionar una plataforma u otra.

Plataformas Data Analytics hiperconectadas

Si disponemos de una plataforma de integración de datos para realizar procesos de ETL o preparación de datos, y si además está integrada con la plataforma de visualización podremos diseñar workflows en los que agreguemos todos las fuentes de datos y diseñar visualizaciones muy rápidamente.

Algunos ejemplos de fuentes de datos que podremos querer analizar:

  • Bases de datos
  • Redes sociales
  • Aplicaciones cloud
  • APIs
  • Sensores
  • Sistemas industriales
  • Dispositivos IoT
  • Etc

6 - Datos accionables

En las plataformas de análisis de datos del futuro podremos tomar decisiones basadas en datos accionables o actionable data. Los datos accionables se producen a través de acciones ejecutadas en base a condiciones producidas en los datos.

Por poner un ejemplo, podremos recibir una alerta, notificación o comunicación por email cuando se cumpla una cierta condición, Imaginemos que podemos añadir una condición a un determinado indicador, por ejemplo el stock de un producto. Y que esta acción se lance cuando el stock baje de 1000 unidades. Nuestro sistema de Business Analytics accionará una alerta y avisará de que se ha llegado a esta cantidad.

Este es un ejemplo de acción pero existen otros muchos ejemplos:

  • Alertas / Notificaciones basadas en datos
  • Comunicaciones por email
  • Lanzar acciones en servicios externos
  • Llamadas a APIs
  • Etc.

Datos accionables

7 - Predictive Analytics

Incorporar capacidades de analítica predictiva en nuestras visualizaciones nos va a facilitar adelantarnos a determinados escenarios.

La forma en que entendemos la analítica predictiva en Biuwer parte de la fase previa a la visualización de datos, en la fase de preparación o integración de datos, que es la fase en la que normalmente se ejecutan los procesos ETL / ELT dentro de un flujo de ingestión de análisis de datos.

Es en este proceso en el que podemos añadir modelos de aprendizaje mediante Machine Learning a los conjuntos de datos que extraemos de los orígenes de datos. Como resultado obtenemos conjuntos de datos ampliados con la información de la predicción.

Una vez logrado esto podemos incorporar estos conjuntos de datos a las visualizaciones de datos de tal forma que podamos diferenciar de manera rápida qué datos corresponden a la predicción y cuáles a los datos reales o históricos.

Un ejemplo de esto lo podemos ver en el siguiente gráfico en el que vemos en azul los datos reales y en verde los datos de la predicción. De esta manera podemos tomar decisiones en base a esta predicción.

Predictive Analytics

Con el paso del tiempo, los modelos de aprendizaje y las técnicas de Machine Learning avanzarán de tal forma que la confianza que tengamos en estas predicciones será cada vez mayor, por lo que el problema ya no estará en la capacidad de la plataforma en sí si no en el modelo aplicado a cada conjunto de datos.

8 - Real Time Analytics

El análisis de datos en tiempo real será uno de los grandes avances en el mundo de las herramientas de análisis de datos.

Actualmente ya hay soluciones que permiten analizar datos en tiempo real, pero normalmente son aplicaciones que se centran en un vertical en sí, con paneles y visualizaciones pre-configuradas, por lo que hace más fácil este tipo de análisis.

Un ejemplo de esto son las herramientas de seguimiento de trading o las plataformas de análisis de logs, entre otros tantos.

La dificultad de poder disponer de un sistema de Business Intelligence en tiempo real parte desde la fase de obtención del dato en el que se tienen que procesar los nuevos datos en tiempo real, almacenar estos datos mediante una comunicación en streaming y tener la capacidad de que estos nuevos datos se sirvan y se sincronicen en nuestra herramienta de visualización.

Real Time Analytics

Esto es todo un reto ya que se ven involucrados todas las etapas del ciclo de vida del dato, desde su generación, procesamiento, almacenamiento y finalmente visualización. Por lo que no es únicamente tener la capacidad de sincronizar un Cuadro de Mando para que se vayan cargando nuevos datos, si no que va mucho más allá.

9 - Analitica colaborativa

Otra de las características que este tipo de herramientas deberán tener es la analítica colaborativa en la que podemos destacar los siguientes puntos:

  • Poder compartir contenidos y visualizaciones de datos con otros usuarios o grupos, de forma privada o pública. Un ejemplo de esto lo tenemos cuando embebemos un gráfico o un cuadro de mando en otra aplicación o sitio web, o también cuando le enviamos el link a una persona con la que queremos compartir.
  • Documentos interactivos en forma de Notebooks. Los Notebooks son documentos que se nutren por un lado de documento estático y por otro de contenido dinámico a través de los datos que configuramos y conectamos a través de nuestra herramienta. Un notebook lo puedes compartir con otros por medio de un link, documento HTML o imprimir como si de un informe se tratara.
  • Disponer de un centro de notificaciones en el que recibamos alertas, mensajes de otros usuarios, datos accionables, etc.
  • Poder realizar anotaciones en las visualizaciones de datos de tal manera que cuando vuelva a visitar yo mismo u otro usuario una determinada visualización podamos ver qué ocurrió en ese momento.
  • Etc.

Analitica colaborativa

10 - Data preparation - Integración de datos

Y por último, y no por eso menos importante, disponer de herramientas de preparación de datos dentro de tu plataforma de análisis de datos hará que puedas tener en un único lugar toda tu estrategia de gestión y análisis de datos empresarial.

Mediante una herramienta de procesamiento o preparación de datos podemos definir workflows o pipelines que procesen los datos. Conectando así las fuentes de datos, pasando por procesos intermedios de validaciones, limpieza, cálculo, etc. para posteriormente poder almacenar el resultado de estos procesos intermedios en un Data Warehouse desplegado en la nube.

Data preparation

Una de las grandes ventajas será poder tener almacenes de datos (Data Warehouse) en la nube, obteniendo así todos los beneficios que tienen el mundo cloud en el almacenamiento de datos empresariales.

Nuestra visión en Biuwer

Nuestra visión respecto a Biuwer es ir incorporando todas estas tendencias de forma gradual y añadiendo o reforzando aquellas áreas que consideramos tienen mayor beneficio para nuestros clientes.

De esta forma nuestro roadmap de desarrollo está enfocado tanto en las necesidades de nuestros clientes como en las tendencias futuras por lo que nuestro compromiso será siempre incorporar nuevas tecnologías para poder facilitar el proceso de toma de decisiones.

Biuwer - All in one data platform

Nuestra visión de futuro es la de crear una plataforma única de gestión y análisis de datos para así disponer de capacidades de preparación y procesamiento de datos, almacenamiento y visualización de datos, todo en una misma plataforma cloud.