Inteligencia continua
¿Qué es la inteligencia continua?
La inteligencia continua es el uso de herramientas y procesos que integran análisis en tiempo real en las operaciones comerciales, procesando datos actuales e históricos y recomendando acciones específicas a tomar en respuesta a preguntas, dificultades y oportunidades comerciales.
La inteligencia continua aprovecha diferentes enfoques y tecnologías modernos impulsados por máquinas, como el análisis aumentado, la gestión de reglas comerciales, la optimización, el procesamiento de flujo de eventos y el aprendizaje automático. En otras palabras, la inteligencia continua consiste en obtener un valor comercial continuo de los datos. Permite a los usuarios acceder rápidamente a todos sus datos y acelerar el análisis que necesitan, independientemente de las fuentes o los volúmenes de datos, además de permitir que las tecnologías impulsadas por máquinas consulten continuamente el análisis en lugar de hacerlo una vez.
¿En qué se diferencia la inteligencia continua del BI tradicional?
La principal diferencia entre la inteligencia continua y la inteligencia empresarial tradicional es que, si bien la BI tradicional se basa en personas para orquestar cada paso del proceso de análisis de datos, desde el acceso a los datos hasta la creación del panel, la inteligencia continua es un enfoque analítico basado en IA e impulsado por máquinas que reemplaza sesgos humanos en cada paso del proceso de análisis de datos con una IA inteligente y automatizada.
Otra diferencia es que las herramientas de BI tradicionales del pasado se crearon para ser técnicamente complejas y, por lo general, requieren mucho personal de TI para mantenerlas y administrarlas. Las plataformas de inteligencia continua no tienen tales limitaciones y, por el contrario, ponen el poder de los datos en manos de usuarios de todos los niveles.
Beneficios de la Inteligencia Continua
En un entorno empresarial y un espacio de análisis en constante cambio y evolución, un enfoque continuo basado en inteligencia permite a las empresas mantenerse al tanto del mercado, reaccionar rápidamente a las condiciones cambiantes y tomar decisiones más inteligentes basadas en conocimientos en lugar de sensaciones viscerales.
Algunos de los beneficios clave de la inteligencia continua incluyen:
- Automatice y guíe las acciones en el momento del impacto: el análisis aumentado está en el corazón de la inteligencia continua y, junto con los algoritmos de IA y ML, guía a las personas sobre qué acción tomar para automatizar completamente los procesos que desencadenan las acciones posteriores sin ninguna intervención humana.
- Prediga con mayor precisión: la combinación de datos actuales e históricos, algoritmos y aprendizaje automático le permite ejecutar suposiciones contra los datos disponibles para validar y pronosticar múltiples resultados. Al emplear inteligencia continua en toda la organización, los usuarios pueden encontrar información por sí mismos para obtener predicciones más precisas y anticipar situaciones futuras.
- Análisis de impacto en tiempo real: los datos contextualizados en tiempo real de la inteligencia continua brindan una mayor comprensión de las implicaciones en varios puntos de diferentes procesos comerciales, lo que permite ajustes en las operaciones que pueden resultar en una productividad significativamente mejorada que impacta el proceso de análisis de datos en tiempo real. tiempo.
- Rellene la brecha entre los datos históricos y en tiempo real: los datos, en general, son prueba de sus actividades y acciones. La analítica nos ayuda a comprenderlos mejor y, como resultado, cierra la brecha entre lo que era, lo que es ahora y lo que sería. Las máquinas de inteligencia continua analizan datos históricos y en tiempo real para desarrollar mejores soluciones comerciales para el futuro.
- Análisis de datos mejorado: las tecnologías de IA y ML detrás del enfoque de inteligencia continua pueden analizar datos complejos de manera efectiva para que los usuarios puedan tomar las decisiones más informadas basadas en un análisis más profundo y preciso. Eso brinda a los usuarios una visión más completa de la situación y ayuda a evitar el sesgo de confirmación al final. También proporciona sugerencias contextuales que revelan información que los usuarios nunca pensaron que necesitaban.
- Reconocer patrones de datos: cubriendo el conocimiento adquirido y el estudio de la información estadística, el algoritmo de aprendizaje automático puede identificar patrones en los datos y reconocerlos. También ayuda a clasificar datos, aplicar identificadores, desarrollar nuevos algoritmos y crear datos de prueba.
Los beneficios sustanciales y de gran alcance de la inteligencia continua para empresas de todas las industrias y tamaños hacen que sea una decisión fácil y una opción obvia para las organizaciones adoptar una transformación digital para elevar su negocio y mantenerse por delante de sus competidores.
Casos de uso y ejemplos de inteligencia continua
La inteligencia continua no es específica de la industria y se puede aplicar a varias industrias. Aquí hay unos ejemplos:
Inteligencia continua en el cuidado de la salud
La inteligencia continua en el cuidado de la salud ayuda a las organizaciones de atención médica, los grupos de médicos y los hospitales a tomar decisiones en tiempo real basadas en el valor sobre lo que es mejor para un paciente individual en una vista de 360 grados de la salud y el historial del paciente. El uso de análisis predictivos en el cuidado de la salud también ayuda a identificar pacientes en riesgo, prevenir el desarrollo de enfermedades crónicas, identificar cohortes expuestas a un posible brote de enfermedad, pronosticar las necesidades de mantenimiento de equipos antes de que surjan y mucho, mucho más.
Uno de los casos de uso más importantes del análisis predictivo y la inteligencia continua en el cuidado de la salud es también la ayuda de las tecnologías de IA para prevenir errores humanos que podrían ser fatales.
Inteligencia Continua en Finanzas
A medida que el volumen de transacciones financieras globales continúa creciendo, la detección de fraude, lavado de dinero y uso de información privilegiada se vuelve más desafiante. La inteligencia continua en el sector financiero encuentra aplicación en estas áreas clave y más al incluir sistemas automatizados que usan IA para detectar transacciones sospechosas en curso y prevenir fraudes financieros antes de que ocurran.
Inteligencia Continua en Retail
Con la ayuda de la inteligencia continua en la industria minorista, los minoristas pueden obtener la mayor cantidad de ingresos de sus clientes. Un ejemplo de cómo se utiliza la IC en la industria minorista es mediante la combinación de transmisión de datos con el historial de compras y las preferencias detalladas del cliente para ofrecer ofertas personalizadas y, lo que es más importante, efectivas en el momento adecuado. El marketing minorista también se beneficia de la analítica, ya que ayuda a los especialistas en marketing a planificar futuras campañas dirigidas a sus audiencias con mayor precisión.
Inteligencia continua en la fabricación
Desbloquear la inteligencia continua en la fabricación para aprovechar los datos para comprender y optimizar el uso y el mantenimiento de la máquina puede diferenciar a las organizaciones de fabricación de su competencia. Cuando los datos históricos y en tiempo real se combinan continuamente para el análisis en tiempo real para generar una toma de decisiones rápida, precisa e impulsada por la máquina, los fabricantes pueden aumentar fácilmente la eficiencia operativa, pronosticar la demanda del mercado, reducir los gastos de mantenimiento de equipos y reducir los costos al brindar información. en el consumo de energía, por ejemplo. Las soluciones de análisis también permiten a las empresas identificar riesgos y ayudar a predecir riesgos futuros al detectar tendencias y patrones a lo largo de la cadena de suministro. El análisis avanzado de la cadena de suministro también puede ayudar a identificar dichos riesgos desde el principio, para que sus equipos puedan actuar en el momento adecuado y reducir el impacto del riesgo en el negocio.
¿Cómo elegir una plataforma de inteligencia continua?
Las plataformas de inteligencia continua actualmente existen como aplicaciones independientes o como parte de ofertas de soluciones de análisis integradas. Ambos tipos de plataformas de inteligencia continua se han creado para mejorar las herramientas y enfoques de BI tradicionales. Sin embargo, todos varían en capacidades y funcionalidades que pueden beneficiar sus decisiones y resultados comerciales.
No hace falta decir que la herramienta de inteligencia continua con la que decida asociarse debe proporcionar la base para el análisis continuo de datos, que es la forma basada en IA e impulsada por máquinas para interpretar continuamente los datos, descubrir patrones y aprender lo que es valioso en los datos. .
Esto es lo que debe buscar en una plataforma de inteligencia continua:
Arquitectura de aplicación moderna – La elección de una arquitectura de aplicaciones nativa de la nube moderna admitirá la integración de visualizaciones y gráficos y permitirá un análisis más profundo de sus datos, flexibilidad y escalabilidad. Las modernas plataformas de inteligencia continua admiten una pila completa de funciones de análisis integradas y se integrarán con sus propias aplicaciones sin problemas.
Adopción de BI basada en la nube: una de las mayores tendencias en el espacio de análisis integrado, la BI basada en la nube hace posible ejecutar cargas de trabajo de aplicaciones distribuidas en múltiples infraestructuras de nube.
Inteligencia basada en datos: la capacidad de extraer información procesable en tiempo real y valor comercial de todas sus diferentes fuentes de datos.
BI colaborativo: la combinación de herramientas y características que permiten discusiones contextuales en tiempo real, compartir fácilmente informes y paneles con miembros del equipo internos y externos y partes interesadas, y comentarios y habilidades de discusión que respaldan el pensamiento colaborativo y aceleran la toma de decisiones.
Seguridad continua: la capacidad de prevenir amenazas de seguridad y violaciones de datos en una superficie digital en constante expansión.
Conectividad: si una plataforma de inteligencia continua dada no puede conectarse a todos sus datos, entonces no tiene ningún sentido. Asegúrese de que el proveedor que elija ofrezca una integración perfecta con todas las fuentes de datos que almacenan sus datos.
API: la plataforma de inteligencia continua en la que decida invertir también debe incluir una interfaz de programación de aplicaciones (API) para manejar la creación y representación de tableros, enlaces profundos, IU personalizada para la adquisición de fuentes de datos y una API moderna con capacidades de distribución multicanal.
Precios: muchos proveedores en el espacio de BI utilizan tácticas de precios turbios para maximizar sus ganancias. No desea asociarse con un proveedor que le cobrará costos impredecibles como el uso y los usuarios. Recomendamos elegir una solución de inteligencia continua que tenga un modelo de precios 100% transparente que no aumente a medida que aumenten las ventas de su aplicación.
