La confusión de términos más o menos cercanos, más o menos tangenciales al Predictive Analytics (o análisis predictivo) es relativamente frecuente, sobre todo en contextos poco especializados y usos cotidianos.

Los Key Performance Indicators (KPI, o Indicadores Clave de Rendimiento) son elementos cruciales del Cuadro de Mando Integral. Juegan un papel central en el CMI desde el momento mismo de su definición, y su rol en la evaluación del desempeño de procesos y actividades en la consecución de los objetivos fijados es fundamental para monitorizar el rendimiento de la estrategia corporativa adoptada.

En un entorno como el actual, caracterizado por una generación de datos con un volumen, una variedad y una velocidad crecientes a ritmo exponencial, es necesario dotarse de tecnologías, herramientas y procesos capaces de afrontar con éxito los retos que estas condiciones plantean para los negocios y las actividades empresariales.

Mantener la posición de la compañía en el mercado es un imperativo de orden categórico, una necesidad fundamental que, dada la naturaleza cada vez más dinámica y cambiante del mercado, plantea retos de una envergadura que crece al compás de estos mismos cambios y dinamismos.

Las facilidades de acceso directo a los clientes propiciadas por el trepidante desarrollo y evolución de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación ha elevado los niveles de competencia a cotas insospechadas hace escasos lustros, otorgando a los consumidores un mayor poder de influencia, y obligando a las compañías a adoptar estrategias que permitan anticipar sus comportamientos y necesidades ya no únicamente para crecer, sino simplemente para mantener las posiciones conquistadas en sus mercados respectivos.

El Cuadro de Mando Integral es un elemento clave en cualquier ecosistema organizativo apoyado por la inteligencia de negocios. Lo hemos tratado amplia y exhaustivamente en numerosas ocasiones analizando y descubriendo, entre otros asuntos de interés, de qué modo es fundamental en la creación de informes y reportes, y en un sentido más práctico y funcional, cómo estructurar, implementar y automatizar un CMI.

No es esta la primera vez (tampoco será la última) que las sendas abiertas por la evolución de las herramientas BI nos llevan a terrenos alejados del ámbito de los negocios, o al menos no directamente vinculados con él. Y era solo cuestión de tiempo que la ciencia, y en concreto los campos científicos que manejan una mayor cantidad y variedad de datos (los avances en astronomía y ciencias del espacio ya nos han ocupado en anteriores ocasiones, haciendo referencia al uso de herramientas de visualización de datos en sus quehaceres cotidianos) irrumpieran en la escena tecnológica, reclamando el desarrollo de instrumentos de visualización cada vez más específicos y personalizados.

Más volumen, más variedad, más velocidad. Las 3 «V» de Big Data crecen a un ritmo exponencial, planteando serios retos para el aprovechamiento de los datos.

Disponer de una estrategia corporativa de gestión de datos ha dejado de ser, hoy, una opción para instalarse en el terreno de las exigencias, de las necesidades apremiantes que urgen para no perder competitividad, aprovechar al máximo las nuevas oportunidades de negocio y mejorar la imagen de la compañía en el mercado.

La gestión de los datos con los que cuenta una corporación ha ido ganando peso en los últimos tiempos, deviniendo hoy una operación clave para asegurar el futuro de cualquier organización.

Los datos son, sin duda alguna, uno de los mayores activos con los que cuenta una compañía y uno de los pilares fundamentales sobre los que se asienta cualquier estrategia corporativa que se precie. Esto ha propiciado, en multitud de sectores de negocio, un interés creciente por dotarse de herramientas que permitan el manejo de volúmenes de datos cada vez mayores, en muchas ocasiones prestando más atención a la cantidad que a la calidad de los datos compilados.

En ocasiones anteriores hemos visto de qué modo manejar algunas herramientas BI para realizar todo tipo de reportes (por ejemplo, reportings financieros) que, entre otras funciones, permiten mejorar y agilizar la gestión de operaciones y procesos en áreas clave de la compañía, como por supuesto la financiera, u otras de igual importancia para el devenir corporativo.

Los sistemas ETL (Extraction, Transform, Load) permiten, entre otras muchas ventajas, integrar datos procedentes de distintas fuentes y sistemas de origen en los data warehouse, con el fin de unificar criterios para el análisis y la gestión de datos, y facilitar el material suficiente a las herramientas que cumplen con este objetivo (analizar y gestionar grandes volúmenes de datos) para que proporcionen información amplia e integral sobre la organización.