Big data analytics es un concepto relativamente nuevo. Aunque ya lleva tiempo entrando a formar parte de las conversaciones de negocio, los planes empresariales y, cómo no, las búsquedas por Internet; sus raíces se hallan en la década de los cincuenta. En aquel momento nadie hablaba de big data analytics, puesto que la explosión de grandes datos estaba casi a años luz de producirse. Sin embargo, fue entonces cuando comenzó a comercializarse con la analítica de negocio.

El anunciado Centro de Excelencia en Big Data de Barcelona, el Big Data CoE Barcelona, se inauguró el pasado 9 de febrero con un acto al que acudieron representantes de sus principales impulsores (el Ayuntamiento de la Ciudad Condal y la Generalitat de Catalunya, por parte de las instituciones, y Barcelona Digital y Oracle, por el lado de la iniciativa privada), llevado a cabo en las instalaciones del Barcelona Growth Center.

Un dashboard permite a los usuarios monitorizar fácilmente los indicadores clave de rendimiento del negocio siempre que se parta de una arquitectura de BI en condiciones. La falta de esta infraestructura o predisposición hace que, como señala Gartner, el 80% de los proyectos de cuadro de mando terminen por fallar en algún momento.

La visualización de datos se ha convertido en una parte crítica de business analytics y un elemento esencial para las comunicaciones empresariales. Sin visualización, los números y las estadísticas de análisis son difíciles de interpretar, resultando incomprensibles para quienes tienen que convertir los datos en conocimiento.

La llegada de grandes volúmenes de datos implicó el auge de la necesidad de visualización en los negocios, como la técnica más adecuada para comprimir grandes volúmenes de datos en presentaciones accesibles. Los profesionales de inteligencia y análisis de negocio necesitan comunicarse con la mayor eficacia posible en los formatos visuales, tanto como lo hacen con sus habilidades de comunicación verbal y escrita.

Se conoce como inteligencia artificial, o inteligencia artificial predictiva, una de sus ramas, a la ciencia y la ingeniería encargadas de estudiar y crear programas o máquinas de computación inteligentes. Los algoritmos de inteligencia artificial abarcan diferentes ramas de la informática y las matemáticas incluyendo el reconocimiento de patrones, modelos predictivos, minería de datos, programación genética, inferencia, ontología y el análisis de datos.

En temas de presupuestación y reporting, no es lo mismo hablar de quality assurance que de control de calidad, aunque muchas veces se emplean ambos términos para referirse a lo mismo. Así, mientras que el primero, el aseguramiento de la calidad, sienta las bases para mitigar el riesgo y los posibles errores que pueden perjudicar el proceso de elaboración de un presupuesto o la generación de un informe; un control de calidad actuaría a posteriori, una vez estos elementos han sido completados y se dan por terminados.

La proactividad del quality assurance aumenta la efectividad de la prevención de pérdidas de alineación con la estrategia empresarial, evitando consecuencias que podrían causar un impacto de graves consecuencias en el futuro del negocio. Quality assurance actúa sobre la toma de decisiones mientras que el control de calidad tiene su alcance imitado a los procesos de negocio.

Buscar el cambio, crear valor para la sociedad, profundizar en el conocimiento de las personas... Social business es un concepto a tener en cuenta, ya desde que Muhammad Yunus, en el Foro Económico Mundial celebrado en Davos en el año 2009 proclamó los siete principios que han de regir esta nueva forma de hacer negocios.

Las organizaciones que se comprometen a este nivel buscan:

Aún dando sus primeros pasos, el 2015 ya cuenta con las suficientes semanas a sus espaldas como para que a estas alturas podamos dibujar un primer mapa aventurando los caminos por los que parece transitarán las próximas innovaciones en Big Data, y enumerando algunas de sus nuevas y más inmediatas aplicaciones.

Todo cuadro de mando se basa en el uso de indicadores clave de rendimiento (KPIs) que reflejan el desempeño global de la empresa, incluyendo para ello a todas las áreas que se decida que es relevante monitorizar. La información que se extrae del cuadro de mando debe proporcionar a los gestores una imagen precisa y realista de la empresa, perfectamente actualizada. Pero, para ello, es importante que los sistemas de información:

• Puedan explotarse mediante opciones de drill down, para alcanzar el nivel de detalle necesario.

Las herramientas de visualización empresariales de última generación permiten acceder al open data para incorporar toda la información que allí se contiene a los proceso analíticos de negocio. Open data es como se conoce a todos los datos que se pueden utilizar, reutilizar y redistribuir libremente por cualquier persona. La única condición es, en algunos casos, la obligación de atribuir los derechos de autor o citar la fuente de origen.

Las características más importantes de open data son tres: