El análisis integrado es una metodología que integra análisis de datos y herramientas de inteligencia empresarial en aplicaciones de software empresarial. Esto permite a los usuarios finales obtener información a partir de los datos y tomar decisiones basadas en datos sin abandonar su entorno de trabajo habitual.
El origen y el recorrido histórico de la analítica integrada
El concepto de análisis integrado tiene sus raíces en los primeros días de Internet, alrededor de la década de 1990, cuando las organizaciones comenzaron a reconocer la necesidad del análisis de datos en sus operaciones diarias. Las primeras menciones de análisis integrado se remontan a finales de la década de 2000. Sin embargo, realmente ganó importancia con el auge del big data y la ola de transformación digital a mediados de la década de 2010.
La creciente demanda de análisis de datos y toma de decisiones en tiempo real impulsó el desarrollo y la adopción de análisis integrados. Las empresas se dieron cuenta del potencial de aprovechar los datos dentro de sus aplicaciones operativas para optimizar el rendimiento, predecir tendencias y mejorar la toma de decisiones.
Comprender el análisis integrado
El análisis integrado es más que simplemente incorporar paneles o informes en una aplicación de software existente. Implica la integración profunda de análisis en el software para que los usuarios puedan acceder a información valiosa dentro del contexto de su trabajo.
Tres componentes principales de la analítica integrada son:
- Agregación de datos: Implica recopilar datos de diversas fuentes para su análisis.
- Análisis de datos: Es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos para descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones.
- Visualización de datos: implica representar datos en un contexto visual, como cuadros, gráficos y mapas, para comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.
Mecanismo de trabajo de análisis integrados
El proceso de análisis integrado comienza con la recopilación de datos. Los datos se recopilan de diversas fuentes, como bases de datos, almacenamiento en la nube, API externas y entradas de los usuarios. Luego se limpia y se transforma en un formato adecuado para el análisis.
A continuación, se aplican algoritmos analíticos a estos datos para descubrir conocimientos, patrones y tendencias. Luego, estos conocimientos se representan en un formato visual fácil de usar, como cuadros, gráficos, paneles o informes. Todo este proceso se integra perfectamente en el flujo de trabajo del usuario en su software operativo, lo que le facilita el acceso y la comprensión de los datos sin cambiar de plataforma.
Características clave del análisis integrado
La analítica integrada se destaca por varias características distintivas:
- Integración perfecta: está integrado en el software preferido del usuario y ofrece información en contexto sin interrumpir el flujo de trabajo.
- Análisis en tiempo real: Proporciona análisis de datos en tiempo real, lo que permite la toma de decisiones oportuna.
- Visualizaciones fáciles de usar: representa datos en formatos fácilmente comprensibles, como cuadros, gráficos y paneles.
- Personalizable: Permite la personalización según los requerimientos del negocio.
- Escalable: se puede escalar para manejar la complejidad y el volumen de datos crecientes.
Tipos de análisis integrados
Los análisis integrados se pueden clasificar según su funcionalidad en cuatro tipos principales:
- Informes integrados: proporciona informes estáticos predefinidos dentro de la aplicación.
- Paneles integrados: ofrece interfaces visuales interactivas para realizar un seguimiento de métricas clave.
- Análisis de autoservicio integrado: permite a los usuarios crear sus propios informes y paneles sin necesidad de experiencia técnica.
- Análisis avanzado integrado: utiliza métodos estadísticos avanzados y modelos predictivos para analizar datos.
Aplicaciones y desafíos del análisis integrado
Los análisis integrados se pueden utilizar en diversos sectores, como la atención sanitaria, las finanzas, el comercio minorista, la fabricación y la TI, entre otros, para tareas como el seguimiento del rendimiento, la previsión, la evaluación de riesgos y el análisis del comportamiento del cliente.
Sin embargo, pueden surgir algunos desafíos durante su implementación, incluidas preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la necesidad de experiencia técnica, complejidades de integración y gestión del volumen y la diversidad de datos. La solución a estos problemas radica en elegir las herramientas de análisis integradas adecuadas, garantizar prácticas de datos seguras, capacitar a los usuarios y adoptar tecnologías escalables.
Análisis integrado en comparación con términos similares
| Término | Descripción |
|---|---|
| Analítica embebida | Integra herramientas de BI en software empresarial para obtener información sobre datos en contexto. |
| BI tradicional | Requiere cambiar a plataformas separadas para el análisis de datos. |
| Análisis de datos | Se refiere ampliamente a todas las técnicas de análisis de datos. El análisis integrado es un subconjunto de esto. |
| Informes ad hoc | Permite crear informes personalizados bajo demanda. Puede ser una característica de la analítica integrada. |
Perspectivas y tecnologías futuras en análisis integrado
Las tendencias futuras en análisis integrado incluyen el mayor uso de IA y aprendizaje automático para análisis predictivos, el aumento del análisis en tiempo real, una mayor personalización y la integración del procesamiento del lenguaje natural para análisis activados por voz. Además, con la llegada del IoT, los análisis integrados desempeñarán un papel clave en el análisis de las enormes cantidades de datos generados por los dispositivos conectados.
Servidores proxy y análisis integrados
Los servidores proxy pueden mejorar la funcionalidad y la seguridad de los análisis integrados. Pueden proporcionar anonimato para transacciones de datos seguras, equilibrar la carga para mejorar el rendimiento y permitir el acceso a datos específicos de la región. Además, se pueden utilizar para almacenar datos en caché, reducir la latencia y optimizar aún más la velocidad del análisis de datos en sistemas de análisis integrados.
