Admito que en los muchos años que llevo trabajando en el mundo de la Inteligencia de Negocios y las Soluciones Analíticas, nunca he logrado encontrar una traducción adecuada para Insight. Por eso, y a falta de una traducción que me deje satisfecho, les ofrezco una definición. Y de las múltiples definiciones que encontré, me quedo con la siguiente:
En el día a día de una organización se analizan multitud de situaciones, datos, problemas, etc. para poder tomar las decisiones más adecuadas sobre la estrategia de la organización. En este análisis es necesario encontrar la clave del problema, aquel dato que elimina todo accesorio y muestra el camino a seguir. Esto es un Insight. Un entendimiento preciso y profundo que causa una reexaminación de las convenciones existentes y reta al status quo.
Hoy más que nunca, el concepto de Insight se hace relevante. En la era de Big Data, las organizaciones se enfrentan al reto de extraer valor de los datos que recolectan. La habilidad de combinar datos estructurados y no estructurados y luego combinarlos para descubrir insights es lo que diferencia a las empresas pioneras con sus competidores.
Sin embargo, una de la principales lecciones que Big Data nos ha dejado es que, solo porque una organización captura y almacena grandes cantidades de datos, no significa que estos datos tengan valor. Como siempre, el valor depende del contexto. Y el valor de Big Data depende de un ciclo de análisis, insights y acción. Es el impacto de la acción lo que cuantifica el valor de los datos. Esto significa que al final del día, a las organizaciones no les interesa tanto los datos como el insight que se logra después del tedioso trabajo de procesamiento. Al mismo tiempo, muchas organizaciones carecen de las herramientas y talento humano necesario para navegar y organizar los datos que capturan y que es necesario convertir en modelos analíticos. De acuerdo a un estudio de IBM Business Tech Trends, solo una de cada cinco empresas cuenta con todas las habilidades necesarias para capturar y usar información accionable de forma efectiva. En muchas ocaciones el camino puede se largo y costoso hasta alcanzar la meta y es justo aquí donde el Insight-as-a-Service encuentra su lugar.
Que es Insight-as-a-Service?
En pocas palabras, Insights-as-a-Service es un camino más rápido y directo para obtener resultados de negocio. Insights-as-a-Service es típicamente una solución o servicio basada en cloud que integra tanto la información capturada por la organización como información de fuentes externas. Estas fuentes pueden incluir datos públicos, datos anónimos, datos de la competencia y datos comparativos. Lo importante, y lo que lo hace verdaderamente diferenciador, es que la información tiende a ser directamente accionable. Es un atajo atractivo y está ganando popularidad.
Por ejemplo, al aplicar analítica predictiva, una empresa puede clasificar a su base de clientes para determinar la propensión a la deserción. Pero actuar sobre esta información es el próximo nivel que puede generar un verdadero impacto al negocio. Una solución no debe únicamente determinar el índice de desgaste (attrition rate) de cada cliente, sino que debe ir un paso más allá, identificando automáticamente el cliente en el que hay que enfocarse. Al mismo tiempo, debería recomendar las acciones de prevención de desgaste de deben ser aplicadas a cada cliente, y finalmente, determinar la porción del presupuesto de mercadeo que debería se destinado a cada grupo de acciones relacionadas.
Gartner predice que, durante 2017 y en adelante, el crecimiento sin precedente de datos -multi-estructurados — o datos que vienen en docenas de formatos y residen en sistemas no tradicionales tales como máquinas, sensores y flujos de interacción con clientes — van a requerir herramientas mejoradas, habilidades y principios para lograr un análisis efectivo.
Dado que los datos provienen de diversas fuentes, las organizaciones están buscando soluciones que les ayuden a integrar estas cantidades masivas de datos. La tendencia actual es que estas organizaciones están buscando proveedores capaces de agregar y entregar datos como servicio, típicamente diseñada para un departamento específico, como Finanzas o Talento Humano, industria por industria.
A principios de 2015, IDC expresó que el 70% de las organizaciones grandes ya estaban comprando datos externos y que el 100% lo haría para 2019.
“Como-servicio”: Una nueva forma de consumir insights
La nube puede ser utilizada efectivamente para la creación y entrega de insights a partir de datos. Primero, existen muchas soluciones versátiles de integración en la nube disponibles las cuales pueden apoyar a las organizaciones a enfrentar integración de datos compleja, todas sin forzar al usuario a escribir código o aprender acerca de múltiples sistemas e interfaces de usuario. La nube también permite a las organizaciones probar hipótesis al ofrecer fácil acceso a una gran variedad de analíticas e insights. Además, alojar las herramientas analíticas en la nube elimina la necesidad de la organizaciones de construir y alojar sus propias soluciones.
Las aplicaciones orientadas a Insights-as-a-service están comenzando a ser reconocidas como una capa distinta del stack de la nube y una extensión importante a las aplicaciones analíticas. Las soluciones orientadas a las acciones e impulsadas por la analíticas en ocasiones incorporan una variedad de fuentes de datos, tales como datos propietarios de la organización, datos abiertos, y datos generados por otras aplicaciones tipo SaaS. Están un paso adelante de otras plataformas basadas en nube que permiten a los usuarios generar reportes y realizar análisis, pero no asocian la conclusiones derivadas a una acción o acciones específicas.
A medida que las organizaciones comienzan a entender la importancias de la toma de decisiones basada en datos, las aplicaciones y servicios de Insight-as-a-service serán esenciales en ayudarlas a alcanzar sus metas estratégicas.
