“La analítica embebida impulsada por la Inteligencia Artificial (AI-Powered Embedded Analytics) está llevando la analítica más allá del dashboard: permite integrar insights, predicciones y capacidades conversacionales directamente en los productos y workflows donde los usuarios toman decisiones. Para los creadores de software, esto se traduce en experiencias más inteligentes y diferenciales, menor esfuerzo de
“La «Inteligencia Activa» es un modelo operativo donde los Datos, la Analítica avanzada y la Inteligencia Artificial (IA) no se limitan a generar información o a generar predicciones, sino que operan como un sistema integrado, continuo y embebido en los procesos de negocio, capaz de transformar «insights» en decisiones accionables y medibles. Representa la
“Las herramientas tradicionales de BI ya no son suficientes para responder a la velocidad y complejidad del contexto digital actual; en cierta medida, se han quedado relegadas a tareas de visualización. Pero la inteligencia empresarial está evolucionando a un ritmo vertiginoso: pasamos de herramientas descriptivas a ecosistemas analíticos integrados, contextuales, predictivos y accionables, justo
“Insights as a Service (IaaS) se refiere a la provisión de interpretaciones, recomendaciones y predicciones derivadas de datos, entregadas como un servicio recurrente y escalable. A diferencia de los tradicionales modelos de Business Intelligence (BI), donde la organización debe disponer de capacidades analíticas internas, IaaS hace posible la externalización de esta función y la
“Data Mesh (o malla de datos en español), es un enfoque de arquitectura para la gestión de datos, que fomenta la gestión descentralizada y la propiedad de los datos por parte de equipos, áreas o dominios específicos de negocio dentro de una organización. Básicamente, en lugar de disponer de un equipo centralizado que gestiona
“La analítica de negocio ha dejado de ser un simple conjunto de herramientas para diseñar cuadros de mando estáticos sin posibilidades de interacción ni personalización. En estos casos, muchas organizaciones asumen que no podrán utilizar sus soluciones de BI para diferentes necesidades o perfiles. Hoy en día, los líderes de producto y los desarrolladores
“AnPaaS (Analytics Platform as a Service) es la forma más inteligente de pensar en la analítica embebida y S&P Global Market Intelligence respalda esta dirección estratégica de Sisense. El análisis de S&P Global confirma lo que venimos observando en el mercado: las soluciones tradicionales de inteligencia empresarial ya no son suficientes para las necesidades
“La tecnología de datos y analítica avanza a un ritmo vertiginoso. La inteligencia artificial (IA), desde la IA y el ML tradicionales hasta la IA Generativa (GenAI), está impulsando la innovación a un ritmo sin precedentes. Además, con las nuevas formas de infundir inteligencia en la experiencia de los usuarios utilizando la “analítica componible”
“A pesar de las considerables inversiones en infraestructura de datos, las organizaciones se enfrentan a costosas ineficiencias en relación con sus estrategias de análisis. Navegar entre aplicaciones y buscar datos analíticos entre decenas de cuadros de mando y hojas de cálculo, provoca que los usuarios y ejecutivos pierdan horas valiosas cada día. Sin embargo,
“Las consecuencias y las repercusiones de la colisión entre la analítica dinámica y la IA siguen desarrollándose. Para gestionar las oportunidades y los riesgos, los líderes de Data & Analytics deberán adaptar los sistemas actuales, poner en marcha nuevos enfoques potenciados por la IA y desarrollar iniciativas sostenibles y escalables”. Los retos y