Vivimos en tiempos de la Cuarta Revolución Industrial, donde los límites entre lo físico (o biológico) y lo digital están comenzando a difuminarse. La inteligencia artificial, la analítica, la digitalización, el Internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) y otras nuevas tecnologías están influyendo en la actividad económica de las empresas. Las empresas de todo el mundo están produciendo datos que pueden generar información valiosa, pero debido a la gran cantidad de información, necesitan una nueva forma de filtrarla y poder sacar conclusiones correctas. Ahí es donde viene la Analítica como Servicio (Analytics as a Service – AaaS) como solución.
AaaS es una fusión de la minería de datos con el análisis predictivo y la inteligencia artificial para ofrecer la información necesaria. La combinación de software de análisis de datos con computación en la nube da como resultado un producto en línea rentable al que cualquier empresa puede acceder de forma remota por una tarifa regular. Eso marca un cambio de los servicios tradicionales (que incluían servidores costosos, espacio y equipo designado) hacia un mundo digitalizado. Y la tendencia se está acelerando: según McKinsey, la pandemia de COVID-19 aceleró la digitalización de tres a siete años; lo que se consideró mejor en su clase en 2018 ahora está por debajo del promedio. Aunque las empresas tuvieron que hacer recortes debido a la pandemia, la financiación de iniciativas digitales y tecnológicas ha aumentado y AaaS es una respuesta perfecta a sus necesidades rentables.
Gracias a Analítica como Servicio, las empresas pueden tomar decisiones en tiempo real utilizando el conocimiento proveniente de las suites CRM que procesan datos de múltiples fuentes. En el comercio minorista, significa combinar información de páginas web, tiendas online, listas de email, compras en la tienda y otros, con el fin de ajustar el stock, impulsar las ventas y los ingresos. En marketing digital, ayuda a filtrar todos los datos que provienen del sitio web, las redes sociales, el SEO y los leads, para poder ajustar las campañas actuales. La belleza y la ventaja práctica del modelo es que incluso los profesionales que no son de TI pueden analizar y presentar datos y tomar decisiones.
AaaS en sí está segmentado en grupos según los servicios, el tipo de análisis, el tipo de implementación y la industria.
Ofrece todo tipo de soluciones y servicios, desde almacenamiento de datos, visualización y generación de informes, hasta análisis predictivo, IA (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje automático).
Los tipos de análisis que ofrece:
- Descriptiva: lo que sucedió en el pasado
- Diagnóstica: por qué sucedió algo
- Predictiva: lo que es más probable que suceda en el futuro.
- Prescriptiva: ¿qué debemos hacer al respecto?
El tipo de implementación puede ser una nube pública, una nube privada o un híbrido de ambas. La elección depende de las necesidades y el presupuesto de cada empresa, pero independientemente del tamaño de la empresa pertenecen a varios tipos de industria:
- Gobierno y sector público
- Banca, Servicios financieros, Seguros
- TI y telecomunicaciones
- Comercio minorista y electrónico
- Fabricación
- Transportación
La importancia de Analítica como Servicio se demuestra mejor por el tamaño del mercado. Su valor en 2018 se estimó en alrededor de 9 mil millones de dólares en 2018 y se espera que alcance entre 100 e incluso 126 mil millones de dólares para 2026. Como ya hemos mencionado, la principal razón de esta demanda es el gran volumen de datos producidos por diferentes canales, especialmente por redes sociales y smartphone u otros IoT. La creciente necesidad de medir y mejorar la experiencia del cliente es un buen augurio para el futuro de AaaS. Obviamente, también hay un factor negativo que influye en el mercado: las preocupaciones por la seguridad de los datos y la creciente cantidad de ataques cibernéticos son un problema que debe resolverse.
