El análisis de datos se ha convertido en un componente crucial para el éxito empresarial en la era digital. Con el avance constante de la tecnología, surgen tendencias innovadoras que están cambiando la forma en que las organizaciones abordan el análisis de datos. En este artículo, exploraremos siete tendencias en análisis de datos que están transformando los negocios y abriendo nuevas oportunidades.
1. Implementación de IA en análisis de datos
La inteligencia artificial (IA), en particular el aprendizaje automático (ML), está revolucionando el análisis de datos. Las plataformas basadas en ML permiten a los usuarios comerciales acceder a datos y obtener información sin depender de equipos de TI. Esta «analítica aumentada» encuentra aplicaciones en pronósticos, análisis predictivos y más. El mercado de analítica aumentada está creciendo rápidamente, lo que subraya su importancia en el panorama empresarial.
2. Utilización de la inteligencia empresarial para obtener información
Las herramientas de inteligencia empresarial (BI) están aprovechando datos brutos para extraer patrones y conocimientos significativos. La IA y el ML se utilizan para proporcionar información a los usuarios comerciales. Esto mejora la toma de decisiones, optimiza campañas de marketing y gestiona la cadena de suministro de manera más efectiva.
3. Mayor dependencia del Edge Computing
El análisis de datos en tiempo real se traslada al «borde» de la red, donde se generan los datos. El gasto en edge computing está en aumento para reducir la latencia y mejorar la eficiencia en el análisis de datos. Esto es esencial en industrias como la atención médica y la fabricación.
4. Auge de Data-as-a-Service (DaaS)
DaaS ofrece servicios de recopilación, almacenamiento y análisis de datos mediante suscripción y que se ejecuta en la nube. Esto permite a las empresas aprovechar datos internos y externos, especialmente beneficioso para empresas más pequeñas. Se espera un rápido crecimiento en el mercado de DaaS.
5. Democratización de sistemas de datos
La democratización de datos implica hacer que la información esté disponible para todos los empleados, independientemente de su experiencia técnica. Empresas como Coca-Cola están capacitando a sus empleados para convertirlos en «científicos de datos ciudadanos». Herramientas de análisis de datos de autoservicio permiten a los empleados acceder y analizar datos sin formación previa.
6. Implementación de una arquitectura de Data Mesh
Data Mesh descentraliza la propiedad y gestión de datos, permitiendo que equipos específicos se encarguen de sus propios dominios de datos. Cada equipo tiene autonomía para gobernar sus productos de datos, lo que ofrece escalabilidad, agilidad y eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos.
7. Uso de datos sintéticos para garantizar la calidad y la privacidad
Los datos sintéticos, generados por programas informáticos, son valiosos para entrenar sistemas de IA/ML cuando no se dispone de suficiente cantidad de datos reales. Son útiles para mantener la privacidad de los datos y se están utilizando en campos como la medicina y la planificación urbana. Se prevé que el 60% de los datos utilizados por soluciones de IA y análisis sean datos sintéticos para 2024.
Estas tendencias reflejan la creciente importancia del análisis de datos en las estrategias empresariales y cómo la tecnología está evolucionando para aprovechar al máximo los datos disponibles. Mantenerse al día con estas tendencias puede marcar la diferencia en el éxito y la competitividad de cualquier empresa en la era digital.