Los datos son cada vez más el diferenciador entre las empresas exitosas y las que se han quedado atrás de la competencia. Hoy en día, la información se puede capturar de muchas fuentes diferentes, y la tecnología para extraer información es cada vez más accesible. Por esta razón, debes conocer las tendencias en data analytics para este 2023.
Pasar a un modelo de negocio basado en datos, donde las decisiones se toman en función de lo que sabemos que es verdad en lugar de «intuiciones»; es fundamental para la ola de transformación digital que se extiende por todas las industrias en 2023 y más allá. Nos ayuda a reaccionar con certeza ante la incertidumbre, especialmente cuando las guerras y las pandemias alteran el orden establecido.
Pero el mundo de los datos y el análisis nunca se detiene. Constantemente surgen nuevas tecnologías que ofrecen un acceso más rápido y preciso a la información. Y surgen nuevas tendencias, que nos brindan nuevas ideas sobre las mejores formas de ponerlo a funcionar en los negocios y la sociedad en general. Entonces, aquí te dejamos un resumen de lo que serán las tendencias más importantes que afectarán la forma en que usamos los datos y el análisis para impulsar el crecimiento comercial en 2023.
Democratización de datos
Una de las tendencias más importantes será el empoderamiento continuo de fuerzas de trabajo completas. Een lugar de ingenieros de datos y científicos de datos, para poner el análisis a trabajar. Esto está dando lugar a nuevas formas de trabajo aumentado. Donde las herramientas, las aplicaciones y los dispositivos ponen información inteligente al alcance de todos. Para permitirles hacer su trabajo de manera más eficaz y eficiente.
En 2023, una de las tendencias en data analytics, será cómo las empresas comprenderán que los datos son la clave para conocer mejor a los clientes, desarrollar mejores productos y servicios, y optimizar sus operaciones internas para reducir costos y desperdicios. Sin embargo, cada vez es más claro que esto no sucederá por completo hasta que el poder de actuar sobre los conocimientos basados en datos esté disponible para el personal de primera línea, de planta y no técnico, así como para funciones como marketing y finanzas.
Algunos excelentes ejemplos de democracia de datos en la práctica incluyen: abogados que usan herramientas de procesamiento de lenguaje natural para escanear páginas de documentos de jurisprudencia. O asistentes de ventas minoristas que usan terminales de mano que pueden acceder al historial de compras del cliente en tiempo real y recomendar productos para aumentar el up y cross selling. La investigación realizada por McKinsey descubrió que las empresas que hacen que los datos sean accesibles para toda su fuerza laboral tienen 40 veces más probabilidades de obtener un impacto positivo en los ingresos.
Edge Computing para un análisis más rápido
A pesar de la abundancia de tecnologías de análisis de big data disponibles, persiste la necesidad de capacidades sólidas de procesamiento de datos. Como resultado, ha surgido el concepto de edge computing. El gran volumen de datos ahora se puede procesar mucho más rápido utilizando unos pocos anchos de banda gracias a la computación que también proporciona una mejor seguridad y privacidad de los datos. Es significativamente más rápido que la computación clásica y puede resolver un problema en menos de 200 segundos.
Análisis aumentado
Una de las principales tendencias en data analytics será el uso cada vez mayor de análisis aumentados. Este utiliza inteligencia artificial y protocolos de aprendizaje automático para transformar la forma en que se generan, procesan y comparten los datos analíticos.
Al implementar algoritmos sofisticados, esta herramienta de análisis de tendencias puede proporcionar sugerencias de información contextual, automatizar tareas y facilitar el análisis conversacional. En el proceso, puede disminuir drásticamente la dependencia de las empresas de los analistas y científicos de datos durante mucho tiempo.
Computación en memoria
In-Memory Computing también es una de las principales tendencias en data analytics y aprendizaje automático que dejará una marca significativa en 2023. Brinda varios beneficios en datos y análisis al tiempo que ofrece diferentes soluciones tecnológicas.
Los datos solían almacenarse en servidores centralizados, pero con la ayuda de In-Memory Computing, se puede almacenar una gran cantidad de datos en la memoria de acceso aleatorio (RAM).
In-Memory Computing es muy beneficioso en muchos sentidos y tiene su propio valor e importancia. Ofrece una memoria masiva altamente robusta y competente para llevar a cabo tareas comerciales vívidas y un desempeño rápido de actividades relacionadas con el negocio.
Data Fabric
En los sistemas híbridos de múltiples nubes, una estructura de datos es un marco arquitectónico poderoso y una colección de servicios de datos que estandariza los procedimientos de administración de datos y las capacidades uniformes. A medida que aumenta la tendencia empresarial actual hacia la aceleración de la complejidad de los datos, más empresas confiarán en esta solución porque permite la reutilización y combinación de varias técnicas de integración, habilidades de centro de datos y tecnologías.
Además, al reducir los tiempos necesarios para el diseño, la implementación y el mantenimiento en un 30 %, 30 % y 70 %, respectivamente, disminuye la complejidad del sistema. El uso de una plataforma IaaS (Infraestructura como servicio) como solución de rediseño se generalizará para el 2026.
¿Qué te parece este pronóstico de tendencias en data analytics para el próximo año?
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