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10 tendencias en tecnología de datos y analítica

  • Gestión del dato

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La gestión de la información y las tecnologías de analítica están cobrando cada vez más importancia en muchas industrias, a medida que las organizaciones comienzan a comprender el gran valor que encierran los datos para su negocio. Esto tendrá una importancia capital para la recuperación posterior a la pandemia, y los expertos de Gartner señalan las 10 principales tendencias tecnológicas vinculadas a los datos y la analítica, que este año ayudarán a los líderes a iniciar este camino.

Las organizaciones se esfuerzan cada vez más por extraer el valor que encierran los datos, una información que puede ser vital para comprender las tendencias de consumo de sus clientes o anticipar posibles problemas en el negocio. Pero su potencial está todavía por descubrir, lo que está impulsando la ciencia de datos y las tecnologías de gestión y analítica de datos, que en los próximos años generarán grandes cambios en el mundo empresarial.

A raíz de la pandemia esto está cobrando aún más importancia, ya que las organizaciones necesitan aprovechar todas las herramientas posibles para salir de la situación de crisis que ha generado la paralización de muchos sectores económicos.

En un reciente informe publicado por Gartner, Rita Sallam, vicepresidenta de investigación de la consultora, explica que para poder innovar más allá de la situación que ha generado la pandemia, los líderes de datos y analítica van a seguir necesitando una velocidad y una escala cada vez mayores. Esto se refiere a la agilidad en el acceso a los datos y a la velocidad de procesamiento de información, cuestiones clave para aprovechar mejor y en su preciso momento el valor que encierran los datos.

Aquí entran en juego las tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la gestión y analítica de datos, que están avanzando rápidamente en el mundo empresarial. Para comprender mejor la evolución de la gestión y la analítica de datos en el futuro próximo, los expertos de Gartner han elaborado una lista con las 10 principales tendencias que seguirán los líderes en este campo durante 2020.

Estas tendencias tecnológicas contribuirán a sentar las bases de la recuperación económica de muchas empresas una vez que haya pasado la pandemia, especialmente de aquellas más vinculadas a los ecosistemas digitales. Pero también proporcionan pistas de hacia dónde se enfocarán las estrategias de los líderes de datos en los próximos años, y que otras industrias podrían tomar como ejemplo de cara a sus propios procesos de evolución tecnológica.

IA más veloz, inteligente y responsable

Según pronostican los expertos de Gartner, para finales de 2024, el 75% de las organizaciones pasarán de las fases piloto de sus proyectos de IA a hacer efectiva la Inteligencia Artificial operativa en su negocio. Esto implica que la transmisión de datos y las infraestructuras dedicadas a la analítica se multiplicarán por cinco en este tiempo. De cara a este año, en el que la pandemia está haciendo estragos en las actividades de las empresas y en sus planes de transformación digital, los expertos destacan que las técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático (ML), la optimización y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) están brindando información y predicciones vitales para combatir la propagación de la enfermedad, y también para mejorar la efectividad y el impacto de las medidas para luchar contra el COVID.

Pero, además, destacan que hay otras técnicas de IA que se pueden considerar como “más inteligentes”, y que están comenzando a usarse por parte de las empresas para ganar ventajas competitivas. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje distribuido, que permiten la creación de sistemas más flexibles y adaptables, capaces de realizar simulaciones mucho más complejas y de resolver problemas que una IA “convencional” no es capaz de manejar.

Las interfaces clásicas comienzan a desaparecer

Hasta ahora la mayor parte de interacciones de las personas con la tecnología se realizan a través de interfaces tradicionales, con paneles predefinidos en los que “se señala y se hace clic”, pero con la pandemia esto está cambiando mucho. Lo que se puede ver en los ámbitos del gran consumo o en los servicios públicos, donde se evita cada vez más el contacto físico, está trasladándose a los equipos de gestión de datos. Según los expertos, las fórmulas clásicas están dando paso a experiencias más automatizadas, personalizadas y dinámicas, que aprovechan las ventajas de sistemas como el procesamiento del lenguaje natural o la analítica aumentada. Como explican desde Gartner, esto también implica que las ideas más importantes se transmiten a cada usuario en función de su contexto, función o uso.

Inteligencia de decisiones

La toma de decisiones de negocio está cada vez más influenciada por los datos, y los analistas de Gartner afirman que para el año 2023, más del 33% de las organizaciones contarán con analistas que practicarán lo que se conoce como inteligencia de decisiones, que abarca varias disciplinas, como es la gestión de decisiones y el soporte de decisiones, pero también el modelado de decisiones. Esto proporciona una ayuda invaluable para los líderes de datos y analítica a la hora de diseñar, modelar, alinear, ejecutar, monitorizar y ajustar modelos y procesos de decisión, en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio.

X Analytics

Este concepto es definido por Gartner como una forma de analítica de información estructurada y no estructurada. Precisamente, la “X” representa la mezcla de estas dos categorías de datos. Los primeros estarían creados conforme a las características de las bases de datos y los segundos no, ya que provienen de textos, analítica de imágenes, vídeo o audio, junto con otras fuentes que están surgiendo y se tratan de integrar en las estrategias de analítica.

Estas tecnologías de X Analytics están proporcionando gran ayuda en el contexto de la lucha contra el coronavirus, permitiendo analizar infinidad de artículos científicos, noticias, publicaciones en redes sociales y datos de los ensayos clínicos realizados por la comunidad científica. Esto está ayudando a los expertos en medicina a la hora de comprender mejor el virus y diseñar estrategias para combatirlo. Según los expertos, cuando este tipo de análisis se combina con las capacidades de la IA su potencial es mucho mayor, y en el futuro los líderes de datos y analítica irán por este camino.

Gestión de datos aumentada

Mediante técnicas de ML e IA se pueden optimizar y automatizar las operaciones de gestión de datos, y también convertir los metadatos de los archivos en información útil para las auditorías y otro tipo de informes. Por ello, se espera que el uso de productos de gestión aumentada de datos comenzará a expandirse este año, y seguirá haciéndolo en los venideros, gracias a su potencial para mejorar la configuración la seguridad y el rendimiento en la gestión de información.

Consolidación de la nube

Gran parte de las empresas está recurriendo a los servicios de la nube pública para las operaciones relacionadas con los datos, y los expertos de Gartner creen que para 2022 estos servicios se habrán convertido en esenciales para el 90% de las iniciativas de innovación de datos y analítica. En este ámbito, los retos para los líderes de datos estarán en lograr la capacidad de alinear los casos de uso que necesitan cubrir con las capacidades de los servicios cloud disponibles.

De no hacerlo adecuadamente las organizaciones incurrirían en gastos excesivos e innecesarios, sobre todo en campos como la gobernanza y la integración de datos. Por ello, Gartner recomienda a los líderes de datos y analítica que prioricen las cargas de trabajo que puedan explotar más fácil y claramente las capacidades de la nube, y después centrarse en la optimización de costos a medida que vayan migrando más cargas a estos entornos.

Choque entre datos y analítica

Tradicionalmente, se ha considerado que las capacidades de datos y de analítica debían estar separadas y se han administrado de forma independiente. Pero como explican desde Gartner, actualmente los proveedores ofrecen flujos de trabajo de extremo a extremo habilitados por analítica aumentada, lo que comienza a borrar la línea divisoria entre estos dos campos. Y esta fusión hace que se incremente la interacción y la colaboración entre los datos que han estado separados tradicionalmente de cara a su análisis, lo que introduce complejidad al trabajar con la información y analizarla.

Intercambio y comercio de datos

Una de las formas de obtener valor de negocio a partir de la información es directamente comerciar con ella, y este camino está bastante claro para muchas empresas. De hecho, Gartner afirma que para 2022 el 35% de las grandes organizaciones se habrá convertido en vendedor o comprador de datos a través de los mercados de datos online bien establecidos, un porcentaje que este año ya es del 25%. Blockchain para datos y analítica Para los expertos, las tecnologías blockchain pueden ayudar a abordar dos desafíos principales en material de datos y analítica, que son la trazabilidad o el linaje de los activos y las transacciones, y la necesidad de una mayor transparencia en las redes de negocio compuestas por muchos miembros.

Por ello, más allá de los casos de uso conocidos para la tecnología blockchain, se espera que a partir de este año comiencen a cobrar peso los sistemas de gestión de bases de datos contables (DBMS) basados en cadenas de bloques. Estos proporcionan ventajas de cara a la auditoría de fuentes de datos, lo que según Gartner llevará a que para 2021 la mayoría de usos actuales de blockchain serán reemplazados por sistemas de contabilidad DBMS.

Las relaciones como base del valor de los datos y la analítica

Algunos datos tienen utilidad por sí mismos, pero en la mayoría de los casos su verdadero valor se revela a través de su relación con otros datos o entornos. Entender esto es cada vez más importante para los CDO, lo que está dando impulso a las tecnologías de Graph Analytics. Se trata de un conjunto de técnicas que permite identificar las relaciones entre entidades como organizaciones, personas y transacciones, proporcionando gráficos que mejoran la comprensión de estos vínculos. Y, según Gartner, para el año 2023 estas tecnologías facilitarán la contextualización rápida para la toma de decisiones en el 30% de las organizaciones de todo el mundo.

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