Las 8 principales tendencias de análisis de datos: convertir la información en acción

A medida que el año llega a su fin, las firmas de consultoría de renombre mundial y los entusiastas de la tecnología están concluyendo el 2022 con su visión de las futuras tendencias de análisis de datos. Siguiendo el ejemplo de las tendencias de análisis y datos de Gartner, queremos brindarle algunos conocimientos prácticos de análisis de datos. Sin embargo, a diferencia de otras revisiones, decidimos centrarnos en las tendencias de la industria de análisis de datos disponibles en la perspectiva a corto plazo y ahora en lugar de algunas promesas inverosímiles.

El análisis de datos ofrece a las empresas la oportunidad de obtener información comercial valiosa y actuar en consecuencia, lo que hace que la consultoría de inteligencia empresarial sea más crucial que nunca. La tecnología sigue evolucionando, al igual que las oportunidades disponibles para las empresas que aprovechan los datos de formas nuevas e innovadoras. Mantenerse al tanto de las tendencias futuras más recientes en el análisis de big data es esencial para capitalizar estas oportunidades de manera efectiva.

En este artículo, veremos cómo varias tendencias en el análisis de datos afectarán el panorama empresarial en su conjunto y descubriremos cómo las organizaciones pueden seguir las tendencias del análisis de datos para obtener una ventaja competitiva.

Tendencias de data analytics que aportan valor a tu empresa

Aquí están las 8 principales tendencias de análisis de datos que darán forma a cómo las organizaciones compiten entre sí.

1. Ofrecer a más usuarios la posibilidad de generar información basada en datos

Los sistemas de datos de las organizaciones a menudo se organizan según estándares de arriba hacia abajo, lo que favorece efectivamente a los altos ejecutivos y a los principales tomadores de decisiones de la organización cuando se trata de acceso a datos y aprovechamiento de herramientas de inteligencia empresarial.

Sin embargo, aprovechar los servicios de análisis de datos ya no es competencia de unos pocos individuos selectos. A medida que las organizaciones buscan capitalizar el potencial de sus datos, comienzan a darse cuenta de la necesidad de que más usuarios puedan tomar decisiones diarias basadas en evidencia.

Tomemos como ejemplo la industria de fabricación de productos electrónicos. Si bien la ingeniería de un nuevo producto depende en gran medida de la disponibilidad y las especificaciones de ciertos materiales, muchos ingenieros de las empresas de fabricación carecen de los medios para acceder a dichos datos y, aún más, de las herramientas para darle sentido. Con un enfoque más democratizado del acceso a los datos, los ingenieros utilizarán herramientas de análisis de autoservicio para optimizar y acelerar la toma de decisiones al analizar rápidamente los datos de suministro y adquisiciones.

Otorgar acceso a los datos a más usuarios es solo una parte de las tendencias actuales en el análisis de datos. Presentar ideas de manera clara y concisa es tan vital como democratizar los datos. Lo que hace que la información sea procesable de inmediato es una visualización de datos atractiva y comprensible. Con las herramientas de visualización de datos a mano, todos los usuarios, independientemente de su formación técnica, pueden comprender conjuntos de datos complejos y tomar decisiones basadas en datos con confianza.

2. Mayor desarrollo de soluciones de código abierto

Las razones de la inevitable proliferación del software de código abierto como tendencia emergente en el análisis de datos pueden no ser inmediatamente evidentes en un sentido comercial. Aún así, su creciente adopción continúa beneficiando tanto a los usuarios como a los proveedores y al campo de análisis de datos en su conjunto. En términos muy simples, cuantas más personas usen soluciones de análisis de datos de código abierto, más valiosas se vuelven estas herramientas.

Por ejemplo, al difundir el acceso a una cantidad infinita de científicos de datos, que comparten un impulso por la curiosidad y la exploración, R y Python se mantienen al tanto de las últimas tendencias en análisis de datos. Como un lenguaje universal, el código abierto fomenta la innovación y la colaboración y activa la inteligencia colectiva.

En un sentido más aplicado, el software de BI de código abierto seguirá aumentando en popularidad porque ofrece una forma notablemente menos costosa de crear soluciones de análisis altamente personalizables sin comprometer la calidad. Las herramientas de BI de código abierto permiten a las empresas evitar el bloqueo de proveedores y las tarifas de licencia, aumentar la interoperabilidad y ser eficientes con los datos rápidamente.

3. Refinar los algoritmos de procesamiento y análisis de datos

Si bien puede parecer trivial, las últimas tendencias de análisis de datos apuntan a hacer que los modelos de análisis de datos sean más precisos. Al pasar por un entrenamiento riguroso y una gran cantidad de limpieza de datos, los modelos modernos de aprendizaje automático pueden lograr una precisión de predicción nunca antes vista.

Sin embargo, cuando se trata de aplicar IA y análisis de datos, existe una diferencia crucial entre un sistema de pronóstico preciso por ahora y un sistema de pronóstico que puede seguir siendo preciso con el tiempo.

Dado que las expectativas de los clientes, las tendencias comerciales y las condiciones del mercado están en un estado de cambio constante, la precisión de la predicción de un modelo de IA que ha sido entrenado una vez inevitablemente disminuye con el tiempo. La única manera de que los modelos de IA se mantengan al tanto del panorama empresarial en constante cambio es aprender continuamente de un flujo interminable de nuevos datos.

En los próximos años, experimentaremos la evolución de los sistemas de IA. En lugar de depender de los humanos para adaptarse a las nuevas circunstancias, los sistemas de IA autosuficientes ajustarán de forma autónoma sus métodos de aprendizaje de acuerdo con los cambios en el mundo real. Es importante destacar que la IA adaptativa también es fundamental para lograr la hiperpersonalización.

4. Perfecta integración de soluciones de análisis de datos en el flujo de trabajo

Las organizaciones de todas las industrias reconocen el valor de la analítica integrada para permitir una toma de decisiones más informada y generar mejores resultados comerciales. Las soluciones de análisis integradas permiten a las empresas integrar el análisis de datos directamente en las aplicaciones existentes, creando una experiencia de usuario unificada que puede mejorar drásticamente la velocidad, la precisión y la agilidad de la toma de decisiones.

El acceso al análisis de datos directamente dentro de la aplicación permite a los usuarios confiar en los datos al tomar sus decisiones posteriores. Por ejemplo, con el análisis incorporado, los profesores de secundaria pueden ver las fortalezas de cada estudiante y cuán efectivos fueron los métodos de enseñanza anteriores en un grupo particular de estudiantes para ajustar los planes de lecciones considerando las cualidades únicas de los estudiantes. Explorar esta gama de datos en un sistema separado es inconveniente y lleva mucho tiempo, lo que a menudo desalienta a los usuarios a aplicar análisis de datos.

Al otorgar acceso inmediato a los datos en el momento exacto en que los necesitan, los usuarios tomarán decisiones críticas más rápido, reducirán los errores y se animarán más a confiar en los datos cuando realicen las tareas diarias. Esta tendencia del mercado de análisis de datos es particularmente valiosa para las organizaciones basadas en datos que necesitan recopilar datos rápidamente, analizarlos en contexto y tomar decisiones basadas en información en tiempo real.

5. Funcionalidad más intuitiva de los sistemas de análisis de big data

Debido a los rápidos avances en la computación en la nube y el crecimiento exponencial de los volúmenes de datos, el análisis de big data se ha vuelto más importante y económicamente factible. Big data a menudo se ha percibido como un arte inmensamente complicado al que solo pueden acceder los científicos de datos, y en los próximos años, esto cambiará.

Las tendencias actuales de análisis de big data dependen de hacer que la interfaz de los sistemas de análisis de big data sea más intuitiva y fácil de usar para personas sin conocimientos técnicos. Esto reducirá el tiempo entre el análisis de datos y la obtención de información, lo cual es crucial en un panorama empresarial moderno. Actualmente, las empresas que brindan soluciones de análisis de big data están reinventando sus interfaces para satisfacer las necesidades de una gama más amplia de usuarios.

Por ejemplo, en el pasado, establecer un sistema ETL robusto en Qlik View requería que los usuarios tuvieran sólidas habilidades de creación de scripts. Con el lanzamiento de Qlik Sense, la creación de un sistema ETL se ha vuelto posible para usuarios de todos los niveles gracias a la interfaz visual intuitiva.

6. Volviendo a las raíces: datos pequeños y amplios

El impacto de Big Data en el panorama empresarial no se puede sobreestimar. Por ejemplo, para un intercambio financiero digital, el seguimiento de millones de flujos de datos de clientes en tiempo real y la comprensión de sus patrones es una fuente esencial de ventaja competitiva. Sin embargo, a medida que la exageración en torno a los grandes datos pierde fuerza, las empresas han comenzado a darse cuenta de que no todos necesitan analizar datos a una escala tan grande para tomar decisiones críticas para el negocio.

Big data permite a las organizaciones comprender tendencias de gran alcance que a menudo reflejan las tendencias generales de sus respectivas industrias. Es voluminoso y variable y requiere un conjunto específico de técnicas de modelado estadístico para ser analizadas. Los datos pequeños y amplios, por otro lado, son más útiles para obtener información de pequeños conjuntos de datos individuales que son útiles para resolver problemas comerciales más específicos y a corto plazo.

Los datos pequeños generalmente se encuentran dentro de una organización individual y son más fáciles de comprender y visualizar para los humanos. En los próximos años, esperamos que más organizaciones se centren en conjuntos de datos contextualizados más pequeños que les ayudarán a tomar decisiones bien informadas.

7. Consumo de datos más fácil

El crecimiento exponencial de los grandes datos también insta a las empresas a repensar su enfoque del gobierno de datos. Los métodos tradicionales de administración de datos ya no son suficientes para manejar las complejidades heredadas de orquestar flujos de flujos de datos. El uso de prácticas de gobierno de datos obsoletas genera silos de datos, compromete la seguridad de los datos y ralentiza la toma de decisiones en general.

La estructura de datos es una forma para que las organizaciones creen una vista integral de sus datos y la hagan más accesible, confiable y segura en toda la empresa. Por ejemplo, las arquitecturas de estructura de datos bien pensadas agilizan el movimiento de datos en toda la organización al obtener solo los metadatos necesarios para la virtualización de datos. Este último, en algún momento, podría servir como sustituto de un proceso ETL extenso, ya que brinda acceso a los datos en tiempo real sin tener que moverlos o replicarlos.

La estructura de datos conecta diferentes tipos de fuentes de datos distribuidas y permite crear una única interfaz unificada a través de la cual se puede acceder a todos los datos relevantes. Brinda a los usuarios una visibilidad completa de toda su pila de datos, lo que simplifica el proceso de combinación y agregación de información valiosa.

8. Procesamiento de datos a mayores velocidades y volúmenes

Edge Computing se ha convertido en una importante tendencia de análisis de datos, que ofrece a las organizaciones una mayor agilidad y flexibilidad. Al acercar la potencia de procesamiento y computación al punto de adquisición de datos, la computación perimetral permite un análisis de datos más rápido y reduce la latencia al tiempo que mejora la escalabilidad.

Edge computing es especialmente útil cuando se trata de aplicaciones IoT en tiempo real; en el que los análisis se realizan en el propio dispositivo en lugar de en un servidor remoto. Como tal, la computación perimetral permite a las organizaciones reducir los costos de ancho de banda y mejorar la seguridad de sus procesos de análisis de datos.

Además, la informática perimetral facilita a las organizaciones la creación de aplicaciones distribuidas en varios dispositivos o plataformas al enrutar el procesamiento y el análisis de datos a los nodos perimetrales. En el futuro, esperamos ver un mayor enfoque en el análisis y el procesamiento basados ​​en el perímetro a medida que más organizaciones busquen aprovechar esta tecnología.

¿Cómo aprovechar las tendencias futuras en el análisis de big data para sus necesidades actuales?

A medida que el análisis de datos se vuelve cada vez más sofisticado, comprender y seguir las tendencias actuales en el análisis de datos es fundamental para desbloquear sus beneficios para las empresas. Sin embargo, actuar sobre estas tendencias requiere una gran experiencia técnica, planificación estratégica y una comprensión profunda de las complejidades de la gestión de datos.

En *instinctools, nos dedicamos a ayudar a nuestros clientes a preparar su negocio para el futuro aprovechando el poder del análisis de datos de maneras nuevas e innovadoras. Nuestros consultores pueden ayudarlo a comenzar bien con recursos, conocimientos y estrategias sobre cómo diseñar una arquitectura de análisis sólida.

Adopte las tendencias en análisis de datos para innovar más rápido y manejar los cambios de manera eficiente

Adoptar el cambio en el análisis de datos ofrece nuevas oportunidades para que las empresas sigan siendo competitivas en medio de un panorama empresarial cada vez más volátil. Si miramos el panorama general, el vector general de las tendencias futuras del análisis de datos gira en torno a reducir el tiempo que lleva convertir los conocimientos en acción. La generación de información basada en datos ahora es accesible para todos. Para adelantarse a la competencia, es crucial hacer que los conocimientos sean inmediatamente procesables para el usuario adecuado en el momento adecuado.

El artículo fue publicado originalmente aquí.