¿Cuáles son las tendencias en análisis de datos?

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De acuerdo con la compañía Gartner en los próximos cinco años cambiará la forma en cómo se gestiona, produce y entrega el análisis de datos. Pero, ¿cuáles son las innovaciones más importantes?, y ¿qué servicios tecnológicos y herramientas de análisis de datos serán cruciales en el futuro?

Conoce las tendencias en análisis de datos 

A continuación, revisaremos cuáles son esas tendencias en el análisis de datos que tu empresa debe conocer.

Una cultura empresarial basada en data

Hoy en día, los directores y algunos especialistas en tecnología perciben la información como un activo crítico para sus compañías. Sin embargo, todavía hay negocios que no miden el valor de los datos como parte de su cultura empresarial y tampoco aprovechan los beneficios asociados al uso de herramientas de análisis de datos.

Aprendizaje automático y análisis de Big Data

Para 2022, el 40% de los modelos de Machine Learning y Scoring se realizarán en productos que no incorporan aprendizaje automático como parte de su objetivo principal. Esto se debe a que, cada vez serán más las empresas que podrán gozar de servicios tecnológicos con procesamiento de la información a través de un ecosistema de Big Data. Es decir, se crea la capacidad de generar datos en tiempo real y con mayor velocidad para una mejor toma de decisiones. De acuerdo con en el estudio “How Info-Savvy Are You”, hecho por la compañía Gartner, el análisis de datos ha llevado a muchas organizaciones a buscar la forma de que sus bienes y servicios generen un valor económico más positivo y que se pueda medir. Esto con la finalidad de monetizar, lograr tener licencia o derecho y comercializarlos en un futuro cercano.

Evolución de los recursos TI 

La mayoría de las arquitecturas tecnológicas evoluciona conforme los recursos en TI que puede tener una compañía. Lo que ayer eran servidores físicos ahora es por medio de una cultura serverless; es decir, la posibilidad de tener una gestión e infraestructura gracias a la computación en la nube y la ejecución de diversas aplicaciones, Algunos de sus beneficios son:
  • Simplificar los procesos y el desarrollo de arquitecturas con base en microservicios.
  • Reducir la inversión financiera de las empresas en infraestructura tecnológica.
  • Optimizar presupuesto debido a que el costo se genera solo cuando los servicios tecnológicos se encuentran en ejecución.
  • Se logra un mejor procesamiento a través del desarrollo de flujos de extracción, transformación y carga de datos, entre otros.

Herramientas de análisis de datos 

Junto con el continuo crecimiento que se ha mantenido en el análisis de Big Data, se espera que el uso de la analítica aumentada crecerá en 2020 y se convierta en una de las principales estrategias de las empresas. Esto significa una conversión de grandes cantidades de datos como parte de una herramienta que permita implementar sistemas de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Hoy en día, esta y otras herramientas se clasifican de acuerdo a sus categorías de procesamiento como análisis, migración de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático. La mayoría han surgido como respuesta a mejorar la infraestructura tecnológica que utilizan las compañías y les permitan obtener mayor eficiencia en el uso de sus recursos.

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