5 tendencias que están dando forma al futuro del análisis y la información de datos

El panorama del análisis de datos está cambiando muy rápidamente. Para muchas empresas, la capacidad de recopilar, analizar e interpretar datos de manera eficaz les ayuda a comprender a sus clientes, mejorar los procesos internos y seguir siendo competitivas. Hay cinco tendencias que creemos que definirán la forma en que las empresas analizarán y utilizarán los datos en el futuro. Echemos un vistazo a cada una de ellas y entendamos cuáles son.

1. Fuentes de datos: datos sintéticos

Cualquier tipo de análisis de datos necesita datos de origen, y en el mundo actual estos pueden provenir de casi cualquier lugar. A las fuentes de datos tradicionales, como las bases de datos de clientes, los registros de ventas y los análisis de sitios web, ahora se suman fuentes más nuevas, como los feeds de redes sociales, los dispositivos IoT (por ejemplo, drones ) y bases de datos de terceros. Pero entre todas estas fuentes más nuevas, hay una en particular que creemos que dará forma al futuro: los datos sintéticos. En este caso, se utiliza la inteligencia artificial (IA) para crear una simulación de datos basada en información del mundo real. Si bien estamos en las primeras etapas del uso de datos sintéticos, se están convirtiendo en una herramienta cada vez más importante en áreas donde es difícil obtener datos originales.

2. Infraestructura de datos - Interoperabilidad

Con un número cada vez mayor de fuentes y canales de datos, para muchas empresas ha sido un desafío constante implementar la infraestructura adecuada. Esto incluye tanto el software como el hardware necesarios para capturar, almacenar y procesar datos en toda la organización. En cuanto al hardware, una tendencia que ha surgido en los últimos 10 años es la computación en la nube. Esto se refiere al almacenamiento y procesamiento de datos en centros de datos de terceros. Amazon fue un pionero en este espacio con la introducción de AWS. Hoy en día, la industria ha madurado con una mayor competencia de otros gigantes tecnológicos como Microsoft. Otra tendencia dentro de la computación en la nube ha sido establecer lagos y almacenes de datos Sin embargo, la tendencia en la que nos centramos se centra en el software que puede conectar datos de diferentes fuentes de forma estandarizada. Esto se conoce como interoperabilidad de datos. Tener interoperabilidad entre diferentes sistemas, como los datos del sistema de gestión de relaciones con el cliente y el sistema de planificación de recursos empresariales, es fundamental para el flujo de información. Si bien muchas empresas tienen dificultades con la interoperabilidad, aquellas que la logren tendrán una verdadera ventaja al poder aprovechar sus datos para obtener información más profunda.

3. IA y aprendizaje automático (ML) – Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

La IA y el ML sacudieron al mundo a finales de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT 3.5, que era un chatbot de información de uso público gratuito. Desde entonces, la IA y el ML se han convertido en las herramientas más poderosas en el análisis de datos. Inicialmente, esto se centró en el uso de datos estructurados dentro de las empresas para obtener nuevos conocimientos y realizar previsiones con mayor precisión. El uso de la IA ha avanzado a un ritmo muy rápido y ahora hay todo tipo de herramientas nuevas que pueden ayudar a las organizaciones a aprovechar mejor sus datos estructurados. Sin embargo, la tendencia que realmente creemos que vale la pena seguir es PNL , que utiliza inteligencia artificial para analizar y proporcionar información a partir de datos no estructurados. Esto incluye la extracción de información de fuentes de datos como videos, imágenes y audio, lo que tradicionalmente ha sido un ejercicio que demandaba mucho tiempo, hasta ahora.

4. Visualización de datos: narración de historias

Visualización de datos Históricamente, la visualización de datos se refiere al uso de gráficos para presentar datos. Para la mayoría de nosotros, estos son los cuadros y gráficos que se utilizan en presentaciones e informes. Sin embargo, creemos que cada vez se trata más de transformar los datos en una historia sobre la que se pueda actuar fácilmente. A medida que aumenta la cantidad de fuentes de datos, el uso de la visualización de datos como una herramienta para contar la historia se está volviendo más importante. Especialmente cuando se trata de informar a las personas dentro de una organización y tomar las decisiones correctas a tiempo. La narración de historias es una tendencia en crecimiento que simplemente combina visualizaciones de datos con la narrativa. Facilita la explicación de los hallazgos de datos complejos a una audiencia no técnica e impulsa la toma de decisiones informada en todos los niveles de la organización.

5. Talento – Nuevos roles

La demanda de talentos expertos en datos está creciendo a medida que la analítica se vuelve más central para la estrategia empresarial. Desde científicos de datos hasta analistas, las organizaciones necesitan profesionales capacitados que puedan interpretar los datos y comunicarlos de manera eficaz. Si bien existe un impulso para hacer que las habilidades de datos sean más accesibles para todos los roles, también se están creando nuevos roles relacionados con los datos, como " traductores de análisis ". Este rol en particular se centra en cerrar la brecha entre los equipos técnicos y no técnicos. Estos profesionales ayudan a comunicar información de manera eficaz, lo que garantiza que los líderes empresariales puedan actuar en función de la información de los datos sin necesidad de una sólida formación técnica. Este es un ejemplo de algunos de los nuevos roles que se están creando, en paralelo con la creciente demanda de roles de datos tradicionales, como científicos e ingenieros de datos.

Conclusión

El mundo de la analítica y la información de datos está cambiando rápidamente. Está impulsado por nuevas fuentes de datos, infraestructuras sólidas, capacidades avanzadas de IA y ML, herramientas de visualización mejoradas y una creciente demanda de talento experto en datos . Si bien la analítica de datos generalmente se centra en los datos internos, la evaluación comparativa es otra herramienta que puede descubrir tendencias y perspectivas competitivas utilizando datos externos. Las organizaciones que se mantienen al tanto de estas tendencias emergentes están bien posicionadas para seguir ganando en el futuro.