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10 tendencias que marcarán las tecnologías de datos y análisis

Ante los nuevos retos que deben afrontar las organizaciones, las tecnologías de datos y análisis se convierten en herramienta fundamental.

Según apunta Gartner, para innovar y avanzar en la nueva realidad post-COVID-19, los líderes que manejan datos y analítica necesitarán mayor velocidad y escala de análisis en términos de procesamiento para hacer frente a los cambios del mercado.

Para ello, las tecnologías de datos y análisis devienen fundamentales por lo que, desde la consultora, apuntan diez tendencias a las que los líderes deberán prestar especial atención si quieren recuperarse con éxito del impacto de la pandemia.

IA más inteligente, más rápida y más responsable

A finales de 2024, el 75% de las organizaciones pasarán de la experimentación a la inteligencia artificial (IA) operativa, lo que aumentará en cinco veces la transmisión de datos e infraestructuras analíticas.

Declive del cuadro de mandos

Las historias de datos dinámicos con experiencias más automatizadas y personalizadas reemplazarán la creación y exploración visual. Como resultado, la cantidad de tiempo que los usuarios pasan usando paneles predefinidos disminuirá.

Inteligencia de decisiones

En 2023, más del 33% de las grandes organizaciones tendrá analistas que practiquen la inteligencia de decisiones, que aglutina varias disciplinas, incluida la gestión de decisiones y el soporte de decisiones. Por eso será clave proporcionar un marco para ayudar a los líderes de datos y análisis a diseñar, modelar, alinear, ejecutar, monitorizar y ajustar modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio.

En 2022, los servicios de nube pública serán esenciales para el 90% de la innovación de datos y analítica

X Analytics

Gartner acuñó el término «X Analytics» como término general, donde X es la variable de datos para distintos contenidos estructurados y no estructurados. Este análisis, combinado con IA y otras técnicas, como el análisis gráfico, desempeñará un papel clave en la identificación, predicción y planificación de desastres naturales y otras crisis en el futuro.

Gestión de datos aumentada

La gestión de datos aumentada utiliza técnicas de aprendizaje automático e IA para optimizar y mejorar las operaciones. También convierte los metadatos para utilizarse en auditorías, e informes para sistemas dinámicos potentes. Los productos de gestión de datos aumentados pueden examinar grandes muestras de datos operativos, y puede ajustar las operaciones y optimizar la configuración, la seguridad y el rendimiento.

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El papel de la nube

En 2022, los servicios de nube pública serán esenciales para el 90% de la innovación de datos y analítica. Los líderes deben priorizar las cargas de trabajo que pueden explotar las capacidades cloud y centrarse en la optimización de costes cuando se mueven a la nube.

Choque entre el mundo de los datos y la analítica

Las capacidades de datos y analítica tradicionalmente se han considerado entidades distintas y se han gestionado en consecuencia. La colisión de datos y analítica aumentará la interacción y la colaboración entre los datos históricamente separados y los roles de análisis.

Mercados e intercambios de datos

En 2022, el 35% de las grandes organizaciones serán vendedores o compradores de datos a través de mercados formales de datos online, frente al 25% de 2020. Los mercados e intercambios de datos brindan plataformas únicas para consolidar las ofertas de datos de terceros y reducir los costes para terceros.

Blockchain en datos y analítica

Blockchain aborda dos desafíos en datos y analítica al proporcionar la trazabilidad completa de activos y transacciones, así como aportando transparencia para redes complejas de participantes. Gartner estima que, en 2021, la mayoría de los usos de blockchain autorizados serán reemplazados por productos DBMS (sistemas de gestión de bases de datos) contables.

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

En 2023, las tecnologías de gráficos facilitarán la rápida contextualización para la toma de decisiones en el 30% de las organizaciones en todo el mundo lo que contribuirá a que los responsables de los datos y la analítica encuentren relaciones hasta ahora desconocidas que no podrían analizarse con los sistemas tradicionales.

Imagen inicial | Scott Hewitt

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