Principales tendencias de Gartner en datos y análisis para 2020
Corporación Actian
16 de julio de 2020
La reciente pandemia mundial ha dejado a muchas organizaciones sumidas en la incertidumbre y la fragilidad. Por ello, es un requisito fundamental que las empresas sigan el ritmo de las tendencias en datos y análisis para recuperarse de la crisis y obtener una ventaja competitiva.
De la crisis a la oportunidad, el papel de los datos y la analítica se amplía y se hace más estratégico y crítico. La sociedad en general es cada vez más digital, compleja y global, con una competencia cada vez mayor y clientes emancipados. Las perturbaciones masivas, las crisis y la consiguiente recesión económica obligan a las empresas a responder a exigencias antes inimaginables para optimizar recursos, reinventar procesos y replantearse productos, modelos de negocio e incluso su propia finalidad.
Por tanto, es obvio que los datos y la analítica son fundamentales para que las empresas salgan airosas de los devastadores efectos de estas crisis. Sin embargo, la falta de confianza y de acceso a los datos nunca ha sido un reto mayor.
El éxito a escala para lograr el máximo impacto empresarial con datos y análisis depende más que nunca de la creación de una base de confianza, seguridad, gobernanza y responsabilidad.
Estas son las tendencias actuales en datos y análisis que ayudarán a su empresa a prosperar:
1 - El uso de nuevas técnicas de IA
A finales de 2024, el 75 % de las empresas pasarán de pilotar a hacer operativa la IA, lo que impulsará un aumento de 5 veces en las infraestructuras de análisis y datos en streaming.
En el contexto actual, técnicas de IA como el aprendizaje automático, la optimización y el procesamiento del lenguaje natural están proporcionando conocimientos y predicciones vitales sobre la propagación del virus y la eficacia e impacto de las contramedidas. Con el uso más comercial de la IA, las organizaciones están descubriendo técnicas nuevas y más inteligentescomo el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje distribuido, sistemas interpretables e infraestructuras eficientes que gestionan sus propias situaciones empresariales complejas.
2 - Menos cuadros de mando
En 2025, las historias de datos serán la forma más extendida de consumir análisis, y el 75% de las historias se generarán automáticamente utilizando técnicas de análisis aumentadas.
En la actualidad, los empleados de las empresas tienen dificultades para saber sobre qué información deben actuar porque las plataformas de Business Intelligence no están contextualizadas, no son fácilmente interpretables y no permiten actuar a la mayoría de los usuarios. El análisis visual y la exploración serán sustituidos por experiencias más automatizadas y personalizadas en forma de historias de datos dinámicas. Como resultado del cambio a historias de datos más dinámicas y contextualizadas, el porcentaje de tiempo dedicado a los cuadros de mando predefinidos disminuirá.
3 - Inteligencia para la toma de decisiones
En 2023, más del 33% de las grandes organizaciones contarán con analistas que practicarán la inteligencia de decisiones, incluida la modelización de decisiones.
Una breve definición de la inteligencia de decisión es que se trata de un dominio práctico que enmarca una amplia gama de técnicas de toma de decisiones y las integra en todas las partes críticas de personas, procesos y tecnologías. Proporciona un marco que aúna disciplinas tradicionales y avanzadas para diseñar, modelar y ejecutar y supervisar modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados empresariales.
El uso de la toma de decisiones inteligente aunará la gestión de decisiones y técnicas como el análisis descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
4 - Gestión de datos aumentada: Los metadatos son el nuevo negro
Para 2023, las organizaciones que utilicen metadatos activos, aprendizaje automático y tejidos de datos para conectar, optimizar y automatizar dinámicamente los procesos de gestión de datos reducirán el tiempo de entrega de datos integrados en un 30 %.
La combinación de un volumen de datos colosal, problemas de confianza en los datos y una diversidad cada vez mayor de formatos de datos está acelerando la demanda de gestión automatizada de datos. En respuesta, la posibilidad de utilizar el análisis de metadatos plantea una nueva solución para aumentar las tareas de gestión de datos. No es ningún secreto que las organizaciones necesitan saber fácilmente qué datos tienen, qué significan, cómo aportan valor y si son fiables. Los metadatos pasarán de un estado pasivo a un estado de utilización muy activa. La utilización activa aprovecha la catalogación, el descubrimiento automático de datos mediante la interpretación de casos de uso e implica taxonomía y ontología que son cruciales para la gestión de datos.
Gracias a los catálogos de datos aumentados, los usuarios pueden mejorar la labor de inventariado de datos aumentando considerablemente las tareas, de otro modo engorrosas, de buscar, etiquetar, anotar y compartir metadatos.
5 - Pasarse a la nube
En 2022, los servicios de nube pública serán esenciales para el 90% de la innovación en datos y análisis.
A medida que la gestión de datos acelera su viaje a la nube, también lo harán las disciplinas de datos y análisis. Los entornos en la nube permiten un ecosistema más ágil, fluido y diverso que acelera la innovación en respuesta a las cambiantes necesidades empresariales que no están fácilmente disponibles en las soluciones locales. También ofrece oportunidades en cuanto a optimización de costes. Se espera que ofertas como "primero la nube" acaben convirtiéndose en "solo la nube".
Los clientes de Gartner pueden leer más en el informe "Top 10 Trends in Data and Analytics, 2020".
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