Las principales tendencias de análisis de datos que regirán en la próxima década

El paisaje del análisis de datos está cambiando más rápidamente que nunca. Esto está evolucionando implacablemente con el auge de los datos digitales. Un informe del IDC predice que habrá 175 zettabytes de datos generados en el mundo para el 2025. Hoy en día, los actores del mercado se han dado cuenta de la importancia de los datos y el análisis para obtener una ventaja comercial tanto de las fuentes de datos patentadas como de las externas. La disponibilidad de tecnologías como la nube, las plataformas de código abierto y la aparición de herramientas y soluciones que requieren un uso intensivo de datos, como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la Internet de las cosas, también ha transformado el análisis de los datos en los últimos años, haciéndolo más accesible en general.

Es significativo que la analítica de datos se refiera al proceso de evaluación de los datos en bruto para sacar conclusiones sobre esa información. La mayoría de los procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que funcionan con datos en bruto para el consumo humano. Mientras tanto, la gestión de una cantidad masiva de datos plantea ciertamente tanto retos como oportunidades importantes. Entonces, ¿qué tendencias darán forma al panorama de la analítica de datos en los próximos años, y por qué las empresas deberían considerarlas?

El auge de las empresas nativas de las nubes

Las empresas que utilizan herramientas analíticas se están desplazando cada vez más a la nube para obtener un rendimiento empresarial eficiente. Ya un gran número de organizaciones y empresas de nueva creación han migrado sus funciones a la infraestructura de la nube. El uso de aplicaciones nativas de la nube puede permitir a las empresas contribuir mejor a la agilidad y la innovación de los negocios. Actualmente, el 15 por ciento de las nuevas aplicaciones empresariales son nativas de la nube y se prevé que esta adopción alcance el 32 por ciento en 2020. La adopción de herramientas de inteligencia de negocios y análisis de datos basadas en la nube ofrece a las empresas numerosos beneficios con respecto a la infraestructura tradicional. Esto ofrece un mejor rendimiento, una inversión inicial minimizada y una mayor flexibilidad y escalabilidad para gestionar el crecimiento y la demanda no prevista.

Avances en la visualización de datos en tiempo real

Hoy en día, las empresas están funcionando a un ritmo vertiginoso produciendo grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, la gestión de estas cantidades de datos se convierte en algo crítico para obtener conocimientos procesables. Aquí es donde la visualización en tiempo real entra en el rescate gestionando las operaciones diarias y permitiendo a los negocios acceder, analizar, visualizar y explorar datos operacionales en vivo y tomar el control de las operaciones generales del negocio. Generalmente, la visualización de datos podría entregar mucha más información que los datos que hay detrás de ella.


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Automatización del análisis de datos

La automatización del análisis de datos es considerablemente útil cuando una compañía trata con grandes datos. El análisis automatizado de datos puede ser utilizado para una variedad de tareas, como la exploración de datos, la preparación de datos, la replicación de datos y el mantenimiento del almacén de datos. También puede tomar decisiones en nombre de las partes interesadas de la empresa y desarrollar mecanismos de retroalimentación constructiva. Según Gartner, más del 40 por ciento de las tareas de la ciencia de los datos serán automatizadas para el año 2020, proporcionando conocimientos que de otra manera no estarían disponibles para una empresa.

Los datos como servicio se convertirán en estratégicos

Los datos como servicio (DaaS) se convertirán en una solución más extendida para la integración, gestión, almacenamiento y análisis de datos, ya que cada vez más empresas recurren a la nube para modernizar su infraestructura y sus cargas de trabajo. Dado que el intercambio de datos entre los departamentos de una empresa es uno de los mayores problemas, DaaS resuelve este desafío permitiendo a las empresas acceder a flujos de datos en tiempo real desde cualquier parte del mundo. Además, elimina las limitaciones que tienen las fuentes de datos internas. Las empresas que utilizan los datos como un servicio suelen centrarse totalmente en la recopilación de datos y en su compilación en flujos de datos pertinentes.

DataOps para un mejor análisis de los datos

DataOps define la racionalización de los procesos que implican el almacenamiento, la interpretación y la obtención de valor a partir de grandes datos. Pretende romper los silos que tradicionalmente han alienado a los diferentes equipos en los campos del almacenamiento y análisis de datos. El modelo de DataOps es una parte crucial del análisis de datos porque los datos no sólo necesitan estar disponibles para la toma de decisiones, sino que deben ponerse en marcha de manera efectiva para asegurar que se muevan y procesen continuamente, de la manera más automática posible. Por lo tanto, DataOps puede ayudar a los flujos de trabajo de análisis y almacenamiento de datos de una empresa de la misma manera que DevOps lo hace para el desarrollo de aplicaciones.