Principales tendencias de análisis de datos de 2021

El mercado de análisis de datos está lleno de estrategias y herramientas que están evolucionando a un ritmo rápido para mantenerse al día con los crecientes volúmenes de datos que las empresas recopilan y aplican.

Consulte a continuación para obtener más información sobre las tendencias que los expertos en datos están viendo en el mercado de análisis de datos y lo que predicen que veremos en el futuro del mercado.

5 tendencias a tener en cuenta en el análisis de datos

Creciente interés en el análisis de datos de autoservicio

El análisis de datos informa tanto las operaciones internas como las decisiones de cara al cliente en todo, desde los objetivos de ingresos hasta el desempeño del punto de contacto de marketing y los datos de rotación de los empleados.

Todos los tipos de datos que producen las empresas pueden y deben introducirse en el software de análisis de datos para comprender mejor lo que está sucediendo en el negocio y cómo esa información afecta positiva o negativamente la planificación de la organización.


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El problema con el que se encuentran muchas empresas es que muchas partes interesadas que saben más sobre estas áreas clave o que necesitan tener esta información no tienen las habilidades o el nivel de acceso para analizar datos relevantes por sí mismos. ¿La solución? Muchas empresas están invirtiendo en software que respalde el análisis de datos de autoservicio o la democratización de datos con código bajo / sin código, paneles de control fáciles de usar y una variedad de visualizaciones de datos.

Jeremy Levy, director ejecutivo de Indicativo, una plataforma de análisis de productos, cree que la democratización de los datos no solo hace que los datos sean más accesibles, sino que también hace que las empresas sean más inteligentes cuando aprovechan la información de varias voces:

“Más empresas de diversos sectores están aprovechando los datos para realizar movimientos estratégicos dentro de sus industrias, lo que desencadena un cambio creciente en cómo se comparten los datos dentro de la empresa y cómo se toman las decisiones: la democratización de los datos”, dijo Levy.

“Todos los departamentos y casi todos los empleados pueden beneficiarse de la información obtenida a través del análisis de los recorridos de los clientes, el rendimiento de las campañas y otras medidas críticas. La democratización de los datos es más crítica que nunca porque empodera a la organización en su conjunto en el proceso de toma de decisiones.

“Democratizar los datos dentro de una empresa fomenta la transparencia y permite que una variedad de voces expertas (gerentes de producto, especialistas en marketing y analistas de datos, entre otros) se conviertan en parte de la conversación estratégica, lo que genera un mayor impacto que limitar las decisiones a la alta gerencia “.

Mayor integración de datos a través de análisis integrados

Muchos usuarios no solo no tienen las habilidades o el acceso necesario para usar herramientas de análisis de datos, sino que muchos tampoco tienen el tiempo o las interfaces de usuario para hacer que el análisis de datos sea parte de su trabajo. Es por eso que el mercado de análisis de datos tiende hacia una integración de datos más sólida a través de análisis integrados o conocimientos analíticos que se muestran directamente en las aplicaciones e interfaces donde los empleados ya trabajan.

Con este enfoque, los usuarios pueden recibir notificaciones relevantes y otra información directamente, en lugar de tener que iniciar sesión en una plataforma solo de análisis y revisar la información para obtener lo que necesitan. Este enfoque se presta a la eficiencia en el análisis de datos y también elimina gran parte del potencial de error del usuario, ya que no es necesario buscar información.

Ashley Kramer, directora de productos y marketing de Sisense, una empresa de análisis de BI, cree que los análisis integrados facilitan que los usuarios comprendan los datos y los conviertan en información útil:

“Romper la barrera de la adopción de análisis y moverse más allá del tablero es una tendencia de panorama más amplio que está ocurriendo en el mercado de análisis de datos en este momento”, dijo Kramer. “Hacer que los datos estén disponibles para todo tipo de usuarios con varios niveles de habilidad en el momento adecuado, cada vez es clave. Requerirá proporcionar datos y análisis donde las personas pasen su tiempo (en productos, aplicaciones y dispositivos de comunicación), sin interrumpir sus flujos de trabajo diarios.

“Extraemos conocimientos de los datos sin pensarlo dos veces. Por ejemplo, Netflix nos proporciona contenido recomendado basado en comportamientos pasados ​​y nuestros relojes inteligentes nos dicen cuándo es el momento de ponernos de pie para cumplir con nuestros objetivos de pasos personales para el día.

“Los datos son tan fáciles de consumir porque están ahí cuando los necesitamos y son procesables; no necesitamos buscar la respuesta en los paneles de control o detener lo que estamos haciendo para obtener la información que necesitamos. Extraer valor de los datos no es tan simple en el mundo empresarial actual, pero se dirige en esa dirección con el auge de la analítica integrada “.

AIOps y otros usos analíticos integrales

Usar solo los datos más legibles disponibles ya no es una opción. En el mundo de los macrodatos, los datos provienen de todos los rincones y se pueden utilizar para comprender y optimizar los detalles más minuciosos en inteligencia empresarial, Internet de las cosas (IoT) y análisis del consumidor, y tecnología de inteligencia artificial (IA). El análisis de datos tiende hacia usos de análisis más completos, evitando los silos de datos en favor de prácticas de datos holísticas como AIOps y DataOps.

Evitar los silos de datos con herramientas integrales

Muchas empresas se están alejando de las herramientas de análisis personalizadas o de nicho que se centran en partes individuales del negocio. En cambio, buscan herramientas que puedan analizar todo tipo de datos en departamentos y funciones operativas.

Sri Raghavan, director de ciencia de datos y análisis avanzado en Teradata, un proveedor de almacenamiento de datos en la nube, cree que el análisis fragmentado solo sirve a departamentos individuales o experimentos teóricos y que se necesitan enfoques analíticos más amplios para optimizar las prácticas comerciales y evitar silos de datos innecesarios:

“A medida que el mercado de análisis de datos continúa evolucionando, es probable que se hayan ido los días de análisis fragmentados y soluciones de informes que satisfacen los casos de uso de negocios de nicho”, dijo Raghavan. “Esto es insostenible. Las empresas no pueden tener implementaciones de análisis altamente departamentales que tengan el efecto de resolver problemas localizados y que la empresa más grande no vea el beneficio completo.

“Esta situación actual está cambiando a una en la que se realizarán análisis de todos los datos a los que la empresa tiene acceso, con la capacidad de estos análisis implementados de manera colaborativa por una variedad de grupos de interés con diferentes conjuntos de habilidades (por ejemplo, ciencia de datos , líneas de líderes empresariales) y con un enfoque completo hacia la operatividad de los conocimientos analíticos casi en tiempo real. En otras palabras, no más experimentación científica poco sistemática y no más “.

Encontrar herramientas que respalden la integridad de los datos

Las prácticas o herramientas de análisis de datos son infructuosas si no se garantiza la calidad de los datos y si no se siguen los requisitos de cumplimiento de los mismos. Una de las mayores tendencias en el análisis de datos en este momento es garantizar la integridad de los datos o que los datos sean precisos y se obtengan de forma ética.

Amy O’Connor, directora de datos e información de Precisamente, una empresa de integridad de datos, cree que la integridad y el gobierno de los datos permiten que tanto las empresas como los consumidores confíen en los datos que reciben y actúen sobre ellos.

Algunas de las herramientas más populares en estos días son las que generalmente se consideran las menos atractivas: herramientas de creación de perfiles de calidad y herramientas de gobierno de datos ”, dijo O’Connor. “Las herramientas que automatizan los conocimientos sobre la calidad de los datos y permiten que esa calidad se mejore significativamente a través de la automatización pueden tener un impacto exponencial en la calidad de los conocimientos analíticos.

“Y las herramientas de gobernanza de datos son esenciales para garantizar la interpretación de los resultados analíticos a través del seguimiento de linajes, para permitir la democratización de los datos y el análisis de autoservicio, y para garantizar el uso apropiado de los datos de acuerdo con las políticas y regulaciones de privacidad de datos”.

Más sobre la integridad y el cumplimiento de los datos: Cumplimiento y requisitos de GDPR 2021

El surgimiento de la analítica en blockchain

Quizás la tendencia de análisis de datos más interesante y menos reconocida viene con la realización de análisis de datos en blockchain. La mayoría de la gente piensa en blockchain como una tecnología para criptomonedas o transacciones seguras, pero debido a sus altos niveles de documentación y seguridad, se utiliza cada vez más para cálculos de análisis de datos precisos.

Nate Tsang, fundador y director ejecutivo de Wall Street Zen, una empresa de análisis del mercado de valores, cree que la presencia de blockchain está creciendo en el mundo del análisis de datos:

“La tecnología Blockchain a menudo se asocia con la criptomoneda, ya que es uno de sus casos de uso más frecuentes, pero es más que eso”, dijo Tsang. “Esta tecnología puede mejorar el análisis predictivo debido a su capacidad inherente para verificar la validez de los datos, evitando que se incluya información falsa en los análisis.

“Además, si alguien quiere piratear un sistema, necesita cambiar todos los bloques de la cadena de bloques para manipular los datos. Esto hace que el análisis de datos sea más seguro que nunca “.

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