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Gartner: 10 tendencias de datos y tecnología analítica para el 2020

[26/06/2020] Gartner identificó las 10 principales tendencias de tecnología de datos y análisis (D&A) para el 2020 que pueden ayudar a los líderes de datos y análisis a navegar por su respuesta y recuperación al COVID-19 y prepararse para un restablecimiento post-pandémico.

"Para innovar su camino más allá de un mundo post-COVID-19, los líderes de datos y analítica requieren una velocidad y escala de análisis cada vez mayores en términos de procesamiento y acceso para tener éxito frente a los cambios sin precedentes del mercado", señaló Rita Sallam, vicepresidenta de investigación de Gartner.

Los líderes de datos y análisis deben examinar las siguientes 10 tendencias de datos y análisis para acelerar la renovación o la recuperación después de la pandemia COVID-19:

Tendencia 1: IA más inteligente, rápida y responsable

Para finales del 2024, el 75% de las organizaciones pasarán de pilotar a poner en funcionamiento la inteligencia artificial (IA), lo que multiplicará por cinco el número de infraestructuras de transmisión de datos y análisis.

En el actual contexto pandémico, las técnicas de IA, como el aprendizaje automático (ML), la optimización y el procesamiento del lenguaje natural (PNL), están proporcionando conocimientos y predicciones vitales sobre la propagación del virus y la eficacia y el impacto de las contramedidas.

Otras técnicas más inteligentes de la IA, como el aprendizaje de refuerzo y el aprendizaje distribuido, están creando sistemas más adaptables y flexibles para manejar situaciones comerciales complejas; por ejemplo, sistemas basados en agentes que modelan y simulan sistemas complejos.

Tendencia 2: Disminución del tablero de mandos

Las historias de datos dinámicos con experiencias más automatizadas y consumistas reemplazarán a la autoría y exploración visual, de "apuntar y hacer clic". Como resultado, la cantidad de tiempo que los usuarios pasan usando tableros predefinidos disminuirá. El cambio a historias de datos dinámicos que aprovechan, por ejemplo, el análisis aumentado o la PNL, significa que las percepciones más pertinentes llegarán a cada usuario en función de su contexto, función o uso.

Tendencia 3: Inteligencia para la toma de decisiones

Para el 2023, más del 33% de las grandes organizaciones contarán con analistas que practicarán la inteligencia de decisiones, incluido el modelado de decisiones. La inteligencia de decisiones reúne varias disciplinas, entre ellas la gestión de decisiones y el apoyo a las decisiones. Proporciona un marco para ayudar a los líderes de datos y análisis a diseñar, modelar, alinear, ejecutar, supervisar y ajustar los modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento empresarial.

Tendencia 4: Análisis X

Gartner acuñó el término "análisis X" para que fuera un término general, donde X es la variable de datos para una gama de diferentes contenidos estructurados y no estructurados, como el análisis de texto, análisis de video, análisis de audio, etc.

Durante la pandemia de COVID-19, la IA ha sido fundamental para combinar miles de documentos de investigación, fuentes de noticias, publicaciones en medios sociales y datos de ensayos clínicos para ayudar a los expertos médicos y de salud pública a predecir la propagación de la enfermedad, planificar la capacidad, encontrar nuevos tratamientos e identificar las poblaciones vulnerables. La analítica X combinada con la IA y otras técnicas como la analítica de gráficos, desempeñará un papel clave en la identificación, predicción y planificación de desastres naturales y otras crisis en el futuro.

Tendencia 5: Gestión de datos aumentada

La gestión de datos aumentada utiliza técnicas de ML e IA para optimizar y mejorar las operaciones. También convierte los metadatos que se utilizan en la auditoría, el linaje y la presentación de informes para impulsar los sistemas dinámicos.

Los productos de gestión de datos aumentados pueden examinar grandes muestras de datos operacionales, incluidas consultas reales, datos de rendimiento y esquemas. Utilizando los datos de uso y de carga de trabajo existentes, un motor aumentado puede ajustar las operaciones y optimizar la configuración, la seguridad y el rendimiento.

Tendencia 6: La nube es un hecho

Para el 2022, los servicios públicos de nubes serán esenciales para el 90% de la innovación de datos y análisis. A medida que los datos y el análisis se mueven a la nube, los líderes de datos y análisis todavía luchan para alinear los servicios adecuados a los casos de uso correcto, lo que conduce a un innecesario aumento de la gobernanza y la integración de los gastos generales.

La cuestión para los datos y el análisis está pasando de cuánto cuesta un servicio determinado a cómo puede satisfacer los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo más allá del precio de lista. Los líderes de datos y análisis necesitan priorizar las cargas de trabajo que pueden explotar las capacidades de la nube y centrarse en la optimización de los costos al pasar a la nube.

Tendencia 7: Los mundos de los datos y el análisis chocan

Las capacidades de datos y análisis se han considerado tradicionalmente como entidades distintas y se han gestionado en consecuencia. Los proveedores que ofrecen flujos de trabajo de extremo a extremo habilitados por la analítica aumentada desdibujan, la distinción entre los dos mercados.

La colisión de datos y analíticas aumentará la interacción y la colaboración entre datos y funciones analíticas históricamente separados. Esto afecta no solo a las tecnologías y capacidades proporcionadas, sino también a las personas y procesos que las apoyan y utilizan. El espectro de funciones se extenderá desde los datos y el análisis tradicionales hasta el explorador de información y el desarrollador ciudadano como ejemplos.

Tendencia 8: Mercados e intercambios de datos

Para el 2022, el 35% de las grandes organizaciones serán o bien vendedores o bien compradores de datos a través de mercados de datos formales en línea, lo que supone un aumento con respecto al 25% en el 2020. Los mercados e intercambios de datos proporcionan plataformas únicas para consolidar las ofertas de datos de terceros y reducir los costos de los datos de terceros.

Tendencia 9: Cadena de bloques en los datos y el análisis

Las tecnologías de cadenas de bloques abordan dos desafíos en materia de datos y análisis. Primero, blockchain proporciona el linaje completo de activos y transacciones. Segundo, blockchain provee transparencia para redes complejas de participantes.

Fuera de los casos limitados de uso de bitcoin y contratos inteligentes, los sistemas de gestión de bases de datos de libro mayor (DBMS, por sus siglas en inglés) proporcionarán una opción más atractiva para la auditoría de fuentes de datos de una sola empresa. Para el 2021, Gartner estima que la mayoría de los usos autorizados de blockchain serán sustituidos por productos de DBMS de libro mayor.

Tendencia 10: Las relaciones forman la base del valor de los datos y el análisis

Para el 2023, las tecnologías de gráficos facilitarán una rápida contextualización para la toma de decisiones en el 30% de las organizaciones de todo el mundo. La analítica de gráficos es un conjunto de técnicas analíticas que permite explorar las relaciones entre entidades de interés como organizaciones, personas y transacciones. Ayuda a los líderes de datos y análisis a encontrar relaciones desconocidas en los datos y a revisar los datos que no son fáciles de analizar con el análisis tradicional.