Tendencias Emergentes de la Analítica de Datos
La era digital actual se caracteriza por un crecimiento exponencial de datos, donde la analítica juega un papel crítico en descifrar, entender y utilizar estos volúmenes masivos de información para impulsar la innovación y el crecimiento empresarial. Este impulso a su vez imprime nuevos cambios en la forma de comprender y emplear la información forjando tendencias.
Este artículo explora las tendencias emergentes de la analítica de datos. Se habla de implementaciones como analítica basada en la nube, Blockchain en la seguridad de los datos, robótica en la recolección de información y la integración de la inteligencia artificial generativa en la analítica.
Con esta entrega se busca destacar cómo estas tendencias emergentes están modelando el futuro de diversas industrias y preparando el terreno para transformaciones radicales en la manera en que las empresas operan y toman decisiones.
Amplíe sus conocimientos en analítica de datos. Conozca cómo aplicar la analítica descriptiva, sus usos, modelos, herramientas y técnicas.
6 Tendencias Emergentes de la Analítica de Datos en 2024
La analítica predictiva y prescriptiva está revolucionando la toma de decisiones en las empresas, permitiéndoles no solo prever futuros escenarios basados en datos históricos, sino también sugerir acciones para influir positivamente en esos futuros. Estas técnicas analíticas avanzadas ofrecen a las empresas una ventaja competitiva al permitirles actuar de manera proactiva.
Desde el auge y la integración de la inteligencia artificial generativa (IAG) con la analítica, la facilidad y acceso en tiempo real a grandes volúmenes de datos a través de la computación en la nube, hasta la búsqueda de necesarias formas de blindar aún más la seguridad de la información.
Estas son algunas de las tendencias emergentes de la analítica de datos hoy que están remodelando la toma de decisiones organizacionales.
1. Integración de la IA y la analítica
La integración de la inteligencia artificial (IA) en la analítica de datos está transformando completamente el mundo, permitiendo el análisis de conjuntos de datos complejos y voluminosos con una velocidad y precisión sin precedentes.
El artículo 5 tendencias clave en inteligencia artificial y ciencia de datos para 2024 publicado en la revista MIT Sloan Management Review, deja en evidencia cómo las implementaciones de analítica impulsadas por IA, como AutoML o las capacidades de modelado del propio ChatGPT, están democratizando la analítica de datos en un movimiento denominado ciencia de datos ciudadana, reduciendo con ello los requerimientos de científicos de datos especializados.
Las aplicaciones de IA en analítica abarcan desde la detección temprana de tendencias, hasta el análisis predictivo y prescriptivo, facilitando a las empresas la anticipación a futuras tendencias de mercado y comportamientos de consumidores con una precisión asombrosa.
2. Circuitos integrados especializados en analítica & Tiny ML
Paralelamente a la integración de la IA con la analítica, la demanda de procesamiento de datos más rápido y eficiente ha llevado al desarrollo de nuevos Circuitos Integrados (CI) especializados en analítica de datos y aprendizaje automático, como es el caso de las implementaciones en TinyxML o dispositivos diminutos para captura de datos impulsados por aprendizaje automático.
TinyML Foundation agrupa y presenta buena parte de estos desarrollos. Estos circuitos integrados pueden procesar grandes volúmenes de datos a velocidades significativamente mayores, reduciendo el tiempo necesario para el análisis y permitiendo aplicaciones en tiempo real que eran impracticables hace solo unos años.
En los próximos años veremos implementaciones de dispositivos para captura y análisis de información capaces de analizar y transferir datos, con requerimientos cada vez más diminutos de espacio, energía y memoria.
3. Robótica en apoyo a la recolección de data
Otra tendencia emergente de la analítica de datos es su empleo e integración con la robótica. Para el US Data Science Institute la robótica y la analítica de datos son campos interdependientes y responsables de importantes desarrollos actuales como la conducción autónoma.
Una interrelación avanzada que está comenzando a desempeñar un papel crucial, especialmente en sectores donde la recolección de datos es físicamente desafiante o peligrosa.
Los robots equipados con sensores avanzados pueden recopilar datos precisos en estos entornos, abriendo nuevas oportunidades en campos como la manufactura, la logística, y la exploración espacial y marítima.
4. Blockchain como alternativa de seguridad en la analítica de datos
Si bien la analítica de datos se integra con tecnologías emergentes de vanguardia, el riesgo del uso no autorizado de la información y la violación de datos aún sigue presente, de hecho, las técnicas de los ciberdelincuentes avanzan y ganan sofisticación, tanto como las tecnologías.
Al respecto la cadena de bloques y la manera cómo ésta funciona, basada en registros encriptados y distribuidos, se emplea para mejorar la seguridad de los datos y minimizar riesgos de violaciones.
Una publicación del Foro Económico Mundial reseña cómo los datos respaldados por la Blockchain están protegidos por algoritmos criptográficos distribuidos en red que brindan una certeza matemática de que los datos no pueden ser violados.
Así la cadena de bloques emerge como una tecnología clave para la seguridad y transparencia en la analítica de datos.
Al ofrecer un registro inmutable y descentralizado de transacciones, la Blockchain puede garantizar la integridad y veracidad de los datos analíticos, mejorando la confianza en los insights derivados.
5. Cloud Analytics como infraestructura para facilitar y dar acceso a los datos
La infraestructura y los sistemas de gestión basados en la computación en la nube facilitan el acceso y análisis de grandes conjuntos de datos, ofreciendo escalabilidad y eficiencia.
Bajo esa premisa de funcionamiento nace el concepto de ‘Cloud Analytics’ o analítica de datos basada en la nube. Para Google Cloud se trata del tipo de analítica que toma las ventajas de la nube para alojar las funciones de almacenamiento, procesamiento, resguardo y acceso de datos.
Las plataformas en la nube permiten a las empresas almacenar volúmenes masivos de datos y acceder a potentes herramientas de analítica sin necesidad de una costosa infraestructura de TI física. Así Cloud Analytics amplía las capacidades para posibilitar el trabajo con grandes cantidades de datos empresariales complejos mediante algoritmos y tecnologías en la nube.
6. Real-Time Analytics y el Futuro de la Analítica de Datos
La visualización de datos en tiempo real y el Business Intelligence (BI) juegan un papel crucial en la interpretación de los complejos conjuntos de datos generados por las empresas, permitiendo a los usuarios no técnicos tomar decisiones informadas basadas en datos en instantes.
La evolución de estas herramientas está permitiendo a las empresas obtener aún más valor de sus datos. Para la consultora tecnológica Gartner, hay dos variantes de esta herramienta:
- Real-Time Analytics on Demand que actúa bajo demanda de los usuarios, quienes solicitan una consulta para la entrega de resultados analíticos en tiempo real.
- Continuous Real-Time Analytics mucho más proactivo, capaz de alertar a los usuarios y generar insights en la medida en que ocurren los eventos.
El análisis de datos en tiempo real está ganando importancia, permitiendo a las empresas reaccionar más rápidamente a las condiciones del mercado y las interacciones de los clientes. Esta capacidad puede ser crucial para áreas como el monitoreo de fraudes y la gestión de la cadena de suministro.
El manejo de conceptos es un paso elemental hacia las implementaciones de éxito. Explore el concepto del Big Data empresarial en la revolución de los datos.
Analítica de Datos - Casos de Éxito de Cidei
En este paisaje de rápidas transformaciones, Cidei se ha destacado por su capacidad de integrar estas tendencias emergentes de analítica de datos en soluciones concretas y efectivas.
A través de colaboraciones con empresas líderes en diversas industrias, como el ejemplo resaltado más adelante, Cidei ha implementado proyectos innovadores que demuestran el poder de la analítica de datos avanzada.
Estos casos de éxito resaltan la experiencia de Cidei en transformar datos en insights valiosos que impulsan decisiones estratégicas y operativas, fortaleciendo la posición de sus clientes en el mercado.
Aquí un ejemplo del poder de la analítica de datos y su contribución en el desarrollo del Sistema Financiero. Caso: Banco de Bogotá.
Tendencias emergentes en la Analítica de Datos – Conclusión
La analítica de datos está en constante evolución y estas tendencias emergentes son una muestra de ello.
Las tendencias emergentes en la analítica de datos están configurando un futuro donde la capacidad de una empresa para analizar y actuar sobre sus datos determinará su éxito en el mercado.
La integración de la IA, los circuitos integrados especializados, la robótica, el Blockchain, el Cloud Analytics y las Real-Time Analytics están transformando la forma en que las empresas aprovechan los datos para tomar decisiones sustentadas.
En este contexto, Cidei se erige como un socio estratégico indispensable, ofreciendo la experticia, las tecnologías y las soluciones necesarias para navegar este complejo, pero prometedor paisaje.
Al elegir a Cidei, las empresas no solo se equipan con herramientas de vanguardia para la analítica de datos, sino que también se alían con un líder innovador en la transformación digital.
Para las organizaciones que buscan no solo sobrevivir, sino prosperar en esta era de datos, la elección es clara: Cidei ofrece las soluciones y el conocimiento para transformar sus datos en una ventaja competitiva decisiva.
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