Gartner identificó las diez tendencias principales de tecnológicas de datos y analítica (D&A) para 2020 que pueden ayudar a los líderes de datos y análisis a navegar su respuesta y recuperación de COVID-19 y prepararse para un reinicio posterior a la pandemia.

«Para innovar más allá de un mundo posterior a COVID-19, los líderes de datos y análisis requieren una velocidad y escala de análisis cada vez mayores en términos de procesamiento y acceso para tener éxito frente a cambios de mercado sin precedentes», dijo Rita Sallam, VP de investigación en Gartner.

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

#1- IA más inteligente, más rápida y más responsable

A finales de 2024, el 75% de las organizaciones pasará de la experimentación a la inteligencia artificial (IA) operativa, lo que generará un aumento de cinco veces en la transmisión de datos e infraestructuras analíticas.

Dentro del contexto pandémico actual, las técnicas de IA como el aprendizaje automático (ML), la optimización y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) proporcionan información y predicciones vitales sobre la propagación del virus y la efectividad y el impacto de las contramedidas.

Otras técnicas de inteligencia artificial más inteligentes, como el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje distribuido, crean sistemas más adaptables y flexibles para manejar situaciones comerciales complejas; por ejemplo, sistemas basados ​​en agentes que modelan y simulan sistemas complejos.

#2- Declive del tablero

Las historias de datos dinámicos con experiencias más automatizadas y personalizadas reemplazarán la creación y exploración visual, de apuntar y hacer clic. Como resultado, la cantidad de tiempo que los usuarios pasan usando paneles predefinidos disminuirá. El cambio a historias de datos dinámicos que aprovechan, por ejemplo, análisis aumentados o PNL, significa que las ideas más relevantes se transmitirán a cada usuario en función de su contexto, función o uso.

#3- Inteligencia de decisiones

Para 2023, más del 33% de las grandes organizaciones tendrán analistas que practiquen la inteligencia de decisiones, incluido el modelado de decisiones. La inteligencia de decisiones reúne varias disciplinas, incluida la gestión de decisiones y el soporte de decisiones. Proporciona un marco para ayudar a los líderes de datos y análisis a diseñar, modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio.

#4- X Analytics

Gartner acuñó el término «análisis X» para ser un término general, donde X es la variable de datos para una variedad de contenido estructurado y no estructurado diferente, como análisis de texto, análisis de video, análisis de audio, etc.

Durante la pandemia de COVID-19, la IA ha sido fundamental para analizar miles de artículos de investigación, fuentes de noticias, publicaciones en redes sociales y datos de ensayos clínicos para ayudar a los expertos médicos y de salud pública a predecir la propagación de enfermedades, planificar la capacidad, encontrar nuevos tratamientos e identificar a los vulnerables poblaciones El análisis X combinado con IA y otras técnicas, como el análisis gráfico, desempeñará un papel clave en la identificación, predicción y planificación de desastres naturales y otras crisis en el futuro.

#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 de ser utilizados en auditorías, linajes e informes a sistemas dinámicos potentes.

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

#6- La nube es un hecho

Para 2022, los servicios de nube pública serán esenciales para el 90% de la innovación de datos y análisis. A medida que los datos y los análisis se trasladan a la nube, los líderes de datos y análisis aún luchan por alinear los servicios correctos con los casos de uso correctos, lo que conduce a un aumento innecesario de los gastos generales de gobierno e integración.

La pregunta sobre datos y análisis es pasar de cuánto cuesta un servicio determinado a cómo puede cumplir con los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo más allá del precio de lista. Los líderes de datos y análisis deben priorizar las cargas de trabajo que pueden explotar las capacidades de la nube y centrarse en la optimización de costos cuando se mueven a la nube.

#7- Los mundos de datos y análisis chocan

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

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

#8- Mercados e intercambios de datos

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

#9- Blockchain en datos y análisis

Las tecnologías Blockchain abordan dos desafíos en datos y análisis. Primero, blockchain proporciona el linaje completo de activos y transacciones. En segundo lugar, blockchain proporciona transparencia para redes complejas de participantes.

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

#10- Las relaciones forman la base del valor de datos y análisis

Para 2023, las tecnologías de gráficos facilitarán la rápida contextualización para la toma de decisiones en el 30% de las organizaciones en todo el mundo. Graph analytics es un conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de 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 revisar datos que no se analizan fácilmente con los análisis tradicionales.

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