Las 10 principales tendencias de análisis de datos para 2022

En la tendencia actual del mercado, los datos impulsan a cualquier organización de innumerables formas. La ciencia de datos , el análisis de Big Data y la inteligencia artificial son las tendencias clave en el acelerado mercado actual. A medida que más organizaciones adoptan modelos basados ​​en datos para optimizar sus procesos comerciales, la industria del análisis de datos experimenta un crecimiento enorme. Desde impulsar la toma de decisiones basada en hechos hasta adoptar modelos basados ​​en datos y expandir las ofertas de productos centrados en datos, las organizaciones se inclinan más hacia el análisis de datos.

Estas tendencias progresivas de análisis de datos pueden ayudar a las organizaciones a lidiar con muchos cambios e incertidumbres. Entonces, echemos un vistazo a algunas de estas tendencias de análisis de datos que se están convirtiendo en una parte inherente de la industria.

Tendencia 1: Inteligencia artificial más inteligente y escalable

COVID-19 ha cambiado el panorama empresarial de innumerables maneras y los datos históricos ya no son relevantes. Por lo tanto, en lugar de las técnicas tradicionales de IA, llegan al mercado algunas técnicas escalables e inteligentes de inteligencia artificial y aprendizaje automático que pueden funcionar con pequeños conjuntos de datos. Estos sistemas son altamente adaptables, protegen la privacidad, son mucho más rápidos y también brindan un retorno de la inversión más rápido. La combinación de IA y Big data puede automatizar y reducir la mayoría de las tareas manuales.

Tendencia 2: datos y análisis ágiles y compuestos

Los modelos ágiles de datos y análisis son capaces de innovación digital, diferenciación y crecimiento. El objetivo del análisis de datos perimetrales y componibles es proporcionar una experiencia fácil de usar, flexible y fluida utilizando múltiples soluciones de análisis de datos, IA y ML. Esto no solo permitirá a los líderes conectar ideas y acciones comerciales, sino también fomentar la colaboración, promover la productividad, la agilidad y desarrollar las capacidades analíticas de la organización.

Tendencia 3: soluciones de nube híbrida y computación en la nube

Una de las mayores tendencias de datos para 2022 es el aumento en el uso de servicios de nube híbrida y computación en la nube. Las nubes públicas son rentables pero no brindan alta seguridad, mientras que una nube privada es segura pero más costosa. Por lo tanto, una nube híbrida es un equilibrio entre una nube pública y una nube privada donde el costo y la seguridad se equilibran para ofrecer más agilidad. Esto se logra mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Las nubes híbridas están trayendo cambios a las organizaciones al ofrecer una base de datos centralizada , seguridad de datos, escalabilidad de datos y mucho más a un costo más económico.  

Tendencia 4: Tejido de datos

Una estructura de datos es un marco arquitectónico poderoso y un conjunto de servicios de datos que estandarizan las prácticas de administración de datos y las capacidades consistentes en entornos híbridos de múltiples nubes . Con la actual tendencia empresarial acelerada a medida que los datos se vuelven más complejos, más organizaciones confiarán en este marco, ya que esta tecnología puede reutilizar y combinar diferentes estilos de integración, habilidades de centro de datos y tecnologías. También reduce el tiempo de diseño, implementación y mantenimiento en un 30 %, 30 % y 70 %, respectivamente, lo que reduce la complejidad de todo el sistema. Para 2026, se adoptará ampliamente como una solución de rediseño en forma de plataforma IaaS (Infraestructura como servicio) .

Tendencia 5: Edge Computing para un análisis más rápido

Hay muchas herramientas analíticas de big data disponibles en el mercado, pero aún persisten los problemas de las enormes capacidades de procesamiento de datos. Esto ha llevado al desarrollo del concepto de computación cuántica. Al aplicar las leyes de la mecánica cuántica, la computación ha acelerado las capacidades de procesamiento de la enorme cantidad de datos al usar menos ancho de banda y al mismo tiempo ofrecer una mejor seguridad y privacidad de los datos. Esto es mucho mejor que la computación clásica, ya que las decisiones aquí se toman utilizando bits cuánticos de un procesador llamado Sycamore, que puede resolver un problema en solo 200 segundos.

Sin embargo, Edge Computing necesitará muchos ajustes antes de que las organizaciones puedan adoptarlo de manera significativa. Sin embargo, con la tendencia acelerada del mercado, pronto hará sentir su presencia y se convertirá en una parte integral de los procesos comerciales.

Tendencia 6: análisis aumentado

Augmented Analytics es otra tendencia líder en análisis de negocios en el mundo corporativo actual. Este es un concepto de análisis de datos que utiliza procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático e inteligencia artificial para automatizar y mejorar el análisis de datos, el intercambio de datos, la inteligencia comercial y el descubrimiento de información.  

Desde ayudar con la preparación de datos hasta la automatización y el procesamiento de datos y la obtención de conocimientos a partir de ellos, Augmented Analytics ahora está haciendo el trabajo de un científico de datos. Los datos dentro y fuera de la empresa también se pueden combinar con la ayuda de análisis aumentados y hace que los procesos comerciales sean relativamente más fáciles.

Tendencia 7: La muerte de los paneles predefinidos  

Las empresas anteriores estaban restringidas a paneles estáticos predefinidos y la exploración manual de datos restringida a analistas de datos o científicos de datos ciudadanos. Pero parece que los tableros han dejado de ser útiles debido a la falta de interactividad y facilidad de uso. Están surgiendo preguntas sobre la utilidad y el retorno de la inversión de los tableros, lo que lleva a las organizaciones y los usuarios comerciales a buscar soluciones que les permitan explorar los datos por sí mismos y reducir los costos de mantenimiento.

Parece que poco a poco las empresas serán reemplazadas por modernas herramientas de BI dinámicas y automatizadas que presentarán información personalizada de acuerdo con las necesidades del usuario y entregada en su punto de consumo.

Tendencia 8: XOps

XOps se ha convertido en una parte crucial de los procesos de transformación empresarial con la adopción de la inteligencia artificial y el análisis de datos en cualquier organización. XOps comenzó con DevOps, que es una combinación de desarrollo y operaciones, y su objetivo es mejorar las operaciones comerciales, la eficiencia y las experiencias de los clientes mediante el uso de las mejores prácticas de DevOps. Su objetivo es garantizar la confiabilidad, la reutilización y la repetibilidad y también garantizar una reducción en la duplicación de tecnología y procesos. En general, el objetivo principal de XOps es permitir economías de escala y ayudar a las organizaciones a impulsar los valores comerciales al ofrecer un diseño flexible y una orquestación ágil en afiliación con otras disciplinas de software.

Tendencia 9: Inteligencia de decisión diseñada

La inteligencia de decisiones está ganando mucha atención en el mercado actual. Incluye una amplia gama de toma de decisiones y permite a las organizaciones obtener más rápidamente los conocimientos necesarios para impulsar acciones para el negocio. También incluye análisis convencionales, IA y aplicaciones complejas de sistemas adaptativos. Cuando se combina con la componibilidad y la estructura de datos común, la inteligencia de decisiones de ingeniería tiene un gran potencial para ayudar a las organizaciones a repensar cómo optimizar la toma de decisiones. En otras palabras, el análisis de decisiones diseñado no está hecho para reemplazar a los humanos, sino que puede ayudar a aumentar las decisiones tomadas por los humanos.

Tendencia 10: visualización de datos

Con las tendencias del mercado en evolución y la inteligencia comercial , la visualización de datos ha conquistado el mercado de inmediato. La visualización de datos se indica como la última milla del proceso de análisis y ayuda a las empresas a percibir grandes cantidades de datos complejos. La visualización de datos ha facilitado a las empresas la toma de decisiones mediante el uso de formas visualmente interactivas. Influye en la metodología de los analistas al permitir que los datos se observen y presenten en forma de patrones, tablas, gráficos, etc. Dado que el cerebro humano interpreta y recuerda más las imágenes, es una excelente manera de predecir tendencias futuras para la empresa.