Las 7 principales tendencias de análisis de datos para 2021

¡Sin análisis de datos, las empresas están ciegas y sordas! Esto es absolutamente cierto en el mundo actual, donde el análisis de datos permite a las empresas comprender mejor su mercado para poder mantenerse por delante de sus competidores. Incluso es posible que la infraestructura de análisis de datos se multiplique por 5 para 2024 debido al rápido aumento con el que las empresas están adoptando esta tecnología. ¡Y eso no es todo! Otras tecnologías basadas en inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, etc., en combinación con el análisis de datos, también se están volviendo más populares entre las empresas. ¡Parece que todo el mundo está hablando estos días! Entonces, veamos todas estas diferentes tendencias de análisis de datos que pueden dominar en 2021.

Estas tendencias ya se han popularizado en los últimos años y se han vuelto aún más importantes tras el impacto del COVID-19. Ahora que todo el mundo se ha vuelto digital en 2020 y se producen más datos que nunca, la importancia del análisis de datos en un mundo posterior a COVID-19 no puede subestimarse. Entonces, analicemos las tendencias de análisis de datos, como la inteligencia de decisiones, la informática de vanguardia, la narración de datos, los servicios de nube de datos, etc., que son tan importantes para 2021.

1. Inteligencia de decisiones

Haga lo que haga una empresa, no hay duda de que necesitan tomar buenas decisiones si quieren sobrevivir en el mundo corporativo. La ciencia de datos y el aprendizaje automático pueden contribuir a esta toma de decisiones para que las empresas mejoren sus resultados. Decision Intelligence es básicamente un campo compuesto que contiene inteligencia artificial y ciencia de datos junto con conceptos de toma de decisiones y ciencia gerencial. En palabras simples, esto significa que los responsables de la toma de decisiones, como directores corporativos, accionistas, etc., pueden usar algoritmos de aprendizaje automático para obtener información de sus datos y tomar las mejores decisiones aprovechando estos datos. Decision Intelligence se está volviendo cada vez más popular debido a la ventaja que brinda a las empresas y actualmente alrededor del 33%de las empresas utilizan esta tecnología en todos los sectores. (Si es una empresa de la que ha oído hablar, ¡lo más probable es que use inteligencia de decisiones!)

2. Historias de datos

Actualmente, el campo del análisis de datos utiliza muchos paneles de visualización de datos para comunicar los datos a los responsables de la toma de decisiones, como los accionistas de una empresa. Pero ahora las historias de datos se están volviendo cada vez más populares. ¿Preferiría ver solo hechos y cifras sobre los datos organizados en un tablero o ver una historia que muestre el viaje de datos de su empresa? ¡La mayoría de ustedes elegiría una buena historia cualquier día! Y es por eso que las historias de datos se están volviendo tan populares, especialmente para los legos que no tienen un conocimiento específico del dominio del análisis de datos. Gartner incluso predice que las historias de datos se convertirán en el método más popular para transmitir información sobre datos para 2025. Entonces, si eres un buen narrador además de un buen analista de datos, ¡estás de suerte!

3. Análisis aumentado

El análisis aumentado se está volviendo cada vez más popular y se prevé que este mercado crezca de $8.4 mil millones en 2018 a alrededor de $18.4 mil millones.a nivel mundial para 2023. Por lo tanto, no sorprende que ya se use mucho en 2020 con más perspectivas de crecimiento en 2021. El análisis aumentado puede mejorar el análisis de datos que ya utilizan las empresas al encontrar un nuevo método para crear, desarrollar y compartir análisis de datos con la ayuda del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Esto significa que las empresas pueden automatizar muchas capacidades de análisis, como la creación, el análisis y la construcción de modelos de datos. El análisis aumentado también hace que sea mucho más fácil interactuar con los datos y explicar los conocimientos de datos generados que ayudan en la exploración y el análisis de datos. Esto ha cambiado por completo la cara de la inteligencia empresarial y el análisis de datos en el que los usuarios pueden obtener fácilmente los datos, limpiarlos y luego encontrar correlaciones o patrones.

4. Servicios de nube de datos

¡Los datos pueden ser enormes! Algunas fuentes incluso dicen que cada día se crean más de 2,5 quintillones de bytes de datos en el mundo (¡son 9 ceros!). Si bien las grandes empresas como Google pueden manejar fácilmente sus datos en almacenes, es muy difícil para las empresas más pequeñas administrar y almacenar datos. para obtener insights. Es por eso que los servicios en la nube se están volviendo tan populares en estos días para el análisis de datos. Al igual que el software como servicio, los datos como servicio(DaaS) es un servicio en la nube que utiliza la computación en la nube para proporcionar servicios de almacenamiento, procesamiento de datos, integración de datos y análisis de datos a empresas que utilizan una conexión de red. Por lo tanto, las empresas pueden utilizar Data as a Service para comprender mejor a su público objetivo utilizando datos, automatizar parte de su producción, crear mejores productos de acuerdo con la demanda del mercado, etc. De hecho, se estima que DaaS será utilizado por alrededor de 90 % de las grandes empresas para generar ingresos a partir de los datos para 2020. Muchos proveedores de servicios como Microsoft Azure, SAP, etc. ya proporcionan DaaS.

5. Análisis X

El análisis de datos hasta ahora se limita principalmente a un solo tipo de datos que está en forma tabular. Generalmente, cuando alguien habla de análisis, los datos que vienen a la mente son filas y filas de números en una hoja de cálculo. Sin embargo, una empresa también tiene muchas otras formas de datos, como video, texto, audio, etc. Por lo tanto, si las empresas tienen que adelantarse a sus competidores, también deben utilizar este tipo de datos. De eso se trata el análisis X. Esto puede significar análisis de video, análisis de audio, análisis de texto, etc. Un ejemplo muy común en el análisis textual es el análisis de sentimientos, en el que las empresas pueden analizar el estado de ánimo y los sentimientos generales de sus clientes al estudiar sus reseñas. Otro ejemplo es la inteligencia de video de Google, que es útil para analizar y clasificar objetos en videos. De hecho, el análisis X se está volviendo tan popular queEl 75 % de las empresas de Fortune 500 podrían estar usándolo de alguna forma para 2025.

6. Computación perimetral

Los datos se están convirtiendo en el pan de cada día para la mayoría de las empresas. Sin embargo, estos datos se generan en muchos lugares y, en su mayoría, los dispositivos físicos de almacenamiento de datos para la nube están lejos de donde se generan los datos. Se vuelve muy costoso transferir estos datos y también conduce a una mayor latencia de datos. ¡Ahí es donde entra Edge Computing! Edge Computing se asegura de que los centros de cómputo y almacenamiento de datos estén más cerca del borde de la topología donde se generan o consumen estos datos. Esta es una mejor alternativa que tener estos centros de almacenamiento en una ubicación geográfica central que en realidad está a miles de millas de los datos que se producen o utilizan. Edge Computing garantiza que no haya latencia en los datos que pueda afectar el rendimiento de una aplicación y también reduce la pérdida de dinero en la transmisión de datos. Y donde haya una reducción en la pérdida de dinero, esa tecnología seguramente se volverá popular. Gartner predice queEl 75 % de todos los datos que gestionan las empresas se procesarán mediante edge computing frente a solo el 10 % en 2018.

7. String de bloques para datos

La seguridad se está convirtiendo en un problema mucho mayor para las empresas que nunca. Los datos son una mina de oro de oportunidades, pero esta mina de oro también puede ser pirateada y las empresas podrían sufrir mayores pérdidas que nunca. Por lo tanto, las nuevas tecnologías para la seguridad de los datos se están volviendo críticas, con Blockchain como una de ellas. Blockchain es una string de bloques donde estos «bloques» constituyen información digital que se conecta mediante criptografía y cada bloque hace referencia al bloque anterior en la string. Dado que Blockchain es una tecnología distribuida, es muy segura y también transparente. En estos días, muchas empresas están utilizando Blockchain de los libros de contabilidad distribuidos disponibles como Ethereum, R3 Corda, Hyperledger Fabric, Bitcoin, Quorum, etc., lo que aumenta la seguridad de los datos y, a su vez, mejora la calidad de los datos porque solo los datos importantes están protegidos tanto.

Conclusión

2021 es un nuevo año con nuevas esperanzas y comienzos (¡y con suerte no hay CORONA!) Todas estas tendencias de análisis de datos pueden cambiar el funcionamiento de las empresas en 2021 y brindar una ventaja frente a sus competidores. Algunos grandes nombres ya están utilizando estas tecnologías con gran eficacia. Por ejemplo, Coca-Cola utiliza análisis X de todos los correos electrónicos, redes sociales y comentarios telefónicos que recibe de sus clientes para diseñar la estrategia de su empresa. Data Stories es una empresa de IA que proporciona análisis aumentados para que sus clientes puedan predecir y mejorar sus KPI comerciales. Microsoft es un actor clave en la computación perimetral que brinda servicios perimetrales a otras empresas, etc.