Las empresas están adoptando cada vez más el análisis de datos para reducir costos, mejorar la experiencia del cliente y optimizar los procesos. Aplicaciones como la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) también están cambiando la forma en que trabajamos.
Con datos en aumento exponencial creados cada día, es necesario que las empresas valoren los datos y sus resultados.
A medida que más empresas adopten el análisis de datos para reducir costos, mejorar la experiencia del cliente y optimizar los procesos actuales, este campo dominará en los próximos años. Aquí hay un resumen rápido de las seis principales tendencias de análisis de Big Data que se esperan en 2022:
Análisis predictivo
El análisis predictivo es el resultado práctico del Business Intelligence (BI) y Big Data. Muchas empresas ya utilizan el análisis predictivo para aplicar algoritmos de Machine Learning/Inteligencia Artificial y realizar minería de datos, marketing predictivo para optimizar sus procesos.
Estas tecnologías de transformación digital han cambiado el enfoque heredado en un enfoque más moderno e integrado. Por lo tanto, la creciente proliferación de Internet, las tecnologías en la nube y los sistemas conectados obligarán a las empresas a invertir en análisis predictivos.
Humanos para impulsar la evolución de la IA
Las empresas que usan IA para el análisis de datos tienen mayores posibilidades de éxito que sus contrapartes que no lo hacen. Sin embargo, uno de los mayores impedimentos para adoptar la IA fue el miedo a perder el trabajo. Las personas se veían amenazadas por la tecnología con temor de perder su trabajo y ser reemplazada por bots. Si bien, las máquinas pueden trabajar más rápido, eliminar errores y ser más eficientes, el verdadero potencial de la IA solo puede liberarse cuando las máquinas y los humanos coexisten.
Es por eso que los roles humanos serán cruciales para evolucionar la IA hacia algoritmos más sofisticados y precisos. Esto significa que la participación humana en los procesos pasará de un trabajo más repetitivo a un papel estratégico. Todavía se necesitarán humanos para decidir la mejor manera de escalar las tecnologías existentes, mientras que las máquinas se harán cargo del trabajo de memoria.
Mayor Adopción de Herramientas de Business Intelligence
Las industrias, incluidas la fabricación, los servicios comerciales, los servicios al consumidor, servicios financieros y el comercio minorista, aumentarán la adopción de herramientas y tecnologías de inteligencia comercial en 2022 y más allá. Esto se debe a que estas herramientas transforman la forma en que las organizaciones abordan el análisis de datos.
Las herramientas de Business Intelligence hacen que los Big Data estén más disponibles para su uso, ya que reducen el nivel de computación y la experiencia necesaria para interpretar los datos. Incluso si los usuarios no tienen experiencia en TI o minería de datos, aún pueden ejecutar funciones analíticas, como explorar conjuntos de datos o realizar tareas de minería de datos. El único requisito previo requerido es saber cómo utilizar mejor estas herramientas.
Crecientes soluciones basadas en la nube
A medida que las empresas líderes, pequeñas y medianas se vuelven remotas debido a la creciente pandemia, más tecnologías basadas en la nube facilitan este cambio y ayudan a las empresas a ahorrar costos asociados con las herramientas heredadas y los cuellos de botella.
Las tecnologías basadas en la nube se han generalizado y esta tendencia continuará. Varias empresas preferirán soluciones de análisis en plataformas nativas de la nube (CNP) para obtener una ventaja competitiva con análisis optimizados e inteligencia comercial.
Creciente presupuesto de BI
Con todas las predicciones mencionadas anteriormente, una cosa está clara: muchas empresas aumentarán su presupuesto de BI/Big Data hasta en un 50%. Esto es particularmente cierto para los sectores minorista, de servicios financieros y de tecnología.
Bienvenido Universo de Datos
Las organizaciones de hoy en día se ocupan de una enorme cantidad de datos, lo que ha dado lugar al universo de datos. El universo de datos comprende arquitecturas de gestión de datos como tejido de datos (data fabric), lago de datos (data lake) y malla de datos (data mesh). Estas arquitecturas son ejemplos fundamentales de cómo las industrias están encontrando formas rápidas y ágiles de convertir los crecientes volúmenes de datos en información y acciones. Con un repositorio central de datos estructurados y no estructurados, las empresas pueden aprovechar más datos, desde más puntos de contacto, en un tiempo relativamente menor mientras fomentan la colaboración entre equipos.
Aceptar el cambio es la única manera de que las empresas prosperen en el futuro, sigan siendo competitivas y crezcan en este panorama tecnológico que cambia rápidamente.
