Tendencias en Analytics para el 2021: El camino hacia la recuperación post Covid 19


Tendencias en Analytics para el 2021: El camino hacia la recuperación post Covid 19

Comienza el 2021 y dejamos atrás un año complejo para el mundo, que significó un antes y un después para las empresas debido a la pandemia del Covid 19.

Este nuevo ciclo será en definitiva un comienzo para la recuperación, donde jugarán un papel más que esencial los datos y el análisis combinados con tecnologías de inteligencia artificial para mejorar los pronósticos.

¿Cuáles serán las tendencias principales a las que los líderes de datos deberán prestar atención este venidero año? ¡Te invitamos a leer y a tomar nota!

Durante su reciente Simposio de TI, la firma de analistas Gartner dio a conocer las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas en datos y analítica. Una lista diseñada para llevar a las organizaciones “de la crisis a la oportunidad” a medida que se recuperan de los efectos de la pandemia.

Estas son las tendencias presentadas por la vicepresidenta de investigación, Rita Sallam, durante el simposio:

 

IA más inteligente, más rápida y más responsable.

Este año sacó a relucir aún más la importancia de analizar de forma ágil los datos utilizando la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aplicando el machine learning para predecir qué sucederá y el impacto de las decisiones que se tomen. 

Esta tendencia muy utilizada en el contexto de la pandemia actual, seguirá siendo parte del 2021, no solamente en la industria farmacéutica y de la salud, sino también en el resto de las empresas que manejen situaciones comerciales complejas y que busquen conocer cómo será el comportamiento de sus públicos para sumar ventajas a la hora del lanzamiento de nuevos productos, precios o promociones, en pos de la tan ansiada recuperación. 

«Según Gartner un 75% de las empresas pondrá en funcionamiento sus programas pilotos de IA para fines del 2024. Esto implicará un aumento significativo de las infraestructuras de análisis y de datos.»

Datos dinámicos y experiencias automatizadas

El tiempo que los usuarios destinaban a la utilización de dashboards predefinidos y por ende, al trabajo manual para obtener mayor cantidad de información, disminuirá significativamente.  El cambio va a obtener historias de los datos contextualizadas, hacia una experiencia mucho más automatizada y relevante en función del contexto, función o uso de cada usuario.

Este 2021 los analistas deberán evaluar constantemente sus herramientas de análisis e inteligencia empresarial y si es posible implementar nuevas experiencias de usuario aumentadas para mejorar la calidad y la velocidad de sus análisis en pro de la productividad y el crecimiento de la organización. 

Líderes apoyados en la inteligencia de decisiones

Utilizando la inteligencia de decisiones y, junto a ello, una multitud de técnicas que permita administrar los datos de forma efectiva, los líderes de datos y análisis serán capaces de diseñar, componer, modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar los modelos y procesos de decisión en el contexto de los resultados y el comportamiento del negocio.

Gartner señala que para el 2023 más del 33% de las grandes empresas contarán con analistas que practiquen esta disciplina, apoyándose en la gestión de decisiones y en la tecnología de modelado.

Analítica X combinada con IA para predecir y planificar

“X Analytics” es un término general que se refiere al tipo de análisis variable según sea el contenido a analizar: audio, texto, video, etc. 

Al combinar la analítica X con tecnologías innovadoras como la Inteligencia Artificial las posibilidades de predecir y planificar eventos futuros será mucho mayor, por eso, forma parte de las tendencias para este 2021, y los líderes de datos y análisis tendrán que estar muy pendientes de su evolución que probablemente vendrá de pequeñas empresas emergentes disruptivas y proveedores de nube. 

Gestión de datos aumentada para optimizar las operaciones

La gestión de datos aumentada (ADM en sus siglas en inglés) utiliza técnicas de machine learning e inteligencia artificial para optimizar y mejorar las operaciones. Entre otras cosas, permite examinar muestras de datos operativos sin importar cuán grande sean: allí se incluyen consultas reales, datos de rendimiento y esquemas, logrando que las diferentes categorías de administración de la información (metadatos, datos maestros, entre otros) se configuren y ajusten automáticamente para eliminar tareas manuales y proporcionar a los analistas mayor velocidad en la toma de decisiones, aún frente a los cambios abruptos del mercado.

La nube, un servicio esencial para la innovación

Si bien los servicios en la nube se han convertido en tendencia desde mucho antes de la pandemia, el impacto del Covid19 aceleró su uso y se estima que para el 2022 serán esenciales en un 90% para la innovación en datos y análisis. 

En el próximo año, el desafío de los analistas será optimizar costos de gobernanza e integración y priorizar las cargas de trabajo en la nube para sacarle un verdadero provecho a este servicio con foco en el cambio y la innovación. 

El mundo de los datos y el análisis colisionan

Las aplicaciones no analíticas evolucionarán para incorporar la analítica en los próximos años. Para el 2023, se espera que el 95% de las empresas Fortune 500 hayan alcanzado tal convergencia.

Es por ello que la interacción y la colaboración entre roles de análisis y datos históricamente separados sin dudas aumentará. Pero esto no solo afectará a las tecnologías y capacidades de los sistemas, sino también a las personas y a los procesos que las respaldan y utilizan.

La compra y venta de datos aumentará un 35% para el 2022

El pronóstico de Gartner es que las grandes organizaciones venderán o comprarán datos a través de mercados formales, con la intención de acelerar la nube, la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este aumento, que fue del 25% en el año 2020, alcanzará el 35% para 2022.

Blockchain para datos y analítica

Esta tecnología diseñada para administrar el registro de los datos online, no reemplazará, según la vicepresidenta Sallam, las tecnologías de gestión de datos existentes, por lo que será utilizada para iniciativas verticales específicas impulsadas por el negocio.

Para  2023, el pronóstico de Gartner es que aumentará un 50% la calidad general de los datos en organizaciones que utilizan contratos inteligentes de blockchain, pero disminuirá un 30% la disponibilidad de estos mismos datos, lo que creará un ROI a la inversa.

Tecnologías gráficas para una rápida contextualización

La analítica gráfica es un conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre distintas entidades como organizaciones, personas y transacciones.

Estas relaciones normalmente se pierden cuando se utilizan enfoques de almacenamiento tradicionales, por eso, para 2023 el pronóstico de Gartner es que el 30% de las organizaciones en todo el mundo se valgan de esta tecnología para facilitar el análisis de la información e inclusive para combinarlas con algoritmos de aprendizaje automático y así revisar miles de fuentes de datos y documentos en un tiempo mucho menor. 

KMG a la vanguardia de estas tendencias

En KMG queremos seguir ayudando a comprender, mejorar y transformar los procesos de negocio, agregando inteligencia con analítica avanzada para que las empresas puedan mantenerse a la par de las nuevas tendencias del mercado.

Este 2021 el reto de las organizaciones es recuperarse de un año particularmente difícil y estamos seguros que las soluciones de business analytics constituirán un gran aporte para lograrlo.

 

Por nuestra parte, estamos listos para orientarte en el camino.

Contáctanos y demos el primer paso de la mano.