Tendencias en el análisis de datos y como aplicarlas en su negocio

Por Fuente externa el 13-feb-2020 16:49:16

Tendencias Del Análisis de Datos México

Como sabemos, el 2020 ha llegado con nuevas tendencias en análisis de datos que las empresas pueden aplicar para lograr mayor fidelidad de sus clientes, excelencia operativa y la reinvención empresarial. Las tendencias de análisis de datos predichas para 2020 tienen un potencial disruptivo significativo en los próximos tres a cinco años, por lo que es clave que su empresa las aproveche este año para obtener el máximo potencial en su transformación digital. 

En economías como la México, donde la economía se contrajo un 0.1 por ciento en 2019, el uso de las ultimas tendencias de análisis de datos, para crear estrategias innovadoras es la clave para fortalecerse en mercados los mercados latinoamericanos. 

Sin más preámbulos, estas son las 10 principales tendencias de análisis de datos predichas por Gartner para 2020, y cómo puede aplicarlas a su negocio. 

Analítica aumentada

La analítica aumentada automatiza la búsqueda y la creación de conocimientos o cambios importantes en el negocio, para optimizar la toma de decisiones en una fracción del tiempo. Permite que el conocimiento y la información estén disponibles para todos los roles comerciales; sin embargo, requiere una mayor alfabetización de datos en toda la organización. Este año, la analítica aumentada será el motor para la inteligencia comercial y la analítica, además de las plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático. 

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Gestión de datos aumentada 

Las organizaciones están continuamente buscando automatizar las tareas de administración de datos agregando capacidades de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI), para que el proceso se autoconfigure y se autoajuste. Esto permite que el personal técnico altamente calificado se concentre en tareas de mayor valor. Todas las categorías de gestión de datos empresariales se ven afectadas, incluida la calidad de los datos, los metadatos, los datos maestros y más.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN) y análisis conversacional.

El PLN o NLP por sus siglas en inglés (Natural Language Processing) brinda a las empresas una forma más fácil de hacer preguntas sobre los datos y recibir una explicación de los conocimientos. La analítica conversacional lleva el concepto de PLN un paso más allá al permitir que las preguntas se hagan y respondan verbalmente. Para el próximo año, la PLN y el análisis conversacional impulsarán la adopción de análisis por parte de los empleados a más del 50 por ciento.

Análisis de gráficos

Con el crecimiento de datos estructurados y no estructurados, no es posible analizarlos a escala utilizando las herramientas de consulta tradicionales. La analítica gráfica es un conjunto de técnicas analíticas que muestran la interrelación entre variables cómo personas, lugares y cosas. Se prevé que la aplicación de procesamiento de gráficos y bases de datos de gráficos crecerá al 100% de forma anual, durante los próximos años para acelerar la preparación de datos y permitir la implementación de una Ciencia de Datos más compleja y adaptativa. 

AI comercial y ML

Las plataformas de código abierto para IA y ML han sido la principal fuente de innovación en algoritmos y entornos de desarrollo. Si bien los vendedores comerciales tardaron en responder, ahora proporcionan conectores, que ofrecen las características empresariales necesarias para escalar AI y ML, como la gestión de proyectos y modelos, la reutilización, la transparencia y la integración. 

También puedes leer: ¿Cómo usan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático las empresas disruptivas?

Tejido de datos

Para obtener análisis de mayor valor, debe tener un tejido de datos ágil y confiable, un diseño personalizado que proporcione servicios de datos reutilizables, tuberías, niveles semánticos o API a través de una combinación de integración de datos. Esto permite el acceso sin fricciones y el intercambio de datos en un entorno distribuido.

Inteligencia Artificial explicable

La IA de "caja negra" y el sesgo algorítmico pueden presentar riesgos para una organización. Con IA explicable (Explainable AI), puede aumentar la transparencia y la confiabilidad de las soluciones y resultados de IA, y reducir el riesgo regulatorio y de reputación. Es el conjunto de capacidades que describe un modelo al tiempo que destaca sus fortalezas y debilidades, predice su comportamiento probable e identifica cualquier sesgo potencial. 

Blockchain en datos y análisis

Las tecnologías Blockchain ayudan a abordar dos desafíos: linaje de activos y transacciones, y transparencia para redes complejas de participantes. Sin embargo, dado que blockchain aún no ha madurado hasta la escalabilidad del nivel de producción del mundo real más allá de la criptomoneda, necesita trabajar con sistemas adicionales para actuar como un sistema de registro. 

Inteligencia continua

Las organizaciones han buscado inteligencia en tiempo real. Ahora, finalmente pueden implementar estos sistemas utilizando inteligencia continua. La nube, los avances en el software de transmisión y el crecimiento explosivo de los datos de los sensores de Internet de las cosas (IoT) lo hacen posible. Se proyecta que para 2022, más de la mitad de los principales sistemas comerciales nuevos incorporarán inteligencia continua que utiliza datos de contexto en tiempo real para mejorar las decisiones. 

Servidores con memoria persistente

La tecnología de memoria persistente ayudará a las empresas a extraer información más procesable de los datos. En este momento, la mayoría de los sistemas de administración de bases de datos (DBMS) utilizan estructuras de bases de datos en memoria. Sin embargo, con los volúmenes de datos creciendo rápidamente, el tamaño de la memoria puede ser restrictivo. Para mantenerse al día, necesitan un rendimiento más rápido, memoria masiva y almacenamiento más rápido. Muchos proveedores de DBMS están experimentando con memoria persistente, aunque puede llevar varios años perfeccionarlos. 

¿Entonces, le gustaría aplicar alguna de estas tendencias de analítica en su organización? Si su respuesta es positiva, por favor póngase en contacto con nosotros haciendo clic aquí

También le recomendamos descargar la siguiente infografía, la cual muestra la forma de lograr implementar estas tendencias en su organización:

Inteligencia artificial, análisis streaming y aprendizaje automatizado al alcance de todos

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Este artículo corresponde a una versión traducida y adaptada del original publicado en el Blog de TIBCO, para leer nota original hacer clic aquí.

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