6 tendencias de análisis de datos que afectarán al mundo profesional en 2022

El análisis de datos está desempeñando un papel cada vez más importante en las empresas, así como en la vida cotidiana, y está en constante evolución. Las tendencias de análisis de datos están causando revuelo en estos días y cambiando el mundo profesional. Si ya está en este espacio o está en transición, ¡esté atento a estos para mantenerse actualizado y en la cima de su juego!

Veamos las 6 principales tendencias de análisis de datos:

1. Internet de las cosas (IoT)

El Internet de las cosas (IoT) se puede definir simplemente como un sistema de dispositivos informáticos interrelacionados, máquinas mecánicas y digitales, objetos, animales o personas. Un sistema de cosas que cuentan con identificadores únicos y la capacidad de transferir datos a través de una red. Todo esto, sin requerir interacción de humano a humano o de humano a computadora.

Hemos visto un gran aumento en la cantidad de sensores IoT a nuestro alrededor, con más y más dispositivos conectados que están ampliamente disponibles. La tecnología IoT ahora prevalece en cosas y artículos de estilo de vida que se han vuelto indispensables para nosotros: nuestros automóviles, por ejemplo. También ha ganado importancia en industrias como el transporte, la energía y la salud.

En cada caso, los datos de IoT se utilizan con mayor precisión para hacer que los sistemas sean más eficientes. Por ejemplo, en la industria del petróleo y el gas, los sensores han podido mejorar la seguridad y reducir costos, mientras que en el cuidado de la salud han permitido monitorear a distancia a los pacientes y rastrear las órdenes de medicamentos, entre otras funciones.

Además de mejorar la eficiencia, las empresas utilizan los datos derivados de IoT para obtener una mayor comprensión de la vida de sus clientes. Esto les permite orientar la publicidad de manera más efectiva.

Parece que este escenario continuará en 2020 y en el futuro. Cisco estima que para 2020 habrá 50 mil millones de sensores IoT y, para 2030, Intel predice que habrá más de 200 mil millones. Está claro que ahora es el momento de comenzar a hacer uso de esta tecnología y los datos derivados de ella, ya que si no lo hace, usted y su empresa pueden correr un grave riesgo de quedarse obsoletos. Empresas como Amazon, AT&T y Bosch se promocionan como los mayores facilitadores de la próxima revolución de IoT.

2. Inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático

En pocas palabras, la inteligencia artificial (IA) es una parte de la informática. Su objetivo es permitir el desarrollo de computadoras que puedan hacer cosas que normalmente hacen las personas, en particular, cosas asociadas con personas que actúan de manera inteligente. Incluso dentro de la IA, hay bifurcaciones basadas en si es 'IA fuerte' o 'IA débil' y, además, si es 'IA estrecha' o 'IA general'.

Fuertemente vinculados a IoT, se prevé que tanto la IA como el aprendizaje automático sean los factores disruptivos más importantes en el análisis en los próximos años. La IA ya forma parte integral de muchos sitios web, sobre todo Facebook, Amazon y Google, y las empresas de Internet la utilizan cada vez más, de diversas maneras, a medida que se desarrolla la tecnología.

A medida que las computadoras se vuelven capaces de aprender de los datos, más que nunca, siguen revolucionando la ciencia del análisis y la gestión de datos. La industria se orienta cada vez más hacia el análisis proactivo de datos en tiempo real. Este tipo de análisis permite a las empresas mantener un mayor control, ya que se les notifica de inmediato cualquier evento inesperado y pueden tomar medidas para resolver cualquier problema o aprovechar las oportunidades.

Uno de los usos crecientes de la IA se puede ver en el auge de los chatbots cognitivos . Un ejemplo de estos sería un cuadro de diálogo interactivo de atención al cliente que aparece al llegar a un punto determinado de una página web. Los chatbots aprenden usando los datos que recopilan y pueden comunicarse en conversaciones de lenguaje natural. Dado que mejoran drásticamente la eficiencia, están comenzando a usarse cada vez más en los negocios.

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que utiliza algoritmos que aprenden de los datos. El aprendizaje automático permite que las computadoras encuentren información oculta sin tener que programar explícitamente dónde buscar. Los autos autónomos de Google, las recomendaciones de Amazon, Flipkart y Netflix, saber lo que dicen los clientes sobre su negocio en Twitter, son todos ejemplos del aprendizaje automático en juego.

¿Cuál es la diferencia entre la IA y el aprendizaje automático?

En pocas palabras: el aprendizaje automático es un subconjunto o tipo de IA. Si bien la IA es el concepto más amplio de que las máquinas pueden realizar tareas de una manera que consideraríamos "inteligente", el aprendizaje automático es una aplicación de la IA basada en la idea de que deberíamos poder dar acceso a las máquinas a los datos y que aprendan por sí mismos.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se encuentran en el centro de las tendencias de análisis de datos comerciales y continúan transformando el futuro del trabajo, a medida que más y más organizaciones comienzan a absorber análisis y algoritmos avanzados para ayudarlas a mantenerse competitivas.

3. Software de código abierto

El software de código abierto es software con código fuente que cualquiera puede inspeccionar, modificar y mejorar.

Con más y más empresas que hacen que el software de código abierto sea parte de su enfoque, este tipo de desarrollo de software parece que crecerá rápidamente. Las organizaciones que han adoptado el código abierto de una forma u otra incluyen a Google, Apple, IBM, Cisco y Microsoft.

Cada vez más, es probable que las empresas busquen primero la tecnología de código abierto al comprar. El software propietario se está viendo lentamente como un callejón sin salida (los desarrolladores pueden dejar de trabajar en el software). El código abierto, por otro lado, ofrece posibilidades mucho mayores para la innovación continua, ya que un número ilimitado de personas puede contribuir al proceso de desarrollo.
Para los proveedores sin un elemento de código abierto en su producto, parece probable que las cosas se vuelvan mucho más difíciles en 2020.

4. El fin de la Ley de Moore

La Ley de Moore, la observación de que la cantidad de transistores por pulgada cuadrada de chip se duplica aproximadamente cada 2 años , ha sido un predictor preciso del desarrollo de transistores durante los últimos 50 años. Sin embargo, la industria está de acuerdo en que este nivel de crecimiento exponencial no puede sostenerse por mucho más tiempo. Algunos estudios incluso han predicho que 2020 puede ser el año en que las limitaciones físicas comiencen a afectar los desarrollos.

Esto significa que las empresas enfrentan la necesidad de volverse más creativas mientras intentan mantener bajos los costos de procesamiento y almacenamiento. Actualmente se están explorando varias posibilidades. Estos incluyen: mejoras generales al diseño de chips; chips reconfigurables y chips especializados que están ajustados a ciertos algoritmos vitales.

No se sabe con certeza cuánto tiempo más será útil la Ley de Moore, pero este año, sin duda, las empresas trabajarán para desarrollar alternativas .

5. Datos no estructurados

La creciente importancia de los datos no estructurados parece que continuará en el nuevo año, si se aprovecha el valor. Los datos de correos electrónicos, redes sociales, notas del centro de llamadas y los resultados de encuestas abiertas, entre otros, se están volviendo cada vez más importantes en el análisis, en la medida en que comienzan a dominar el campo.
El análisis predictivo (otra tendencia vital de la industria de datos) necesita datos estructurados y no estructurados para producir resultados precisos. Los datos estructurados pueden brindar una imagen clara de lo que está sucediendo con las ventas de una empresa, pero se necesitan datos no estructurados para comprender por qué sucede.

La gran mayoría de los datos nuevos ahora no están estructurados (casi el 80 % en 2015) , y esto puede plantear desafíos. Las empresas deberán centrarse en encontrar una forma de almacenar datos no estructurados que les permita acceder a ellos, utilizarlos y analizarlos fácilmente.

6. Tendencias de talento en la industria del análisis de datos

El crecimiento de la industria de la ciencia de datos ha dado lugar a nuevas tendencias de empleo en este campo. Éstos incluyen:

• Un número creciente de profesionales de TI se está moviendo hacia la industria del análisis de datos. A medida que la cantidad de vacantes disponibles para puestos de análisis de datos continúa creciendo, más y más personas con sólidas habilidades de TI aprovecharán las oportunidades para desarrollar sus habilidades de análisis de datos. Esta tendencia parece destinada a continuar hasta bien entrado el próximo año.
• Los roles de la ciencia de datos están evolucionando. A medida que se amplía la capacidad de automatización de las tareas de análisis, el papel del científico de datos sigue cambiando y evolucionando. Sin embargo, parece poco probable que este papel desaparezca por completo. La automatización puede asumir las tareas de preparación de datos en las que los científicos de datos actualmente dedican el 70-80% de su tiempo. Estos cambios pueden o no comenzar en 2020, pero es muy probable que sean una característica de los próximos cinco años o más.

Con los principales desarrollos que ocurren regularmente en la industria del análisis de datos, siempre es emocionante pensar hacia dónde se dirige la industria a continuación. Si bien es probable que IoT e IA desempeñen los roles más importantes en el próximo año, las organizaciones también deberán pensar en las otras tendencias de análisis de datos que hemos enumerado anteriormente, ya que todas ellas serán vitales para lograr un mayor éxito individual y colectivo en este campo. .

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