Anal铆tica de datos 馃挕tendencias y desaf铆os para los pr贸ximos meses
El proceso de examinar datos con el objetivo de obtener informaci贸n valiosa para la toma de decisiones se ha convertido en un insumo fundamental para las organizaciones. Por eso conviene seguir de cerca las tecnolog铆as y t茅cnicas que se vienen para aprovechar al m谩ximo su potencial para el negocio.
Por Juan Beines Furcada, AWS Solutions Architect & Cloud Pre Sales Engineer en BGH Tech Partner.
La informaci贸n de la empresa sobre su cliente, producto o proveedor representa un activo sin el cual no es posible realizar las actividades principales ni construir las decisiones de negocios.
Siguiente esta realidad, el mercado de an谩lisis de datos crece a una tasa anual compuesta de casi el 30%, seg煤n datos de la consultora Statista. Con el incremento del trabajo h铆brido y la dispersi贸n de las redes, las empresas est谩n requiriendo m谩s datos de f谩cil acceso para continuar con los procesos de empoderamiento de todo el personal con el objetivo de que cada colaborador pueda aprovechar el poder de los datos para tomar mejores decisiones. Estos procesos seguir谩n adelante en 2023, ya que permiten:
En paralelo, ganar谩 popularidad en el uso de Data-as-a-Service (DaaS), que permite la recopilaci贸n, gesti贸n y almacenamiento de datos en terceros a trav茅s de servicios en la nube. Este modelo tendr谩 mayor demanda ya que evita que las empresas tengan que construir sus propios sistemas de almacenamiento y recopilaci贸n al tiempo que permite trabajar con datos sin necesidad de configurar y mantener operaciones de data science que suelen ser costosas y especializadas.
Por otra parte, ya se observan requerimientos de estructuras de datos con marcos de gesti贸n 煤nicos y coherentes que permitan el an谩lisis en toda la empresa y servicios de datos que automaticen procesos como la recopilaci贸n, exploraci贸n, descubrimiento, preparaci贸n e integraci贸n de datos. Esta arquitectura descentralizada y de autoservicio ayuda a los equipos a utilizar recursos y herramientas bajo demanda. Este dise帽o de la arquitectura se basa en capas integradas de datos conectados y proporciona una integraci贸n perfecta y de extremo a extremo de todos los datos en entornos de varias nubes.
En simult谩neo, contin煤a el avance del paradigma de Internet de las Cosas (IoT), con lo cual, la anal铆tica de datos seguir谩 extendi茅ndose hasta el borde de las redes. Al respecto si bien es cierto que hoy en d铆a las empresas utilizan muchos m谩s sensores que antes, tambi茅n es verdad que la gente no sabe c贸mo aprovecharlos. Por eso este a帽o se espera que la anal铆tica avanzada para IoT lleve este concepto m谩s all谩 de simplemente visualizar los datos de los sensores, para poder generar patrones. Este proceso har谩 que el an谩lisis, la IA y la inteligencia de decisiones se integren en las aplicaciones perimetrales para que sea posible analizar los datos casi en tiempo real.
En resumen, la tendencia es que las empresas desarrollen una infraestructura de datos escalable y segura para poder continuar aprovechando el poder de los datos. En esta l铆nea, seguir谩n trasladando sus soluciones de an谩lisis y datos a la nube, incorporando sistemas para procesar datos en tiempo real y utilizando servicios de DaaS para trabajar con datos sin necesidad de construir sus propios sistemas. En simult谩neo, la gobernanza de datos ser谩 cada vez m谩s importante para proteger la privacidad de los clientes y cumplir con las normativas.
Dado que la anal铆tica de datos es cada vez m谩s importante en los negocios porque permite tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia, identificar oportunidades, obtener una ventaja competitiva y mejorar la experiencia del cliente, no hay motivos para no aprovechar su potencial ahora mismo.
La informaci贸n de la empresa sobre su cliente, producto o proveedor representa un activo sin el cual no es posible realizar las actividades principales ni construir las decisiones de negocios.
Siguiente esta realidad, el mercado de an谩lisis de datos crece a una tasa anual compuesta de casi el 30%, seg煤n datos de la consultora Statista. Con el incremento del trabajo h铆brido y la dispersi贸n de las redes, las empresas est谩n requiriendo m谩s datos de f谩cil acceso para continuar con los procesos de empoderamiento de todo el personal con el objetivo de que cada colaborador pueda aprovechar el poder de los datos para tomar mejores decisiones. Estos procesos seguir谩n adelante en 2023, ya que permiten:
- Comprender mejor a los clientes.
- Optimizar el desarrollo de productos y servicios.
- Agregar eficiencia en las operaciones internas.
- Sumar nuevas fuentes de ingresos.
En paralelo, ganar谩 popularidad en el uso de Data-as-a-Service (DaaS), que permite la recopilaci贸n, gesti贸n y almacenamiento de datos en terceros a trav茅s de servicios en la nube. Este modelo tendr谩 mayor demanda ya que evita que las empresas tengan que construir sus propios sistemas de almacenamiento y recopilaci贸n al tiempo que permite trabajar con datos sin necesidad de configurar y mantener operaciones de data science que suelen ser costosas y especializadas.
Por otra parte, ya se observan requerimientos de estructuras de datos con marcos de gesti贸n 煤nicos y coherentes que permitan el an谩lisis en toda la empresa y servicios de datos que automaticen procesos como la recopilaci贸n, exploraci贸n, descubrimiento, preparaci贸n e integraci贸n de datos. Esta arquitectura descentralizada y de autoservicio ayuda a los equipos a utilizar recursos y herramientas bajo demanda. Este dise帽o de la arquitectura se basa en capas integradas de datos conectados y proporciona una integraci贸n perfecta y de extremo a extremo de todos los datos en entornos de varias nubes.
En simult谩neo, contin煤a el avance del paradigma de Internet de las Cosas (IoT), con lo cual, la anal铆tica de datos seguir谩 extendi茅ndose hasta el borde de las redes. Al respecto si bien es cierto que hoy en d铆a las empresas utilizan muchos m谩s sensores que antes, tambi茅n es verdad que la gente no sabe c贸mo aprovecharlos. Por eso este a帽o se espera que la anal铆tica avanzada para IoT lleve este concepto m谩s all谩 de simplemente visualizar los datos de los sensores, para poder generar patrones. Este proceso har谩 que el an谩lisis, la IA y la inteligencia de decisiones se integren en las aplicaciones perimetrales para que sea posible analizar los datos casi en tiempo real.
En resumen, la tendencia es que las empresas desarrollen una infraestructura de datos escalable y segura para poder continuar aprovechando el poder de los datos. En esta l铆nea, seguir谩n trasladando sus soluciones de an谩lisis y datos a la nube, incorporando sistemas para procesar datos en tiempo real y utilizando servicios de DaaS para trabajar con datos sin necesidad de construir sus propios sistemas. En simult谩neo, la gobernanza de datos ser谩 cada vez m谩s importante para proteger la privacidad de los clientes y cumplir con las normativas.
Dado que la anal铆tica de datos es cada vez m谩s importante en los negocios porque permite tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia, identificar oportunidades, obtener una ventaja competitiva y mejorar la experiencia del cliente, no hay motivos para no aprovechar su potencial ahora mismo.
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