“Navegando la Odisea de los Datos Principales Tendencias en Analítica de Datos para 2023”
Navegando la Odisea de los Datos Tendencias en Analítica de Datos para 2023
El estudio de analizar datos en bruto para extraer inferencias sobre información se conoce como análisis de datos. En este blog, discutiré el futuro del análisis de datos y te mostraré hacia dónde se dirige el sector. En los últimos años, esta industria ha experimentado muchos cambios significativos. Debes mantenerte constantemente al día con los desarrollos más recientes en la industria e incorporarlos en tu trabajo. Curiosamente, varias de estas tendencias ya están en marcha, mientras que otras tomarán tiempo y otras dependerán de hasta qué punto ha avanzado la tecnología. Pero si quieres ser una adición valiosa para cualquier organización, debes estar al tanto de ellas. Bueno, ¡es muy interesante, vamos a sumergirnos!
Inteligencia Artificial
Comencemos con la Inteligencia Artificial. Los analistas de datos y otros profesionales pueden ser más productivos al realizar análisis de datos, ya que el análisis de datos avanza junto con el desarrollo de la IA. Actualmente existen varias herramientas de IA fantásticas en el mercado que puedes integrar rápidamente en tus procesos de análisis de datos. La IA más efectiva potencia la creatividad y productividad humana en lugar de reemplazarla. ¿Por qué no echar un vistazo a Copilot de Open AI, que ahora está integrado en GitHub y permite a los programadores escribir código de manera más efectiva y rápida que nunca, si quieres un ejemplo relacionado con la codificación? Copilot de GitHub es una herramienta bastante fantástica que aumenta enormemente el potencial y la productividad de un programador. Pregunta a un programador que acaba de probarlo y su única respuesta sería de asombro, admiración y maravilla. Los analistas de datos, por lo tanto, dependerán más de las herramientas de aprendizaje automático en 2023 y más allá para poder realizar sus tareas de manera más eficiente. Veamos algunos ejemplos que se ofrecen actualmente.
Herramientas Inteligentes: Esto se refiere a programas de inteligencia artificial (IA) que transforman automáticamente datos de formatos no estructurados, como documentos escritos, páginas web o hojas de cálculo de Excel, en sistemas de bases de datos estructurados en SQL. Esto elimina gran parte del trabajo intensivo en mano de obra que los analistas de datos suelen realizar en las etapas iniciales de un proyecto.
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Procesamiento de Lenguaje Natural: Ahora los analistas de datos pueden utilizar lenguaje natural en lugar de bases de código obsoletas como SQL o Python para consultar bases de datos. El procesamiento de lenguaje natural también brinda a los analistas la capacidad de monitorear de manera interactiva la presencia en redes sociales de una empresa específica y realizar un seguimiento de aspectos como el conocimiento de la marca, la popularidad y el análisis de sentimientos, entre otros. En formatos de datos estructurados como los grafos de conocimiento, los analistas pueden incluir información sobre una empresa, como sus estatutos de constitución o informes de inversionistas, para poder consultarla de manera más eficiente posteriormente.
Análisis de Series Temporales: La construcción de modelos de aprendizaje automático para identificar automáticamente desencadenantes de riesgo en datos relacionados con usuarios o datos financieros de la organización permitirá realizar más análisis basados en dichos desencadenantes. Muchas personas están preocupadas de que las máquinas eliminen sus ocupaciones cuando conocen la inteligencia artificial.
Democratización de los Datos
Permitir que todos los miembros del personal tengan acceso a los datos, ya sean profesionales técnicos o no, se conoce como democratización de los datos. Hoy en día, todos están de acuerdo en que las decisiones basadas en datos resultan en mejores elecciones. ¿Qué es una elección basada en datos? Significa depender de los datos en lugar de tu intuición. Como resultado, cada vez más empresas ofrecen capacitación interna para ayudar a los miembros del personal a tener más conocimientos sobre los métodos e ideas relacionados con el manejo de datos.
Alfabetización de datos: ¿Qué es? Simplemente implica que cada persona de tu personal debe estar familiarizada con los métodos e ideas involucrados en el manejo de datos. Sin embargo, el hecho de que los datos se estén democratizando no significa que no necesitemos experiencia técnica. Por ejemplo, todavía se necesita experiencia técnica para supervisar los procesos de análisis de datos y guiar y ayudar a los miembros del personal no técnicos. El aumento en el uso de tecnologías de creación de paneles de control como Looker, Tableau y Power BI es un buen indicador de la democratización de los datos. Sin embargo, los departamentos fuera del análisis de datos también están utilizando los datos. La democratización de los datos también es necesaria para departamentos como marketing, crecimiento y producto, como lo demuestra la aparición de herramientas que respaldan estas divisiones, como AB Tasty para pruebas AB, userpoll para incorporación guiada y Mixpanel o Heap para análisis de productos. El surgimiento de la red de API es otra área donde se evidencia la democratización de los datos. A través de la implementación de API, las empresas están haciendo que sus datos sean cada vez más accesibles al público.
Análisis integrado
Ahora examinemos el análisis integrado. Lo más probable es que hayas escuchado mucho sobre realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR) en las noticias recientemente. Ya sea por las dificultades recientes en Meta, el esperado debut de los lentes de Apple en unos años, el nuevo Oculus Quest Pro o volviendo a las dificultades que Google encontró al presentar Google Glass. Algo de lo que se dice es, de hecho, cierto. Gracias a los avances en hardware para realidad aumentada y realidad virtual, los analistas ahora pueden ofrecer a los clientes nuevas formas de percibir y comprender los datos. Los usuarios podrán ver más información que nunca sobre cualquier producto o servicio que estén consumiendo gracias a los datos integrados que estarán disponibles a través del hardware de AR. Imagina que estás en un supermercado y puedes hacer clic en un botón para aprender rápidamente la huella de carbono de un producto, su contenido calórico, detalles exactos de su origen y cualquier receta en la que puedas utilizarlo. La eventual democratización de los datos se facilita mediante esta integración de información analítica. Ahora consideremos la VR. Todos nos dimos cuenta de la necesidad del trabajo remoto durante el último brote de COVID. La falta de conexión humana causada por las reuniones en línea utilizando servicios como Zoom y Google Meet es uno de los principales aspectos negativos del trabajo remoto. ¿Entonces, cómo encaja la VR en eso? Con buenos avatares y expresiones emocionales realistas en salas de juntas virtuales completamente inmersivas, se podría simular la sensación de conexión que las personas experimentan cuando están físicamente presentes en un entorno cercano unos a otros. Permite el análisis de señales no verbales como el contacto visual y otras que se pierden durante estas interacciones en línea. Además, los consumidores de datos podrán entender los mensajes que los analistas intentan transmitir más fácilmente en un entorno completamente virtual donde los analistas pueden utilizar los datos de manera geométrica, interactiva y en tres dimensiones en lugar de presentaciones de PowerPoint u otras técnicas más tradicionales. Los analistas de datos tendrán mucha más libertad para utilizar métodos creativos para presentar sus datos en un mundo virtual completo. Como resultado, la adopción de la VR probablemente tendrá el mayor impacto en la visualización de datos si incluye todos los procedimientos que un analista de datos necesita, como adquisición y preparación de datos.
Análisis predictivo
El objetivo del análisis predictivo es hacer predicciones sobre eventos futuros utilizando datos históricos y técnicas analíticas como modelado estadístico y aprendizaje automático. Cualquier empresa ahora puede utilizar datos históricos y actuales para predecir con precisión patrones y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro con la ayuda de herramientas y modelos avanzados de análisis predictivo. Los modelos predictivos se utilizan con frecuencia por los minoristas para planificar las necesidades futuras de inventario, coordinar los horarios de envío y optimizar la disposición de las tiendas para las ventas. Las herramientas de análisis predictivo se utilizarán con mayor frecuencia en el campo del análisis de datos en los próximos años.
Datos como servicio (DaaS)
El análisis de datos no funcionará de la misma manera en el futuro. En este momento, si deseas una solución eficiente de análisis de datos, a menudo necesitarás contratar a algunos ingenieros de datos para construir tus canalizaciones de datos y a algunos analistas de datos para analizar los datos y producir visualizaciones eficientes para comunicarse con el resto de la organización. Para muchas nuevas empresas, este costo puede ser prohibitivo. Además, encontrar el talento de TI necesario no es sencillo. Y aquí es donde puede ayudar el DaaS. Datos como servicio, o DaaS, es el nombre que se le da a las aplicaciones de software basadas en la nube que permiten a los usuarios gestionar sus necesidades de almacenes de datos o herramientas de inteligencia empresarial. Estas herramientas de DaaS se pueden alojar y utilizar desde cualquier ubicación. Vienen en diferentes tamaños. Esencialmente, permite a los suscriptores ofrecer servicios de análisis de datos sin tener que mantener un departamento de ingeniería de datos o análisis de datos. Debido a que no necesitas contratar tantos ingenieros de datos, ingenieros de software y analistas de datos, los analistas de datos tendrán mucha más libertad para utilizar métodos creativos para presentar sus datos en un mundo virtual completo. Como resultado, la adopción de la VR probablemente tendrá el mayor impacto en la visualización de datos. El DaaS debería resultar en un aumento de la productividad para las pequeñas y medianas empresas. A medida que más empresas integren sus productos y servicios en la nube, el DaaS se ha convertido en un método más popular para integrar, gestionar y entregar servicios de análisis de datos. Permitirá a los analistas compartir datos más fácilmente que antes y agilizará las tareas y procesos empresariales. Además, en los últimos años, ha surgido una nueva clase de productos, las plataformas de análisis de código mínimo o sin código, que se ha vuelto popular. Estos sistemas están diseñados para no programadores y suelen tener interfaces de usuario de arrastrar y soltar. Los usuarios pueden desarrollar análisis, canalizaciones y paneles de visualización sin tener conocimientos técnicos previos. Esto reduce significativamente las barreras de entrada para las pequeñas y medianas empresas que intentan tomar decisiones basadas en datos sin tener suficiente dinero para contratar un gran equipo de analistas o ingenieros internos. Algunas plataformas de análisis de bajo o sin código incluyen GoodData, Priceloop y Bold BI.
Data Fabric
El data fabric es un enfoque integral de datos e inteligencia artificial para utilizar todas las inversiones actuales y futuras en su conjunto de datos, no solo una pieza específica de tecnología. La AI Ladder es una estrategia fácil de entender e implementar que se centra en recopilar, analizar e incorporar todos los datos de la empresa para proporcionar experiencias de cliente mejores y más convincentes, mejores servicios y productos, así como aumentar la eficiencia operativa del negocio. Entonces, ¿por qué es tan importante comprender qué es un data fabric hoy en día? Estamos entrando en una nueva era tecnológica, por lo que el mayor desafío en la era del conocimiento será cerrar la brecha de conocimiento y visión para que más de los datos e información disponibles se conviertan en conocimiento e ideas, lo que resulta en productos y servicios más dinámicos y de vanguardia, experiencias de cliente más personalizadas y una mayor eficiencia en la operación del negocio. Entonces, ¿qué impide a las organizaciones llenar esa brecha con los datos que ya tienen? La respuesta básica es la complejidad, que se crea a través de la tecnología, la escala y los recursos humanos. En resumen, un data fabric se trata de utilizar a las personas y la tecnología para cerrar la brecha de conocimiento entre la experiencia de la empresa y los datos disponibles, lo que resulta en productos y servicios más dinámicos, experiencias de cliente más convincentes y una mayor eficiencia empresarial.
IoT y datos en tiempo real
A continuación, viene el crecimiento del IoT y los datos en tiempo real. La mayoría de ustedes probablemente hayan oído hablar del Internet de las cosas, o IoT, en este momento. Ya sea su altavoz inteligente de esquina o su robot aspirador. El hardware se utiliza cada vez más para monitorear y estudiar el comportamiento humano. Más productos y servicios están produciendo datos en tiempo real como resultado del crecimiento del IoT. Los datos en tiempo real suelen ser no estructurados y de gran volumen. Esto implica que se recibe mucho y que está bastante desordenado. Sin embargo, si sabes cómo trabajar con datos en tiempo real y no estructurados, puedes descubrir ideas valiosas sobre el mundo que te permitirán agregar un valor económico genuino. Uno de los ejemplos más recientes es Ring, un dispositivo inteligente con una aplicación complementaria que permite a los usuarios vigilar datos de video y sonido en toda la casa. Los dispositivos IoT también se utilizan en diferentes industrias y instalaciones de fabricación para monitorear diferentes instrumentos y máquinas, etc. Google Maps también utiliza IoT para rastrear datos de tráfico en tiempo real y enviar alertas sobre carreteras congestionadas cerca de ti.
Entonces, ¿por qué le importa esto a los analistas de datos? Cuantos más datos en tiempo real podamos recopilar sobre los usuarios de un sistema, mejor será nuestra capacidad para comprenderlos. Los analistas de datos podrán así abrir nuevas oportunidades para las empresas para las que trabajan. Los datos en tiempo real y el crecimiento del IoT también plantean preguntas sobre la protección de datos. Ahí lo tienes, entonces. El campo de la analítica de datos es uno que cambia rápidamente. Siempre tendrás que estar alerta en este campo.
Gobernanza de datos
Ahora examinemos la gobernanza de datos. Como todos sabemos, la economía moderna genera y consume una cantidad cada vez mayor de datos. Las preocupaciones de las personas sobre cómo se crea y utiliza sus datos están creciendo junto con la gobernanza de datos. La gobernanza de datos se ha vuelto más popular recientemente como resultado de estas preocupaciones. Y ¿qué es exactamente la gobernanza de datos? La gobernanza de datos se refiere a asegurarse de que los datos que produces sean de la más alta calidad y cumplan con todas las leyes y regulaciones aplicables en el área en la que se producen y utilizan. Básicamente, produzcamos datos de alta calidad cumpliendo con la ley. Por lo tanto, todas las empresas hoy en día deben cuidar de desarrollar una política de gobernanza de datos efectiva. Un plan sólido se asegura de que los datos estén protegidos y tiene como objetivo garantizar que sean de la más alta calidad posible. La falta de una estrategia puede hacer que los datos de baja calidad pierdan oportunidades comerciales y, en el peor de los casos, resulten en sanciones o incluso tiempo de cárcel por parte de las autoridades. Muchos de nuestros seguidores en Europa estarán familiarizados con las regulaciones del GDPR, pero también existen leyes equivalentes en otras regiones del mundo. Por lo tanto, tener procesos sólidos de gobernanza de datos es crucial para todas las empresas, además de las técnicas de gobernanza de datos. Para garantizar que los datos cumplan con la política de gobernanza de datos, las pequeñas y medianas empresas pueden necesitar emplear con frecuencia a oficiales de protección de datos. Sin embargo, las empresas no son las únicas que luchan con la gobernanza de datos. Esa responsabilidad también recae en los consumidores. ¿Cuándo fue la última vez que realmente leíste los términos y condiciones de un contrato en una aplicación que usas o actualizas? Siempre menciono en mis blogs que los datos tienen un gran valor en este mundo y las empresas harían cualquier cosa para obtenerlos. Entiendo lo difícil que es leer esos términos y condiciones, por eso las empresas de tecnología legal se están estableciendo en todo el mundo para ayudarnos a superar los problemas de gobernanza de datos a los que nos enfrentamos como consumidores de datos privados. Como resultado, veo un mercado futuro para empresas disruptivas de tecnología legal que utilizan el aprendizaje automático e inteligencia artificial para ayudar a los clientes a comprender sus obligaciones contractuales. En este ámbito, sin embargo, ya hay actores.
CONCLUSIÓN
Así concluimos nuestra lista de las últimas tendencias en el campo del análisis de datos. Es evidente que este campo está evolucionando rápidamente. Con tecnologías de vanguardia emergentes, la creciente utilización de datos y un enfoque más fuerte en la gobernanza de datos, el futuro del análisis de datos parece increíblemente prometedor. Para aprovechar al máximo el potencial de los datos en los próximos años, será crucial mantenerse actualizado con las tendencias en este campo. Así que embarquémonos en este viaje hacia un futuro impulsado por los datos con curiosidad y creatividad, mientras exploramos y obtenemos conocimientos del mar de datos que nos rodea.
Sientase libre de compartir sus pensamientos en la sección de comentarios. Sus sugerencias siempre son bienvenidas.
