Tendencias en Data & Analytics para el 2021

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Según el tercer informe anual que define las principales tendencias de Data & Analytics del año de SDG Group. Descubre qué tendencias tendrán el impacto más significativo en el 2021.

Este año nos ha revelado la importancia de obtener la información en tiempo real para resolver los principales problemas de la sociedad. Los datos y el saber analizarlos son esenciales para capear la tormenta durante las épocas de disrupción e incertidumbre. Asimismo, es importante mantenerse competitivos y liderar en la “Próxima Normalidad”.

Para ser un líder, es necesario ir unos pasos por delante y anticiparse a un mundo en constante evolución. Este año hemos identificado las 10 tendencias para el 2021 que van a ser facilitadoras del cambio e impulsarán a los líderes de negocio a elevar su estrategia al siguiente nivel.

Han segmentado las 10 tendencias para el 2021 en tres categorías:

  • Given Trends: tendencias que ya son una necesidad y requieren de acción.
  • Trends on the Rise: tendencias que van a tener un impacto significativo.
  • Slow-Shift Trends: tendencias que van entrando en el juego gradualmente.

Given Trends

Tendencias que ya son una necesidad y requieren de acción.

1.) Nada más que el Cloud para obtener Analytics a la máxima velocidad

En estos tiempos el Cloud prevalece. Este año, con la disrupción digital y la llegada del trabajo en remoto surge la necesidad del acceso inmediato a los datos desde cualquier lugar. La migración a la nube continuará siendo crucial para el negocio debido a los beneficios que ofrece en cuanto a velocidad de implementación, seguridad, rendimiento y capacidad de Analytics.

Cuando lo enfocamos a Data & Analytics, el Cloud está resolviendo problemas de escalabilidad relacionados con el volumen de datos y la cantidad de usuarios. Mejora la colaboración al acercar los datos a la empresa y habilitarlos para su uso. El Cloud también hace que la IA sea más accesible porque permite el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y las capacidades de reconocimiento facial.

Las empresas se centrarán en la gestión financiera de los servicios en el Cloud (FinOps) porque aunque los modelos de precios de los proveedores de la nube pueden ser una ventaja financiera, también presentan desafíos. ¿Cómo se crea un presupuesto cuando no se sabe cuánto almacenamiento se va a utilizar? ¿Cómo se asegura de no pagar en exceso o restringir el uso y limitar la adopción? Los expertos con conocimiento técnico desempeñan un papel esencial para garantizar que una empresa pueda financiar su entorno Cloud de forma óptima.

2.) Los 3 caballeros de Data Management: DataOps, Metadata & Data Governance impulsados por IA

El año pasado presentamos a los Tres Caballeros de la Transformación Digital, y este año, damos la bienvenida a los Tres Caballeros de Data Management. En la actual economía de los datos, sabemos que los datos son el «nuevo petróleo» y la actual demanda al acceso a fuentes de datos no estructurados sigue creciendo. Pero, esto viene con riesgos que serán abordados a través de la inteligencia artificial para optimizar las fuerzas claves en el Data Management: DataOps, Metadata y Data Governance.

La Inteligencia Artificial (IA) se aplicará en el marco de DataOps para automatizar la ingesta, el procesamiento y el almacenamiento de datos de nuevas fuentes y el descubrimiento de “Metadata” para añadir contexto. Esto será clave para la detección de anomalías y la autovigilancia de Data Governance para que existan datos de calidad, mejoras en el linaje de los datos y la seguridad en cada etapa del procesamiento de datos sin necesitar el análisis o la intervención de un experto.

3.) Analítica Avanzada “end-to-end” como la llave para desbloquear Business Insights

Las empresas incorporarán capacidades analíticas avanzadas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural en todas las capas de análisis para generar conocimientos empresariales que les ayude a posicionarse como líderes en el mercado. Es imprescindible aplicar estas capacidades en la Analítica Diagnóstica para definir los modelos de datos, en la Analítica Descriptiva para reaccionar ante los problemas empresariales, en la Analítica Prescriptiva para recomendar acciones y en la Analítica Predictiva para pronosticar los resultados.

Las empresas necesitan capacidades de Analitica Avanzada de forma continua para hacer que el negocio sea más eficiente y descubrir nuevas ventajas competitivas.

4.) El foco puesto en Data Ethics

La pandemia aumentó la demanda de datos y la necesidad de procesos más centralizados para mejorar el aprendizaje automático que puede proporcionar conocimientos y predicciones fundamentales. Las empresas farmacéuticas trabajaron de la mano en conjuntos de datos para desarrollar soluciones, los principales proveedores de software del Cloud colaboraron para facilitar el rastreo de contactos y los gobiernos solicitaron acceso a los datos sensibles sobre la salud de sus ciudadanos.

Ya existen regulaciones como RGPD, pero ahora que hay un mayor interés en las plataformas de datos compartidos y algoritmos de IA que pueden ayudar a resolver los principales desafíos de la sociedad, la ética de los datos es cada vez más crítica. Las empresas necesitan navegar usando la inteligencia artificial sin caer en trampas éticas en el camino.

El caso de uso de las tecnologías Blockchain para abordar la seguridad de los datos sigue saliendo a la superficie debido a las capacidades que tienen para desajustar los datos en las infraestructuras y compartir los datos sin comprometer la confidencialidad.

Trends on the Rise

Tendencias que van a tener un impacto significativo.

5.) Self-Service 2.0: El Fin de la Era del Reporting

Los Dashboards son útiles pero ya no son un factor clave diferencial. Hay formas más intuitivas para que los usuarios puedan interactuar con los datos gracias a las capacidades de la Analitica Avanzada como la Inteligencia Artificial, Machine Learning, Procesamiento del lenguaje natural, Realidad Aumentada (RA), Realidad Virtual (RV), etc., que pueden crear experiencias inmersivas y entornos de Analytics completamente nuevos.

Con la actual situación y el trabajo en remoto, la autonomía es una necesidad. La formación no es accesible como antes y las aplicaciones deben ser fáciles de usar para los usuarios sin capacidades técnicas.

Existen tecnologías innovadoras y especializadas en el mercado que ofrecen experiencias analíticas que van más allá de un Dashboard. Los líderes en Data & Analytics deberían buscar soluciones que incorporen “insights de negocio” en los sistemas y puedan avisar cuando un evento ocurra, en lugar de construir cuadros de mando «point and click» que informen sobre el pasado.

6.) Best-of-Breed: Desde una Plataforma de Analytics hacia una Arquitectura orientada a Servicios

Ahora que la mayoría de proveedores de software ofrecen modelos de precios basados en la subscripción o el consumo, las empresas ya no están comprometidas a utilizar una tecnología durante largos períodos. Hoy en día tienen la flexibilidad de cambiar de tecnología según vayan surgiendo nuevas necesidades dentro de la empresa y pasar rápidamente a las nuevas tecnologías del mercado. Estos nuevos modelos de precios están permitiendo una arquitectura de servicios que utiliza la mejor tecnología de su clase para cada tarea específica.

La Arquitectura orientada a Servicios hará posible que las pequeñas empresas de software de nicho compitan con las empresas globales, y permitirá a los clientes mezclar y combinar las mejores tecnologías, ir más allá de los límites de los entornos de datos heredados y seguir el ritmo de la innovación.

Un componente crucial para el éxito es que las tecnologías pueden ser sustituidas sin afectar al resto de la arquitectura.

7.) Datos Alternativos (X Analyltics): La clave para liberar ventajas competitivas ocultas

Existe una cantidad de datos a nuestra disposición que los que actualmente se recopilan y son utilizados. Los datos no estructurados en texto, vídeo, audio, imágenes, emociones, vibraciones, etc., a menudo se pierden. ¿Qué valor podríamos obtener si realmente los utilizaramos?

Gartner utiliza el término “X Analytics” para describir este tipo de datos, remarcando  que es un término que sirve como paraguas donde “X” es la variable de datos para un rango de diferentes contenidos estructurados y no estructurados. Estos conjuntos de datos únicos están siendo utilizados para resolver algunos de los desafíos más difíciles de la sociedad, como el cambio climático, la prevención de enfermedades y la protección de la vida silvestre.

El uso de la inteligencia artificial y el machine learning impulsarán estos “datos alternativos”  y hará posible encontrar irregularidades críticas que típicamente pasarían desapercibidas. Para las empresas, esta tendencia podría ser la forma de descubrir la próxima ventaja competitiva, y deberían esperar que la innovación con “X Analytics” nazca, probablemente, de empresas tipo startups y de los proveedores de Cloud Computing.

8.) Graph Analytics para impulsar el Machine Learning y la Inteligencia Artificial

Graph Analytics, un conjunto de técnicas analíticas para la interpretación de datos no estructurados y fluctuantes permite la exploración y proporciona un contexto sobre las relaciones entre diferentes empresas, personas o transacciones financieras que puede mejorar las predicciones y la precisión en la toma de decisiones.

La aplicación del procesamiento de gráficos muestra el potencial para mejorar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial porque pueden incorporar fácilmente nuevas fuentes de datos y extraer relaciones entre esos conjuntos de datos.

Según Gartner, para el 2023, Graph Analytics facilitará una rápida contextualización para la adopción de decisiones en el 30% de las organizaciones de todo el mundo.

9.) La Inteligencia Continua & 5G: La fuerza detrás de los procesos de negocio inteligentes

La necesidad de que los procesos de negocio se adapten rápidamente a una alta demanda se ha hecho más evidente en el último año. Hemos experimentado una escasez de muchos productos, como mascarillas médicas, productos de limpieza y medicamentos.

¿Cómo se pudo evitar esto? Con la Inteligencia Continua impulsada por la velocidad de una red 5G. Esta es la solución para optimizar los procesos de negocio y corregir las irregularidades y fallos justo cuando ocurren.

El enfoque de trabajo de la Inteligencia Continua en una red 5G puede procesar datos nuevos e históricos de los sensores en tiempo real y prescribir acciones.  Las cadenas de suministro y los almacenes son las áreas clave que pueden beneficiarse.

Slow-Shift Trends

Tendencias que van entrando en el juego gradualmente.

10.) Quantum AI: Elevando la Transformación Digital al siguiente nivel

Las técnicas en Inteligencia Artificial se han desarrollado rápidamente en los últimos tiempos, pero su verdadero potencial aún no se ha liberado porque está limitado por las capacidades de los ordenadores modernos que no logran procesar las cantidades de datos actualmente disponibles en un plazo razonable. La Computación Cuántica puede ser más ágil en las operaciones y procesar más datos que las” supercomputadoras” de hoy en día.

Las tres áreas en las que la Inteligencia Artificial Cuántica podría tener un impacto son en el Aprendizaje Automático, el Análisis Predictivo y el Procesamiento del Lenguaje Natural. Muestra el potencial para desencadenar el desarrollo de avances que ayudarán a la sociedad y a las empresas, como el aprendizaje automático que puede diagnosticar enfermedades, producir materiales para desarrollar dispositivos y estructuras de una manera más eficiente, y optimizar los algoritmos que pueden crear estrategias financieras, y mucho más.

La Computación Cuántica podría elevar la transformación digital a un nivel que todavía no hemos podido imaginar.

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