Introducción
Son numerosas las empresas que están apostando por el análisis de datos como el motor principal de sus negocios en un período de tres a cinco años. Por ello, la recopilación de información se está volviendo cada vez más rápida y voraz, generando múltiples oportunidades.
Las empresas comprenden que grandes volúmenes de datos, junto con potentes herramientas de procesamiento en la Nube, permiten entrenar y ejecutar algoritmos a gran escala, aprovechando así todo el potencial de la Inteligencia Artificial.
Un reciente estudio realizado por Gartner identifica las principales tendencias en la recolección y análisis de datos, así como su significativo impacto en los negocios:
Análisis Avanzado:
Gartner define el análisis avanzado como la automatización de todo el proceso previo al análisis de datos. Esto incluye la recopilación, limpieza y organización de datos para que los analistas puedan descubrir ideas valiosas para sus empresas. Hoy en día, se estima que un científico de datos puede pasar hasta el 80% de su tiempo preparando y depurando datos. Con el uso de Machine Learning, el Análisis Avanzado puede ofrecer análisis predictivos y prescriptivos de forma automática, basándose en la información existente.
Inteligencia Continua:
Se trata de un nuevo patrón tecnológico en el que el análisis en tiempo real se integra en las operaciones comerciales para procesar, validar y analizar datos actuales y pasados, con el fin de prever eventos futuros.
Mayor Uso de la Inteligencia Artificial:
Las empresas están invirtiendo cada vez más en IA para potenciar el análisis de datos recopilados. El uso de datos reales, depurados y confiables es fundamental para que la IA funcione correctamente. Trabajar con datos corruptos puede llevar a conclusiones incorrectas. El desafío para los equipos que trabajan con IA es seleccionar la información que beneficiará al negocio y almacenarla correctamente para evitar pérdidas o manipulaciones.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN):
Se estima que para el 2020, el 50% de las consultas analíticas se realizarán a través de PLN o voz. Esto significa que las máquinas comprenderán mejor el lenguaje humano, incluidos los diferentes acentos y formas de expresión.
Utilización de Blockchain:
Con datos incorruptibles gracias a la tecnología de cadena de bloques, las predicciones son más precisas al contar con información real y no manipulada. La transparencia en la generación de datos es otra contribución importante de Blockchain para la predicción de datos.
Servidores de Memoria Persistente:
Las nuevas tecnologías de memoria persistente reducirán los costos y la complejidad del uso de la computación en memoria, lo que permitirá un procesamiento extremadamente rápido. Esto ayudará a las empresas a aumentar el rendimiento y realizar análisis rápidos de grandes volúmenes de datos en tiempo real.
Estas tendencias demuestran que la cantidad de datos generados está en constante aumento, y las empresas necesitan utilizar la tecnología a su favor para obtener respuestas rápidas a las demandas del mercado. La automatización de procesos repetitivos, la IA y el Machine Learning son algunas herramientas que mejorarán los resultados y permitirán a los analistas de datos concentrarse en encontrar insights estratégicos en lugar de perder tiempo en el procesamiento de datos.
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