Tendencias Análisis de datos 2024 | Lo que está por venir
Se estima que el tamaño del mercado mundial del big data y el análisis empresarial alcance los 684.120 millones de dólares en 2030, un crecimiento exponencial de los 198.080 de 2020, lo que expresa la importancia de esta práctica para obtener una ventaja competitiva.
Su evolución y crecimiento se debe a la introducción de nuevos avances que están remodelando la forma en la que las empresas aprovechan el poder de sus datos. Hemos recopilados las tendencias que van a definir el futuro del análisis de datos.
Análisis de datos impulsados por IA
La inteligencia artificial está cambiando las operaciones comerciales de todo el mundo, y su introducción en el big data ha mejorado la visualización y el análisis de datos, así como mejorar las capacidades humanas a la hora de tratarlos.
Los sistemas impulsados por IA permiten tomar decisiones más rápidas y flexibles a la vez que nos adaptamos al cambio. Los algoritmos avanzados y dinámicos evalúan datos en diferentes escalas y alimentan diferentes casos que no se podrían hacer con métodos tradicionales.
Edge computing
La computación de borde ofrece una ruta para recopilar datos de dispositivos a través de conectividad de baja latencia, procesamiento de alto rendimiento y plataformas seguras.
Acelera el viaje de los datos de un dispositivo a un borde cercado y facilita la gestión de los mismos. Además, obtiene datos precisos y conocimientos valiosos que ayudan a tomar decisiones informadas, reduciendo costos y permitiendo realizar operaciones continuas. Es tremendamente útil en el mercado empresarial, pues genera grandes oportunidades para aumentar el uso de la experiencia digital.
Análisis aumentado
Es, probablemente, la tendencia de la que más se va a hablar durante los próximos años. Los análisis aumentados aprovechan el poder del Machine Learning y la IA. Con la integración del NLP (Natural Language Processing) y la información automatizada se facilitará la interacción de las personas con los datos.
Se simplificará el proceso de extracción de información de conjuntos de datos, incluso para usuarios no técnicos. Por ello, la combinación de análisis con IA tiene un gran potencial para ampliar nuestro conocimiento y tomar mejores decisiones.
Gestión y gobernanza
2024 será el momento en el que los data lakehouse terminen de explotar. Se trata de una estructura de almacenamiento de datos que combina los puntos fuertes y las ventajas de un data lake y un data warehouse.
¿Por qué surge? A medida que crezca la cantidad de datos necesarios para alimentar los análisis, las aplicaciones de usuario y la IA generativa, también aumentará la capacidad de utilizarlos y gobernarlos rápidamente gracias aun data lakehouse.
Privacidad y seguridad de los datos
No es una tendencia nueva, pero sí que es una preocupación que está ganando cada vez más fuerza. De hecho, con el uso de la IA generativa de forma generalizada, las empresas se cuestionan más cómo utilizar sus datos, si deben utilizarlos y de qué forma preservando la seguridad.
Los próximos meses estarán marcados por un mayor foco en la privacidad, como la eliminación de vulnerabilidades de seguridad de los datos en entornos de trabajo remotos e híbridos, cifrado de los datos confidenciales, restricciones de uso, etc.
Tejido de datos basados en metadatos
Data Fabric es un sistema que aísla la información de los metadatos, aprende y toma las medidas correspondientes los agrupa bajo un mismo sistema de administración o nube, facilitando que las organizaciones puedan gestionar de forma ágil y fácil todos los datos en un espacio unificado y al momento.
Debido a numerosos factores como el creciente volumen y complejidad de los datos, la necesidad de información en tiempo real, la creciente importancia de la gobernanza de datos o el auge de la IA y el ML hacen que este tejido de datos sea tan útil a la hora de administrar y analizar grandes conjuntos de datos empresariales.
Arquitectura de malla de datos
Es un enfoque descentralizado para la gestión de datos que se centra en hacer que los datos sean accesibles y consumibles para todos los usuarios. Adopta un enfoque más flexible y escalable que las arquitecturas tradiciones para la gestión de datos.
Es una buena opción para la gestión de conjuntos grandes y complejos, a la par que se obtienen datos relevantes al momento, así como la implementación de la gobernanza y la adaptación a las necesidades cambiantes de cada caso.
DataOps
Es una tendencia que lleva vigente desde hace unos años y a la cual aún le quedan unos años para quedarse. Enfatiza en la colaboración y la automatización en los procesos de gestión de datos, optimizando los canales y permitiendo el acceso a los datos con fines de análisis.
Al implementar DataOps en las empresas, se optimiza el diseño, desarrollo y mantenimiento de aplicaciones basadas en datos y su análisis. Así respalda una toma de decisiones eficaz y mantiene los negocios competitivos.
Computación cuántica
Aunque aún nos encontramos en su etapa más inicial, la computación cuántica tiene un potencial enorme a la hora de abordar desafíos complejos en el análisis de datos. Durante 2024 veremos más pruebas e investigación en este campo para numerosas industrias.
Se podrán aprovechar sus características para ayudar con ciertos tipos de cálculos de manera mucho más eficiente que las computadoras clásicas.
Comprender los patrones de los datos es crucial para aprovechar su potencial en los negocios y la sociedad. A medida que las nuevas innovaciones van avanzando, es crucial valorar el poder de los datos y la seguridad de los mismos.
En Plain Concepts contamos con años de experiencia y un equipo especializado que puede ayudarte a sacar el máximo partido de tus datos con un enfoque Data-Drive. Si quieres saber cómo, contacta con nuestros expertos y estudiaremos tu caso. Y si no quieres perderte ninguna de las novedades, aquí tienes un resumen sobre las tendencias tecnológicas que van a marcar 2024.
