Nuevas tecnologías serán incorporadas para convertir el proceso más ágil e inteligente.
Son muchas las empresas que apuestan por el análisis de datos como el principal combustible para sus negocios en un plazo de entre tres a cinco años. Por ese motivo, la recolección de información es cada vez más veloz y voraz, creando muchas oportunidades.
Las compañías saben qué grandes cantidades de datos aliados a poderosas herramientas de procesamiento en la Nube, hace posible entrenar y ejecutar algoritmos a gran escala, esencialmente para utilizar todo el potencial de la Inteligencia Artificial.
El levantamiento reciente por Gartner apunta cuáles son las principales tendencias en recolección y análisis de datos, además del impacto que tendrán significativamente sobre los negocios:
1 – Análisis Aumentado: Citado por Gartner, el análisis aumentado no es nada más que la automatización de todo el proceso anterior hacia el análisis de datos. Recolección, limpieza y separación de datos para qué los analistas encuentren los insights valiosos para sus negocios.
La estimación hoy en día es que un científico de datos puede estar gastando cerca del 80% de su tiempo de trabajo, preparando y depurando los datos. Al utilizar Machine Learning, el Análisis Aumentado será capaz de ofrecer el análisis predictivo y prescriptivo de manera automática, basado en la información ya existente.
2 – Inteligencia continua: Es un nuevo patrón tecnológico en que el análisis en tiempo real es integrado a una operación del negocio que puede procesar, validar y analizar datos actuales y datos del pasado para prever los futuros eventos.
3 – Refuerzo del uso de la Inteligencia Artificial: Cada día, las empresas invierten más en AI para potencializar el análisis de sus datos recolectados. Usar los datos reales, depurados y confiables es una acción primordial para qué la Inteligencia Artificial funcione correctamente. Trabajar con una base infectada significa el análisis fuera de la realidad de la empresa y por ello, conduce a conclusiones equivocadas por parte de las máquinas. El desafío para el equipo que trabaja con AI es saber seleccionar la información qué ofrecerán algún tipo de beneficio para el negocio, así como realizar un almacenamiento correcto desde los datos, para qué éstos no se pierdan o sean editados a lo largo del trayecto.
4 – Procesamiento de Idioma Natural (NPL): Gartner cree que para el 2020, el 50% de las consultas analíticas serán administradas por medio de NPL o voz. Lo que significa que las máquinas al comprender el sentido del habla humano tendrán mayor conocimiento con relación a los diferentes acentos, lenguajes y diferentes formas de decir la misma cosa.
5 – Uso de blockchain: Con datos incorruptibles por medio de la cadena de bloques, la predicción es más acertada por contar con información real y no manipulada con interés para los mercados. La generación de información transparente es otra forma de colaboración del blockchain para la previsión de los datos.
6 – Servidores de memorias persistentes: Las nuevas tecnologías de memoria persistente reducirán los costos y la complejidad del uso de In-memory Computing (IMC), que permite un procesamiento extremadamente rápido, ayudando a las empresas a aumentar el desempeño y el rápido análisis de volúmenes masivos de datos en tiempo real.
Estas apuestas indican que cada día crece la cantidad de datos generados y las empresas requieren utilizar la tecnología a su favor para tener respuestas rápidas a la necesidad de los mercados.
Automatización de procesos repetitivos, Inteligencia Artificial y Machine Learning son algunas herramientas que mejorarán los resultados y ayudarán para qué los analistas de datos puedan utilizar sus habilidades en encontrar los insights estratégicos, en vez de perder el tiempo al tratar la información.
