Según Gartner, la prestigiosa consultora y analista de tecnologías de la información, estas son las diez tendencias relacionadas con datos y analítica que pueden ayudar a las organizaciones y a la sociedad a afrontar el cambio disruptivo, la incertidumbre y las oportunidades que nos brindan durante los próximos tres años:
- Una Inteligencia Artificial más inteligente, más responsable y escalable permitirá mejores algoritmos de aprendizaje, sistemas interpretables y un menor tiempo de generación de valor.
- Los datos y análisis compuestos no solo fomentarán la colaboración y harán evolucionar las capacidades analíticas de la organización, sino que también aumentarán el acceso a los análisis.
- A medida que los datos se vuelven cada vez más complejos y la transformación digital acelera, la arquitectura de datos constituye el pilar fundamental que soportará el análisis de la información y sus diversos componentes. La arquitectura de datos reduce el tiempo para el diseño de integración en un 30%, la implementación en un 30% y el mantenimiento en un 70% porque los diseños de tecnología se basan en la capacidad de usar / reutilizar y combinar diferentes estilos de integración de datos. Además, la arquitectura de datos puede aprovechar las habilidades y tecnologías existentes de centros de datos, data warehouse y data lakes, al tiempo que introducen nuevos enfoques y herramientas para el futuro.
- De “Big Data” a “Small y Wide Data”: a diferencia del big data, estos resuelven una serie de problemas para las organizaciones que se enfrentan a cuestiones cada vez más complejas sobre IA y desafíos con datos escasos.
- El objetivo de XOps (datos, aprendizaje automático, modelo, plataforma) es lograr eficiencias y economías de escala utilizando las mejores prácticas de DevOps, y garantizar la confiabilidad, la reutilización y la repetibilidad al tiempo que se reduce la duplicación de tecnología y procesos y se habilita la automatización. Estas tecnologías permitirán el escalado de prototipos y ofrecerán un diseño flexible y una orquestación ágil de sistemas de toma de decisiones gobernados.
- La inteligencia de decisiones es una disciplina que incluye una amplia gama de toma de decisiones, incluidos análisis convencionales, inteligencia artificial y aplicaciones de sistemas adaptativos complejos. Cuando se combina con la capacidad de composición y una estructura de datos común, la inteligencia de decisiones diseñada abre nuevas oportunidades para repensar o rediseñar cómo las organizaciones optimizan las decisiones y las hacen más precisas, repetibles y rastreables.
- Los líderes de las organizaciones están empezando a comprender la importancia de utilizar datos y análisis para acelerar las iniciativas digitales. En lugar de ser un enfoque secundario, completado por un equipo separado, los datos y el análisis se están trasladando a una función central. Sin embargo, los líderes empresariales a menudo subestiman la complejidad de los datos y acaban perdiendo oportunidades. Si los directores de datos (CDO) participan en el establecimiento de objetivos y estrategias, pueden aumentar en 2,6 veces la aportación constante de valor.
- La tecnología gráfica constituye la base del análisis moderno de los datos, con capacidades para mejorar y mejorar la colaboración del usuario, los modelos de aprendizaje automático y la inteligencia artificial explicable. Aunque las tecnologías de gráficos no son nuevas para los datos y el análisis, ha habido un cambio en la forma de pensar en torno a ellas a medida que las organizaciones identifican un número creciente de casos de uso.
- Tradicionalmente, los usuarios estaban restringidos a cuadros de mando predefinidos y exploración manual de datos. A menudo, esto significaba que los paneles de datos y análisis estaban restringidos a analistas de datos o científicos de datos que exploraban preguntas predefinidas. Sin embargo, Gartner prevé que, en el futuro, estos cuadros de mando serán reemplazados por información automatizada, conversacional, móvil y generada dinámicamente, personalizada para las necesidades de cada usuario y entregada a su punto de consumo.
- A medida que más tecnologías de análisis de datos comienzan a convivir fuera del centro de datos tradicional y los entornos de nube, se acercan a los activos físicos. Esto reduce o elimina la latencia de las soluciones centradas en datos y permite más valor en tiempo real. Este cambio creará oportunidades para que los equipos de datos escalen las capacidades y extiendan el impacto a diferentes partes de la organización.
Los responsables de datos y de análisis deben examinar de manera proactiva cómo aprovechar estas tendencias en inversiones de misión crítica que aceleren sus capacidades para anticipar, cambiar y responder.
En línea con la visión Gartner, en Lanit Consulting desarrollamos soluciones que ofrecen a todos los miembros de las empresas y administraciones públicas la capacidad de hacer descubrimientos en sus datos, para que pueda transformar su organización y asumir el liderazgo.
Para ello, nos basamos en tres pilares:
- Datos democratizados: Nuestra estrategia integral toma datos sin procesar de cada rincón de su organización y los transforma en información preparada para la analítica que cualquier persona puede explorar.
- Inteligencia aumentada: La inteligencia artificial combinada con la intuición humana. Eso es la inteligencia aumentada, y la usamos para incrementar la alfabetización de datos de cada uno de los miembros de su equipo. Nuestra tecnología única de indexación asociativa, encuentra y destaca automáticamente los conocimientos para que los exploren las personas del equipo.
- Integrado: Impulsar una ventaja competitiva se consigue al hacer nuevos descubrimientos en cada área de la organización, siempre y cuando, la analítica está en todas partes.
Nuestra amplia experiencia en proyectos de analítica de datos nos ha permitido construir una serie de verticales por sector y por proceso empresarial que facilitan la puesta en marcha de la solución, reduciendo la inversión y el tiempo de implantación.