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:

1. Una Inteligencia Artificial más inteligente, más responsable y escalable permitirá mejores algoritmos de aprendizaje, sistemas interpretables y un menor tiempo de generación de valor.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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.