Anal√≠tica de datos ūüí°tendencias y desaf√≠os para los pr√≥ximos meses

El proceso de examinar datos con el objetivo de obtener información valiosa para la toma de decisiones se ha convertido en un insumo fundamental para las organizaciones. Por eso conviene seguir de cerca las tecnologías y técnicas que se vienen para aprovechar al máximo su potencial para el negocio.

Anal√≠tica de datos ūüí°tendencias y desaf√≠os para los pr√≥ximos meses |  Juan Beines Furcada, AWS Solutions Architect & Cloud Pre Sales Engineer en BGH Tech Partner | CXO Community>
Por Juan Beines Furcada, AWS Solutions Architect & Cloud Pre Sales Engineer en BGH Tech Partner.


La información de la empresa sobre su cliente, producto o proveedor representa un activo sin el cual no es posible realizar las actividades principales ni construir las decisiones de negocios.

Siguiente esta realidad, el mercado de an√°lisis de datos crece a una tasa anual compuesta de casi el 30%, seg√ļn datos de la consultora Statista. Con el incremento del trabajo h√≠brido y la dispersi√≥n de las redes, las empresas est√°n requiriendo m√°s datos de f√°cil acceso para continuar con los procesos de empoderamiento de todo el personal con el objetivo de que cada colaborador pueda aprovechar el poder de los datos para tomar mejores decisiones. Estos procesos seguir√°n adelante en 2023, ya que permiten:
  • Comprender mejor a los clientes.
  • Optimizar el desarrollo de productos y servicios.
  • Agregar eficiencia en las operaciones internas.
  • Sumar nuevas fuentes de ingresos.
Durante los próximos meses las organizaciones continuarán trasladando sus soluciones de análisis y datos a la nube en contextos de multi-cloud y Nube Híbrida. Además, las empresas tenderán a incorporar sistemas que permitan recuperar y procesar datos en tiempo real para hacer un seguimiento de todo el negocio, administrar cambios inesperados y tratar los problemas rápidamente.

En paralelo, ganará popularidad en el uso de Data-as-a-Service (DaaS), que permite la recopilación, gestión y almacenamiento de datos en terceros a través de servicios en la nube. Este modelo tendrá mayor demanda ya que evita que las empresas tengan que construir sus propios sistemas de almacenamiento y recopilación al tiempo que permite trabajar con datos sin necesidad de configurar y mantener operaciones de data science que suelen ser costosas y especializadas.

Por otra parte, ya se observan requerimientos de estructuras de datos con marcos de gesti√≥n √ļnicos y coherentes que permitan el an√°lisis en toda la empresa y servicios de datos que automaticen procesos como la recopilaci√≥n, exploraci√≥n, descubrimiento, preparaci√≥n e integraci√≥n de datos. Esta arquitectura descentralizada y de autoservicio ayuda a los equipos a utilizar recursos y herramientas bajo demanda. Este dise√Īo de la arquitectura se basa en capas integradas de datos conectados y proporciona una integraci√≥n perfecta y de extremo a extremo de todos los datos en entornos de varias nubes.

En simult√°neo, contin√ļa el avance del paradigma de Internet de las Cosas (IoT), con lo cual, la anal√≠tica de datos seguir√° extendi√©ndose hasta el borde de las redes. Al respecto si bien es cierto que hoy en d√≠a las empresas utilizan muchos m√°s sensores que antes, tambi√©n es verdad que la gente no sabe c√≥mo aprovecharlos. Por eso este a√Īo se espera que la anal√≠tica avanzada para IoT lleve este concepto m√°s all√° de simplemente visualizar los datos de los sensores, para poder generar patrones. Este proceso har√° que el an√°lisis, la IA y la inteligencia de decisiones se integren en las aplicaciones perimetrales para que sea posible analizar los datos casi en tiempo real.

En resumen, la tendencia es que las empresas desarrollen una infraestructura de datos escalable y segura para poder continuar aprovechando el poder de los datos. En esta línea, seguirán trasladando sus soluciones de análisis y datos a la nube, incorporando sistemas para procesar datos en tiempo real y utilizando servicios de DaaS para trabajar con datos sin necesidad de construir sus propios sistemas. En simultáneo, la gobernanza de datos será cada vez más importante para proteger la privacidad de los clientes y cumplir con las normativas.

Dado que la analítica de datos es cada vez más importante en los negocios porque permite tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia, identificar oportunidades, obtener una ventaja competitiva y mejorar la experiencia del cliente, no hay motivos para no aprovechar su potencial ahora mismo.

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