Tendencias en datos y análisis para 2023

En las tendencias del marketing digital, el big data y el análisis son dos de los sectores más innovadores del mundo del marketing actual. Según un informe de DataToBiz, los ingresos del mercado global de big data superarán los $ 100 mil millones para 2027.

El análisis de big data es una de las tendencias tecnológicas más poderosas y está revolucionando múltiples sectores a nivel mundial, desde el cuidado de la salud hasta la cuarta revolución industrial. Gracias a las aplicaciones en la nube, las empresas ahora pueden monitorear y analizar datos en tiempo real y realizar mejoras más rápido que nunca.

Sin duda, esta tecnología será el tema de conversación de Internet en los próximos meses, así que echemos un vistazo a las principales tendencias de datos y análisis en 2023 .

Tendencias en datos y análisis 2023

1) Transformación Digital

La transformación digital está impulsando la tecnología en todas las direcciones a medida que profundizamos en el Internet de las cosas, el aprendizaje automático y los macrodatos.

En 2020 había 9.700 millones de dispositivos conectados a internet; para 2030 se espera que ese número alcance los 29.400 millones. La inmensa cantidad de datos generados por estos dispositivos significa que el papel de los grandes datos en nuestro mundo sigue creciendo.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial jugará un papel cada vez más importante en el procesamiento de datos, ya que será fundamental para extraer significado de la enorme cantidad de datos que estamos acumulando. En los próximos meses y años, seguiremos encontrando nuevas aplicaciones para la transformación digital.

2) Inteligencia Comercial

Business Intelligence (BI) utiliza software y servicios para brindar información procesable que brinda a sus usuarios conclusiones detalladas sobre el estado de su negocio. En los próximos meses y años, esta disciplina seguirá desarrollándose y llegando a todos los sectores. Veremos su influencia en las decisiones empresariales tanto estratégicas como tácticas.

Las previsiones indican que el valor global del mercado de BI y análisis alcanzará los 18 000 millones en 2025 , por lo que esperamos ver un crecimiento a todos los niveles. El BI colaborativo pondrá a disposición información valiosa sin la necesidad de saber cómo usar una plataforma especializada, haciendo que los datos sean más accesibles para usuarios no técnicos.

3) Tecnología en la nube

Más del 70 % de las empresas han migrado al menos una parte de sus cargas de trabajo a la nube pública y se espera que la adopción de la nube sea aún mayor en los próximos años. Según un estudio de McKinsey, el gasto en la nube empresarial superó los presupuestos en un 23 % y alrededor del 30 % de ese gasto no se aprovechó adecuadamente.

Las tecnologías nativas de la nube son la única solución sostenible para nuestras estructuras comerciales y de TI, ya que están en constante evolución. Pero debido a su complejidad, existe la necesidad de herramientas de autoservicio estandarizadas que permitan a los usuarios no técnicos recopilar, analizar e interpretar datos.

4) Datos como servicio (DaaS)

Las estimaciones indican que el mercado de datos como servicio (DaaS) alcanzará los 11 000 millones de ingresos para 2023 . Este sector ha llegado a un punto en el que incluso los jugadores más pequeños pueden ingresar fácilmente al sector y generar ingresos . Incluso los nichos más extremos pueden obtener valor de los datos.

Si los datos generados en su empresa pueden ofrecer valor a otros, los datos como servicio podrían ser una forma interesante de generar ingresos. Por lo tanto, es un buen momento para repensar su oferta de datos y descubrir nuevas formas de contribuir.

5) Tecnología y Bienestar

El sector de la salud y el bienestar está tomando un papel protagonista en nuestras vidas, y los datos son una parte muy importante de él. Por ejemplo, los servicios médicos están descubriendo nuevas formas de comunicarse con sus pacientes, y las empresas se esfuerzan por descubrir e implementar estrategias que mejoren la salud de sus trabajadores.

Las empresas ahora tienen la capacidad de recopilar datos médicos de todo el mundo y utilizarlos de nuevas formas para identificar tratamientos antes y más rápido que nunca. En el futuro, esperamos que esta tendencia ayude a crear sistemas médicos más eficientes para las personas.

6) Vehículos sin conductor

Llevamos años escuchando hablar de la conducción autónoma , pero ahora está aún más cerca de convertirse en realidad. La compañía de vehículos autónomos de Alphabet, Waymo, ya está utilizando vehículos autónomos en sus ubicaciones en Phoenix y San Francisco. Walmart también ha estado utilizando un programa de vehículos autónomos en Arkansas desde 2020.

Fuente: Arstechnica

A medida que las empresas continúan utilizando datos derivados de estos primeros experimentos con programas de conducción autónoma, la única forma posible de avanzar es seguir avanzando. En los próximos años, los grandes datos ayudarán a definir aún más las formas de implementar vehículos sin conductor en nuestras vidas de manera segura y eficiente para todos .

7) Big Data para ayudar a la investigación del cambio climático

Para avanzar en la lucha contra el cambio climático, es absolutamente imperativo que el debate y las acciones a implementar estén basadas en datos.

Respaldar las predicciones de las organizaciones que luchan contra el cambio climático con datos sólidos ayudará a ir más allá del debate y comenzar a colaborar globalmente para implementar las acciones necesarias para combatir esta amenaza.

Big data proporciona una fuente de información imparcial sobre lo que realmente está sucediendo en el planeta y, en combinación con tecnologías como la IA y el análisis , ayudará a determinar las acciones más efectivas para coordinar esfuerzos entre gobiernos y empresas.

8) Los análisis en tiempo real ganan tracción después de la pandemia

Durante la pandemia de covid de 2020, los datos no solo ayudaron en la búsqueda de tratamientos y vacunas, sino también en el manejo de multitudes y el mantenimiento de la distancia social .

Por ejemplo, las cámaras de vigilancia inteligentes pueden contar cuántas personas entran y salen de un lugar y alertan una vez que se alcanza la capacidad máxima. También se pueden colocar en puntos clave que generan cuellos de botella y detectan momentos en los que el flujo de personas se vuelve demasiado denso, dificultando el mantenimiento de la distancia social.

Otro uso interesante de los datos a lo largo de los años ha sido identificar puntos críticos y patrones de contagio, por ejemplo, la existencia de superpropagadores.

Ahora que hemos ido más allá de las medidas de distancia social, esperamos que en los próximos meses estos avances contribuyan al desarrollo de la ciencia de datos en general .

9) Más procesamiento del lenguaje natural (PNL)

El big data, la IA, el internet de las cosas y el aprendizaje automático están derribando barreras en la interacción entre la tecnología y las personas. Y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) es lo que nos permite poner un rostro más humano a todas estas tecnologías.

El procesamiento del lenguaje natural permite que los humanos y las máquinas se comuniquen "como iguales" , lo que ayuda a eliminar recelos y fomenta la adopción de nuevas tecnologías.

Gracias a PLN, los usuarios podrán interactuar fácilmente con sistemas inteligentes , sin tener que superar una curva de aprendizaje. Esto permitirá integrar las nuevas tecnologías en su día a día de una forma mucho más cómoda y natural.

10) Automatización del análisis de Big Data

La automatización es uno de los principales impulsores de la transformación en el entorno de datos actual. En particular, la automatización del análisis de big data es una de las áreas más prometedoras y creemos que ganará prominencia en 2023 y más allá.

La automatización de procesos analíticos (APA) brindará una gran cantidad de información y capacidades predictivas a las organizaciones, particularmente en relación con el papel del poder de cómputo en los procesos de toma de decisiones. El resultado será que las empresas que lo utilicen podrán ser más eficientes tanto en la generación de resultados como en la reducción de costes.

11) Análisis aumentado

El análisis aumentado desempeña un papel revolucionario en la recopilación, el procesamiento y el intercambio de datos al combinar la inteligencia artificial y los protocolos de aprendizaje automático. Sus algoritmos altamente sofisticados son capaces de producir sugerencias sensibles al contexto, automatizar tareas y analizar conversaciones.

En algunos sectores específicos, como la defensa o el transporte, la analítica aumentada permitirá racionalizar la creciente cantidad de datos comerciales y se aplicará en cada vez más áreas, lo que aumentará aún más su eficacia.

En los próximos años, la analítica aumentada crecerá en importancia de la mano de los consumidores aumentados: usuarios comerciales que emplearán capacidades automatizadas, contextuales, móviles y de lenguaje natural como parte de su proceso analítico.

12) Análisis de seguridad con Big Data

Debido al avance extremadamente rápido de la digitalización, las estrategias convencionales de seguridad de datos se están quedando atrás, lo que lleva a un aumento de los delitos cibernéticos y las infracciones de seguridad de datos . Lógicamente, esto supone una preocupación para las empresas.

En este contexto, los análisis de seguridad de big data pueden ser de gran ayuda, ya que facilitan la recopilación, el almacenamiento y el análisis de grandes cantidades de datos de seguridad casi en tiempo real . Como resultado, ayudan a detectar y combatir las amenazas de manera efectiva.

El análisis de seguridad con big data hace posible procesar grandes cantidades de datos y administrarlos para protegerlos contra ataques cibernéticos.

13) Automatización Robótica de Procesos (RPA)

La automatización robótica de procesos o RPA es una tecnología de vanguardia que permite crear, implementar y administrar robots para imitar las acciones humanas al interactuar con sistemas digitales y software .

La gran ventaja de RPA es que permite realizar grandes volúmenes de trabajo sin error humano, y todo ello a gran velocidad. Por lo tanto, creemos que será adoptado cada vez más por industrias y empresas que valoran la precisión y la eficiencia. Por lo tanto, creemos que es una de las tendencias clave de datos y análisis para 2023 y más allá.

14) Inteligencia artificial como servicio (AI as a service o AIaaS)

La IA como servicio consiste en una entidad externa que ofrece funcionalidades avanzadas de IA a cambio de una tarifa de suscripción.

Esta tendencia será especialmente importante para las pequeñas y medianas empresas , ya que ayudará a aprovechar el poder de la IA sin necesidad de capacidades internas .

Las aplicaciones de IA como servicio incluyen servicio al cliente, análisis de datos y automatización de la producción. Es una tecnología de fácil acceso, rentable, transparente y escalable, por lo que creemos que tiene todo para convertirse en uno de los jugadores de datos y análisis del futuro.

15) Análisis predictivo

Tal como lo define IBM, el análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando una combinación de datos históricos con modelos estadísticos, técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático .

Con el auge de los datos, la analítica predictiva se volverá indispensable para las empresas que quieran identificar riesgos y oportunidades y buscar soluciones adecuadas, especialmente en sectores como el meteorológico, el sanitario o la investigación científica.

16) Migración a la Nube

La migración a la nube es el proceso de mover activos digitales como datos, cargas de trabajo, recursos de TI o aplicaciones a infraestructuras en la nube , basado en un entorno de autoservicio bajo demanda.

La migración a la nube tiene grandes beneficios para las empresas, ya que permite el rendimiento y la eficiencia en tiempo real con niveles mínimos de incertidumbre. Debido a estas ventajas, cada vez más empresas migrarán sus activos digitales a la nube para ser más rentables, ágiles e innovadoras en sus operaciones comerciales.