Estas son las 9 tendencias en Data y Analytics para 2022

¿Qué es Data Analytics?

Data Analytics significa análisis de datos. Se hace referencia con este término al análisis de grandes volúmenes de datos (big data). Así como su transformación para obtener información útil para obtener conclusiones que faciliten la toma de decisiones.

Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos las empresas facilitan el crecimiento de sus negocios, mejoran su eficiencia operativa, gestionan mejor los riesgos y reducen el tiempo en la toma de decisiones.

Tendencias en Data Analytics para el 2022

La firma de consultoría global especializada en Data y Analytics SDG Group presenta por cuarto año consecutivo su informe sobre las principales tendencias que marcarán el rumbo del sector durante este año. Según esta firma de consultoría las principales tendencias en Data y Analytics para el 2022 serían las siguientes:

1. Una nueva generación de Data Warehouse

Un Data Warehouse es un almacén electrónico donde las empresas y organizaciones almacenan de forma electrónica una gran cantidad de datos.

Gracias a la nube, las empresas están adoptando nuevas arquitecturas de datos y estructuras cada vez más profundas y escalables. Este año tendremos una nueva generación del Data Warehouse gracias al Data Mesh, Data Vault 2.0 y Data Fabric, unas tecnologías pensadas y creadas de manera nativa en la nube.

• Data Mesh. Es un enfoque holístico para la gestión de los datos. En él se aglutinan una arquitectura controlada por dominios distribuidos, el tratamiento de los datos como un producto, el diseño de infraestructuras de datos de autoservicio y la gobernanza de ecosistemas. La “malla de datos” permite que los productos de datos se unan entre dominios. Permitiendo, por otro lado, el intercambio de información sin depender de un almacenamiento.
• Data Fabric. Es una arquitectura que habilita el acceso y el intercambio de datos en un entorno distribuido, sin importar si están en una nube privada, pública o se encuentran en dispositivos locales dentro de la empresa. Esta capa de datos y procesos identifica y conecta de forma continua y automatizada datos de aplicaciones dispares descubriendo relaciones únicas y relevantes para el negocio. Esta información permite una toma de decisiones más eficaz, proporcionando valor a través de un acceso y comprensión rápidos con respecto a las prácticas tradicionales de gestión de datos.
• Data Vault0. La evolución al siguiente nivel del Data Vault se origina gracias al cloud y el DataOps. Un marco agile para la configuración y gestión colaborativa de tecnologías, procesos y datos.

Data Analytics, blockchain, inteligencia artificial y machine learning. Estas son algunas de las tendencias en Data y Analytics que impulsarán tu negocio en 2022.

2. Administración de datos empresariales sin límites gracias a la Inteligencia Artificial (IA) y al Machine Learning

DataOps aplica los aprendizajes adquiridos en DevOps al análisis y la administración de datos para crear entregas predecibles. Además de una gestión de cambio en los datos, modelos de datos y artefactos relacionados. Para conseguirlo aprovecha la tecnología para automatizar la entrega de datos con un nivel idóneo de seguridad, calidad y metadatos que consiguen mejorar el uso y el valor de los datos en un entorno dinámico. DataOps está evolucionando ahora al siguiente nivel gracias a la inteligencia artificial y al Machine Learning creando entornos de hiperautomatización.

También está cobrando importancia el Metadata LakeHouse. Una plataforma de metadatos que hace posible que el metadata se convierta en el gestor y cerebro de todo el entorno de gestión de los datos dentro de una empresa.

3. El cliente al centro

Con el objeto de responder a las necesidades de los clientes se está produciendo un cambio de paradigma en el que el cliente se sitúa en el centro de la experiencia de compra.

Se busca que el cliente tenga una experiencia de compra única y homogénea esté donde esté. Por lo que desaparecerán las barreras entre los canales digitales y físicos, gracias a la hiperconectividad (cloud, 5G, IoT).

Al recopilar los datos de los distintos canales se extrae información muy relevante sobre el consumidor.

Gracias a la analítica de datos y a la automatización inteligente de los procesos, las empresas ofrecen productos y servicios personalizados. El uso de este enfoque facilita la alimentación de modelos de inteligencia artificial que se activan en tiempo real.

4. Datos como Activo Transformacional (D.A.T. A)

El dato sólo tiene valor si se convierte en un activo monetizable y diferenciador. El D.A.T.A. ha de entenderse aquí como el conjunto de datos, algoritmos, prácticas e información del que dispone una empresa.

Las organizaciones que aprovechan la información que esos datos proporcionan y extraen valor de ellos, son aquellas que se diferencian de sus competidores.

5. Creación de entornos de confianza que pivotan sobre Cybersecurity Analytics, Blockchain y Privacy-Enhancing Computation

Las empresas están adoptando estrategias de ciberseguridad que proporcionan protección más allá del perímetro tradicional. Se trata de un enfoque proactivo de la ciberseguridad que se basa en la identidad y que utiliza las capacidades de recopilación y análisis de datos (Cybersecurity Analytics) para una detección más rápida de las amenazas. Así como la automatización de las tareas de seguridad manuales.

Este entorno ciberseguro se apoya también en tecnología Blockchain. Gracias a esta tecnología se garantiza el almacenaje de datos mediante su descentralización y la información cifrada.

El Blockchain aporta un gran valor a las empresas en la protección de su:

• Protección de los datos.
• Protección de las infraestructuras.
• Trazabilidad del flujo de datos.

En este contexto aparece en escena el Privacy-Enhancing Computation (PEC), un conjunto de tecnologías que protege los datos mientras se procesan, comparten, transfieren y analizan.

6. Apuesta por el Self-Service 2.0 y por el modelo de Auto Machine Learning

Estas tecnologías de Data Analytics aceleran la adopción de soluciones dando acceso directo a los usuarios finales, democratizando el acceso a los datos y poniendo el foco en la generación de insights.

• Self Service 2.0 está integrando y aprovechando la capacidad analítica de los modelos impulsados por la IA.
• Auto ML está utilizando la parte visual y de reporting para presentar sus algoritmos avanzados.

7. Gestión ética de los datos

La disrupción que supone la Computación Cuántica unida a la IA obliga a mejorar la gestión ética de los datos. Tras los avances en privacidad que vinieron de la mano del RGPD ahora es el momento de garantizar un desarrollo ético y responsable de los datos.

En esta línea, surge el nuevo concepto de Private IA. En el ámbito de las administraciones públicas o entidades donde la compartición de datos es compleja, se están utilizando encriptaciones para exponer los datos lo mínimo posible.

8. Computación cuántica y su convergencia con las técnicas de Data Analytics avanzada

La inteligencia artificial cuántica puede ser la próxima revolución. En la actualidad estamos viviendo un paralelismo importante en la forma en la que se está desarrollando la computación cuántica y su convergencia con las técnicas de analítica avanzada.

Gracias al desarrollo de la computación cuántica se obtendrán resultados inalcanzables con tecnologías informáticas clásicas, que facilitarán:

• El procesamiento de grandes series de datos.
• La resolución más ágil de problemas complejos.
• Así como una mejora de los modelos y la visión de negocio.

9. Metaverso y Realidad Extendida

Metaverso no es solo una palabra de moda en el sector de la tecnología. El metaverso es un ecosistema que facilitará el aprovechamiento de la realidad extendida. Dentro de esta realidad encontramos todas las tecnologías inmersivas que fusionan el mundo real con el virtual: realidad aumentada, virtual y mixta.

La realidad extendida es un conjunto de recursos tecnológicos que ofrecerá al usuario la posibilidad de sumergirse en experiencias interactivas a partir de la combinación entre la dimensión virtual y la física.

El conjunto de productos y servicios que se está construyendo alrededor del Metaverso está alentando la innovación en los dispositivos y hardware. Como es el caso de las gafas de realidad virtual, que pasarán a ser más accesibles para empresas y usuarios finales.

Está previsto que el ecosistema del Metaverso moverá alrededor de 800.000 millones de dólares en 2024 y 2,5 billones de dólares para 2030.

10. Creación automatizada de nuevo contenido

Generative AI es uno de los avances más prometedores del entorno de la IA para los próximos años. En el cual la inteligencia artificial se utiliza para entrenar algoritmos a partir de conclusiones. Generative AI permite a los ordenadores reconocer de manera automática los patrones subyacentes relacionados con la información de entrada para generar nuevos contenidos originales.

Por lo tanto, conviene tener presente que las soluciones de inteligencia empresarial experimentarán un crecimiento importante durante los próximos años. Para avanzar en la digitalización, gestión y análisis de datos, las empresas tienen que estar pendientes de las ayudas a la digitalización que estan saliendo gracias a los Fondos Next Generation.