Los CDAO que responden de forma proactiva a las principales tendencias de análisis de datos (D&A) ayudan a su organización a tomar decisiones que impulsan el valor empresarial con mayor rapidez.
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Las principales tendencias de análisis de datos (D&A)
Anticipar las tendencias de análisis de datos es fundamental para la planificación estratégica de los CDAO
Una misión clave de cualquier responsable de análisis de datos es identificar qué innovaciones y capacidades en esta área lo ayudarán a ofrecer resultados más tangibles para las principales partes interesadas.
Los supuestos de planificación estratégica son fundamentales en estas decisiones. Utiliza el informe “Más de 100 previsiones de análisis de datos hasta 2030” para identificar, comprender y prepararte para el cambio.
Este informe incluye las tendencias de datos clave en áreas fundamentales como:
Análisis de datos básicos, e IA
Empresa digital
Segmentos sectoriales
Evaluar distintas tendencias de análisis de datos es fundamental para la planificación estratégica del CDAO
Los CDAO deben planificar diferentes situaciones futuras para garantizar que el departamento de análisis de datos continúe impulsando valor empresarial tangible. Usa las tendencias de análisis de datos para definir los supuestos estratégicos que necesitas.
- Las 4 tendencias de datos clave
- Tendencias de IA para el análisis de datos
- Tendencias de gobernanza de análisis de datos
Logra que tu organización prevea el cambio, tome decisiones y aumente la eficiencia
Hoy, los responsables de análisis de datos se ven sometidos a la enorme presión de supervisar e incorporar nuevas tecnologías y, al mismo tiempo, mantener las plataformas de datos existentes y formar a sus compañeros.
Para alinear la tecnología y los requisitos de la organización de una forma que mejore eficazmente la estrategia, asegúrate de responder de forma proactiva a las principales tendencias, entre las que se incluyen estas cuatro:
Tendencia 1: De lo bueno a la apuesta segura
Las competencias en IA ya son fundamentales. El poder de la IA y la visibilidad de la IA generativa están cambiando cómo trabajan las personas, cómo colaboran los equipos y cómo se ejecutan los procesos. En el plano estratégico, la IA está transformando los sectores y se ha convertido en una cuestión de nivel directivo que definirá el éxito o el fracaso de una organización.
Tendencia 2: Del caos a la complejidad gestionada
El caos puede ser abrumador: un problema desencadena otro, que desencadena dos más, y esto conduce a una gran cantidad de fallos y problemas. Las principales organizaciones usan el análisis de datos como herramienta para transformar el caos en complejidad. La complejidad no es poca cosa, pero ofrece una idea más realista de los cambios que afectan al ecosistema de análisis de datos y a la empresa, por lo que permite ofrecer mejores resultados.
Tendencia 3: De una fuente única de la verdad a un aluvión de desconfianza
Con el enfoque de la arquitectura de medallón, los almacenes de datos para fines específicos en la gestión de datos y la persistencia en las herramientas de IA y en los análisis, las organizaciones han dejado atrás una fuente única de la verdad. Sin embargo, no todos los datos son buenos. Hay datos malintencionados, o simplemente inexactos o incompletos, en los que no se puede confiar. La IA generativa sigue aumentando su accesibilidad y su rendimiento, por lo que los equipos de análisis de datos deben trabajar en un mundo en el que el “idioma” de los datos fiables y exactos se pone en cuestión continuamente.
Tendencia 4: De la sobrecarga al empoderamiento
Para reducir la carga de trabajo y el estrés, los responsables de análisis de datos deben capacitar a las personas y a los equipos. Colabora con las partes interesadas, los equipos, los socios y los compañeros en toda la organización para que ganen fortaleza y productividad. Todos los empleados deben ser capaces de usar el análisis de datos para impulsar la innovación, pero es necesario confiar en los datos y sentirse empoderado para usarlos y cuestionar el statu quo.
Las 3 tendencias esenciales de ciencia de datos y machine learning
Las plataformas de ciencia de datos y machine learning (DSML, por sus siglas en inglés) son un área de la tecnología en rápida evolución, y los responsables de análisis de datos deben comprender las principales tendencias que influyen en esos ámbitos para visualizar mejor sus capacidades potenciales. Las principales tendencias de machine learning y ciencia de datos pueden incluirse en tres grandes grupos, que representan las tareas que llevarán a las organizaciones al futuro:
Democratización: la plataforma DSML es apta para todo el mundo, no solo para científicos de datos; también deben poder usarla los usuarios comerciales, los analistas y los ingenieros de software.
Ingeniería de IA y nuevos puestos: democratizan la DSML y la IA entre todos los puestos técnicos. Las competencias compuestas por diferentes habilidades permiten obtener más valor empresarial.
Recetas y proyectos: desdibujan la fina línea que separa el software y el código personalizado, y permiten reutilizar lo que los expertos ya han creado.
Herramientas de IA responsable: generan confianza en los usuarios y responsabilidad en las partes interesadas mediante hitos automatizados de desarrollo y supervisión y un registro detallado de todas las acciones llevadas a cabo en los modelos.
Dinamismo: las soluciones son accesibles en cualquier lugar y usan técnicas de ciencia de datos componibles y nuevos algoritmos.
IA en el perímetro: usa técnicas de IA integradas en los terminales, portales y servidores perimetrales del internet de las cosas (IoT) para aplicaciones que van desde los vehículos autónomos hasta los análisis de streaming.
IA compuesta: combina el poder de diferentes técnicas en soluciones prácticas. Añade sentido común para acelerar la eficacia de la ciencia de datos.
Transformadores (modelos fundacionales): incorporan un tipo de arquitectura de red neuronal profunda que computa una representación numérica de artefactos en el contexto de los artefactos circundantes, destacando las secuencias, como los grandes modelos de lenguaje.
Centralidad de los datos: el resultado de las soluciones de IA es mejor cuando se optimizan y enriquecen los datos que cuando se ajusta el modelo.
- Datos sintéticos: eliminan el coste de obtener datos reales y etiquetarlos para que los modelos de machine learning puedan entrenarse con eficacia.
- Almacenes de características: creados para satisfacer la necesidad de características reutilizables, reproducibles y fiables en las carteras de machine learning.
- Aprendizaje federado: acelera el desarrollo de modelos y protege la privacidad.
- Ciencia de datos gráficos: resuelve problemas complejos en los que las relaciones y los efectos de la red no pueden modelarse fácilmente usando datos tabulares, pero suelen ser mejores indicadores en la previsión de un resultado.
Utiliza las capacidades de la nueva tecnología para una gobernanza eficaz del análisis de datos
La empresa digital necesita un enfoque de gobernanza ágil, flexible y adaptable. Las necesidades de la gobernanza de análisis de datos nunca han estado centralizadas y consolidadas, y las soluciones aisladas en silos han sido con frecuencia las únicas herramientas empleadas en el plan de gestión de datos.
Sin un plan de gobernanza de análisis de datos que refleje la realidad de la empresa digital, las operaciones fundamentales se llevarán a cabo de forma deficiente o fallarán. Esto provocará un daño importante y duradero a la organización.
Los responsables de análisis de datos afrontarán complejos retos relacionados con la gobernanza. Gartner recomienda tres acciones clave:
- Afrontar la gobernanza de análisis de datos como una disciplina holística, usando un marco adaptable que permita la aplicación de diferentes estilos de gobernanza en función del contexto.
- Diseñar y construir pruebas de concepto que aprovechen las capacidades tecnológicas críticas necesarias. Identificar la importancia de estas tecnologías y su relación con los resultados comerciales como primer paso. A continuación, estudiar su capacidad para adaptarse a casos de uso específicos, como la gestión del riesgo y el cumplimiento.
- Reducir al mínimo el número de herramientas y soluciones implementadas, mediante el análisis del enfoque estratégico de la gobernanza de análisis de datos y el uso de las capacidades tecnológicas disponibles en el mercado en escenarios de extremo a extremo.
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Preguntas frecuentes sobre tendencias de análisis de datos
¿Cuáles son las principales tendencias de datos en 2024?
Gartner identifica cuatro tendencias clave en el análisis de datos:
- Las organizaciones deben reconocer la importancia del análisis de datos y usar tecnologías como la IA generativa para afrontar con éxito las transformaciones del sector.
- El caos puede ser abrumador; las principales organizaciones trabajan para convertir el caos en complejidad gestionada.
- Aunque a todos nos encanta la idea de que los datos procedan de una fuente única de la verdad, las organizaciones deben gestionar continuamente fuentes de datos inexactas, incompletas y deficientes.
- El ritmo y la complejidad de la empresa moderna abruman a las personas, pero las organizaciones pueden favorecer su éxito y proporcionarles competencias para adquirir capacidades superiores.