Las empresas de todo el mundo están inmersas en su viaje a la transformación digital, mientras digitalizan y automatizan procesos obsoletos. Para conseguirlo, están invirtiendo cada vez más en contar en sus plantillas con profesionales capacitados con un Grand Master Big Data Management, para analizar amplios conjuntos de datos y tomar las decisiones empresariales adecuadas.
En consecuencia, el mercado del análisis de datos está creciendo, superando los 200.000 millones de dólares de gasto anual. Del mismo modo, también se observa una tendencia al alza en el mercado laboral en este sector, se estima que casi la totalidad de las empresas (hasta el 90%) valoran el conocimiento sobre activos crítico o el análisis de datos como una ventaja competitiva esencial.
A continuación, se analizan las cinco principales tendencias que han determinado el mercado de la gestión de datos en 2022 y se espera se sigan fortaleciendo en los próximos años.
Principales tendencias en la gestión de datos en 2022
1. Inteligencia artificial
La pandemia de la COVID-19 junto con la cultura del trabajo a distancia han cambiado significativamente la forma en la que las empresas de todo el mundo recopilan y analizan los datos. Creando una nueva cultura empresarial impulsada por estos elementos y que se alimenta de las inversiones en análisis basados en la inteligencia artificial (IA).
El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la automatización están cambiando las reglas del juego en todas las empresas del mundo. Estas tecnologías aumentan las capacidades humanas en el análisis de datos y ayudan a crear un mejor valor empresarial. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede ayudar a aumentar las ventas prediciendo la demanda del mercado y manteniendo un suministro adecuado de productos en sus almacenes.
2. AnalyticsOps
AnalyticsOps es la única manera de gestionar la gran complejidad de la inteligencia artificial y otros enfoques de análisis de datos avanzados. En pocas palabras, es un marco de tecnología de la información (TI) que supervisa la automatización de la analítica en una organización empresarial.
Comprende una serie de pasos, procesos integrados y tecnologías que ayudan a una empresa a ofrecer con éxito el valor empresarial de los modelos de análisis avanzados basados en la inteligencia artificial. Como resultado, los marcos de AnalyticsOps eliminan los silos y aceleran un tiempo de valor al cotejar la ciencia de los datos, la ingeniería de tecnologías de la información y el negocio.
3. Data Fabric
Data fabric es una arquitectura basada en la nube que utiliza como ecosistema de almacenamiento de datos. Ofrece grandes conjuntos de herramientas que permiten un acceso centralizado a los datos procedentes de múltiples fuentes. El sistema ofrece varias ventajas, como la eliminación de los silos de datos, la habilitación de la nube híbrida, la simplificación de la gestión de datos, la reducción de la disparidad y el aumento de la escalabilidad de los mismos.
4. Tecnología Blockchain
El Bitcoin introdujo la tecnología Blockchain, también conocida como Distributed Ledger Technology (DLT). Ayuda a las empresas a mantener registros de transacciones más seguras, pistas de auditoría y a crear activos. Estas tecnologías, almacenan los datos de forma descentralizada y sin alteraciones, pero con mayor autenticidad y precisión.
En términos más sencillos, estas estructuras matemáticas se basan en crear una red descentralizada que va más allá de las redes y sistemas centralizados convencionales, y que dependen de una autoridad tercera.
5. La transición del Big Data al Small and Wide Data
La inteligencia artificial junto con el data fabric y la analítica componible permiten a las empresas recopilar y analizar la combinación de los micro y macrodatos, así como de los datos estructurados y no estructurados, aplicando técnicas que derivan en valiosas percepciones.
La analítica de datos componible combina y utiliza varias técnicas de análisis a partir de múltiples fuentes de datos, proporcionando una mayor agilidad frente a los enfoques y herramientas tradicionales.
Conclusión
Gestionar los datos de forma eficiente en un mundo digital complejo e impulsado por los mismos permite el éxito de las operaciones de todas las organizaciones, en todos los sectores a nivel mundial.
El ámbito digital está repleto de grandes cantidades de información. Sin embargo, si una empresa tiene acceso a una gestión y análisis de datos eficientes, se abre la puerta para aprovechar más oportunidades, plantear más cuestiones y resolver más problemas.
Dado que casi todas las empresas utilizan la recopilación de información hoy en día, tiene sentido gestionarlos correctamente para ofrecer una mejor perspectiva.
Además, la necesidad de analizar los datos en tiempo real también permitirá el aumento del volumen, la variedad y la velocidad de los mismos. Estas tendencias generarán en las empresas a una enorme presión para que la gestión eficiente de la información sea su máxima prioridad.