La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) traen consigo nuevas capacidades para la atracción de analítica en tiempo real y con esto puedan predecir el futuro, así como el comportamiento de los clientes.

En la actualidad, los Data Analyst se han movido más allá de los paneles y los informes analíticos periódicos. Estas dinámicas hará que los profesionales dirijan sus esfuerzos a nuevas áreas en 2020.

• Estarán a bordo con las prioridades comerciales

La dirección ejecutiva y todas las unidades de negocio dentro de la empresa tienen planes y objetivos estratégicos que desean cumplir en 2020 y más allá. Es importante reunirse con ellos a principios de año para descubrir cómo los análisis pueden ayudarlos mejor y los tipos de análisis que necesitarán; antes de reunirse, los Data Analyst deberán obtener copias de sus planes estratégicos. Actualizar su registro de trabajo, eliminar las iniciativas que ya no son necesarias y actualizar con las nuevas prioridades.

• Dirigir su atención hacia el análisis de tendencias

Las empresas están superando su satisfacción inicial con informes analíticos diarios, mensuales y anuales; en 2020, esperarán más orientación de los análisis para determinar las futuras direcciones comerciales. El análisis predictivo y el análisis de tendencias más largas que pueden predecir el futuro y alimentar la planificación estratégica serán elementos populares en 2020; cuanto más sepa sobre análisis de tendencias, mejor podrá satisfacer las necesidades de la empresa.

• Conocer las capacidades analíticas de sus proveedores

Las empresas optan por el software de proveedores porque son productos probados y eliminan el requisito de desarrollar la tecnología desde cero. Los proveedores entienden que las compañías esperan informes analíticos como parte del software, y le corresponde al Data Analyst comprender estos informes, dependiendo de su asignación. Es posible que pueda configurar fácilmente los informes del proveedor para satisfacer las necesidades comerciales importantes, evitando que desarrolle los informes desde cero.

• Mejorar su conocimiento práctico de la ciencia de datos

La mayoría de los analistas de datos tienen experiencia en TI en lugar de ciencia de datos, lo que puede conducir a desafíos de comunicación con otros Data Scientist. Los profesionales deberán tener como objetivo aprender más sobre ciencia de datos tomando un curso o simplemente educándose más sobre el tema; esto ayudará a construir relaciones, además de que la empresa a aprovechará al máximo la ciencia de datos.

• Investigar el potencial de análisis, IA y ML

La inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning (ML) comenzaron a operar junto con la analítica en los últimos dos años, pero 2020 marcará la mayor fusión entre estas tres disciplinas.

Si sus análisis pueden ser sobrealimentados por la gran cantidad de información que AI puede analizar, el siguiente paso es encontrar una combinación adecuada entre análisis estándar que operen sobre datos, mejorar los conocimientos comerciales que provienen de AI y ML, e infusiones de humanos inteligencia y creatividad que ninguno de estos otros métodos captura. Investigar y determinar cómo se pueden combinar todos estos diferentes enfoques de crecimiento de conocimiento para el rendimiento será una nueva frontera de análisis de datos.

• Insistir en datos limpios y seguros

Con la adopción de tecnologías como Internet of Things (IoT), existen mayores preocupaciones sobre los datos limpios y la seguridad de los datos. Las empresas seguirán enviando estas inquietudes a auditores y especialistas en seguridad, pero también debe mantener la seguridad y los datos limpios a la vanguardia de los requisitos del proyecto.

imagen: Pietro Jeng