El 2020 fue un año en el que la pandemia de COVID-19 sacudió el mundo de los negocios y el comercio y afectó negativamente a casi todos los sectores, salvo el de los análisis de datos.

Y es que el año pasado fue en el que un gran número de empresas y clientes se vieron obligados a digitalizarse. A partir de aquí, se espera que más organizaciones sean proactivas en lo referente a los datos y analítica, esto al atraer talento que pueda manejarlos.

Las empresas deben considerar la pandemia de coronavirus como una oportunidad; la oportunidad de implementar, si no se ha hecho ya, la tecnología digital para hacer frente al caos del mercado.

Teniendo esto en cuenta, aquí hay algunas tendencias en analítica, que las empresas y profesioanels TI, deben seguir de cerca:

• La analítica y datos se trasladan a la nube

Inicialmente, las empresas se mostraban reacias a trasladar su almacenamiento de datos a la nube. Una de las razones de esto fue que la nube se creó con fines transaccionales, no para los análisis que acaparan memoria.

Ése ya no es el caso. Con la tecnología en la nube cada vez más rápida, inteligente y flexible, este año muchas organizaciones trasladaron sus almacenes de datos a la nube o tomaron el camino híbrido, es decir, utilizaron una combinación de almacenamiento en la nube y local.

Anteriormente, los almacenes de datos se encontraban en servidores de almacenamiento físico como Oracle Exadata. Ahora, algunos de ellos al menos se han trasladado a la nube, haciendo uso de servicios de proveedores como Amazon, Microsoft y Google.

Lo que ayda en esto es el cifrado homomórfico comercial, que permite la realización de tareas computacionales en datos sin tener que descifrarlos. Lo que significa, sin comprometer la seguridad de los datos. Lo que también significa que el titular de la clave de descifrado no tiene que estar necesariamente en la misma habitación, hablando en sentido figurado, que la persona que realiza el análisis.

La seguridad de los datos es uno de los últimos obstáculos en el camino de la computación en la nube. Muchas organizaciones no adoptaban la nube debido a problemas de seguridad, ya que los procesos como la minería y el análisis de datos en la nube no pueden ocurrir si los datos están encriptados. El cifrado homomórfico ayuda a resolver este problema fundamental ahora.

Los servicios de nube pública serán esenciales para el 90% de la innovación de datos y análisis para 2022. La Inteligencia Artificial basada en la nube se multiplicará por cinco entre 2019 y 2023, de acuerdo a Gartner.

• Los datos y los análisis se democratizarán

Incluso antes de COVID-19, las líneas entre el departamento de TI y el resto de la empresa se difuminó en lo que respecta a la utilización de datos. Desde el año pasado la línea se hizo aún más delgada.

Los datos ya no son competencia exclusiva del equipo de TI ni la analítica se limita a los colaboradores nivel C. En 2021, se pondrán más esfuerzos en la integración de plataformas de datos, incluidos tableros de visualización fáciles de entender dentro de una empresa. El negocio de las herramientas de análisis de autoservicio también crecerá.

Estamos en una era de empoderada por los datos, ya que estos se han vuelto más democráticos a medida que las empresas permiten que los empleados de varios niveles exploren y analicen datos literalmente desde sus computadoras de escritorio o en sus dispositivos portátiles. Hoy en día, con el avance de la tecnología y la informática, las empresas están implementando modelos de Business Intelligence (BI) de autoservicio. Estos permiten al empleado de línea encontrar patrones en sus datos, encontrar contexto y colaborar con otros miembros del equipo para obtener de manera efectiva el valor máximo proporcionado por los conocimientos.

La versión moderna de las plataformas de BI está impulsada por inteligencia artificial (IA) y está casi completamente automatizada. Es más, estas herramientas de autoservicio ayudan a incrementar los esfuerzos de colaboración entre todos los departamentos, desde TI hasta Ventas.

• En 2021 se verá una IA y un Machine Learning más rápidos y automatizados, y más PNL

En 2021, tanto la clasificación de datos como el modelado de datos se automatizarán más. Lo que, a su vez, dará como resultado información más precisa y procesable. Cuando las empresas pueden captar las tendencias del mercado temprano, son capaces de mantenerse por delante de la competencia.

El PNL ha hecho que el análisis sea más fácil de usar al traducir las consultas en lenguaje natural al lenguaje necesario para obtener resultados. Puede ayudar a extraer grandes cantidades de datos no estructurados que se han puesto a disposición gracias al uso cada vez mayor del uso de las redes sociales, las revisiones en línea, etc.

Gartner pronostia que el 75% de las empresas pasarán de la prueba piloto a la puesta en funcionamiento de la IA para fines de 2024, lo que generará un aumento de cinco veces en las infraestructuras de análisis y datos de transmisión. Hay desafíos con los enfoques actuales. Es posible que los modelos anteriores a COVID basados ​​en grandes cantidades de datos históricos ya no sean válidos.

• La personalización del cliente colocará a los consumidores firmemente en el asiento del conductor

La forma en que se desarrolló 2020 puso a los consumidores firmemente en control, ya sea en el comercio minorista o en la atención médica. Más clientes / usuarios se conectaron a Internet que nunca debido a las rutinas de trabajo desde casa, lo que obligó a las empresas a digitalizarse. La digitalización significó más datos y una mejor visión de su cliente.

El Data Science reescribirá la dinámica de los negocios. En el próximo año, veremos más empresas enfocadas en brindar una experiencia altamente personalizada a sus clientes: la oferta adecuada en el momento adecuado en el proceso de compra de un cliente.

• El panorama de la plataforma de datos del cliente crecerá

Debido al aumento de la digitalización, en 2020, las plataformas de datos de clientes (CDP, por sus siglas en ingñes) tenían mucha demanda. Un CDP es un centro de datos sofisticado donde todo lo relacionado con los datos converge, desde las fuentes de datos hasta la información del cliente. Cada cliente inevitablemente deja atrás información al interactuar con una marca. Cuando navegan por Internet o interactúan con empresas que utilizan otros canales en línea y fuera de línea, como sitios web, plataformas de comercio electrónico e interacciones en la tienda, se pueden rastrear sus huellas.

Una plataforma de datos de clientes proporciona una vista de 360 ​​grados del recorrido de sus clientes y captura sus interacciones con su marca. También actualiza su base de datos a medida que ingresan nuevos datos de varios canales. Luego, un CDP estructura estos datos y los compara con los perfiles de los clientes para ayudar a las empresas a interactuar mejor con sus clientes.

En conclusión la COVID-19 aceleró la digitalización, al establecer una nueva norma para hacer negocios. Los datos son ahora, más que nunca, un aliado clave de la industria. El nuevo año verá esfuerzos sostenidos para cerrar la brecha entre el análisis de datos y las necesidades de la industria. Los conocimientos prácticos serán el foco. Para eso, las empresas invertirán en plataformas de ejecución de IA / ML y técnicas de visualización que faciliten la comprensión del análisis en toda la empresa.

imagen: @ijeab