Las tendencias en análitica pueden ayudar a los líderes a tener mejores herramientas para tener una respuesta y recuperación de COVID-19 y prepararse para el reinicio posterior a la pandemia.

Los datos y los análisis combinados con las tecnologías de inteligencia artificial (IA) serán primordiales en el esfuerzo de predecir, preparar y responder de manera proactiva y acelerada a una crisis global y sus consecuencias.

«Para innovar más allá del mundo posterior a COVID-19, los líderes de datos y análisis requieren una velocidad y escala de análisis cada vez mayores en términos de procesamiento y acceso para tener éxito frente a cambios de mercado sin precedentes», dice Rita Sallam, Distinguida VP Analista, Gartner.

Hace una semana compartimos algunas de las tendencias, aquí están el resto:

• La nube es un hecho

Para 2022, los servicios de nube pública serán esenciales para el 90% de la innovación de datos y análisis.

A medida que los datos y los análisis se trasladan a la nube, los líderes de datos y análisis aún luchan por alinear los servicios correctos con los casos de uso correctos, lo que conduce a un aumento innecesario de los gastos generales de gobernanza e integración.

La pregunta sobre datos y análisis es pasar de cuánto cuesta un servicio determinado a cómo puede cumplir con los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo más allá del precio de lista.

Los líderes de datos y análisis deben priorizar las cargas de trabajo que pueden explotar las capacidades de la nube y centrarse en la optimización de costos cuando se mueven a la nube.

• Los mundos de datos y análisis chocan

Las capacidades de datos y análisis tradicionalmente se han considerado entidades distintas y se han administrado en consecuencia. Los proveedores que ofrecen flujos de trabajo de extremo a extremo habilitados por analítica aumentada difuminan la distinción entre los dos mercados.

La colisión de datos y análisis aumentará la interacción y la colaboración entre los datos históricamente separados y los roles de análisis. Esto afecta no sólo a las tecnologías y capacidades proporcionadas, sino también a las personas y los procesos que las respaldan y usan. El espectro de roles se extenderá desde los roles tradicionales de datos y análisis en TI hasta el explorador de información, el consumidor y el desarrollador ciudadano como ejemplo.

Para convertir la colisión en una convergencia constructiva, incorpore herramientas y capacidades de datos y análisis en la pila de análisis. Más allá de las herramientas, enfóquese en las personas y los procesos para fomentar la comunicación y la colaboración. Aproveche los ecosistemas de datos y análisis habilitados por un enfoque aumentado que tiene el potencial de ofrecer pilas coherentes.

• Mercados e intercambios de datos

Para 2022, el 35% de las grandes organizaciones serán vendedores o compradores de datos a través de mercados formales de datos en línea, frente al 25% en 2020.

Los mercados e intercambios de datos proporcionan plataformas únicas para consolidar las ofertas de datos de terceros. Estos mercados e intercambios proporcionan disponibilidad centralizada y acceso (a X analytics y otros conjuntos de datos únicos, por ejemplo) que crean economías de escala para reducir los costos de datos de terceros.

Para monetizar los activos de datos a través de los mercados de datos, los líderes de datos y análisis deben establecer una metodología justa y transparente definiendo un principio de gobernanza de datos en el que los socios de los ecosistemas puedan confiar.

• Blockchain en datos y análisis

Las tecnologías Blockchain abordan dos desafíos en datos y análisis. Primero, blockchain proporciona el linaje completo de activos y transacciones. En segundo lugar, blockchain proporciona transparencia para redes complejas de participantes.

Fuera de los casos limitados de uso de bitcoins y contratos inteligentes, los sistemas de gestión de bases de datos contables (DBMS) proporcionarán una opción más atractiva para la auditoría de fuentes de datos de una sola empresa. Para 2021, Gartner estima que la mayoría de los usos de blockchain autorizados serán reemplazados por productos DBMS contables.

Los datos y los análisis deberían posicionar las tecnologías blockchain como complementarias de su infraestructura de administración de datos existente al resaltar la falta de coincidencia de capacidades entre la infraestructura de administración de datos y las tecnologías blockchain.

• Las relaciones forman la base del valor de datos y análisis

Para 2023, las tecnologías de gráficos facilitarán la rápida contextualización para la toma de decisiones en el 30% de las organizaciones en todo el mundo. Graph analytics es un conjunto de técnicas analíticas que permiten la exploración de relaciones entre entidades de interés como organizaciones, personas y transacciones.

Ayuda a los líderes de datos y análisis a encontrar relaciones desconocidas en los datos y a revisar los datos que no se analizan fácilmente con los análisis tradicionales.

Por ejemplo, a medida que el mundo se esfuerza por responder a las pandemias actuales y futuras, las tecnologías de gráficos pueden relacionar entidades en todo, desde datos geoespaciales en los teléfonos de las personas hasta sistemas de reconocimiento facial que pueden analizar fotos para determinar quién pudo haber entrado en contacto con personas que luego realizaron pruebas positivo para el coronavirus.

Los líderes de datos y análisis necesitan evaluar oportunidades para incorporar análisis gráficos en sus carteras y aplicaciones de análisis para descubrir patrones y relaciones ocultos. Además, considere investigar cómo los algoritmos gráficos y las tecnologías pueden mejorar sus iniciativas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

imagen: Lukas Blazek