¿Cuál es el futuro del análisis de datos?

Vivimos en la Era de los Datos. Sin embargo, todavía estamos en la fase inicial de este período. Esto implica que, a pesar de que Data Analytics está alterando radicalmente la forma en que vivimos nuestras vidas y hacemos nuestro negocio; el pleno potencial del campo aún no se ha aprovechado plenamente. No se puede negar el hecho de que las organizaciones empresariales de todo el mundo han estado tratando de obtener información a partir de los datos recopilados; sin embargo, todavía están luchando con problemas como la calidad de los datos y el requisito de encontrar los recursos humanos adecuados que serían capaces de extraer estos conocimientos procesables. Por lo tanto, el futuro de Data Analytics es uno de potencial infinito y posibilidades ilimitadas.

En este blog, veremos el futuro de Data Analytics en términos del futuro alcance de Data Analytics como un campo, así como la forma en que el Augmented Analytics es el futuro de Data and Analytics. Dada la creciente importancia de la toma de decisiones basada en datos, consideraremos por qué Data Analytics es el futuro de todo.

¿Qué es Data Analytics?

Analizar es dar sentido a algo y Data Analytics simplemente significaría dar sentido a los datos disponibles para usted. Es el campo que se ocupa de la gestión de datos a través de la recopilación de datos y el almacenamiento de datos de fuentes dispares, así como de los procesos, herramientas y técnicas que ayudan a analizarlo. El objetivo de Data Analytics es extraer correlaciones, obtener información y discernir patrones a través de la interpretación de datos. Estos conocimientos prácticos no sólo ayudan a impulsar el proceso de toma de decisiones de las organizaciones, sino también a hacer predicciones y mejorar la eficiencia.

El futuro de Big Data Analytics

Automatización y DataOps para mejorar el análisis de datos

Al pensar en el futuro de Big Data Analytics, la automatización del proceso de Data Analytics es definitivamente una consideración importante. Esto se debe a que el enorme volumen y la naturaleza no estructurada de Big Data, requiere la necesidad de automatización. Además, cuando Data Analytics está automatizado, es útil en una variedad de actividades como la Preparación de Datos, Exploración de Datos, Replicación de Datos, así como el mantenimiento de Data Warehouse.

El futuro de Data Analytics se puede entender en términos de la idea de DataOps. Afirma en pocas palabras que es importante racionalizar los procesos de almacenamiento, análisis, así como la interpretación de Big Data. Ello implicaría la necesidad de promover la cooperación y la colaboración entre los diferentes equipos y eliminar las barreras convencionales que separan a los distintos departamentos.

Aumento de nuevas oportunidades de empleo

Si bien se considera el futuro alcance de Data Analytics, este es uno de los puntos más importantes. El crecimiento en espiral del campo de Data Analytics, dará como resultado, naturalmente, el aumento de nuevas oportunidades de empleo a medida que aumente la demanda de expertos en Data Analytics. Además, es muy probable que haya un cambio de énfasis de la exigencia de grados para centrarse en las personas que poseen las habilidades necesarias y tienen experiencia práctica en el campo de Analytics. En consecuencia, existen varios perfiles de trabajo para los que usted puede aspirar: Analistas de Datos, Científicos de Datos, Ingeniero de Datos, Arquitecto de Datos, Estadístico, Administrador de Datos y así sucesivamente.

Infinitas posibilidades en el campo del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI)

El futuro de Big Data Analytics se centrará en aprovechar el potencial de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI). De hecho, la IA y el ML son los principios fundamentales de la gestión de datos aumentada. Se cree que aceleran el proceso de gestión automática de metadatos, integración de datos, calidad de los datos, gestión de bases de datos, etc. Estos factores explican una mayor productividad y la reducción de los casos de error. Por otra parte, como los Big Data pueden ser desalentadores por su tamaño y volumen, los algoritmos de Machine Learning ciertamente pueden simplificar el proceso de descluttering tales masas asombrosas de datos.

El Internet de las Cosas (IoT) será testigo de un tremendo crecimiento

La red de dispositivos de Internet de las Cosas se expandirá aún más para cubrir cada vez más nuevos dispositivos que intercambiarán datos dentro del paraguas de IoT y a su vez generarán enormes volúmenes de datos. A través de la utilización de datos de sensores como salud, ubicación, datos de la máquina, mensajes de error y otros, uno será capaz de tocar capacidades de análisis predictivo y diagnóstico. Por ejemplo, uno será capaz de tener una idea justa de cuánto tiempo sería antes de que una máquina está en peligro de romper y, en consecuencia, planificar las reparaciones de mantenimiento.

La gestión de datos será un nuevo reto

Las organizaciones a escala mundial han estado luchando con la cuestión de garantizar y mantener la calidad de los datos. La complicación de este problema es uno de los aspectos negativos del futuro de Data Analytics. Es importante que las organizaciones garanticen la exactitud y la coherencia de los datos de origen. La calidad y fiabilidad del análisis depende de la naturaleza de los datos sometidos a los mismos. Además, la proliferación de nuevas fuentes de datos no hará sino agravar aún más este problema.

Importancia de las empresas en la nube

Cuando piense en cuál es el futuro de Data Analytics, debe visualizarlo lado a lado en términos de la creciente importancia de los proveedores de nube como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google. No se puede negar el hecho de que las organizaciones que utilizan herramientas analíticas están iniciando un cambio hacia la nube para mejorar la eficiencia de su rendimiento empresarial. Las funcionalidades que ofrecen las aplicaciones nativas de la nube son extremadamente útiles para contribuir a la innovación y agilidad de las empresas. Además, ayuda a ampliar fácilmente todas las capacidades a las necesidades de la organización. Otra utilidad crucial de las fuentes de datos basadas en la nube, es que ayuda a embellecer aún más los datos internos con datos de diferentes fuentes de redes sociales, fuentes de terceros y herramientas SaaS.

Inteligencia continua e información en tiempo real

El futuro alcance de Data Analytics es todo acerca de la visualización de datos en tiempo real. El futuro de Big Data Analytics consistirá en acceder, analizar, explorar y visualizar datos operativos en vivo. Además, se pueden vincular diferentes fuentes de datos a fin de proporcionar información continua en tiempo real. La idea de una inteligencia continua y una visión en tiempo real se basa en el principio del procesamiento de datos, el análisis de información contra patrones históricos y la recomendación de acción instantánea.

Análisis predictivo, prescriptivo y ‘X’

El futuro de la analítica de datos puede resumirse en la idea de «X» Analytics. 2020 fue testigo del creciente énfasis en la analítica predictiva y prescriptiva. Sin embargo, el empeoramiento de la situación en medio de la pandemia de Covid, que sólo empeoró en 2021, las organizaciones comenzaron a buscar soluciones más sólidas para evitar crisis futuras. Entonces, ¿qué es X Analytics? Gartner conceptualiza ‘X’ como una variable de datos – estructurada o no estructurada. Así que incluso puede ser análisis de vídeo, análisis de audio o análisis de texto. Cuando esto se combina con herramientas de Inteligencia Artificial, puede desempeñar un papel crucial en la predicción y, por lo tanto, la planificación y mitigación de crisis futuras, incluidas las enfermedades y los desastres naturales.

El análisis ampliado es el futuro de los datos y análisis

El Analítica Aumentada ha sido proclamado como “el futuro de la Analítica de Datos”, por Gartner. La Compañía de Investigación acuñó el término en 2017 con el fin de referirse al proceso de automatización de insights utilizando Machine Learning (ML) y Natural Language Processing (NLP). Dado el volumen en espiral de Big Data, la necesidad de adoptar «analíticas aumentadas» se está convirtiendo gradualmente en una necesidad. La asombrosa masa de datos hace que la interpretación eficaz sea un obstáculo importante. La cadena de valor de los datos está actualmente asediada con sesgo cuando los científicos de datos construyen sus propios modelos y los usuarios de negocios descifran su propio patrón. Esto resulta en saltarse los hallazgos clave e interpretar conclusiones erróneas.

Por lo tanto, hay una aceptación creciente de que el análisis aumentado es el futuro de los datos y el análisis. Se está considerando como una solución al cuello de botella de la cadena de datos. Esto es posible a través de la automatización del proceso de preparación de datos, automatización de los procesos de modelado ML/AI a través de técnicas AutoML, así como automatización de algunas de las áreas clave de la Ciencia de Datos. Además, ayuda a formar una narrativa coherente de ideas relevantes utilizando análisis conversacionales y NLP.

La preparación ampliada de datos ayuda a acelerar el proceso de preparación de datos, incluidas las actividades de desarrollo de metadatos, elaboración de perfiles de datos, catalogación de datos, enriquecimiento de datos, etc.
La ciencia aumentada de los datos se refiere a la automatización de algunos de los procesos de la ciencia de los datos, como Selección de modelos, Explicación de modelos, Operacionalización de modelos, Ajuste de modelos e Ingeniería de características.
Augmented Analytics hace un uso estratégico de la combinación de las técnicas AI/ML y las tecnologías Natural Language Query para automatizar los procesos de búsqueda, visualización y reporte de información y hallazgos relevantes.

Por lo tanto, es evidente que la analítica aumentada es uno de los aspectos clave del futuro de la analítica de datos. Definitivamente ayudará a las organizaciones a manejar conjuntos de datos grandes y complejos, a presionar para que los procesos organizacionales sean más impulsados por los datos y a democratizar la IA a través de la cadena de datos, así como el acceso a los conocimientos.

Conclusión

Es evidente que el futuro alcance de Data Analytics es infinito. El campo está todavía en su etapa naciente y mucho permanece inexplorado. Además, el impacto que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial podrían tener en el análisis de datos es inimaginable. Esto implica que el futuro de Data Analytics está lleno de descubrimientos emocionantes, sin embargo, para aprovechar las potencialidades, así como las incertidumbres.

Desde la perspectiva de la carrera, Data Analytics es definitivamente uno de los dominios en ciernes del mundo tecnológico. Tiene una enorme relevancia en el escenario actual y el futuro de Big Data Analytics promete atractivas oportunidades profesionales. Nosotros, en Syntax Technologies, te ofrecemos la increíble oportunidad de aprovechar esta oportunidad de ser un experto en Analista de Datos. Sea parte de nuestra formación superior de Data Analytics y vea la diferencia. Inscríbase ahora.