A fondo: Así evolucionará el mercado de la analítica durante los próximos meses

Datos y Almacenamiento

Besh, MicroStrategy, Forrester, IDC, Constellation Research y Ventana Research, entre otras compañías, han lanzado sus previsiones para 2020.

Las profesiones de científico de datos y desarrollador de Big Data se encuentran entre las más emergentes en estos momentos. El mercado laboral las demanda y todavía no hay muchos expertos a disposición de las empresas que satisfagan sus estándares. Además, quienes ya ejercen de especialistas en análisis de datos y Big Data están de enhorabuena en el plano económico, ya que las previsiones apuntan a que este perfil tecnológico será uno de los que más verá aumentar su sueldo el año que viene.

Esto quiere decir que el mercado de la analítica tendrá mucho que decir en 2020. Hoy en día “es muy difícil conocer bien qué es lo quieren los consumidores y, sobre todo, darles el servicio personalizado que esperan” si no se recurre al Big Data, tal y como señala Néstor Correa, responsable de la unidad de negocio de Besh, una división de la consultora Stratesys, que cree que durante los próximos meses el énfasis se pondrá más en la aplicación de las herramientas adecuadas que en la propia interpretación de los datos.

Una de las grandes tendencias en analítica de datos debería ser el “Big Data Automation” o la automatización de los procesos y de las grandes cantidades de datos que se generan en todo el mundo, para lograr mejor productividad. Tanto es así que Besh asegura que un 40 % de las tareas asociadas a datos ya estará automatizada en 2020. A esto hay que sumarle la “automatización del contenido empresarial” para que un 95 % de las imágenes y los vídeos acabe siendo analizado por máquinas. Y, para analizar el origen de los datos, identificar aquellos de mayor calidad y descubrir patrones de comportamiento, se recurrirá cada vez más al machine learning o el aprendizaje automático.

Otro fenómeno a tener en cuenta es el “Data as a Service” (DaaS), que se basa en la nube y facilita el acceso a archivos digitales a través de internet. Besh tampoco se olvida de la “analítica conversacional”. De hecho, su pronóstico es que el procesamiento de voz y de lenguaje natural acabe representando 1 de cada 2 solicitudes de análisis de datos.

MicroStrategy, en colaboración con compañías como Forrester, IDC, Constellation Research o Ventana Research, también ha lanzado sus propias propuestas de tendencias en analítica empresarial para el año 2020. Vijay Anand, vicepresidente de Marketing de Producto de MicroStrategy, considera que “existe una oportunidad cada vez mayor para que los responsables de la toma de decisiones aprovechen los últimos avances en analítica empresarial, AI, ML o deep learning, entre otras” tecnologías.

Así, las afirmaciones para los próximos meses de este conjunto de empresas comienzan con que “el aprendizaje profundo ofrece una ventaja competitiva” que hay que aprovechar y aprender a utilizar para entender el comportamiento de la gente y llegar a predecirlo, para así actuar de forma proactiva y no reactiva. De este modo, se gana ventaja frente a la competencia. A mayores, “el Automated Machine Learning mejora el ROI de las iniciativas de Data Science” y lo hará sin necesidad de tener enormes conocimientos, gracias a modelos fáciles de usar.

Ahora “el gráfico semántico se convierte en un elemento fundamental para ofrecer valor de negocio”. O, tal y como lo define Roxane Edjlali, directora sénior de Product Management en MicroStrategy, es “la columna vertebral que soportará los datos y los análisis en un entorno de datos en constante cambio. Las organizaciones que no utilizan sistemas de gráficos semánticos corren el riesgo de ver cómo el ROI de la analítica se desploma debido a la creciente complejidad y a los costes organizativos resultantes”, advierte esta experta.

“La comprensión humana se vuelve aún más importante a medida que aumentan los volúmenes de datos”, continúa la lista de previsiones. En este sentido, se anima a los profesionales del campo de la analítica a acercarse a la “etnografía” del dato y su contexto, en vez de centrarse exclusivamente en los datos de manera individual. Por tanto, añaden Forrester y compañía, “el análisis integrado de próxima generación acelera el tiempo de comprensión”, en tanto que se usan análisis concisos, en contexto y con métodos de desarrollo low-code, y parece que “la necesidad de combinar fuentes de datos continúa creciendo” y lo seguirá haciendo.

Hugh Owen, vicepresidente ejecutivo de Worldwide Education en MicroStrategy explica que “las empresas tendrán que centrarse no solo en reclutar a los mejores talentos analíticos, sino también en la educación, el reciclaje y la mejora de las habilidades de sus actuales empleados, a medida que aumenta la necesidad tomar decisiones basadas en datos y hay una mayor escasez de talento”. De ahí que otra tendencia sea que “las habilidades en datos se convierten en un requisito clave para las empresas”.

A nivel de tecnología no se podrá perder la pista a la inteligencia artificial. Y es que “la IA es real y ya está disponible”, tal y como indican los expertos en la materia, y cada vez este fenómeno consumirá más tiempo de los equipos de profesionales. Otra apuesta es que “la inteligencia móvil evoluciona en 2020 y más allá”, con nuevas aplicaciones que optimizarán la experiencia laboral y la conectividad en la organización.

En definitiva, parece que “el futuro de la gestión de la experiencia está impulsado por la IA” y así se comprobará a medida que avance 2020, con una experiencia que debería responder mejor a las necesidades de la empresa inteligente, ya que estará personalizada, poniendo en valor tanto los datos como el contexto.

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