Por Analía Sanchez en Alfabetización en datos Slider

Qlik elaboró un informe acerca de las principales tendencias en datos 2023. Te invitamos a conocerlas e incorporarlas en tu negocio.

El poder se fragmenta, y los datos también

En la actualidad, el mundo está inmerso en problemáticas geopolíticas, sociales y económicas. La realidad nos demuestra que, en lugar de avanzar hacia la cooperación, se produce un aumento de la tendencia al aislamiento y los conflictos

Muchos expertos afirman que el mundo está experimentando un proceso de desglobalización, donde las antiguas estructuras y sistemas se fracturarán poco a poco y aparecerá la multipolaridad: la distribución del poder entre distintas entidades.

Aunque este fenómeno se desencadenará a escala internacional, sus efectos se dejarán sentir localmente, tanto en negocios como en la vida personal de los ciudadanos. 

Habrá  escasez de energía, fluctuaciones de las divisas, interrupciones de las cadenas de suministro y dificultades en los mercados. La multipolaridad impactará también en las tecnologías de la información.

Los profesionales de los datos y la analítica deberán adaptarse a este nuevo contexto, que dará lugar a nuevas tendencias en datos. En un mundo en permanente crisis,la adaptación ha pasado a ser una competencia esencial para reaccionar ágilmente y prever lo que traerá el futuro.

Ha llegado el momento de dar un paso más que digitalizarse. Las empresas deben ponerse al día en áreas como la gobernanza de los datos, la capacidad de respuesta y el acceso a la nube.

Las 10 principales tendencias en datos y BI 2023

El informe de Qlik destaca 10 tendencias en datos y BI para este 2023. Las detallamos una a una.

1. Los datos en tiempo real ayudan a combatir las interrupciones en la cadena de suministro

Los datos en tiempo real permiten vaticinar y combatir los frenos en las cadenas de suministro porque brindan conocimiento clave para actuar o anticiparse conforme a los planes de contingencia. Se ha demostrado que las previsiones permiten reaccionar antes de que todo colapse. 

2. Velocidad de decisión a escala

Una vez que se dispone de datos en tiempo real, el siguiente paso es adaptar

las decisiones operativas al mismo ritmo. La automatización de los procesos puede ayudar a lograrlo.

3. Optimización del desarrollo de aplicaciones con un nivel bajo y alto de programación

En los últimos años, surgieron herramientas con un bajo nivel de programación para

crear aplicaciones, lo que impulsó al desarrollo de apps propias por parte de usuarios no experimentados.

Además de permitir este gran avance, aumentan el consumo de datos y conocimientos. Por ejemplo, la automatización de aplicaciones permite a los trabajadores crear cadenas de eventos activados por datos.

4. La competitividad entre el humano y la máquina

La IA, el procesamiento del lenguaje natural, los chatbots y otras tecnologías inteligentes están revolucionando el mundo y cambiando viejos paradigmas vinculados al trabajo humano y al de las máquinas.

En el universo de los datos y la analítica, las capacidades de lenguaje natural influirán en las consultas e interpretaciones de la información y en la generación de informes basados en ella.

No solo hallaremos datos, también encontraremos otros sobre los que no se nos hubiera ocurrido indagar. 

5. Narraciones de datos que mueven a la acción

Durante años, en el sector de los datos se buscaba proporcionar la información adecuada al usuario adecuado y en el momento correcto. Hoy en día, esto es más importante que nunca.

La narración de datos no sólo será la manera de obtenerlos para que los usuarios los interpreten, será mucho más que añadir gráficos a infografías o presentaciones de PowerPoint. Estará conectada a la acción. 

6. La consolidación del mercado abre la puerta a nuevas oportunidades

Actualmente estamos frente a la consolidación de sistemas que antes estaban aislados, lo que impulsa la integración de datos, la gestión, la analítica y la IA, la

visualización y automatización. Los estándares comunes y las API favorecen la interoperabilidad.

La combinación de estas funcionalidades provee de grandes oportunidades que antes eran inimaginables. Para su máximo aprovechamiento se debe facilitar el acceso general a las herramientas y plataformas de una manera gobernada.

7. Lo viejo vuelve a ser nuevo… en la nube

Durante la pandemia, las empresas se digitalizaron y trasladaron sus datos a la nube. Esto produjo algunos problemas propios de la madurez del negocio y su modernización. 

Por ejemplo, luego de la adopción de un data warehouse fue necesario abordar el movimiento y la transformación de datos, los catálogos de metadatos, etcétera.

Estas nuevas necesidades están promoviendo inversiones vinculadas a los data warehouses y los data lakes, lo que abarca aspectos como la integración, el movimiento, las fuentes y la capacidad de observación de los datos y las capas semánticas.

8. El “tejido X” mantiene unida la gobernanza conectada

La gobernanza de datos moderna implica un tejido X. Esto significa reutilizar los datos y los recursos incluyendo los modelos, las secuencias de comandos y el contenido de la analítica. 

Se tendrá en cuenta el tejido de aplicaciones, el tejido de BI y el tejido algorítmico.

9. La IA se integra en un nivel más profundo del proceso

La analítica, la automatización y la IA están convergiendo y se solapan cada vez más, lo que produce nuevos conocimientos valiosos.

La IA podrá automatizar algunas de las tareas de preparación de datos más manuales, permitiendo que los expertos en datos puedan centrarse en aspectos más relevantes.

10. Aumento de los datos derivados y sintéticos

Los datos pueden transformarse para ser utilizados en distintos casos de uso o convertirlos a formatos que respondan a objetivos concretos.

Los datos derivados son y serán cada vez más útiles para la gestión de datos de

prueba: la creación, la gestión y el suministro de datos de prueba a los equipos de aplicaciones.

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