Tendencias en el análisis de datos
El análisis de datos está en el corazón de casi todas las innovaciones recientes. En la tendencia actual del mercado, los datos impulsan a las organizaciones de varias maneras. La industria del análisis de datos está creciendo rápidamente a medida que más empresas adoptan modelos basados en datos para agilizar el flujo de trabajo.
Tras la pandemia, las empresas están cambiando a soluciones digitales para impulsar las oportunidades de marketing. Este es uno de los factores que influyen en el crecimiento del mercado.
Por lo tanto, las empresas deben mantenerse actualizadas con las principales tendencias de análisis de datos, ya que les ayudará a predecir el cambio y gestionar la incertidumbre. Invertir en las tendencias más valiosas de su organización puede dar una idea de hacia dónde se dirige su negocio y ayudarlo a tomar decisiones informadas para lograr los objetivos de su empresa.
Sigue leyendo para obtener más información sobre el análisis de datos y las principales tendencias de 2022 en análisis de datos.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de analizar conjuntos de datos sin procesar para encontrar tendencias y sacar conclusiones sobre la información que contienen. Los diferentes enfoques para el análisis de datos incluyen:
- Análisis descriptivo: Explica lo sucedido
- Análisis de diagnóstico: describe por qué sucedió algo
- Análisis predictivo: Concéntrese en lo que probablemente sucederá
- Análisis prescriptivo Sugiere qué hacer a continuación
El análisis de datos puede mostrar métricas y tendencias que podrían perderse en la masa de información. Muchas empresas utilizan el análisis de datos para recopilar sus datos, procesar y utilizar la información para obtener información procesable.
Por ejemplo, la industria minorista recopila y analiza una gran cantidad de datos para encontrar las tendencias de los clientes y recomendar productos para satisfacer las demandas fluctuantes de los compradores. Una iniciativa efectiva de análisis de datos revelará información valiosa para ayudar a agilizar los procesos y aumentar la eficiencia general de una empresa.
Veamos las tendencias actuales en el análisis de datos.
Las siete principales tendencias de análisis de datos
Las tendencias del análisis de datos revelan información útil que las organizaciones pueden utilizar para tomar mejores decisiones para mejorar el rendimiento empresarial. Estas son las siete principales tendencias de análisis de datos a tener en cuenta en 2022.
Inteligencia Artificial (lA) más inteligente, escalable y responsable
La pandemia de COVID-19 y el trabajo remoto han cambiado el panorama empresarial de varias maneras, y es posible que los datos históricos ya no sean valiosos. Aquí es donde el análisis de datos impulsado por lA juega un papel vital.
En lugar de las técnicas tradicionales de lA, ahora están disponibles algunas técnicas escalables, inteligentes y responsables de lA y aprendizaje automático (ML) que procesan pequeños conjuntos de datos.
Esta nueva solución permitirá mejores sistemas interpretables, algoritmos de aprendizaje y un menor tiempo de valoración. Responsible Al permite una transparencia de modelo que puede proteger a las empresas de tomar malas decisiones. Estos sistemas son mucho más rápidos, altamente adaptables y protegen la privacidad.
lA es aplicable en la previsión de la producción, ya que puede aumentar las ventas mediante la previsión de la demanda. Puede reducir el tiempo de entrega, mejorando así la satisfacción del cliente. La combinación de Big data y la lA puede minimizar y automatizar los procesos manuales.
Estructura de datos
Un tejido de datos es una arquitectura potente y un conjunto de servicios de datos que ofrecen capacidades consistentes y prácticas de administración de datos estandarizadas en entornos híbridos de múltiples nubes.
Fábrica de Datos garantiza la coherencia en sus entornos integrados y puede eliminar datos dispares y silos de datos. Además de aprovechar los datos, la fábrica de datos permite a los usuarios acceder a los datos en diferentes entornos fácilmente.
Puede realizar un seguimiento del rendimiento, el costo de almacenamiento y la eficiencia desde la plataforma unificada sin importar dónde vivan sus aplicaciones y datos. Una vez que haya recopilado información procesable, puede realizar cambios de inmediato.
A medida que los datos se vuelven cada vez más complejos, más empresas dependerán de esta estrategia debido a su capacidad para reutilizar y combinar varias habilidades de centro, estilos de integración y tecnologías. También reduce las tediosas tareas de administración como la implementación, las operaciones y el diseño.
Analítica aumentada
Los datos modernos son complejos y, a veces, difíciles de interpretar y entender, lo que hace que el análisis aumentado se encuentre entre las principales tendencias en análisis de negocios en la actualidad. Este concepto de análisis de datos utiliza ML, IA y lenguaje natural para automatizar y mejorar el intercambio de datos, análisis de datos, recuperación de información e inteligencia empresarial.
El análisis aumentado ayuda con la preparación de datos, automatiza y procesa los datos, y genera información a partir de ellos para aumentar la forma en que los usuarios evalúan los datos en Bl y plataformas de análisis. Con esto, la analítica aumentada está realizando las tareas de un científico de datos.
Con la ayuda de este análisis, puede combinar datos dentro y fuera de la empresa, lo que facilita las operaciones comerciales.
Democratización de datos
La democratización de datos es la práctica de hacer que los datos sean accesibles en todos los departamentos comerciales. Comprender y acceder a los datos independientemente de su experiencia tecnológica puede promover nuevas herramientas de datos de autoservicio, como vemos en las soluciones de código bajo.
Con la democratización de los datos, muchos departamentos pueden analizar y aprovechar los conjuntos de datos, lo que facilita que una empresa comprenda mejor la intención del cliente. Dado que esta práctica promueve la eficiencia y una mayor intención del cliente, podrá crear una experiencia enriquecida para sus clientes.
Por ejemplo, su equipo de mesa de ayuda que tiene acceso a los datos de compras anteriores preferidos y la información de contacto puede ayudar a adaptar su servicio al cliente.
Análisis de datos componibles
El análisis de datos componible permite a las empresas fusionar y consumir capacidades de análisis de diversas fuentes de datos en toda la empresa para una mejor toma de decisiones.
Proporciona una experiencia flexible, fluida y fácil de usar a través de múltiples soluciones de análisis de datos, ML y lA. Esta herramienta puede ofrecer una mayor colaboración, agilidad y productividad que los enfoques tradicionales. También tiene modelos intercambiables y reutilizables que puede implementar en cualquier lugar.
Datos pequeños y amplios
Con la aparición de la estructura de datos, el análisis de datos componible y lA, las organizaciones pueden analizar datos pequeños y amplios mientras implementan técnicas que encuentran información procesable dentro de tablas pequeñas o de microdatos.
Los grandes datos permiten a las empresas analizar desde diferentes fuentes estructuradas y no estructuradas. La amplia variedad permite una mayor comprensión que conduce a mejores soluciones. Si bien los datos pequeños se extraen de modelos con menos datos, aún proporcionan información única.
Los datos pequeños y grandes, cuando se combinan, permiten obtener mejores conocimientos para el análisis de datos.
Soluciones de Cloud Computing y Cloud Híbrida
El uso de la computación en la nube y las soluciones de nube híbrida se está volviendo popular. Aunque las nubes públicas son económicas, no ofrecen alta seguridad. La nube privada es cara pero segura.
La nube híbrida cuenta con nubes privadas y públicas donde la seguridad y el costo se equilibran para proporcionar más agilidad. Esto se logra a través de Al y ML. Las nubes híbridas traen cambios a las empresas al proporcionar una base de datos centralizada, escalabilidad de datos, seguridad de datos y más a un costo asequible.
Análisis de datos simplificado
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