10 Tendencias de Análisis de Datos para 2020 y Más Allá

Cada vez más empresas hoy en día buscan extraer información de sus sistemas utilizando análisis de datos.

Con el enfoque correcto, el análisis de datos conducirá a una toma de decisiones más inteligente respaldada por números. En el mundo de la tecnología, las empresas se refieren a esto como ser "impulsadas por datos".

Pero el futuro del análisis de datos es prometedor. Con el avance del software de inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el modelado estadístico y otras disciplinas de ciencia de datos, el análisis de datos será más predictivo y accionable en lugar de retrospectivo.

Para respaldar esta afirmación, preguntamos a una variedad de expertos de la industria que trabajan con datos sobre sus pensamientos sobre el futuro del análisis de datos. A continuación se presentan 10 tendencias que se esperan en 2020 y más allá.

Tendencias en análisis de datos

Desde tendencias que podemos ver ahora hasta aquellas que tomarán forma en el futuro cercano, está claro que el análisis de datos se está moviendo en una dirección diferente a la que conocemos hoy.

1. Confía en los análisis pero verifícalos

Al Bsharah – VP de Datos y Análisis en Seismic

Comenzando nuestra lista de tendencias están los mercadólogos y vendedores que dependen demasiado de la información que les brindan las herramientas analíticas en lugar de buscar profundizar más. Bsharah cree que esto pronto cambiará.

“La IA y el aprendizaje automático han tenido un impacto en casi todas las industrias, pero están a punto de realmente sacudir la forma en que los equipos de marketing y ventas realizan sus trabajos diarios. Sin embargo, aunque el potencial en torno a la IA es emocionante, todavía necesitamos abordar estas herramientas con una mentalidad de 'confía pero verifica', ya que aún son propensas a errores.

Los mercadólogos y vendedores no pueden seguir ciegamente las ideas y recomendaciones de estas herramientas. En cambio, necesitan pensar críticamente sobre la información que han recibido, y si algo parece incorrecto, necesitan investigar un poco más. Hacer esto también puede mejorar el rendimiento de los algoritmos, ya que pueden aprender de la orientación humana.

Además de detectar ideas erróneas, los mercadólogos deben buscar continuamente ampliar sus fuentes de datos. Cuantos más datos tenga la herramienta para extraer, más precisa es probable que sea.”

Sam Underwood – VP de Estrategia de Negocios en Futurety

Hablando de tener confianza en tus análisis, sabemos del proceso de análisis de datos que los datos limpios permiten análisis precisos. Esto es lo que Underwood tiene que decir al respecto.

“Vemos 2019 y 2020 como los años en que las organizaciones que se han tomado el tiempo para limpiar y actualizar su arquitectura de datos subyacente comenzarán a aprovechar realmente la IA y el aprendizaje automático, dejando a muchos de sus competidores atrás y teniendo que ponerse al día para igualar su nueva ventaja.”

Tener un buen punto de partida para el análisis de datos trasciende la industria y el tamaño del negocio.

3. IA más accesible para pequeñas empresas

Yaniv Masjedi – Director de Marketing en Nextiva

A continuación, Masjedi cree que más pequeñas y medianas empresas se abrirán camino en la escena de la IA para aprovechar análisis más avanzados.

“La IA va a traer nuevas oportunidades para los propietarios de PYMES y gerentes de marketing en empresas medianas para calcular y evaluar el ROI a través de una estrategia de marketing omnicanal. El marketing omnicanal es claramente el camino a seguir, pero a menudo hoy en día parece que solo las empresas grandes tienen los recursos para pagar la mano de obra para procesar tantos datos. Hasta la fecha, grandes jugadores como Amazon han aprovechado su considerable influencia para dominar de esta manera.

La IA va a abrir el marketing omnicanal rentable y de alto ROI para las PYMES también. En lugar de depender de un extenso equipo de marketing, los propietarios de PYMES y gerentes de marketing en empresas medianas podrán pagar soluciones SaaS que capturen datos a través de todos los canales de marketing, analicen los números y prioricen el gasto en PPC, SEO, marketing de contenido, tiempo de emisión en radio/TV, etc.”

Las tecnologías avanzadas ampliamente accesibles no solo son buenas para la competencia, sino que abren la puerta a más innovación.

4. Consumerización del análisis de datos

Dj Das – Fundador y CEO de ThirdEye Data

Das profundiza más en el punto de Masjedi sobre tecnologías más accesibles en lo que él se refiere como la "consumerización del análisis de datos".

“La tendencia ahora será cómo todos, desde consumidores hasta pequeñas tiendas, estarían aprovechando el análisis en su vida diaria. De hecho, el impacto de tal adopción masiva del análisis de datos cambiaría fundamentalmente a la humanidad.

Por ejemplo, pequeñas tiendas aprovecharían análisis de datos sofisticados para realizar análisis históricos, en tiempo real y predictivos sobre cómo gestionar mejor sus tiendas. Verían en un panel simplificado cómo sus niveles actuales de inventario están alcanzando las demandas previstas para el día y el futuro cercano.

Luego comprarían la cantidad correcta de materias primas necesarias para operar su tienda en el momento adecuado, cumpliendo así con el santo grial de la computación de la cadena de suministro Just-in-Time (JIT), que hasta ahora ha beneficiado principalmente a grandes empresas como DELL.”

Ideas más inteligentes respaldadas por datos ya no estarán disponibles exclusivamente para grandes empresas. Diferentes tipos de análisis de datos serán más comunes.

5. Más democracia de datos

Dr. Kim McKeage – Profesor Asociado de Análisis de Datos en Husson University

No hay escasez de datos hoy en día, y acceder a grandes conjuntos de datos será más fácil con más democracia de datos.

“Estamos viendo que el dominio público hace más uso de los análisis y hace que los datos sean públicos para que los analistas ciudadanos puedan involucrarse y los datos se utilicen para dar forma a la política pública. Herramientas que son menos costosas, como complementos para plataformas ampliamente utilizadas como Excel, significan que las empresas más pequeñas pueden aprovechar parte del poder de los grandes datos de maneras que habrían sido mucho más costosas en el pasado.

También hay herramientas sofisticadas de código abierto como R que están ampliamente disponibles para organizaciones que no encontrarían rentable comprar un paquete de estadísticas costoso, aunque deben ser capaces de usarlas.

La Democracia de Datos significa empoderar a una amplia gama de empleados y ciudadanos para usar datos y obtener información de ellos, lo que llevará estas habilidades a organizaciones que podrían haber sido excluidas del análisis hace diez años. Puede que no sea un caso de nuevas industrias usando análisis tanto como el caso de que todas las industrias harán más uso de los análisis y esperarán que eso sea parte del conjunto de habilidades básicas de todos en la organización.”

6. El auge del análisis en tiempo real

Dan Brown – Director de Producto en FinancialForce

Brown sabe que las empresas se sientan sobre montañas de datos no analizados. Los datos en tiempo real solo continuarán sumándose a la mezcla, y una solución analítica necesitará igualar esta velocidad.

“El análisis de datos en tiempo real tiene el potencial de transformar la forma en que operan las organizaciones de servicios profesionales. En lugar de juntar manualmente las mejores conjeturas basadas en eventos pasados, las organizaciones de servicios profesionales pueden usar análisis en tiempo real para ofrecer información sobre lo que está sucediendo ahora y luego comenzar a predecir el rendimiento futuro.

Esta toma de decisiones en el momento es especialmente importante para gestionar recursos, mantener márgenes de beneficio, mantener proyectos en marcha, resolver problemas y, en última instancia, deleitar a los clientes.”

Las empresas que puedan aprovechar los datos en tiempo real podrán identificar puntos problemáticos y llegar al mercado más rápido con nuevos productos/servicios.

7. Análisis de datos proactivo

Bill Bartow – VP de Gestión de Productos Globales en Kronos

Partiendo de nuestra última tendencia, Bartow explica cómo los datos en tiempo real combinados con tecnologías avanzadas contribuirán a un análisis de datos más proactivo.

“A medida que las organizaciones se vuelven más sofisticadas en su uso de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están ayudando a que los análisis desaparezcan en el fondo. En lugar de que los analistas creen gráficos, tablas y tablas dinámicas como un ejercicio reactivo para descubrir desafíos de programación, preocupaciones de horas extras o problemas de personal, las soluciones inteligentes adoptan un enfoque proactivo del análisis de datos, procesando los números detrás de escena en tiempo real para proporcionar a los gerentes y ejecutivos ideas estratégicas y recomendaciones accionables en el momento en que se debe tomar una decisión.”

Con las empresas siendo más ágiles y hambrientas que nunca, es importante ser lo más proactivo posible.

8. Expansión de análisis embebidos

Frank Vella – CEO en Information Builders

Vella ve la expansión de los análisis embebidos y cómo transformará la inteligencia empresarial de ser retrospectiva a proactiva.

“Las organizaciones comenzarán a aprovechar los análisis embebidos a una escala más amplia, tanto internamente como una extensión de la visibilidad operativa y como una forma de proporcionar interacciones significativas con clientes, proveedores y socios.

Además, el uso de análisis embebidos se alineará con la convergencia general de tecnologías a medida que más empresas aprovechen la IA y el aprendizaje automático para obtener más información de conjuntos de datos más amplios.”

Cuando se combina con la inteligencia empresarial, los análisis embebidos hacen que el análisis de datos sea más accesible para los tomadores de decisiones y los usuarios empresariales.

9. La prominencia del aprendizaje automático

Donald Wedding – Profesor de Ciencia de Datos en Rasmussen College

Con décadas de experiencia en computación y ciencia de datos, Wedding es muy consciente de cómo las tecnologías avanzadas como la IA y el aprendizaje automático continuarán transformando el análisis de datos.

“Pronto, el uso de análisis será tan automatizado que las herramientas de aprendizaje automático podrán identificar rápidamente patrones ocultos en los datos que sugieren qué cliente se irá, qué cliente incumplirá un préstamo o qué cliente chocará su coche.

Una vez que el humano sepa qué sucederá y cuándo, entonces el humano será libre de averiguar qué hacer al respecto. La computadora hará matemáticas porque la computadora será buena en eso. El humano ideará tratamientos creativos que solucionarán problemas o maximizarán las ganancias. El análisis tendrá el mismo efecto en las personas que las computadoras tuvieron. Liberará a las personas de tareas simples y les permitirá ser más creativas y productivas.”

El aprendizaje automático aún no está ampliamente adoptado debido a su alta barrera de entrada, sin embargo, el auge de las profesiones de ciencia de datos y las tecnologías accesibles nivelarán el campo de juego.

10. Deconstrucción de grandes datos

Elena Vinokurtseva – Jefa de PR en YouScan, Plataforma de Escucha de Redes Sociales

Los grandes conjuntos de datos fuera de tu organización indudablemente contienen información valiosa, sin embargo, Vinokurtseva explica cómo la deconstrucción de grandes datos será clave para la previsión y el análisis detallado.

“Los datos de los consumidores son necesarios para que las empresas introduzcan nuevos productos en el mercado, abran puntos de venta rentables e introduzcan contenido más emocionante. Aquí, se utilizan todos los datos, incluidas las fotos y las imágenes publicadas en las redes sociales. Por ejemplo, Starbucks utiliza grandes datos para seleccionar lugares lucrativos para nuevas cafeterías. Una startup italiana analizó fotos de redes sociales para la presencia (o ausencia) de restaurantes familiares en diferentes ciudades del país y seleccionó la ciudad menos saturada.

Si divides los datos en varios parámetros, obtienes datos pequeños, y el análisis será más rápido. Estos datos son necesarios para la toma de decisiones rápidas en procesos comerciales individuales. Por ejemplo, en marketing, ayudarán a dibujar un retrato de un comprador.”

Sin embargo, dar sentido a los grandes datos sigue siendo difícil debido a que la mayoría de ellos son datos no estructurados. A medida que las tecnologías avanzadas se vuelven más accesibles, la deconstrucción de grandes datos se convierte en una realidad más tangible.

Reflexiones finales

Desde tener una arquitectura de datos limpia hasta familiarizarse con la IA y el aprendizaje automático, hay muchas piezas en movimiento al mirar hacia el futuro del análisis de datos. Afortunadamente, el resultado final seguramente será más inclusivo y más accionable para empresas de todos los tamaños e industrias.

Tener acceso a fuentes de datos externas permite a individuos y empresas estar más informados y, en consecuencia, tomar mejores decisiones comerciales. Consulta esta lista completa de fuentes de datos abiertas que están disponibles para el público de forma gratuita.