Hemos empezado un nuevo año y en Age 2 queremos hablar de las últimas tendencias en Data y Analitycs para 2022 ¡Sigue leyendo!
Índice de contenidos
Tendencias en Data y Analitycs para 2022
Las aplicaciones en la nube, el procesamiento de datos y las analíticas se han convertido en elementos claves en la digitalización y supervivencia de las empresas. Conocer las novedades y tendencias en estos sectores es fundamental para mantenerse competitivos. Este año, las tendencias ponen el foco en la innovación y desarrollo de nuevas tecnologías en Data y Analitycs.
Nacidos en la nube
Con el salto a la nube, muchas empresas están adoptando arquitecturas de datos, modelado y estructuras cada vez más profundas, escalables y transformacionales. Abriendo la puerta a tecnologías y prácticas pensadas y creadas de manera nativa en la nube.
Data Mesh (malla de datos)
Enfoque para la gestión de datos en el que converge una arquitectura controlada por dominios distribuidos, tratamiento de los datos como producto, diseño de infraestructuras de datos Self-Service y la gobernanza del ecosistema. Permite que los datos se unan entre dominios intercambiando información sin depender de un almacenamiento.
Data Fabric (Tejido de datos)
Es una arquitectura que habilita el acceso e intercambio de datos en un entorno distribuido, independientemente de si están en una nube privada, pública, híbrida o multicloud. Identifica y conecta continuamente datos de aplicaciones descubriendo relaciones únicas y relevantes para el negocio. Esta información permite a la empresa tomar decisiones eficaces, proporcionando valor mediante el acceso y compresión en la gestión de datos.
Data Vault
Originado gracias al cloud y el DataOps (administración de datos empresariales en la era de la inteligencia artificial). Se compone de un marco ágil para la configuración y gestión colaborativa de tecnologías, procesos, aplicaciones y datos.
Si hay algo que destaca en todas estas tendencias, es que se articulan sobre el gran potencial de la nube para dar respuesta a las continuas demandas de innovación y flexibilidad de las empresas y organizaciones.
DataOps
Es una metodología o enfoque que aplica los aprendizajes adquiridos de DevOps (desarrollo de operaciones) al análisis y administración de datos. Cuyo objetivo es el de crear entregas predecibles y una gestión de cambio en los datos, modelos de datos, etc. Para ello, aprovechan la tecnología para la automatización de la entrega de datos garantizando la seguridad, calidad y metadatos para mejorar el uso y valor de los datos en un entorno dinámico. Esta tendencia continúa evolucionando gracias a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático, creando entornos de hiperautomatización. Con ello, las empresas y organizaciones pueden identificar, examinar y automatizar rápidamente los procesos de gestión de datos, dotándolos de mayor agilidad en sus procesos, ofrecer una visión más estratégica y aumentar la colaboración transversal entre equipos.
Visión Omnicanal
Para poder hacer frente a las demandas y exigencias de los clientes, deben ser el centro de la experiencia de compra. La estrategia multicanal ha dado lugar a la onmicanalidad. En una sociedad hiperonectada, se dejan a un lado las barreras entre los canales digitales y físicos. Ahora el foco ya no se pone en el producto y los distintos escaparates donde venderlo, sino que se centra en el cliente y proporcionarle una experiencia de compra única y homogénea esté donde esté. La recopilación de datos a través de los distintos canales y aplicaciones que extraen información relevante sobre el consumidor, ayudan a analizar el impacto, optimizar los procesos y mejorar el servicio o producto ofrecido según el feedback obtenido. Con el análisis de datos y la automatización de los procesos, las empresas pueden ofrecer productos y servicios hiper-personalizados.
Datos como activo transformacional
El Data debe entenderse como un conjunto de datos, algoritmos, prácticas e información del que dispone una empresa. Aprovechar la información de estos datos proporcionan valor y permiten diferenciarse con respecto a sus competidores. Las empresas ya se centran en la ventaja competitiva que suponen los datos entendiendo y aprovechando su poder transformacional.
Entornos de confianza
Una de las mayores preocupaciones de las empresas es la seguridad de sus datos. Por ello, cada vez se están adoptando estrategias de ciberseguridad Zero Trust, que proporcionan protección más allá de los perímetros tradicionales. Este enfoque se basa en la identidad y utiliza las capacidades de recopilación y análisis de datos para detectar rápidamente cualquier posible amenaza, así como automatizar las tareas de seguridad manuales. Las empresas buscan entornos seguros que se apoyan en la tecnología Blockchain, que garantiza el almacenaje de datos mediante su descentralización y la información cifrada. Esta tecnología aporta gran valor en la protección de la identidad, protección de datos, de infraestructuras y trazabilidad de flujo de datos. En este contexto aparece el Privacity-Enhancing Computation (PEC), que permite proteger los datos mientras se procesa, comparten, transfieren y analizan. Esta tecnología está en alza, ya que permite aumentar la privacidad del procesamiento de datos en entornos no confiables o en casos de uso de análisis de múltiples fuentes de datos.
Self Service y Auto Machine Learning
Las empresas están apostando por el auto-servicio y el modelo de aprendizaje automático para aumentar sus capacidades de extracción de estadísticas. Estas tecnologías aceleran la adopción de soluciones dando acceso directo a los usuarios finales, democratizando el acceso a los datos y poniendo el foco en la generación de perspectivas. Con el Self-Service se aprovecha la capacidad analítica de los modelos impulsados por la inteligencia artificial. Con el aprendizaje automático se utiliza la parte visual y el informe para presentar sus algoritmos avanzados. Las compañías que están intentando incrementar sus capacidades, cerrar la brecha entre analíticas avanzadas y herramientas que transforman esa información en conocimiento, facilitan a sus usuarios no científicos de datos que tengan mayor capacidad predictiva.
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial es una parte cada vez más importante en los servicios y herramientas en la nube, así como en los datos y analíticas. Cada vez más empresas invierten en computación cuántica (Quantum IA) porqué esperan que se convierta en tendencia. Y lo cierto es que ya estamos viviendo un paralelismo importante en la forma en la que se está desarrollando esta tecnología y su convergencia con las técnicas de analítica avanzada.
La computación cuántica unida a la Inteligencia Artificial hace que nos planteemos la inmensa responsabilidad en la gestión de datos. Es momento de regular su uso, garantizar su desarrollo tecnológico y responsable, cuando tenga un impacto en las personas. Las empresas e instituciones deben definir su estrategia de IA con el objetivo de minimizar la deuda tecnológica y comprometiéndose a hacer buenos procesos de ingeniería, algoritmos transparentes y justos.
La inteligencia artificial se utiliza para entrenar algoritmos a partir de conclusiones, sin embargo también puede crear contenidos e innovar por sí sola. La Generative AI, uno de los avances más prometedores de la inteligencia artificial, permite a los ordenadores el reconocimiento automático de patrones subyacentes relacionados con la información de entrada, para utilizarlos en la creación de nuevos contenidos originales. Es una forma de inteligencia artificial que aprende una representación digital de contenidos existentes, como datos de transacciones, textos, archivos de audio o imágenes, y la utiliza para generar nuevos artefactos, originales y realistas.
Realidad extendida
El metaverso es un ecosistema que facilita el aprovechamiento de la llamada realidad extendida (EX). Aquí encontramos todas las tecnologías inmersivas que fusionan el mundo real con el virtual: realidad aumentada, virtual y mixta. El conjunto de productos y servicios que se están construyendo alrededor del metaverso, están acelerando la innovación en dispositivos y hardware que faciliten la realidad extendida. Ésta consiste en un conjunto de recursos tecnológicos que ofrecen al usuario la posibilidad de sumergirse en experiencias interactivas a partir de la combinación entre la dimensión virtual y física. Pasará a ser algo cada vez más accesible para las empresas y usuarios.
Estas son las tendencias en Data y Analitycs para este año 2022. En Age 2 somos expertos en tecnologías para empresas y negocios. Si quieres dar el salto a la digitalización y sumarte a las tendencias Cloud Computing en tu empresa, contacta con nosotros a través de nuestra web o redes sociales (Twitter y Linkedin).
