Data Science

¿Qué tendencias están por venir en data y analytics en 2024?

  • No hay sugerencias porque el campo de búsqueda está vacío.

    Por Héctor Borrás, publicado en 1 noviembre 2023

    Sin duda, el análisis de datos y el Big Data han sido una de las mayores revoluciones en el ámbito del marketing en los últimos años, cambiando por completo la forma en la que las empresas utilizan la información en sus campañas. Además, si hay algo que tienen en común las grandes compañías en el mundo de la publicidad es su uso. Por tanto, el análisis de datos y el Big Data podríamos decir que son la base a día de hoy para ser líder en un sector y poder seguir creciendo. ¿Quieres saber cuáles son las tendencias en data y analytics en 2024 para ponerlas en práctica y poder potenciar al máximo tus estrategias de marketing? Te las contamos todas a continuación.

    * ¿Quieres conocer las 128 tendencias y predicciones de marketing digital que  cambiarán el panorama en2024 de nuestro sector? Clica aquí y descárgate el  ebook gratis que hemos preparado para ti con toda la información.

    Que tendencias estan por venir en data y analytics en 2024


    ¿Qué tendencias están por venir en data y analytics en 2024?


    El procesamiento de flujos permite obtener información de Big Data en tiempo real

    El Big Data en el sector del marketing es un término que se refiere a la captura de un gran volumen de datos en tiempo real y al análisis posterior para extraer conclusiones sobre los intereses de los consumidores y su comportamiento con el fin de crear estrategias más efectivas que alcancen mejores resultados.

    Hasta hace muy poco, muchísimas empresas no tenían herramientas para capturar todos los datos que generaban en tiempo real, lo que provocaba análisis erróneos y estrategias desactualizadas. De hecho, en el año 2020, las empresas solo capturaban el 56% de los datos que generaban, y de ese porcentaje solo utilizaban el 57%.

    En 2024 eso va a cambiar, ya que gracias a los avances tecnológicos, tanto la captura como el procesamiento de los datos va a estar más al alcance de todas las organizaciones. Esto quiere decir que se podrá capturar más información y analizarla más rápidamente gracias a nuevas herramientas de Big Data más accesibles.


    La IA y el Machine Learning potencian la automatización y el análisis

    Cada vez son más las organizaciones que están usando tanto la IA como el Machine Learning para analizar los datos recabados por el Big Data y conseguir así información de valor más rápido que nunca con menos esfuerzo.

    De hecho, no solo es algo que esté ocurriendo en el ámbito del marketing. En el sector médico, por ejemplo, la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático han permitido que los médicos pasen de estar entre 4 y 24 horas analizando un vídeo de 30 minutos sobre la actividad neuronal de un paciente, a que lo hagan en menos de media hora con la ayuda de programas con algoritmos basados en Machine Learning.

    Volviendo al sector del marketing, el procesamiento de la información, es decir, el proceso que consiste en resumir, analizar y convertir datos en información que se pueda usar, se puede automatizar en hasta un 70% con la ayuda de la IA. Y la parte de recopilación de datos en hasta un 64%. Esto se traduce en una mayor agilidad en la creación de estrategias y en un tiempo de respuesta a las tendencias mucho menor. Y no solo eso. Esto también supondrá que las empresas puedan emplear ese tiempo que han ganado con las automatizaciones de la captura y el procesamiento de datos en otros temas que impulsen a la organización a conseguir sus objetivos.


    Los datos como servicio ofrecen una gestión escalable y rentable

    Los datos como servicio o DaaS son modelos que utilizan herramientas basadas en la nube para recopilar, analizar y administrar los datos. La principal diferencia del DaaS y, por lo que va a ser una de las tendencias en data y analytics de 2024 más interesante, es que es la forma más económica de análisis de datos, la cual permite a todo tipo de empresas aprovecharse de los beneficios del Big Data, sin tener que invertir en plataformas costosas de almacenamiento o en soluciones propias. Digamos que el DaaS hace que el análisis de datos esté al alcance de todos y lo democratiza. Mientras que antes el Big Data solo estaba en manos de ingenieros o científicos de datos que solo se pueden permitir empresas de alto nivel, ahora puede estar controlado también por profesionales de todo tipo en cualquier empresa. Las plataformas DaaS permiten que el personal no especializado tenga acceso a la información de forma directa.

    A día de hoy, empresas conocidas como Google o Microsoft ofrecen herramientas DaaS, pero también están surgiendo una gran cantidad de organizaciones que están ofreciendo servicios como este para diferentes sectores.

    Para que te hagas una idea, solo para el almacenamiento y copia de seguridad de los datos, el 40% de los profesionales de la tecnología de la información utiliza plataformas DaaS. Y nada más y nada menos que el 90% de los líderes de empresas afirma que la democratización de los datos es algo prioritario.


    Los Data Lakes ofrecen almacenamiento optimizado

    Los Data Lakes son archivos de datos donde estos se almacenan y que pueden llegar a contener grandes cantidades de información en bruto. Su parte más positiva es que las empresas pueden acceder de forma rápida a esos datos, al igual que los científicos de datos para realizar análisis.

    Se cree que el Data Lake va a ser una de las tendencias en data y analytics para 2024 más novedosas para las empresas, ya que a diferencia del Data Warehouse es mucho mejor para almacenar datos no estructurados (aunque puede almacenar todo tipo de datos).

    Pero también van a pisar muy fuerte los llamados Data Lakehouse, los cuales combinan lo mejor de ambos mundos, es decir, de los Data Lakes (su flexibilidad) y de los Data Warehouse (su capacidad de gestión de datos). También estos son una gran opción para poder utilizar los datos sin necesidad de acceder a diferentes sistemas.

    Pese a que en 2024, los Data Lakes vayan a ser tendencia, todavía es un concepto muy novedoso que tiene una tecnología aún muy inmadura. Por tanto, lo que veremos será el primer coletazo de lo que promete ser un gran mercado en 2026 o 2028.


    Transición en la gobernanza del Big Data

    Cuando hablamos de gobernanza de datos hacemos referencia a todo lo relacionado con las políticas y los procedimientos destinados a garantizar el manejo adecuado de los datos. En 2024, todo lo relacionado con la protección de datos va a dar un gran giro, no solo porque parece que va a ser el año en el que desaparecerán por fin las cookies de terceros, sino también porque se prevé que el 75% de la población mundial proteja sus datos personales con leyes de privacidad, cuando en 2020 el porcentaje solo era del 10%.

    El Big Data está regulado, pero solo en parte, y se prevé que en el 2024 se creen regulaciones más específicas sobre él. Como empresa, debes estar atenta a ellas para cumplir con la normativa.


    Aumento del uso de la tecnología en la industria 4.0 para obtener una mejor visión de los datos

    La industria 4.0 o la Cuarta Revolución Industrial, como también suele llamarse, es una etapa acuñada por Klaus Schwab que empezó a principios del siglo XXI y que se caracteriza por la inclusión de la robótica, el internet de las cosas, la Inteligencia Artificial, la automatización, la computación en la nube y el intercambio de datos en diferentes procesos, entre otros aspectos.

    El análisis de datos siempre ha existido y ha sido fundamental a lo largo de los siglos, pero gracias a la tecnología de la industria 4.0 actualmente se ha podido llevar a otro nivel, y el ámbito del marketing está pudiéndose aprovechar de él.

    Aunque en los años anteriores más cercanos ya hemos ido viendo cómo los elementos que hemos comentado antes han impulsado el marketing, en el año 2024 vamos a ver un mayor uso por parte de las empresas de la tecnología de la Cuarta Revolución Industrial aplicada al análisis de datos y al marketing.


    Mayor adopción de DataOps

    El DataOps (operaciones de datos en español) es un conjunto de técnicas y prácticas de gestión de datos que tienen el objetivo de mejorar la integración, la automatización y la comunicación de los flujos de datos de una organización para hacerlos más rentables y rápidos.

    El DataOps lo que aporta al proceso de captación y análisis de datos (y a todo su ciclo de vida) es agilidad y velocidad. Debido a ello, son muchas las empresas de muy diversos sectores las que han empezado a invertir en estas prácticas y técnicas, previendo que en 2024 el número aumente.

    Además, otro de los beneficios del DataOps es que, como abarca varias disciplinas, fomenta la colaboración entre diferentes equipos que se encargan de los datos.


    Data-Centric AI

    El Data Centric AI o la IA centrada en los datos es un nuevo tipo de tecnología de Inteligencia Artificial centrada en comprender los datos, tomar decisiones basadas en ellos y utilizarlos. Es decir, los datos están en el centro y son los protagonistas. En su versión anterior, la IA ponía más en el centro la heurística y las reglas, lo cual podía ser útil en algunos casos, pero podía llevar a errores o a conclusiones poco óptimas cuando se aplicaban a nuevos grupos de datos.

    Con la IA centrada en los datos, al incorporar técnicas de análisis de Big Data y de aprendizaje automático, esto es menos probable que ocurra, pues aprende de los datos en vez de hacerlo de los algoritmos. El resultado es que se pueden tomar mejores decisiones y los resultados que arroja son más precisos. Además, el Data-Centric AI parece ser más escalable que su versión anterior. Por todo ello, será una de las tendencias en data y analytics en 2024. Y aunque la empecemos a ver de forma más tímida, será el principio de algo que poco a poco más empresas incorporarán a sus estrategias.


    Ecosistemas de datos en la nube

    Los ecosistemas o plataformas de datos en la nube son centros de datos ubicados en la nube, es decir en internet, que incluyen almacenamientos de datos y servidores. Cada vez son más las empresas que incluyen estos ecosistemas como parte de su transformación digital, siendo una de las tendencias en data y analytics para 2024. Y es que, migrar un ecosistema de datos propio y los datos empresariales a la nube permite que se pueda acceder a ellos desde donde y cuando sea. Y también permite una mayor democratización, pues su precio es mucho más accesible que el hardware físico.

    Para 2024 se prevé que el 50% de los nuevos sistemas que se implementen en la nube se basen en estos ecosistemas. Y es que, además de los beneficios que ya hemos mencionado, las plataformas de datos en la nube también son muy escalables, adaptándose perfectamente a las necesidades de análisis de datos, y flexibles, ya que se amoldan a las variaciones que haya en cuanto a los objetivos de la empresa y a la carga de trabajo.


    Edge AI

    El Edge AI hace referencia a la implementación de modelos de IA en dispositivos como móviles, cámaras o smartwatch, entre otros, o cerca de ellos. Es decir, en dispositivos con capacidad para procesar datos en tiempo real sin necesidad de depender de un servidor de internet. El Edge AI permite a las empresas detectar nuevos patrones y tendencias y crear así mejores estrategias.

    Las ventajas del Edge AI son muchas, y las empresas cada vez son más conscientes de ellas, por eso se estima que se convierta en una de las tendencias en data y analytics más interesantes para 2024. Entre sus beneficios encontramos que su latencia es casi imperceptible y que necesita menos ancho de banda. Además, puede ofrecer una mayor seguridad para los datos en comparación con el Cloud AI, ya que realizan la mayoría del procesamiento de datos localmente, así como una respuesta más inmediata. Por último, como ya te podrás imaginar, puede utilizarse en entornos remotos en los que no hay acceso a internet.

    Ejemplo de call to action en Hubspot

    Héctor Borrás

    Key Account Manager Engineer en Cyberclick. Experto en desarrollo de aplicaciones web e integraciones entre sistemas con más de 10 años de experiencia. Cuenta con una licenciatura en Matemáticas, Ciclo Formativo de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Informáticas y Ciclo Formativo de Grado Superior en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma.

    Key Account Manager Engineer at Cyberclick. Expert in web application development and system integrations with over 10 years of experience. He holds a degree in Mathematics, a Higher Degree in Computer Application Development, and a Higher Degree in Multiplatform Application Development.