Data Science

Tendencias en Data y Analytics para 2020

    Por Pep Canals, publicado en 23 septiembre 2019

    El data está transformando a empresas y organizaciones de todo tipo. En el campo de la analítica de datos, se ha producido un cambio enorme: los profesionales están adaptando las analíticas en función de sus necesidades, en lugar de intentar encajar los datos en los métodos de análisis tradicionales.

    El big data tiene un papel cada vez más importante en la toma de decisiones, desde las más "subjetivas", como el branding, hasta las que siempre se han apoyado en cifras. Y por supuesto, todo este entorno de cambios es una gran noticia para los marketers que sepan aprovecharlos. Así que, sin más dilación, vamos a ver 12 tendencias en big data y analytics para 2020.* ¿Quieres conocer las tendencias de marketing digital para 2020? Clica aquí  y descárgate el ebook con "las 130 novedades que revolucionarán el marketing  digital en 2020".

    Tendencias en Data y Analytics para 2020

     

    12 tendencias en data y analytics para 2020

     

    1) La automatización del análisis de datos (Big Data Automation)

    La automatización es una tendencia no solo en big data, sino en múltiples sectores que buscan incrementar su nivel de negocio y su productividad. Tanto es así, que se estima que para 2020 más del 40% de las tareas basadas en datos estarán automatizadas.

    Como resultado, se espera que la productividad aumente a nivel global y que los científicos de datos no especializados puedan aprovechar mejor los datos disponibles.

    Además, la automatización de los datos también será una gran ayuda para los tomadores de decisiones, que podrán ver un paso más allá y contribuir al avance de sus empresas con la información adecuada.

     

    2) El internet de las cosas (IoT - Internet of Things)

    Para 2020 se espera que haya más de 20.000 millones de dispositivos activos con internet de las cosas. Y lógicamente, cuantos más dispositivos conectados, más datos estarán disponibles para analizar.

    En las grandes empresas, donde los dispositivos con internet de las cosas están siendo incorporados a las operaciones diarias, también se está implementando la tecnología correspondiente para poder analizar el gran volumen de datos generado.

    El resultado es que veremos muchas más soluciones de analytics especialmente pensadas para los dispositivos con internet de las cosas, que no solo facilitarán datos relevantes sino también transparencia en torno a los mismos.

    Pero esta tendencia también tiene su lado negativo, y es que el 75% de las organizaciones no conseguirán alcanzar todo el potencial del internet de las cosas debido a una escasez de profesionales en el campo de la ciencia de datos.

     

    3) El procesamiento en memoria (In-memory Computing)

    Otra tendencia con buenas posibilidades de ser influyente en 2020 es el procesamiento en memoria (IMC - In-Memory Computing, por sus siglas en inglés). Dado que el coste de la memoria se ha reducido en los últimos años, el procesamiento en memoria se ha convertido en una solución tecnológica muy popular que ofrece múltiples beneficios para el análisis.

    Las nuevas tecnologías de memoria persistente reducen los costes y la complejidad del procesamiento en memoria. De esta manera, contamos con una memoria masiva y de gran eficacia, que admite cargas de trabajo de alto rendimiento.

    Para las empresas, el procesamiento en memoria implica un rendimiento de la CPU mucho más rápido, un almacenamiento más rápido y mayores cantidades de memoria disponible. Por ello, muchos sectores ya lo están adoptando para mejorar el rendimiento de sus aplicaciones actuales y estar preparados para el futuro.

     

    4) El auge de los datos como servicio

    Se espera que hasta el 90% de las organizaciones de gran tamaño generen algún tipo de ingresos a partir de los datos como servicio (DaaS - Data as a Service) en 2020. Los datos como servicio son una tecnología basada en la nube que permite a los clientes acceder a archivos digitales a través de internet.

    Además, dado que el internet de alta velocidad es fácilmente accesible para la mayoría de los consumidores, el servicio está disponible para una audiencia más amplia. La globalización de los DaaS también ayudará a tender puentes entre diferentes departamentos de una misma empresa, al ofrecerles la capacidad de compartir datos con facilidad y de manera más rápida. Y con ello, también veremos un incremento de la productividad.

     

    5) El crecimiento de las analíticas aumentadas

    La tendencia de big data de las analíticas aumentadas está creciendo rápidamente para convertirse en el método dominante en 2020. Las analíticas aumentadas han revolucionado el paradigma al combinar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para crear una manera nueva de crear, desarrollar, compartir y consumir analíticas.

    El mercado de la analítica aumentada está viviendo una época de gran crecimiento, ya que según las previsiones pasarán de representar 8.400 millones de dólares a nivel global en 2018 a 18.400 millones de dólares en 2023.

    Las ventajas de esta tecnología residen en la capacidad de automatizar muchas funcionalidades, como la preparación de los datos, el análisis y la creación de modelos. Además, resulta mucho más fácil interactuar con la información que generan.

     

    6) La seguridad y la privacidad de los datos

    En 2015, menos del 10% de las grandes empresas estaban haciendo uso de las copias de seguridad y las "fotos fijas" para algo más que la recuperación de datos. Pero en 2020 se prevé que más del 30% las estén empleado para mejorar la seguridad, la privacidad y la fiabilidad.

    Muchas empresas tienen grandes volúmenes de datos personales sensibles en sus copias de seguridad, incluso aunque no tengan intención de usarlos. En 2018, el 10% de las organizaciones consideraban que las copias de seguridad y los archivos de datos personales eran su principal riesgo de privacidad; para 2020, esta será la principal preocupación para el 70%. Sin duda, una tendencia de big data a tener en cuenta a la hora de escoger productos y soluciones para los próximos años.

     

    7) El desarrollo de los dispositivos personales

    Los dispositivos móviles se están empleando en gran cantidad de situaciones: en casa, en trabajo, en los trayectos... Al mismo tiempo, cada vez hay más dispositivos personales que incorporan tecnologías como el internet de las cosas o la realidad aumentada.

    El resultado de todo ello es que se espera que en 2020 más del 50% de las interacciones de los consumidores a través de sus móviles serán contextuales y estarán hiperpersonalizadas en función del comportamiento pasado y en tiempo real del usuario.

     

    8) Las tecnologías de asistentes personales

    Una de las tendencias de data más interesantes para 2020 es el avance tecnológico y el cambio de hábitos en lo que se refiere a dispositivos personales. Además de la presencia cada vez más potente de los asistentes de voz como Siri o Alexa, se calcula que para el año que viene alrededor del 5% de las personas mayores de 65 años contarán con su propio robot de asistencia sanitaria personal. Se trata de un mercado muy lucrativo, por lo que cabe esperar muchas novedades en los próximos años.

     

    9) El desarrollo de las ciudades inteligentes (Smart Cities)

    Una vez más, vemos cómo el internet de las cosas crea oportunidades para el análisis de big data. Las ciudades inteligentes implican una necesidad de recopilar, procesar y comunicar grandes cantidades de datos.

    Las ciudades inteligentes usarán los datos para ofrecer asistencia médica, cuidados de enfermería y prevención. Según DatSci Awards, las predicciones dicen que en 2020 el 30% de las ciudades inteligentes contarán con robots y máquinas inteligentes en sus instalaciones médicas.

    Las aplicaciones y soluciones de análisis de datos disponibles hacen que el internet de las cosas pueda aprovecharse para ofrecer una buena experiencia de usuario a los residentes y mejorar su calidad de vida.

     

    10) La gestión automatizada del contenido empresarial

    En 2020, se calcula que el 95% del contenido en forma de imágenes y vídeos será analizado por máquinas. Se prevé que este mercado alcanzará los 59.870 millones de dólares.

    Con toda probabilidad, este 95% de contenidos jamás serán vistos por un humano. En su lugar, la máquina usará el análisis de datos para proporcionar informes detallados que apoyen las iniciativas digitales de la empresa. Y a partir de estos informes, las empresas podrán detectar oportunidades en tecnología móvil, social y en la nube.

     

    11) El aprendizaje automático y la nube (Machine Learning and the Cloud)

    El almacenamiento en la nube se ha vuelto un medio muy popular para almacenar de manera segura los archivos digitales. En la actualidad, el 30% de los proveedores cloud están usando soluciones de terceros, esto es, infraestructura como servicio (IaaS). En el año 2022, se calcula que esta cifra ascenderá al 60% de los proveedores.

    Otra predicción para ese mismo año apunta a que los grandes proveedores de servicios en la nube, como Microsoft, Apple y Google, usarán el aprendizaje automático basado en la nube para adquirir un 20% del mercado de plataformas de ciencia de datos.

     

    12) La analítica conversacional y el procesamiento del lenguaje natural

    La última tendencia de big data para 2020 es el procesamiento de lenguaje natural y la voz, ya que se calcula que representará el 50% de las solicitudes de análisis de datos.

    Esto permitirá que los sistemas de análisis sean más fáciles de usar y estén al alcance de todas las personas de la empresa a través de un sistema de búsqueda sencillo, incrementando la productividad de toda la organización.

    Ebook: 130 tendencias y predicciones de marketing digital 2020

     

    Pep Canals

    Data Scientists en Cyberclick. Responsable de las campañas de SEM y de los proyectos de Data Science.