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Tendencias en Data y Analytics para 2023

    Por Héctor Borrás, publicado en 27 octubre 2022

    Cuando hablamos de tendencias en marketing digital, no podemos olvidarnos del big data y los análisis. Según un informe de DataToBiz, los ingresos globales del mercado de big data superarán los 100.000 millones de dólares en 2027.

    El análisis de big data es una de las tendencias tecnológicas más potentes y está revolucionando múltiples sectores a nivel mundial, desde la atención sanitaria hasta la cuarta revolución industrial. Gracias a las aplicaciones en la nube, ahora las empresas pueden monitorizar y analizar los datos en tiempo real e introducir mejoras rápidamente.

    Sin duda, esta tecnología dará mucho que hablar en los próximos meses, así que vamos a ver las tendencias en data y analytics para 2023.

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    Tendencias en Data y Analytics para 2023

     

    Tendencias en Data y Analytics 2023

     

    1) Transformación digital

    La transformación digital está impulsando la tecnología en todas las direcciones, a medida que profundizamos en el internet de las cosas, el aprendizaje automático y el big data.

    En 2020 existían 9700 millones de dispositivos conectados a internet; en 2030 se espera que esa cifra alcance los 29.400 millones. La inmensa cantidad de datos generados por ellos hará que el big data tenga un papel absolutamente esencial.

    Al mismo tiempo, la inteligencia artificial cobrará cada vez más protagonismo en el procesamiento de datos, ya que será fundamental para extraer significado de la enorme cantidad de datos que estamos acumulando. En los próximos meses y años, seguiremos encontrando aplicaciones nuevas para la transformación digital.

     

    2) Business Intelligence

    El Business Intelligence (BI) utiliza software y servicios para ofrecer información práctica que aporta a sus usuarios conclusiones detalladas sobre el estado en el que se encuentra su empresa. En los próximos meses y años, esta disciplina seguirá desarrollándose y llegando a todos los sectores. Podremos ver su influencia tanto en las decisiones de negocio estratégicas como en las tácticas.

    Las previsiones indican que el valor global del mercado de BI y analytics alcanzará los 18.000 millones en 2025, por lo que esperamos ver un crecimiento a todos los niveles. Gracias a la BI colaborativa, será posible disponer de información valiosa sin necesidad de saber utilizar una plataforma especializada, lo que hará que los datos sean más accesibles para los usuarios no técnicos.

     

    3) Tecnología de nube

    Más del 70% de las empresas han migrado al menos una parte de sus cargas de trabajo a la nube pública, y se prevé que en los próximos años la adopción de la nube sea aún mayor. Según un estudio de McKinsey, el gasto en la nube de las empresas excedió a los presupuestos en un 23%, y en torno al 30% de ese gasto no se aprovechó correctamente.

    Las tecnologías nativas de la nube son la única solución sostenible para nuestras estructuras de negocio y TI, ya que se encuentran en constante evolución. Pero debido a su complejidad, es necesario contar con herramientas estandarizadas y de autoservicio que permitan que los usuarios no técnicos puedan recopilar, analizar e interpretar los datos.

     

    4) Los datos como servicio (DaaS)

    Las estimaciones indican que el mercado de los datos como servicio (DaaS) alcanzará los 11.000 millones de ingresos en 2023. Este sector ha llegado a un punto donde incluso los actores más pequeños pueden entrar fácilmente en el sector y generar ingresos. Incluso los nichos más extremos pueden obtener valor de los datos.

    Si los datos generados en tu empresa pueden ofrecer valor a otras, los datos como servicio podrían ser una interesante manera de generar ingresos. Por ello, es un gran momento para replantear tu oferta de datos y descubrir maneras nuevas de aportar.

     

    5) Tecnología y bienestar

    El sector de la salud y el bienestar está adquiriendo un papel protagonista en nuestras vidas, y los datos son una parte muy importante de él. Por ejemplo, los servicios médicos están descubriendo maneras nuevas de comunicarse con sus pacientes y las empresas están esforzándose por descubrir e implementar estrategias que mejoren la salud de sus trabajadores.

    Ahora, las empresas tienen la capacidad de recopilar datos médicos de todo el mundo y utilizarlos de maneras nuevas para identificar tratamientos de manera más temprana y más rápida que nunca. En el futuro, esperamos que esta tendencia ayude a crear sistemas médicos más eficientes para las personas.

     

    6) Vehículos sin conductor

    Llevamos años oyendo hablar de la conducción autónoma, pero ahora está aún más cerca de hacerse realidad. La empresa de vehículos autónomos de Alphabet, Waymo, ya está utilizando vehículos autónomos en sus ubicaciones en Phoenix y San Francisco. Los supermercados estadounidenses Walmart también llevan desde 2020 utilizando un programa de vehículos autónomos en Arkansas.

    A medida que las empresas siguen usando datos derivados de estos primeros experimentos con programas de conducción autónoma, el único camino posible es seguir avanzando. En los próximos años, el big data ayudará a seguir definiendo maneras de implementar los vehículos sin conductor en nuestras vidas de manera segura y eficiente para todos.

     

    7) Big data para ayudar en la investigación del cambio climático

    Para poder avanzar en la lucha contra el cambio climático, es absolutamente imprescindible que el debate y las medidas a implementar estén basados en datos.

    Respaldar las predicciones de las organizaciones que combaten el cambio climático con datos sólidos ayudará a dejar atrás el debate y empezar a colaborar a nivel mundial para ejecutar las acciones necesarias para combatir esta amenaza.

    El big data ofrece una fuente de información libre de sesgos sobre lo que realmente está ocurriendo en el planeta y, en combinación con tecnologías como la IA y el análisis, ayudará a determinar las acciones más eficaces para coordinar esfuerzos entre gobiernos y empresas.

     

    8) El análisis en tiempo real gana tracción tras la pandemia

    Durante la pandemia de covid de 2020, los datos no solo ayudaron en la búsqueda de tratamientos y vacunas, sino también a gestionar multitudes y mantener la distancia social.

    Por ejemplo, las cámaras de vigilancia inteligentes pueden contar cuánta gente entra y sale de un local y avisar una vez que se alcance el máximo aforo. También pueden ubicarse en puntos clave que generan cuellos de botella y detectar los momentos en que el flujo de personas se vuelve demasiado denso, dificultando la distancia social.

    Otro uso interesante de los datos durante estos años ha sido el de identificar focos y patrones de contagio, por ejemplo, la existencia de superspreaders o supercontagiadores.

    Ahora que hemos dejado atrás las medidas de distancia social, esperamos que en los próximos meses estos avances contribuyan al desarrollo de la ciencia de datos en general.

     

    9) Más procesamiento del lenguaje natural (PLN)

    El big data, la IA, el internet de las cosas y el aprendizaje automático están derribando barreras en la interacción entre la tecnología y las personas. Y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) es lo que nos permite dar un rostro más humano a todas estas tecnologías.

    El procesamiento de lenguaje natural permite que los humanos y las máquinas se comuniquen “de igual a igual”, lo que ayuda a eliminar los recelos y estimula la adopción de las nuevas tecnologías.

    Gracias al PLN, los usuarios podrán interactuar fácilmente con los sistemas inteligentes, sin tener que superar una curva de aprendizaje. Esto permitirá que las nuevas tecnologías se integren en su día a día de una manera mucho más cómoda y natural.

     

    10) Automatización del análisis del big data

    La automatización es uno de los mayores impulsores de la transformación del entorno actual de los datos. En concreto, la automatización del análisis de big data es una de las áreas más prometedoras y que creemos que cobrará importancia en 2023 y más allá.

    La automatización de los procesos de análisis (APA) ofrecerá una gran cantidad de información y de capacidades predictivas a las organizaciones, sobre todo relacionadas con el papel de la potencia de computación en los procesos de toma de decisiones. El resultado será que las empresas que lo utilicen podrán ser más eficientes tanto a la hora de generar resultados como de reducir los costes.

     

    11) Augmented analytics

    Los análisis aumentados tienen un papel revolucionario en la obtención, el procesamiento y la compartición de datos al combinar protocolos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Sus algoritmos altamente sofisticados son capaces de producir sugerencias que tienen en cuenta el contexto, automatizar tareas y analizar conversaciones.

    En algunos sectores específicos, como defensa o transporte, el análisis aumentado permitirá racionalizar la creciente cantidad de datos de negocio y se aplicará en cada vez más áreas, lo que incrementará aún más su efectividad.

    En los próximos años, el análisis aumentado crecerá en importancia de la mano de los consumidores aumentados: usuarios empresariales que emplearán las capacidades automatizadas, contextuales, móviles y de lenguaje natural como parte de su proceso de análisis.

     

    12) Análisis de seguridad con big data

    Debido al rapidísimo avance de la digitalización, las estrategias de seguridad de datos convencionales se están quedando atrás, lo que lleva a un aumento del cibercrimen y los fallos de seguridad de los datos. Lógicamente, esto supone una preocupación para las empresas.

    En este contexto, los análisis de seguridad con big data pueden ser una gran ayuda, ya que facilitan la recopilación, almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos de seguridad casi en tiempo real. Por tanto, contribuyen a detectar y combatir las amenazas de manera eficaz.

    El análisis de seguridad con big data hace posible procesar enormes cantidades de datos y gestionarlos para protegerse ante los ciberataques.

     

    13) Robotic Process Automation (RPA)

    La automatización robótica de procesos o RPA es una tecnología puntera que permite crear, implementar y gestionar robots para imitar las acciones humanas interactuando con sistemas digitales y software.

    La gran ventaja de la RPA es que permite llevar a cabo grandes volúmenes de trabajo sin que intervenga el error humano, y todo ello a gran velocidad. Por tanto, creemos que será cada vez más adoptada por sectores y empresas que valoren la precisión y la eficacia. Por tanto, creemos que es una de las tendencias en data y analytics clave para 2023 y más allá.

     

    14) Inteligencia artificial como servicio (AI as a service o AIaaS)

    La inteligencia artificial como servicio consiste en una entidad externa que ofrece funcionalidades de inteligencia artificial avanzadas a cambio de una tarifa de suscripción.

    Esta tendencia será especialmente importante para empresas pequeñas y medianas, ya que ayudará a aprovechar la potencia de la IA sin necesidad de disponer de capacidades in-house.

    Las aplicaciones de la inteligencia artificial como servicio incluyen la atención al cliente, el análisis de datos y la automatización de la producción. Es una tecnología de fácil acceso, rentable, transparente y escalable, por lo que creemos que lo tiene todo para convertirse en una de las protagonistas de los datos y análisis del futuro.

     

    15) Analítica predictiva

    Según la definición de IBM, la analítica predictiva es una rama de los análisis avanzados que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando una combinación de datos históricos con modelado estadístico, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático.

    Con el auge de los datos, los análisis predictivos se harán imprescindibles para las empresas que quieran identificar riesgos y oportunidades y buscar soluciones apropiadas, sobre todo en sectores como la climatología, la atención sanitaria o la investigación científica.

     

    16) Migración a la nube

    La migración a la nube es el proceso de trasladar activos digitales como datos, cargas de trabajo, recursos de TI o aplicaciones a infraestructuras en la nube, basándose en un entorno bajo demanda y de autoservicio.

    La migración a la nube presenta grandes beneficios para las empresas, ya que permite conseguir rendimiento y eficiencia en tiempo real con unos niveles mínimos de incertidumbre. Debido a estas ventajas, cada vez más empresas migrarán sus activos digitales a la nube para ser más rentables, ágiles e innovadoras en sus operaciones de negocio.

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    Héctor Borrás

    Key Account Manager Engineer at Cyberclick