Hoy en día existen consumidores con intereses, gustos y necesidades muy diversas que las empresas deben intentar satisfacer. Por eso, cada organización debe tener claro su nicho de mercado y es ahí donde entra la relevancia del análisis de datos.
El análisis de datos permite a las organizaciones acceder a la información específica que necesiten para facilitar su toma de decisiones y estrategias de negocio en base a unos criterios estrictos.
Según datos de la consultora Statista, el mercado de análisis de datos crece a una tasa compuesta de casi el 30%. Por lo que estos procesos seguirán adelante en 2023, ya que permiten comprender mejor a los clientes, optimizar el desarrollo de productos y servicios, agregar eficiencia en las operaciones internas y sumar nuevas fuentes de ingresos.
Teniendo en cuenta esto, de la mano con BGH Tech Partner, compañía que brinda soluciones tecnológicas y servicios profesionales, orientados a resolver las necesidades de infraestructura y procesos comerciales, te daremos 4 tendencias de analítica de datos para los próximos años.
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Tendencias en análisis de datos
- Las empresas seguirán trasladando sus soluciones de análisis y datos a la nube. La nube se ha incorporado cada vez más a los procesos empresariales. Esta tecnología seguirá en tendencia, ya que brinda diversas ventajas a las empresas como agilidad, innovación, rentabilidad, entre otras. Pero, así mismo, debe cubrir 5 áreas para que sea una estrategia eficaz: accesibilidad, escalabilidad, seguridad, rentabilidad y cumplimiento.
- Más popularidad en el uso de Data-as-a-service (DaaS). En los próximos meses, se espera que estas herramientas de software basadas en la nube tomen relevancia para seguir trabajando en la recopilación, gestión y almacenamiento de datos. Esto, debido a que evita que las empresas tengan que construir sus propios sistemas de almacenamiento y recopilación, al tiempo que permite trabajar con datos sin necesidad de configurar y mantener operaciones de data science que son más costosas.
- Arquitectura descentralizada. Se observan requerimientos de estructuras de datos con marcos de gestión únicos y coherentes que permitan el análisis en toda la empresa y servicios de datos que automaticen procesos como la recopilación, exploración, descubrimiento, preparación e integración de datos. Esta arquitectura descentralizada y de autoservicio ayuda a los equipos a utilizar recursos y herramientas bajo demanda. Este diseño de la arquitectura se basa en capas integradas de datos conectados y proporciona una integración perfecta y de extremo a extremo de todos los datos en entornos de varias nubes.
- La analítica de datos seguirá expandiéndose hasta el borde de las redes. Con el avance del paradigma de Internet de las cosas que permite que distintos aparatos se conecten de forma autónoma a internet, la tendencia de análisis de datos seguirá extendiéndose. Se espera que para este año, el análisis, la IA y la inteligencia de decisiones se integren en las aplicaciones perimetrales para que sea posible analizar los datos casi en tiempo real.
Foto: Archivo FOLOU