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Tendencias Big Data 2020 para que el futuro no te pille de sorpresa

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¿Sabías que la sociedad actual es capaz de producir más datos en 2 días más que siglos de historia? Casi sin darnos cuenta producimos cientos de datos a diario solamente navegando por Internet. Si no quieres que el futuro te pille desprevenido presta atención a las siguientes Tendencias Big Data y analítica 2020 y ¡a triunfar!

El Big Data, Small data o el Análisis de Datos se ha hecho un hueco en muchos sectores profesionales hasta volverse una herramienta fundamental en nuestro día a día. Pero ¿realmente sabemos cómo afrontar todos los retos y desafíos que supone el Big Data y el análisis de datos?

Sin duda 2019 ha sido un gran año para el Big Data y seguirá su desarrollo durante el 2020, las nuevas tecnologías han permitido consolidar el uso de herramientas y estrategias de este ámbito y podemos ver como el Big Data Analytics es una práctica más del Business Intelligence y un valor diferencial de la competencia.

Tendencias Big Data y analítica 2020

Antes de comenzar quiero resaltar una frase del Director de IoT y Transformación Digital en Cisco España, Antonio Conde, para entender la magnitud de valor que posee el Big Data: Los datos son ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía”.   

Esto es así porque el dato es el nuevo valor a gestionar por parte de las organizaciones de todo tipo. Las empresas están buscando capacidades en cuanto a la captura, almacenamiento y procesamiento del dato, y aquellas que lo consigan habrán alcanzado una ventaja sobre su competencia, es lo que se denomina Ventaja Analítica. Aquellas empresas que logren las ansiadas ventajas analíticas podrán decir, entonces sí, que son verdaderas empresas Data Driven, empresas centradas en el valor del dato.

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Evolución de la analítica aumentada

Muchos expertos coinciden que 2020 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros y sin duda será un cambio de contexto económico y social.

Con la analítica aumentada veremos la aparición de conocimientos o cambios más importantes que servirán a los negocios a optimizar la toma de decisiones.

La analítica aumentada hace que los conocimientos estén disponibles para todos los perfiles de la empresa, y tiene una justificación en cuanto a la necesidad de perfiles expertos en análisis de datos y el escaso talento disponible . Por tanto, si bien reduce la dependencia de los expertos en análisis, ciencia de datos y aprendizaje automático, requerirá una mayor alfabetización de datos en toda la organización.

Para 2020, la analítica aumentada será un impulsor dominante de nuevas de herramientas tecnológicas que hagan del propio proceso de analítica de datos algo sencillo y accesible para gran parte de los perfiles de una organización. Éstas herramientas tratarán de democratizar la ciencia de datos y el aprendizaje automático a toda una organización.

Otra palabra clave cuando hablamos de avances tecnológicos es la IA que está permitiendo ser más rápido y preciso a la hora de la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores empresariales. Lo que sin duda veremos es como el auge de las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos a un menor coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado fomentarán el cambio tanto en las grandes como en las pequeñas empresas.

Las empresas que adopten la IA formando parte de sus procesos de negocio serán cada vez más, y es lógico, puesto que las ventajas que ofrece esta tecnología son muchas en diferentes niveles como, por ejemplo, a nivel de procesos, de creación de nuevos modelos de negocio, de interacción con el cliente, e incluso de interacción entre las propias personas de una organización

Aprendizaje Automático

El Machine Learning o aprendizaje automático es otra tendencia que en el año 2020 seguirá creciendo, y lo hará por su utilidad para todo tipo de empresas y sectores.

Cuando hablamos de Machine Learning nos referimos a la capacidad de los algoritmos de aprender y mejorar sus acciones de forma autónoma, esto es que cuanto más ejecutemos el algoritmo mejor cumplirá sus objetivos. Ted Dunning, el Arquitecto Jefe de Aplicaciones de MapR, afirma en relación a esto que: «cada vez más empresas tratan la computación en términos de flujos de datos en lugar de datos que sólo se procesan y se almacenan en una base de datos. Estos flujos de datos capturan eventos clave y reflejan la estructura empresarial. Un tejido de datos unificado será la base para construir estos sistemas de flujo a gran escala».

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Gestión de datos de forma aumentada

Con datos que crecen exponencialmente, las organizaciones necesitan automatizar las tareas de administración y gestión de datos. Los proveedores están agregando el aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para hacer que los procesos de administración de datos se autoconfiguren para los profesionales de datos puedan enfocarse en tareas de mayor valor.

Esta tendencia está afectando a todas las categorías de gestión de datos empresariales, incluida la calidad de los datos, la gestión de metadatos, la gestión de datos maestros, la integración de datos y las bases de datos.

Cultura del dato

Las organizaciones todavía no tienen cultura del dato. Todavía no estamos acostumbrados a trabajar en base a datos. Este año veremos cómo las organizaciones se preocuparán más por informar a los trabajadores a entender la cultura del dato.

En cuanto a esto, no se puede crear una empresa data driven sino se invierte primero en inculcar la cultura del dato entre los equipos. Se debe aprender a generar datos pero todavía no se ha aprendido a utilizarlos en las tomas de decisiones.

Las nubes híbridas subirán como la espuma

En el último año las nubes híbridas han adquirido gran popularidad, como herramienta que permite a las compañías almacenar datos de forma segura. Durante 2020 se prevé que el uso de esta tecnología aumente significativamente entre las empresas. La ventajas de las nubes híbridas es que puedes transferirse de un lado a otro entre las nubes locales (privadas) y las nubes de IaaaS (públicas), lo que permite mayor flexibilidad.

Habrá datos que será necesario subir a una nube pública, pero sin embargo, habrá otros que podrán ser gestionados en entornos locales sin necesidad de ser trasladados, con los problemas que esto genera en cuanto a seguridad y protección de los mismos.

Data Storytelling

Esto influirá tanto en el ámbito personal como en las decisiones empresariales. Además, el perfil del Data Storytelling puede ganar importancia el próximo año que funcione.

Los datos, si no cuentan historias, no sirven para nada. Los datos tienen que contar, si un dato no te dice nada, hay que buscar la historia detrás de él, para qué puede servir.

Aumento del uso de asistentes virtuales

El 2020 promete traer cambios considerables en la forma en la que interactuamos con las empresas a través de aplicaciones de mensajería como WhatsApp. Pero, sobre todo, plantea el asentamiento de las interfaces de voz gracias al crecimiento del uso de altavoces inteligentes y asistentes virtuales ha experimentado a lo largo del 2019. 

El CEO de Chatbot Chocolate, Ángel Hernández, afirma que «vivimos en primera persona este aumento de interés en el asentamiento tanto de interfaces de texto como de voz por parte de las empresas».

Por esta razón, opina el experto, el auge de la tecnología conversacional se convierte en una de las tendencias indiscutibles del próximo año tanto en interfaces de texto como WhatsApp como de voz con los asistentes virtuales.

«Estos canales nos permiten interactuar con nuestros actuales y potenciales consumidores de una forma sencilla y cercana de forma automatizada, o con modelos mixtos de atención en el caso de WhatsApp», añade Hernández.

En este sentido, y tras una «tímida introducción» del API de WhatsApp Business en 2019 y la llegada de los primeros casos de uso de marcas conocidas como Iberia o el Atlético de Madrid, el 2020 será el primer año en el que se popularizará el uso de este canal entre corporates. Al tiempo, Amazon con Alexa, seguido por Google con Google Assistant, seguirán sorprendiendo a empresas y consumidores ofreciendo cada vez más servicios a través de este nuevo canal en fase de rápida adopción por parte de los usuarios.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis conversacional.

Al igual que las interfaces de búsqueda como Google hicieron que Internet fuera accesible para los consumidores cotidianos, las PNL brindan una forma más fácil de hacer preguntas sobre datos y obtener información más precisa. La analítica conversacional lleva el concepto de PNL un paso más allá al permitir que tales preguntas se planteen y respondan verbalmente en lugar de a través de texto.

Según Gartner, «para 2021 la PNL y la analítica conversacional impulsarán la adopción de la analítica y la inteligencia empresarial del 35% de los empleados a más del 50%, incluidas las nuevas clases de usuarios».

La voz parece que logrará imponerse como el principal canal de interacción entre máquinas y personas, y en cierto modo tiene todo el sentido. La tecnología ha de ser transparente a las personas en su uso, y por tanto ha de ser natural y ¿qué hay más natural que utilizar la voz para comunicarnos? Esta tecnología está en fases muy inmaduras pero sólo es cuestión de tiempo.

Ecosistema de Big Data

La necesidad de las empresas por realizar un análisis de datos fomentará la innovación tecnológica (TI) dentro de ésta y al mismo tiempo su integración en el ecosistema de Big Data. Estos avances serán obligatorios para todas las empresas que no quieran quedarse atrás en el mercado. Por lo tanto el modelo Business Intelligence comenzará a ser una realidad desde las grandes multinacionales hasta las pequeñas startups.

El ecosistema de Big Data ofrece una gran capacidad de aprendizaje automático que incluirá el cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. Otro beneficio de este ecosistema es que unificarán las tecnologías analíticas, por lo tanto existirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y podrán ser leídas por cualquier lenguaje de programación.

Pretensiones del Big Data en 2020

En 2020 podremos ver funcionar todos los avances que el Big Data nos ha prometido este año. Una de las prioridades para las empresas es la gestión de datos y recursos integrando múltiples tecnologías base.

La Inteligencia Artificial ha sido creada para facilitar la toma de decisiones mediante algoritmos complejos que darán las múltiples respuestas acerca de las decisiones a tomar.

Data Strategy es el nombre de la estrategia que las empresas están adoptando para comenzar sus acciones sobre el dato. Hay que empezar por la estrategia y no por el dato, es decir, hay que tener una visión de futuro sobre lo que las empresas quieren convertirse, y hay que hacerse las preguntas adecuadas, sobre las que no tenemos respuestas y que los datos nos pueden ayudar a conseguirlas.

Otra demanda de los negocios es que el Big Data sea capaz de anticiparse a las necesidades y demandas de los consumidores. La toma de datos abre un amplio abanico de posibilidades en la personalización del producto o servicio hacia el cliente.

Y por último el Blockchain que está evolucionando rápidamente, esta tecnología ofrece una gran capacidad de transacción y mantenimiento de registros que pueden servir como base para otras aplicaciones potenciales como la salud, la distribución de medios, la Administración Pública  y las cadenas de suministros.

Big Data, el perfil más demandado


Actualmente, el profesional experto en Big Data se ha convertido en uno de los perfiles profesionales más demandados, pero también en uno de los más difíciles de cubrir. Esto se debe a que representan un 10’11% del total, según el informe de EPYCE 2017: Posiciones y Competencias más demandadas. Por otro lado, encontramos también dificultades por parte de las empresas para cubrir los puestos de ingenieros informáticos. Estos representan el 5’85% y supera el perfil de Big Data en demanda.

Frente a este paradigma y al incremento de la integración de las nuevas tecnologías en nuestro día a día, está causando que las escuelas de negocio y universidades vean afectados sus programas, teniendo que implementar nuevos modelos de aprendizaje y aportando nuevas formaciones en Big Data para cubrir esta demanda. Desde la escuela hemos lanzado el Master en Business Intelligence y Data Science con el que aprender las competencias del futuro. 

El estudio también ha revelado que, junto a la demanda de perfiles de Big Data, también se encuentran los operarios de fábrica con ciertas capacidades digitales . Estos están seguidos por los perfiles comerciales, no obstante, las empresas tienen problemas para encontrar perfiles de comerciales digitales y que cada vez serán más demandados.

Pero el informe, no recoge solo los perfiles más demandados en Big Data, sino también, las habilidades más demandadas por las empresas. Estas son; iniciativa, capacidad de trabajo en equipo y flexibilidad. Por lo que hace a perfiles más sénior, los encargados de captar y seleccionar talento buscan a personas con capacidad de liderazgo. Otra capacidad fundamental y de la cual no podemos olvidarnos son los idiomas, sobre todo el inglés.

De nuevo vemos cómo el mercado busca un equilibrio en las competencias de los perfiles más buscados. Disponer de competencias blandas como la comunicación y la creatividad, junto con competencias específicas de cada tecnología aseguran una carrera profesional brillante.

¿Te han interesado estas tendencias? Sigue leyendo aquí:

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Ana Martín del Campo Fernández-Paniagua

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1 comentario en Tendencias Big Data 2020 para que el futuro no te pille de sorpresa

  1. Buenas tardes.
    En primer lugar felicitaros por este post tan interesante. ¿Cuáles creéis que serán los cambios más inmediatos en el ámbito del Big Data aplicado al ámbito de las empresas?
    En el siguiente post de nuestro blog analizamos este fenómeno.
    agiliacenter.com/predicciones-futuro-empresas-big-data/

    Un saludo.

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