Los últimos años se han caracterizado por acontecimientos sin precedentes que han cambiado profundamente el escenario mundial.
La recesión económica y los conflictos mundiales siguen teniendo una fuerte influencia en el mercado y las empresas de todo el mundo miran a su negocio buscando las inversiones más inteligentes.
Además, el continuo impulso por la innovación hace que sea necesario comprender cuáles son las mejores opciones estratégicas que pueden apoyar en la consecución de los objetivos económicos.
Los profesionales de Data Intelligence deben dotarse de herramientas de Data Quality y considerar las siguientes 5 tendencias prioritarias:
1. La primacía del lenguaje digital sobre el lenguaje humano
El NLP, el procesamiento del lenguaje natural, es una sub-rama de la lingüística, la informática y la inteligencia artificial que trata la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Desde hace algún tiempo se están llevando a cabo estudios e investigaciones en este ámbito, basta pensar en los Chat Bots de atención al cliente en muchísimos sitios o aplicaciones móviles y el famoso ChatGpt.
La popularidad de estas tecnologías aumentará en los próximos dos años en aproximadamente un 18% y evolucionará rápidamente. Hay varios modelos nuevos en desarrollo que tendrán implicaciones en la forma en que recibimos la información y cómo se interpreta. El objetivo no es solo encontrar los datos que está buscando, sino también obtener los que no había pensado.
Según una investigación reciente, el 80% de los datos que posee una empresa son obsoletos y desestructurados y es muy complicado obtener información útil. Gracias a la comprensión del lenguaje natural, los sistemas NLP pueden leer, comprender y extraer datos de cualquier tipo de documento de forma rápida, automática y eficaz.
2. Inversión en datos derivados para eventos inesperados
Los acontecimientos de los últimos años han puesto de relieve la importancia de invertir tiempo y recursos en la previsión y gestión del riesgo. Desafortunadamente, antes de la pandemia no había información disponible sobre situaciones similares para prepararse para enfrentar una crisis tan particular. Es precisamente en este contexto en el que los datos resumidos pueden cerrar la brecha.
Las investigaciones sugieren que los modelos entrenados con datos sintéticos pueden ser más precisos que otros, eliminando muchos problemas relacionados con la privacidad y los derechos de autor. La información derivada se puede utilizar para múltiples necesidades y le permite planificar varios escenarios para gestionar mejor cualquier problema futuro.
3. Data Governance más inteligente
La inversión en el negocio de Data Analytics ha experimentado un fuerte aumento en los últimos dos años y el 93% de las empresas han declarado que quieren seguir aumentando el presupuesto en este campo.
La rápida evolución de las regulaciones de privacidad, distribución, diversidad y dinámica de datos dificultan la capacidad de las empresas para lograr mejores resultados en su desempeño empresarial. Este fenómeno se vuelve particularmente desafiante en un entorno económico y social complejo y dinámico, ya que la gobernanza de datos se vuelve más complicada de gestionar.
El objetivo es crear un sistema que mejore el acceso, el movimiento en tiempo real y la transformación avanzada de los datos entre las fuentes y los sistemas empresariales para aprovechar al máximo el poder de este recurso estratégico.
4. IA para actividades de Business Intelligence
Actualmente, muchas empresas se encuentran en una situación de escasez de habilidades y la Inteligencia Artificial y Machine Learning pueden ser un buen soporte para automatizar algunas de las tareas de Data Preparation.
La introducción de la IA en la gestión de la información permite ahorrar tiempo y recursos en la preparación de los datos; se estima que actualmente se dedica menos del 20% del tiempo al análisis de los datos, mientras que más del 80% se utiliza para identificar, preparar y gestionar información válida y adecuada.
Con herramientas inteligentes, los Data Talents pueden centrarse en la analítica de datos, generar nuevos conocimientos y ayudar a los Decision Maker a tomar decisiones más informadas.
5. Datos en tiempo real para gestionar las ventas
Como se ha señalado repetidamente en este artículo, los acontecimientos de los últimos años han afectado en gran medida a los cambios en el mercado y las cadenas de suministro se han visto profundamente afectadas. Quien ha comprado un coche o un simple pc nuevo sabe que los tiempos de espera pueden ser muy largos.
Poseer datos en tiempo real para predecir situaciones futuras para reaccionar rápidamente se ha convertido en uno de los aspectos más importantes para una empresa. Se espera que para 2027 el 60% del gasto tecnológico en adquisición y manipulación de datos se refiera a la habilitación de funciones de simulación, optimización y recomendación en tiempo real.
El análisis en tiempo real es una de las principales fuentes de ventaja competitiva. De hecho, la velocidad es una de las tres V que componen la definición de Big Data y es una característica que finalmente está tomando forma en todas las empresas.
En Drive2Data estamos convencidos de que tener un método de recopilación de datos de calidad es fundamental para tomar las decisiones empresariales correctas
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