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6 maneras en que el análisis de datos está avanzando en la empresa

  • Predictive Analytics

Datos Inteligencia Amenazas

El análisis de datos ahora es una herramienta valiosa y establecida para las empresas, pero la forma en que se utilizan está cambiando rápidamente.

Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, las empresas están generando más datos que nunca. El análisis de datos ahora se considera una herramienta necesaria para las organizaciones cuando se trata de tomar decisiones de grandes negocios, y su uso continuará creciendo en el futuro. "Para el 2022, el 90% de las estrategias corporativas mencionarán explícitamente la información como un activo empresarial crítico y el análisis como una competencia esencial", dijo Douglas Laney, distinguido analista en Análisis de datos y estrategia en Gartner.

Las organizaciones utilizan el análisis de datos para aprender más sobre las estrategias comerciales, lo que les ayuda a tomar decisiones a largo y corto plazo. A través de la analítica, las empresas pueden ver los lugares donde se ejecutan de manera ineficiente, lo que puede revelar áreas donde los gastos se pueden reducir y se puede generar más dinero.

1. Iniciativas deliberadas de cultura de datos

Las empresas están y estarán más inspiradas en los datos, integrando los datos en la cultura de su empresa. "a cultura de los datos es un tipo de absorción, una disposición de aceptación y, en cierto sentido, confianza para los resultados o soluciones que provienen de los análisis. Sin embargo, esta cultura ha sido difícil de comprender para los profesionales más tradicionales, pero las empresas están empezando a dar cuenta de eso.

2. Proliferación de datos no estructurados

Los elementos no estructurados como el audio y el video cambiarán la forma en que se recopilan los datos. Al poner los datos no estructurados en un formato estructurado, las organizaciones pueden convertirlos en información procesable.

3. Necesidad de modelos en tiempo real

En el pasado, los análisis se centraban principalmente en objetivos a largo plazo, lo que significa analizar la información a lo largo del año y luego tomar decisiones basadas en esa información pasada. A medida que la tecnología avanza, las empresas podrán utilizar el análisis en tiempo real. Por ejemplo, para 2022, el 30% de las interacciones con los clientes se verá influida por el análisis de ubicación en tiempo real.

4. Especificidad, granularidad de ideas, incluida la personalización masiva

La personalización lo es todo cuando se trata de la experiencia del cliente y el análisis juega un papel muy importante en eso.

5. Herramienta de confianza / analista ciudadano

Los análisis más empaquetados dan como resultado más analistas ciudadanos, o más personas cotidianas que comprenden los conceptos básicos de la analítica. Las herramientas analíticas continuarán haciéndose más digeribles.

6. Mayor movimiento hacia la automatización y la IA

Hasta el 2023, los recursos computacionales utilizados en la IA aumentarán 5 veces con respecto a la 2018, haciendo de la AI la categoría más alta de cargas de trabajo que impulsan las decisiones de infraestructura. La IA y la automatización continuarán progresando, volviéndose más dinámicos y complejos. La automatización es lo que permitirá la creación de modelos en tiempo real.

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