Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

Porqué debería estar preparado para la analítica aumentada y la Inteligencia Artificial

  • Predictive Analytics

Big Data analitica

La analítica aumentada y la inteligencia artificial están entre las principales tendencias en el campo que cambiarán significativamente los negocios en los próximos años, según Gartner.

La analítica aumentada y la inteligencia artificial (IA) se encuentran entre las principales tendencias en tecnología de datos y analíticas que tienen el potencial de cambiar significativamente las operaciones comerciales en los próximos tres a cinco años, según Gartner.

Los líderes de datos y análisis deben examinar el impacto potencial en el negocio de estas tendencias tecnológicas y ajustar los modelos de negocios en consecuencia, o arriesgarse a perder la ventaja competitiva de las compañías que lo hacen, dijo Rita Sallam, vicepresidenta de investigación de Gartner.

"La historia de datos y análisis sigue evolucionando, desde el apoyo a la toma de decisiones internas hasta la inteligencia continua, los productos de información y el nombramiento de directores de datos", dijo Sallam. "Es fundamental obtener una comprensión más profunda de las tendencias tecnológicas que alimentan esa historia en evolución y priorizarlas en función del valor empresarial".

Con los esfuerzos de transformación digital en marcha en la mayoría de las organizaciones, las empresas están recolectando más datos que nunca, creando desafíos pero también oportunidades importantes, dijo Donald Feinberg, vicepresidente y analista distinguido de Gartner. Añadió que las grandes cantidades de datos, combinadas con las potentes capacidades de procesamiento habilitadas por la nube, hacen posible entrenar y ejecutar algoritmos a la escala masiva necesaria para aprovechar todo el potencial de la IA.

"El tamaño, la complejidad, la naturaleza distribuida de los datos, la velocidad de acción y la inteligencia continua requerida por el negocio digital significa que las arquitecturas y herramientas rígidas y centralizadas se descomponen", dijo Feinberg. "La supervivencia continua de cualquier negocio dependerá de una arquitectura ágil y centrada en los datos que responda a la tasa constante de cambio".

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.