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6 tendencias que los analistas de datos deben saber en 2020

  • Predictive Analytics

IA machine learning

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están infundiendo a las analíticas nuevas capacidades, y las compañías exigen más analíticas en tiempo real o que puedan predecir el futuro.

Dadas estas dinámicas, aquí es donde los analistas de datos centran sus esfuerzos en 2020.

1. Sube a bordo con las prioridades comerciales

La dirección ejecutiva y todas las unidades de negocio dentro de la empresa tienen planes y objetivos estratégicos que desean cumplir en 2020 y más allá. Es importante reunirse con ellos para analizar cómo los análisis pueden ayudarlos mejor y los tipos de análisis que necesitarán; antes de reunirse, obtenga copias de sus planes estratégicos. Actualice su registro de trabajo, elimine las iniciativas que ya no son necesarias y actualícelo con las nuevas prioridades.

2. Dirija su atención hacia el análisis de tendencias

Las empresas están superando su satisfacción inicial con los informes analíticos diarios, mensuales y anuales; en 2020, esperarán más orientación de los análisis para determinar las futuras direcciones comerciales. El análisis predictivo y el análisis de tendencias más largas que pueden predecir el futuro y alimentar la planificación estratégica serán elementos populares en 2020; cuanto más sepa sobre análisis de tendencias, mejor podrá satisfacer las necesidades de la empresa.

3. Conozca las capacidades analíticas de sus proveedores

Las empresas optan por el software del proveedor porque es un producto probado y descarga el requisito de desarrollar su TI desde cero. Los proveedores entienden que las compañías esperan informes analíticos como parte del software, y le corresponde a usted comprender estos informes, dependiendo de su asignación. Es posible que pueda configurar fácilmente los informes del proveedor para satisfacer las necesidades comerciales importantes, evitando que desarrolle los informes desde cero.

4. Mejore su conocimiento práctico de la ciencia de datos

La mayoría de los analistas de datos tienen experiencia en TI en lugar de ciencia de datos, lo que puede conducir a desafíos de comunicación con otros científicos de datos. Debe tener como objetivo aprender más sobre ciencia de datos tomando un curso o simplemente educándose más sobre el tema; Esto lo ayudará a construir relaciones y ayudará a la empresa a aprovechar al máximo la ciencia de datos.

5. Investigue el potencial de análisis, IA y ML

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) comenzaron a operar en conjunto con la analítica en los últimos dos años, pero 2020 marcará una mayor fusión entre estas tres disciplinas.

6. Insistir en datos limpios y seguros

Con la adopción de tecnologías como Internet de las cosas (IoT), existen mayores preocupaciones sobre los datos limpios y la seguridad de los datos. Las empresas seguirán enviando estas inquietudes a los especialistas y auditores de seguridad, pero también debe mantener la seguridad y los datos limpios a la vanguardia de los requisitos del proyecto.

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.