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Ahora que los datos son el activo más transformador en los negocios, es esencial prepararse para lo que se viene y ajustar las estrategias para hacer frente con éxito al panorama empresarial del mañana.

Hemos identificado 10 tendencias para el 2020 que van a ser catalizadoras y facilitadoras del cambio e impulsarán a las empresas a mejorar sus capacidades para mantenerse a la vanguardia de la innovación. Estas tendencias van a permitir que se consuman datos de manera dinámica y por diferentes vías, provocando que las personas busquen y piensen en nuevas formas de usar los datos.

Hemos segmentado las 10 tendencias para el 2020 en tres categorías:

  • Given Trends: tendencias que ya son una necesidad y requieren de acción. 
  • Trends on the Rise: tendencias que van a tener un impacto significativo.
  • Slow-Shift Trends: tendencias que van entrando en el juego gradualmente.

 

Given Trends
Tendencias que ya son una necesidad y requieren de acción.

1.) El Cloud: Sin límites para el Data Warehousing 

Es evidente que las plataformas legacy on-premise no han logrado hacer que los datos sean accesibles para todos los usuarios. Por esta razón, el cloud será el futuro del Data Warehouse.

El “Cloud Data Warehouse” ofrece beneficios como la flexibilidad, agilidad, baja sobrecarga de administración del sistema, rentabilidad, escalabilidad y rendimiento. En el mercado, existen innovadores almacenes de datos en el cloud, y las empresas necesitan cambiar a una tecnología que admita una estrategia multi-cloud, que pueda recopilar datos de una gran cantidad de fuentes y que sea escalable para admitir usuarios y procesos ilimitados.

Además, Cloud Data Warehouse hace posible que los usuarios de toda la organización compartan datos gobernados interna y externamente sin moverlo ni copiarlos de un lugar a otro. Incluso las grandes empresas y aquellas con una presión significativa en torno a la seguridad y la privacidad de los datos se trasladarán al cloud porque las nuevas tecnologías han demostrado ser seguras.

2.) Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y Análisis Conversacional: El impulso para la democratización de los datos

Hacer que los datos sean más accesibles para todas las personas sigue siendo una prioridad en todas las organizaciones. Tanto el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN); una forma de Inteligencia Artificial (IA) que analiza el texto, como el análisis conversacional; una forma de IA que analiza la voz, deben usarse para apoyar las iniciativas de democratización del Dato.

El Procesamiento de Lenguaje Natural y el Análisis Conversacional van a ser catalizadores para democratizar los datos porque facilitan hacer preguntas y encontrar respuestas. Los usuarios pueden simplemente enviar mensajes de texto o hablar, como si estuvieran usando un motor de búsqueda o asistentes de Inteligencia Artificial como Alexa, Siri u OK Google.

Tecnologías como Thoughtspot, Qlik, Tableau, Microsoft Power BI y SAP han agregado capacidades para abordar la necesidad de Procesamiento de Lenguaje Natural  y el Análisis Conversacional.

3.) Los 3 caballeros de la transformación digital: Data Governance, Data Strategy & Business Strategy 

En este nuevo paradigma empresarial, los datos son un activo estratégico que impulsa la transformación. Por lo tanto, para completar los planes de transformación digital, tanto la estrategia de datos - un plan diseñado principalmente para convertir datos en activos para lograr los objetivos estratégicos de la empresa - y el Gobierno de Datos - entendido como un enfoque de trabajo que facilite la comprensión del ciclo de vida de los datos y la información -, deben ser parte de la estrategia comercial general e impulsarse desde los altos directivos al resto de la organización para activarse estratégicamente.

De este modo, la Estrategia de Datos y el Gobierno de Datos se sitúa en las líneas estratégicas del negocio, dando como resultado un mayor control y capacidad de respuesta de toda la organización.

4.) Di adiós al patchwork, fluye con Data Fabric

Muchas empresas aún tienen sistemas y metodologías heredados que producen silos de información. Para romper los silos, simplificar, y hacer que la integración de la gestión de datos sea coherente en el cloud y en el software on-premise, las empresas necesitan un Data Fabric.

Un Data Fabric es una arquitectura que permite el acceso sin problemas y el intercambio de datos en un entorno de datos dispersos, y que permite que los datos fluyan y sean compartidos por aplicaciones que se ejecutan en centros de datos en el cloud tanto públicos como privados. Es decir, tener los datos en donde se necesitan en cualquier momento dado. 

Las organizaciones deben crear una estructura de datos, Data Fabric, que acelere el consumo de datos mediante el uso de Machine Learning Operations (MLOps), Augmented Data Management y Automated Data Pipeline para automatizar tareas y mejorar la disponibilidad, la seguridad y la calidad de los datos.

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Trends on the Rise 
Tendencias que van a tener un impacto significativo

5.) Business Insights: La llave para desbloquear nuevas ventajas competitivas 

Todavía hay una falta de conocimiento y experiencia dentro de las organizaciones para comprender realmente lo que los datos significan para el negocio y cómo aplicarlos para mejorar el estado actual.

Para abordar este problema, una nueva práctica de servicios, conocida como Business Insights, debe aplicarse para proporcionar una comprensión de por qué ocurre lo que ocurre en el negocio y para dar instrucciones sobre cómo proceder en el futuro para lograr los resultados deseados. La naturaleza prescriptiva de Business Insights dará como resultado el descubrimiento de nuevas ventajas competitivas para el negocio.

6.) Bienvenido a la era de la privacidad y la seguridad de los datos

En el campo de la analítica, las empresas no pueden descuidar la seguridad y privacidad de los datos y su cumplimiento, y deben crear roles dentro de su organización para definir, implementar y monitorizar las políticas de seguridad.

Cualquier recopilación no autorizada, gestión negligente o protección inadecuada de los datos presenta numerosos riesgos, y las empresas que no cumplan con los requisitos de privacidad están en peligro de demandas, multas y de una reputación negativa.

7.) El 5G hará que la Inteligencia Continua se convierta en mainstream

La Inteligencia Continua es un estilo de trabajo que integra análisis en tiempo real en las operaciones comerciales y procesa datos nuevos e históricos para prescribir acciones y automatizar la detección de fallas y patrones, y reacciones y respuestas a irregularidades.

Se requiere Inteligencia Continua para convertir en tiempo real datos procedentes de sensores IoT en mejores decisiones comerciales. Se usa comúnmente para administrar cadenas de suministro, almacenes o compras, está ayudando a las empresas a minimizar el costo de la mano de obra y el tiempo de inactividad, a mejorar la satisfacción del cliente.

Gracias a la transmisión 5G y al cloud, la Inteligencia Continua se está volviendo cada vez más práctica y menos costosa de adoptar.

8.)  Data Sharing: la descomposición de los silos de la empresa y la entrada al Infonomics

Los datos almacenados de forma aislada en las organizaciones han sido un problema continuo que ha impedido que las empresas tengan una única versión de la verdad en la que puedan colaborar conjuntamente. Parte del problema es que los métodos de intercambio tradicionales requieren procesos manuales y costosos para compartir incluso una pequeña parte de un almacén de datos.

Hoy en día, se debe usar un Cloud Data Warehouse para compartir datos de manera efectiva y eficiente que pueda descomponer los silos. Esto es posible al ofrecer a los usuarios acceso a los mismos datos en vivo, eliminando así la necesidad de mover datos, reconstruir modelos o crear flujos para compartir datos y objetos. Esto da como resultado un intercambio de datos en tiempo real rápido, controlado y seguro.

Además, las nuevas tecnologías de almacenamiento de datos en el cloud han permitido compartir de forma segura los datos con los stakeholders externos de la organización, permitiendo Infonomics; el principio de medir, administrar y monetizar los datos como un activo comercial. Esto está cambiando la historia, y las empresas ya han comenzado a realizar transacciones con datos y a crear nuevos modelos de negocio.

 

Slow-Shift Trends 
Tendencias que van entrando en juego gradualmente

9.) Immersive Analytics: Una realidad digital alternativa

 Hemos llegado a un punto con la tecnología donde podemos usarla para crear nuevas realidades y emular un mundo físico a través de un mundo digital. Pensemos en los auriculares para juegos de Realidad Virtual (VR) o la función de Realidad Aumentada (AR) que los retailers han incluido en sus aplicaciones móviles, brindando a los consumidores la capacidad de colocar productos dentro de su hogar antes de comprarlos. Estos dos ejemplos son experiencias inmersivas en las que nos situamos en un nuevo mundo digital o traemos lo digital al mundo real.

Las organizaciones deben adoptar un enfoque de análisis inmersivo utilizando AR, VR y MR para proporcionar a los usuarios experiencias analíticas únicas, atractivas y significativas. Esto hará que el análisis sea menos redundante, aumentará la productividad del usuario y creará nuevos contenidos y experiencias de aplicación tanto para empleados como para clientes.

10.) La fusión de Blockchain con Analytics para potenciar la seguridad de los datos

Blockchain, que es una lista creciente de registros - llamados bloques - que están vinculados mediante criptografía, mostrará su potencial este año. Los líderes mundiales como Amazon Web Services, Samsung, Microsoft e IBM ya están compitiendo en este espacio, y comienzan a aparecer casos de uso más allá de las criptomonedas.

En Data & Analytics, el Blockchain se puede aprovechar para hacer que los datos sean más limpios y seguros porque es difícil de manipular. Además, puede administrar un origen de activos y transacciones y proporcionar transparencia en una red compleja de participantes.

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Este artículo fue escrito por de SDG Group.

30-dic-2019 10:59:04

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