Estamos en un momento donde la colaboración es un factor clave en el éxito de los negocios y las organizaciones en general, sin embargo, la forma y con quienes colaboramos ya no es como antes; donde el apoyo mutuo se generaba entre socios de productos complementarios o proveedores, sino que hoy toma gran protagonismo la colaboración con competidores.
¿No lo esperabas?, ¿Qué funciones cumplirán los datos en las relaciones? y ¿Cómo preparo a mi organización para liderar y lograr sus objetivos? Conoce sobre estas respuestas en la nota que hemos preparado.
Exploremos entonces las 10 principales tendencias en análisis e integración de datos para este 2022:
- Nos podemos fijar en los precios gracias a la rapidez del conocimiento.
Es muy útil consultar y obtener respuestas en tiempo real, pero los repositorios de datos en la nube se hacen más grandes y complejos requiriendo a la vez una mayor velocidad, por lo que sus costos tenderán a ser más altos. Esto conduce a realizar consultas más precisas para ser eficientes en costos. Por ejemplo, se necesitará un enfoque de analítica y gestión de datos basado en sus requisitos de frecuencia y latencia. Un “mapa de calor” de las consultas típicas podría mostrar que la mayoría de sus preguntas son exploratorias; sin necesidad de actualizaciones en tiempo real, y podrían ejecutarse en memoria”, lo que ayudará a optimizar recursos.
- Combinar la ciencia de datos con la analítica expandirá a esta última más allá.
Llegó el momento en que la ciencia de datos podría dejar de pertenecer a un grupo reducido de expertos. Los casos de uso predictivo pueden volverse más accesibles para el usuario común. Gartner, predice que “para 2025, la escasez de expertos en datos ya no dificultará la adopción de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en las empresas”. Esto se podrá logar, porque las aplicaciones analíticas ya incorporarán aspectos de ciencias de datos más accesibles, para todos los usuarios que lo requieran, como el análisis de factores clave, los escenarios hipotéticos y las predicciones bajo demanda a través de API´s”, llevando a más usuarios a hacer más cosas, ampliando las fronteras del BI.
- El Data Mining colaborativo llegó para quedarse.
La minería de datos, esto es, el proceso de hallar anomalías, patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos para predecir resultados también incluye hoy procesos colaborativos y está cubriendo todas las etapas, incluso desde el comienzo del proceso analítico (no solo al final de la cadena, después de encontrar conocimiento). En otras palabras, al igual que hemos aprendido a “minar” datos y procesos, experimentaremos el auge de la “minería colaborativa”. Lo que ayudará en el seguimiento de las decisiones, ofreciendo una mayor capacidad de auditoría e impulsando la confianza entre las múltiples partes interesadas.
- Seguridad urgente.
Trabajar en conjunto con proveedores, clientes y asociados implica compartir datos y API’s, por lo que invertir en seguridad es crucial. Ante este panorama, las normativas ya están combinando la privacidad, seguridad, gestión de datos, gestión de identidad y acceso. Lo importante es entender que el trabajo colaborativo ha hecho que las medidas de seguridad pasen de ser de recomendables a primordiales, otorgando a la vez, flexibilidad y velocidad en la toma de decisiones.
- La evolución de los cuadros de mando
Hay algunos especialistas que han anunciado el fin de los Dashboards (cuadros de mando) tal como se conocen hasta ahora, sin embargo, un nuevo tipo de ellos, más evolucionado esta emergiendo. El análisis detallado dentro de las aplicaciones interactivas, la ayuda de la IA en el descubrimiento y las alertas dinámicas, están llevando al tradicional cuadro de mando a transformarse en un centro de control altamente colaborativo, que cataloga el conocimiento y los datos distribuidos facilitando su uso y confiabilidad.
- El Tejido de datos.
La necesidad de acceder más rápido a los datos a través de entornos distribuidos está impulsando una gestión integrada que utiliza metadatos, semántica, movimiento de datos en tiempo real y basado en eventos, y orquestación de procesos. La inclusión de estas capacidades en una arquitectura distribuida se denomina “tejido de datos”.
- El Linaje de los Datos para simplificar la explicación del BI.
Como respuesta al problema de explicar los datos para los usuarios de analítica, es que están apareciendo arquitecturas distribuidas con metadatos aumentados que incluyen el linaje de los datos. ¿Qué es esto? Es la capacidad de visualización que tiene la organización de la procedencia, consumo, transformación y utilización de los datos. Debido al conocimiento del linaje de los datos, se obtiene mayor confianza y transparencia en la información disponible que tiene la organización
- Nubes distribuidas.
Las nubes distribuidas es una de las potenciales funciones de las tecnologías cloud, que permite a las organizaciones interconectar datos y aplicaciones disponibles en diversas ubicaciones geográficas. En ellas, el proveedor es el responsable de todos los aspectos de la arquitectura del servicio cloud, la entrega, las operaciones, el gobierno y las actualizaciones.
Una infraestructura en la nube distribuida quizás suena a algo caótico, pero lo cierto es que potencia la capacidad de acceso a los datos interconectados y el compartirlos de forma más rápida, certera y segura. Según Gartner, “para 2025, el 50% de las grandes empresas habilitarán modelos de negocio utilizando servicios de nube distribuida en una ubicación de acuerdo con su propia elección”.
- Interconexión y automatización de Apps.
Es una tendencia que está surgiendo de la mano de la economía de las API, que está permitiendo nuevas chances de interconectar aplicaciones. Automatizar estas apps significa borrar la necesidad de codificar también sus integraciones, lo que ofrece oportunidades que están al alcance de un más amplio rango de participantes.
- La apertura de los micro conocimientos.
Para crear un enfoque de innovación colaborativa y “desde afuera hacia dentro”, se debe incorporar a sus conocimientos de analítica a los asociados, clientes y al ecosistema en general, e integrarlos en todos los eslabones de la cadena donde viajan los datos. Cuando los micro conocimientos contextualizados están al alcance de todos se aumenta la fiabilidad del sistema.
Fuente: www.qlik.com/blog
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