Tendencias en analítica de datos en 2020

Las nuevas tendencias en análisis de datos del 2020

Compartir este contenido

Es cierto que el mundo de la analítica de datos está creciendo con nuevas capacidades y alcance en cada industria. Progresivamente desde el 2019, con las transformaciones digitales actuales, es posible incluir cada vez más nuevas tendencias en análisis de datos en el 2020.

A nivel universal, las empresas han pasado o están pasando por lo que se suele llamar transformación digital. ¿Qué quiere decir? Que cada vez más los procesos comerciales, el marketing y fijación de precios y estrategias están sometidas a tecnologías digitales que mejoran de 10 veces más estos procesos.

La analítica de datos entonces se ha convertido en una parte integral de las transformaciones empresariales que permiten una toma de decisiones más efectiva basada en cantidades importantes de datos relevantes. De esto tratan realmente las nuevas tendencias en análisis de datos en el 2020.

La mayor integración de datos en todos los procesos comerciales ha ido creciendo según Google Search Trends. Es cierto que con las nuevas tendencias en análisis de datos, las empresas tienen más posibilidad de conocer mejor tanto el mercado cómo a sus competitors. Y esta es toda una ventaja.

Parece entonces que prescindir de las nuevas tendencias en análisis de datos en el 2020 sea imposible o por lo menos, sería un gran error por parte de las empresas. Pero, ¿Cuáles son exactamente las nuevas tendencias en análisis de datos más populares en este 2020?  Son exactamente 5 y las analizaremos a continuación.

1.- Análisis de datos automatizados

El análisis de datos todavía, a pesar de los avances tecnológicos, requiere mucho trabajo manual. Almacenar datos, limpiarlos, visualizarlos y explorarlos para poder modelarlos y obtener resultados significativos, es todavía un proceso largo por eso se está cada vez más pidiendo que pueda ser un proceso automatizado. Ahora, casi cada paso del análisis de datos ha sido o está en proceso de automatizarse.

Pero, quizás es oportuno subrayar la importancia del proceso de automatización más relevante en análisis de datos en el 2020: el Machine Learning.  Tanto Data Robot como H2O se han establecido en la industria al ofrecer plataformas de aprendizaje automático que permiten a los analistas un manejo de fácil gestión de datos y una construcción más efectivas de modelos. AutoML, por ejemplo, es un método para el diseño y la capacitación de modelos automáticos tanto que Google, en particular, está invirtiendo considerablemente en  Cloud AutoML.

Ciberseguridad y privacidad de datos

2.- La privacidad y seguridad de análisis de datos

La privacidad y la seguridad son siempre temas delicados en tecnología. Es cierto que aunque todas las empresas quieran innovar rápidamente, hay que tener cuidado a no perder clientes por cuestiones de privacidad o seguridad que puedan perjudicar el negocio.  Por lo tanto, la privacidad y seguridad en las nuevas tendencias de análisis de datos se han convertido en un tema increíblemente candente durante el año pasado.

Los consumidores por otro lado son cada vez más cuidadosos de a quién le dan su dirección de correo electrónico y número de teléfono. Es cierto que, en las manos equivocadas, los datos que se obtienen podrían usarse para alimentar catástrofes globales y alterar la privacidad de la gente.

Es imprescindible entonces que una empresa pueda garantizar la privacidad y la seguridad de los datos de sus clientes lo que permitirá que sus clientes les proporcionen más datos continuando a usar sus productos.

A medida que evolucione el proceso de análisis de datos, también será posible entonces que cambien los protocolos de privacidad y seguridad que rodean los datos. Puede que la palabra “Cyberseguridad” se convierta en la tendencia más importante en tema de análisis de datos en este 2020.

3.- Análisis de datos en la nube

Con el pasar de los años, en los que la analítica de datos ha crecido de un nicho a su propio campo completo, los datos disponibles para el análisis han ido aumentando, explotando en tamaño.

Es cierto que, para un proyecto personal, un ordenador decente con 64 GB de RAM con una CPU de 8 núcleos y 4 TB de almacenamiento, podría funcionar discretamente pero para compañías globales, no.  

Justamente es en estos casos (minoristas, bancos y compañías globales) en los que se necesita la recopilación en la nube. Un buen ejemplo es Amazon Web Services (AWS) que llegan a ofrecer servidores con hasta 96 núcleos de CPU virtuales y hasta 768 GB de RAM. Todo un logro en el progreso de las tendencias de análisis de datos y de avances tecnológicos.

Tendencias de análisis de datos año 2020

4.- Google Cloud (centro de datos)

Si analizamos todo más allá de lo que es la informática pura y dura, podíamos descubrir que existen algunas empresas que ofrecen plataformas completas para el análisis de datos. Un ejemplo es aquello de Google Cloud y su plataforma BigQuery. Esta es prácticamente un almacén de datos escalable y sin servidor que ofrece la posibilidad de almacenar y analizar petabytes de datos en la misma plataforma.

 Además, posee la capacidad de conexión con otros servicios de GCP para Data Science. Es posible también, usando  Cloud Dataflow  crear canales de transmisión de datos, con Cloud DataProc  ejecutar Hadoop o Apache Spark en los datos y también usando BigQuery ML construir modelos de Machine Learning en grandes conjuntos de datos. Es posible, entonces, que a medida que el análisis de datos avance el trabajo de Data Science se pueda realizar únicamente en la nube.   

5.- El procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural  (PNL) se ha introducido firmemente en el análisis de datos tras importantes avances en la investigación del deep learning. Es cierto que el análisis de datos comenzó como un análisis de números puramente en bruto pero ahora que también se necesita analizar y procesar cualquier tipo de texto y convertirlo en números, está cada vez más en auge su utilizo.

Los avances en PNL a través del deep learning están yendo hacia su integración completa en el análisis de datos regular. Las redes neuronales, con el progreso actual, son capaces de extraer información de grandes cuerpos de texto muy rápidamente. Además de poderlos clasificar en diferentes categorías, determinar el sentimiento sobre un texto y realizar análisis acerca de las similitudes de los datos en un mismo texto almacenables en un único vector.

El resultado es sin duda favorable: el PNL se convierte en una herramienta muy potente en el análisis de datos. Ya que la ciencia de datos está cada vez más progresando, no sería una sorpresa verlo democratizado a gran escala y finalmente poder estar disponible para muchas más personas y empresas.

Etiquetas: Sin etiquetas

12 respuestas

Añadir un comentario

Tu correo electrónico no será publicado. Los campos requeridos están marcados