SDG Group desvela las 10 tendencias de Data y Analytics que depara el 2022

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La firma identifica en su informe anual qué tendencias marcarán el rumbo del sector el próximo año, donde destaca la innovación alrededor del Cloud, de la ciberseguridad, de la IA y el Machine Learning; clave para entender hacia dónde evolucionará el análisis de datos. Los datos se convierten en el principal activo de la empresa, mientras que la IA Cuántica ya se postula como la tendencia que reconfigurará los mercados y las industrias en las próximas décadas

En el último año tanto las empresas como las personas han tenido que ser resilientes para adaptarse a la nueva normalidad. La tecnología y, en concreto, el análisis de datos se han convertido en grandes aliados para encarar los retos empresariales, sociales y, también, culturales que la pandemia ha supuesto. Tanto es así que, según la Guía mundial de gastos de Big Data y análisis de IDC, el gasto europeo en soluciones de Big Data y análisis de negocios (BDA) alcanzará este año los 50.000 millones de dólares, un 7% más con respecto a 2020. Además, se calcula que en 2025 habrá 25.000 millones de dispositivos conectados que compartirán información gracias a la inteligencia artificial, lo que supondrá un ingente incremento del volumen de datos a analizar a disposición. SDG Group da a conocer las nuevas tendencias de Data Analytics para el 2022 desglosando el ranking en Given Trends, las tendencias que ya están tomando el relevo; Trends on the Rise, es decir aquellas tendencias emergentes que tendrán un impacto significativo en el medio plazo y, por último, Slow-Shift Trend, el grupo de tendencias que se vislumbra en el horizonte y entrarán en el juego gradualmente.

GIVEN TRENDS

Nacidos en la nube. La nueva generación del Data Warehouse: de Data Mesh & Data Fabric a Data Vault 2.0
Gracias a la nube, las empresas están adoptando arquitecturas de datos, modelados y estructuras cada vez más profundas, escalables y transformacionales. El cloud abre la puerta a la nueva generación del Data Warehouse habilitando el Data Mesh, Data Vault 2.0 y Data Fabric, tecnologías y prácticas pensadas y creadas de manera nativa en la nube.

DataOps sin límites: la IA toma el relevo, escalando la Hiperautomatización y el Metadata Lakehouse
DataOps es el marco tecnológico inspirado en el movimiento DevOps. Su objetivo es el de crear entregas predecibles y una gestión de cambio en los datos, modelos de datos y artefactos relacionados. ¿Cómo lo consigue? Aprovechando la tecnología para automatizar la entrega de datos con un nivel idóneo de seguridad, calidad y metadatos para mejorar el uso y el valor de los datos en un entorno dinámico. DataOps activa las palancas que exigen las empresas impulsadas por los datos: gobernanza, flexibilidad, escalabilidad, eficiencia y automatización.

Un Cambio de Paradigma: de un enfoque en el producto a uno donde el cliente está en el centro, con una visión Omnicanal
Para responder a las necesidades del cliente no queda que ponerle en el centro de la experiencia de compra. En este ámbito, la estrategia multicanal ha sido definitivamente desbancada por la omnicanalidad, habilitada principalmente por la hiperconectividad (cloud, 5G, IoT). Es decir, dejan de existir las barreras entre los canales digitales y físicos y también las campañas concebidas por plataforma. Ahora el foco ya no se pone en el producto y en los distintos “escaparates” donde venderlo, sino que se centra en el cliente para proporcionarle una experiencia de compra única y homogénea esté donde esté.

D.A.T. A.: Datos como Activo Transformacional
El dato no tiene valor per se, sino que se postula a eje empresarial en la medida en que se convierte en un activo monetizable y diferenciador. El D.A.T.A. ha de entenderse aquí como el conjunto de datos, algoritmos, prácticas e información del que dispone una empresa. Las organizaciones que aprovechan la información que esos datos proporcionan y extraen valor de ellos, son aquellas que se diferencian de sus competidores.

TRENDS ON THE RISE

Entornos de Confianza que pivotan sobre Cybersecurity Analytics, Blockchain y Privacy-Enhancing Computation
Se trata de un enfoque proactivo de la ciberseguridad que se basa en la identidad y que utiliza las capacidades de recopilación y análisis de datos (Cybersecurity Analytics) para una detección más rápida de las amenazas, así como la automatización de las tareas de seguridad manuales. Se apoya también en tecnología Blockchain que garantiza el almacenaje de datos mediante su descentralización y la información cifrada. En este contexto aparece en escena también el Privacy-Enhancing Computation (PEC).

Self-Service 2.0 y Auto ML
Las empresas están apostando por el Self-Service 2.0 y por el modelo de Auto Machine Learning para aumentar sus capacidades de extracción de insights. Esto ocurre porque estas tecnologías aceleran la adopción de soluciones dando acceso directo a los usuarios finales, democratizando el acceso a los datos y poniendo el foco en la generación de insights.

Por un lado, el Self Service 2.0 está integrando y aprovechando la capacidad analítica de los modelos impulsados por la IA. Por otro lado, el Auto ML está utilizando la parte visual y de reporting para presentar sus algoritmos avanzados. Estas evoluciones muestran cómo estas tecnologías están intentando facilitar un 360º en cada uno de los ámbitos, cubriendo los aspectos analíticos de los usuarios.

La IA Responsable y Privada se convierte en un Imperativo
La disrupción que supone la Computación Cuántica unida a la IA lleva a tener una gran responsabilidad alrededor de la gestión ética de los datos. Ahora es el momento de regular su uso, garantizando su desarrollo ético y responsable, cuando esta tenga un impacto sobre la ciudadanía. Es importante que las empresas y las instituciones definan su estrategia de “IA for Good” con el objetivo de minimizar la deuda tecnológica y un compromiso de hacer buenos procesos de ingeniería, con algoritmos transparentes y justos. En esta línea, surge el nuevo concepto de Private IA.

El próximo gran éxito: la IA Cuántica cobra impulso
Cada vez son más las empresas que están invirtiendo en Quantum IA porqué esperan que se convierta en la próxima revolución. En la actualidad se está viviendo un paralelismo importante en la forma en la que se está desarrollando la computación cuántica y su convergencia con las técnicas de analítica avanzada; y es importante que se haga un uso consciente y coherente de los beneficios que este nuevo paradigma ofrece.

SLOW SHIFT TRENDS

Ecosistema Metaverso: el gran impulso a la Realidad Extendida
El metaverso es un ecosistema que facilitará el aprovechamiento de la llamada EX, la realidad extendida. Bajo el paraguas de la EX se encuentran todas las tecnologías inmersivas que fusionan el mundo real con el virtual: realidad aumentada, virtual y mixta. El conjunto de productos y servicios que se está construyendo alrededor del Metaverso está alentando la innovación en los dispositivos y hardware -como gafas y lentillas- que facilitan la realidad extendida, que pasará a ser algo cada vez más accesible para empresas y usuarios finales.

IA Generativa: un salto adelante en la creación automatizada de nuevo contenido
La inteligencia artificial se suele aprovechar para entrenar algoritmos a partir de conclusiones, ¿pero se sabe si puede crear contenidos e innovar por sí sola? La respuesta es sí y está en la Generative AI, uno de los avances más prometedores del entorno de la IA en los próximos años. La Generative AI permite a los ordenadores reconocer de manera automática los patrones subyacentes relacionados con la información de entrada para, a continuación, utilizarlos para generar nuevos contenidos originales.
Link al informe aquí

Fuente Comunicae

Source: Comunicae