Desarrollos en Analítica de Datos, incluyendo la analítica impulsada por inteligencia artificial, que veremos en 2024 ofrecerán beneficios significativos para ampliar nuestro conocimiento y tomar mejores decisiones basadas en datos.
La analítica de datos examina, limpia, transforma e interpreta datos para descubrir ideas valiosas que impulsen el plan de negocios de la organización.
La analítica de datos es una tecnología que se ha vuelto más capaz durante muchos años de desarrollo. Se ha vuelto más prominente en los últimos años a medida que las organizaciones han emprendido la transformación digital. Uno de los beneficios de la transformación digital es la creación de más datos digitales para analizar.
Esto es lo que nos espera en la analítica de datos en 2024.
1 – Analítica predictiva
La analítica predictiva ganará prominencia en 2024. Ha sido discutida durante muchos años, pero a menudo se ve obstaculizada por limitaciones de datos y software que están disminuyendo.
La analítica predictiva crea pronósticos basados en datos históricos y modelos para identificar tendencias y eventos futuros. Las empresas utilizan la analítica predictiva para optimizar operaciones, anticipar las demandas de los clientes y tomar decisiones de inversión basadas en datos. Es un cambio de juego para mantenerse adelante en mercados competitivos.
2 – IA Generativa
En 2023, OpenAI y los gigantes de internet generaron un gran revuelo en torno al uso de la inteligencia artificial generativa en muchas funciones comerciales.
La inteligencia artificial generativa crea nuevo contenido y datos en respuesta a consultas de texto en lenguaje natural. La inteligencia artificial generativa se basa en un vasto almacén de información codificada almacenada en un gran modelo de lenguaje (LLM) para responder a las consultas.
En 2024, más organizaciones utilizarán la inteligencia artificial generativa para el análisis de datos, para abordar el espinoso problema de extraer valor e información de datos no estructurados. Los problemas incluyen:
- Las herramientas de análisis de datos siempre han sido diseñadas para consultar solo datos estructurados.
- El uso de herramientas de búsqueda se ha visto obstaculizado por dificultades para acceder a diversas bases de datos de archivos PDF y metadatos desiguales.
- Las herramientas de análisis de datos no pueden consultar imágenes, audio y video. Una parte significativa de los datos no estructurados todavía se almacena en papel.
- Debido a que la inteligencia artificial generativa está entrenada en datos estructurados y no estructurados, puede responder a las consultas evaluando una amalgama de ambos.
3 – Analítica de datos vs. ciencia de datos
La línea entre la analítica de datos y la ciencia de datos seguirá volviéndose aún más confusa en 2024. La analítica de datos se volverá más sofisticada, y la ciencia de datos será más fácil de entender. Ambas tendencias resultan de un software más sofisticado que oculta con éxito la complejidad para que los desarrolladores y analistas de datos sean más capaces y productivos.
4 – Los lagos de datos son un callejón sin salida
En 2024, más organizaciones se darán cuenta de que los lagos de datos no aportan valor. Los lagos de datos son un concepto que quita presión a los departamentos de TI para ofrecer aplicaciones de análisis de datos imposibles que son más complejas y costosas de lo que los patrocinadores del proyecto pueden pagar o desean pagar. Los departamentos de TI están cansados de explicar las dificultades del proyecto y de ser percibidos como incompetentes, perezosos o holgazanes.
Con un lago de datos, el departamento de TI puede decir a la gerencia y a los usuarios finales que «hemos reunido todos los datos que necesitan para un acceso fácil. Nuestro trabajo está hecho. Por favor, utilicen las excelentes herramientas para usuarios finales que hemos instalado para construir rápidamente los entregables de análisis de datos que necesitan».
Al poblar el lago de datos sin ninguna transformación o integración de datos, el departamento de TI ha evitado hábilmente la responsabilidad de todos los problemas problemáticos que conducen a proyectos fallidos de análisis de datos. Estos incluyen:
- Lapsos en la calidad de los datos que resultan en informes y gráficos de baja confianza.
- Incapacidad para integrar estructuras de datos incompatibles.
- Datos faltantes.
- Dificultad para integrar datos internos con datos externos.
- Experiencia insuficiente de los usuarios finales para describir requisitos complejos.
- Desbordamientos de costos y plazos del proyecto.
- Las organizaciones atrapadas con un lago de datos sin valor deberían actualizarlo a un lago de datos (lakehouse), como se discute a continuación.
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5 – Lagos de datos (Lakehouses)
En 2024, más organizaciones reconocerán que los lagos de datos (lakehouses) son un compromiso práctico entre los lagos de datos de bajo valor y los almacenes de datos de alto costo.
Los lagos de datos (lakehouses) combinan el bajo costo operativo de los lagos de datos con las características de gestión y estructura de datos de los almacenes de datos en una sola plataforma. La diferencia entre los lagos de datos (lakehouses) y los almacenes de datos es cómo y cuánta integración de datos se ha desarrollado.
En los lagos de datos (lakehouses), la integración de datos solo se desarrolla para el pequeño número de fuentes de datos donde se generan vistas, consultas, informes y paneles de control. En los almacenes de datos, todos los datos de diversas fuentes de datos se transforman y cargan en el esquema, abarcando la integración de datos.
En los lagos de datos (lakehouses), la integración de datos avanza lentamente y parcialmente según sea necesario a bajo costo. El valor comercial es rápidamente evidente y frecuente. En los almacenes de datos, toda la transformación, carga e integración de datos son costos significativos por adelantado incurridos antes de que se entregue algún valor.
6 – Almacenes de datos
En 2024, ninguna organización empezará a construir un almacén de datos. La era de los almacenes de datos ha pasado. Los almacenes de datos bellamente estructurados y curados son demasiado caros de construir y operar.
En cambio, las organizaciones:
- Aprovecharán herramientas avanzadas de integración de datos para crear la ilusión de una integración de datos superior, aunque los datos subyacentes permanezcan en su almacén de datos original.
- Construirán y operarán lagos de datos (lakehouses).
7 – Consideraciones éticas
En 2024, a medida que la analítica de datos continúe volviéndose más prevalente, las preocupaciones sobre la privacidad y las consideraciones éticas se volverán más prominentes. Las brechas de datos y el uso indebido de la información personal llevarán a un mayor énfasis en el manejo responsable de los datos y el cumplimiento de regulaciones y pautas éticas. El objetivo es proteger la privacidad y proteger a las organizaciones de demandas legales.
8 – Analítica de gráficos
En 2024, la creciente utilización de bases de datos de gráficos llevará a un mayor uso de la analítica de gráficos.
Una base de datos de gráficos es una base de datos NoSQL que almacena nodos y relaciones en lugar de tablas o documentos. A diferencia de una base de datos relacional, una base de datos de gráficos almacena las relaciones de manera explícita. Esta característica acelera drásticamente el rendimiento de las consultas para consultas complejas.
La analítica de gráficos es superior para descubrir patrones ocultos, hacer predicciones y obtener información sobre estructuras de datos complejas.
9 – La democratización de datos
La democratización de datos tiene como objetivo hacer que los datos y el análisis sean accesibles a una audiencia más amplia dentro de una organización. No es un concepto nuevo, ha sido una idea en la mente de los vendedores de software ansiosos por licenciar más software y usuarios finales ambiciosos que desean desarrollar sus consultas analíticas sin ayuda de un desarrollador.
En 2024, más herramientas y plataformas de análisis de datos ofrecerán una interfaz fácil de usar y características de manipulación de datos más sofisticadas, lo que permitirá a los usuarios finales no técnicos acceder y analizar datos de forma independiente.
Sin embargo, existen obstáculos para una adopción más amplia, que incluyen:
- La falta de un número suficiente de vistas predefinidas de los almacenes de datos disponibles para simplificar el desarrollo de consultas.
- Insuficiente comprensión por parte de los usuarios finales de las estructuras de datos y el uso de columnas de los almacenes de datos disponibles.
- Falta de habilidad por parte de los usuarios finales para utilizar las herramientas de análisis de datos disponibles.
- A veces, las organizaciones afirman ofrecer soluciones de análisis de autoservicio sin abordar estos obstáculos.
10 – La observabilidad de datos
La observabilidad de datos mejora la capacidad de las organizaciones para monitorear, rastrear y garantizar la calidad, confiabilidad y rendimiento de los datos a lo largo de su ciclo de vida. En 2024, con las organizaciones dependiendo más del análisis de datos mientras avanzan hacia la toma de decisiones basada en datos, el acceso a datos de alta calidad se ha vuelto esencial. Más organizaciones implementarán una observabilidad de datos integral que incluye:
- Monitoreo de la calidad de los datos y correcciones.
- Comprensión de la procedencia de los datos y garantía de trazabilidad.
- Implementación de gobernanza de datos y gestión de metadatos.
- Mantenimiento de la mejora continua.
