Estadísticas de Data Analytics para 2023: Tendencias y usos de esta solución tecnológica

La tecnología está plagada de novedades y cambios a los que se deben adaptar las empresas, acá entran las soluciones para aumentar la productividad, como Data Analytics. El análisis de datos es el proceso de examinar grandes conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen. Implica el uso de diversas técnicas y herramientas para limpiar, transformar y modelar datos con el fin de extraer conocimientos y tomar decisiones informadas. 

El análisis de datos se puede aplicar a una amplia gama de campos, incluidos los negocios, las finanzas, la atención médica y la ciencia, para identificar patrones, tendencias y relaciones que podrían no ser evidentes de inmediato. El objetivo final del análisis de datos es convertir los datos sin procesar en conocimientos prácticos que puedan impulsar el valor empresarial o informar los procesos de toma de decisiones.

Data Analytics en el 2023: un mercado que sigue en crecimiento

El mercado del análisis de datos solo seguirá en crecimiento para 2024 y los años venideros. Acorde a un estudio de Statista, “El mercado mundial de análisis de big data se valoró en más de 240 mil millones de dólares estadounidenses en 2021. Se espera que el mercado experimente un crecimiento significativo en los próximos años, con un valor de mercado previsto de más de 650 mil millones de dólares para 2029”.

Esto es un claro ejemplo del gran uso que se da a Data Analytics en el mundo empresarial, algo que ya viene sucediendo desde hace unos años atrás. Statista, en otro de sus reportes, señaló que durante una encuesta que hicieron en el 2021 “el 46 por ciento de los encuestados mencionaron que utilizaban análisis de big data como método de investigación”.

Tendencias en Data Analytics para 2024

Para el año 2024, se prevé un aumento significativo en el uso de data analytics dentro de las empresas, y hay ciertas tendencias que serán populares entre los expertos de esta solución tecnológica, basándose en los estudios de mercado y hacia donde se dirige.

Nuestro equipo enlistó las tendencias que para ellos van a ser las que destaquen dentro de todo lo que Data Analytics embarca: 

• Integración de análisis avanzado y aprendizaje automático: Incrementar la integración del aprendizaje automático y el análisis avanzado en las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial (BI) para proporcionar conocimientos más predictivos y prescriptivos.
• Análisis automatizado y aumentado: El uso de automatización y algoritmos basados en IA para automatizar tareas analíticas de rutina, haciendo que el análisis de datos sea más accesible para usuarios no técnicos a través de análisis aumentados.

• Gobernanza de datos y privacidad: Creciente énfasis en la gobernanza de datos y la privacidad a medida que las organizaciones continúan lidiando con los requisitos regulatorios (por ejemplo, GDPR, CCPA). Garantizar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos es fundamental.
• Análisis en tiempo real: Demanda de análisis en tiempo real o casi en tiempo real para permitir a las organizaciones tomar decisiones más rápidas y responder rápidamente a las condiciones comerciales cambiantes.
• Análisis de borde: Mayor adopción de análisis de borde para procesar datos más cerca de su fuente, reduciendo la latencia y permitiendo una toma de decisiones más rápida en IoT y otras aplicaciones con uso intensivo de datos.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis conversacional: Integración de PNL y análisis conversacional para consultar e interactuar con datos utilizando lenguaje natural, lo que hace que el análisis sea más accesible para una audiencia más amplia.
• Democratización de datos: Esfuerzos continuos para democratizar los datos, haciéndolos accesibles a una gama más amplia de usuarios dentro de una organización para fomentar una cultura basada en datos.
• IA explicable (XAI): Creciente importancia de la explicabilidad en los modelos de IA, especialmente en industrias reguladas, para garantizar la transparencia y generar confianza en los procesos de toma de decisiones de los sistemas de IA.
• Monetización de datos: Exploración de nuevas formas de obtener valor de los datos, incluida la monetización de activos de datos a través de asociaciones externas o mediante la creación de nuevos productos y servicios basados en datos.

¿Cómo usar Data Analytics en el 2024?

Esta solución es multifacética, puede cumplir varios propósitos dentro de una empresa, con usos que van desde predecir el comportamiento del mercado o de los clientes, hasta ayudar con el reclutamiento de personal y las tareas de recursos humanos.

Los casos de uso más populares de Data Analytics para 2024 son: 

Análisis predictivo

Las empresas aplican análisis predictivos para pronosticar tendencias y resultados futuros basándose en datos históricos. Esto es valioso en áreas como la previsión de ventas, la planificación de la demanda y la gestión de riesgos.

Análisis del cliente

Las empresas analizan los datos de los clientes para comprender el comportamiento, las preferencias y las tendencias. Esto ayuda en la segmentación de clientes, campañas de marketing personalizadas y a mejorar la experiencia general del cliente.

Detección de fraude

Las instituciones financieras y las empresas de comercio electrónico utilizan análisis de datos para detectar y prevenir actividades fraudulentas. El análisis de patrones y anomalías en las transacciones ayuda a identificar posibles fraudes en tiempo real.

Optimización de la cadena de suministro

El análisis de datos se utiliza para optimizar las operaciones de la cadena de suministro mediante el análisis de datos relacionados con los niveles de inventario, la previsión de la demanda, la logística y el desempeño de los proveedores. Esto ayuda a reducir costos y mejorar la eficiencia.

Análisis de recursos humanos

Los departamentos de recursos humanos utilizan análisis para optimizar la gestión de la fuerza laboral, la adquisición de talento y la retención de empleados. El análisis de datos ayuda a identificar tendencias, evaluar el desempeño de los empleados y tomar decisiones informadas sobre el capital humano.

Análisis de redes sociales

Las empresas analizan los datos de las redes sociales para comprender el sentimiento de los clientes, realizar un seguimiento de las menciones de marca y evaluar el impacto de las campañas de marketing. Esta información es crucial para dar forma a las estrategias de marketing y mejorar la percepción de la marca.

Optimización del consumo de energía

Las empresas de servicios públicos y energía utilizan el análisis de datos para monitorear y optimizar el consumo de energía. Esto incluye analizar datos de redes inteligentes, sensores y otras fuentes para mejorar la eficiencia y reducir el desperdicio.

Retos y oportunidades

Data Analytics no estará exenta de retos a superar en el 2024, por ejemplo: Gestionar las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos a medida que el volumen de datos recopilados y analizados continúa creciendo, garantizar precisión y confiabilidad al integrar datos de diversas fuentes y abordar la actual escasez de científicos y analistas de datos capacitados.

Estos retos solo abrirán nuevas oportunidades para esta solución, entre las que destacan el aprovechar las últimas tecnologías para análisis, modelos predictivos y automatización más sofisticados. También se podrá explotar el potencial del análisis de datos en tiempo real para una toma de decisiones más rápida e informada.

En Rootstack estamos listos para el 2024 y ofrecer el mejor servicio de Data Analytics. No dude en contactar a uno de nuestros asesores de negocio y comencemos a trabajar juntos.

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