Tendencias en Data y Analytics en 2021

Para darnos una idea de tendencias en Data y Analytics, en marzo de 2020, las búsquedas en Google de “cómo hacer desinfectante de manos” se dispararon un 4950% en todo el mundo.

Al mismo tiempo, las búsquedas de “se puede tener el coronavirus dos veces” aumentaron un 600%, y las búsquedas de “supermercados con servicio a domicilio cerca de mí” se incrementaron un 200%.

En el entorno cambiante que vivimos, las necesidades de los usuarios evolucionan constantemente y debemos poder entender estos datos para saber qué ha pasado, qué está pasando y posiblemente qué pasará.

Aquí entran de lleno los datos, su análisis masivo y la extracción de conclusiones con nuevos enfoques; basados en la analítica predictiva, la inteligencia artificial y el machine learning, poniendo en el centro al usuario y entendiendo cada vez más con la tecnología, el lenguaje natural (humanización de las máquinas) para así ofrecer las mejores campañas, optimizar costes y desarrollar una estrategia de marketing digital exitosa.

Smart visual data

Según SEMrush, el smart visual data es una nueva filosofía empresarial que permite un análisis visual, rápido y sencillo de la información empresarial.

Tras una selección inteligente de los datos de valor, lo interesante es poder mostrar y plasmar éstos de una forma más visual y comprensible.

Así pues, por lo que aboga esta nueva filosofía empresarial de procesamiento de datos, es precisamente por la importancia de la parte “visual” de los mismos, dándoles orden y sentido; de esta forma, se permite a las personas interiorizar mejor la información que la empresa genera.

Aplicado a la empresa, el smart visual data se refleja en dashboards o paneles de datos en tiempo real.

Procesamiento de lenguaje natural (PLN) basado en big data

La última tendencia del big data es la PLN. Ayudará a los sistemas de big data a comprender mejor la información obtenida, facilitando así la interacción del usuario.

La PLN humanizará los datos, permitiendo conversaciones e interacciones más naturales. Las aplicaciones y el análisis de voz no han cambiado mucho en los últimos años.

Percibir una entonación concreta y acentos pronunciados de manera correcta presenta grandes desafíos para las máquinas. De aquí que el big data por sí solo no puede entender el lenguaje humano y su complejidad y que en los últimos tiempos se haya aliado con el procesamiento del lenguaje natural y la IA para facilitar la comprensión de las peticiones de los usuarios a través de la voz cuando usan sus altavoces inteligentes.

Google Dataset Search

Google Dataset Search es un motor de búsqueda especializado que permite encontrar conjuntos de datos almacenados en la web a través de palabras clave. La herramienta muestra información sobre conjuntos de datos alojados en miles de repositorios en la web, haciendo que sean universalmente accesibles y útiles, según Marketing4Ecommerce.

Este nuevo buscador se lanzó en fase beta en 2018, pero está totalmente operativo desde 2020. Así que se espera su total consolidación durante los próximos años y que cada vez más empresas y personas se animen a publicar conjuntos de datos.

De hecho, el gigante de internet aseguró que Data Search ha indexado hasta el momento casi 25 millones de conjuntos de datos, y lo mejor es que de acuerdo con Google, “cualquier persona que publique datos puede hacer que estos conjuntos sean reconocibles bajo la búsqueda de Google Dataset Search”.

Data democratisation (democratización de los datos)

La democratización de los datos significa literalmente “que todo el mundo tenga acceso a los datos”. Empresas como Airbnb, Zynga, eBay y Facebook llevan años practicando activamente la democratización de los datos. Según el portal The Conversation, los datos son el petróleo del siglo XXI:
Cinco de las empresas más grandes del planeta (Amazon, Apple, Microsoft, Google y Facebook) deben gran parte de su negocio al uso que realizan de los datos personales de sus usuarios.

Hablemos de datos públicos, personales o industriales; es primordial que preservemos, controlemos y explotemos su valor. La gobernanza (control y explotación) y la soberanía (acceso y consumo) de los datos, asociados comúnmente a la democracia, son cada vez más relevantes.

Más allá de su valor económico, el Covid-19 ha hecho patente la creciente relevancia que se le concede a los datos, algoritmos y modelos. Asistimos día a día a las predicciones sobre la propagación de la pandemia basadas en modelos cuantitativos. Este análisis permite que avancemos en las fases de la desescalada, que se adopten medidas y que se permita mayor o menor libertad de movimiento.

Data mesh (malla de datos)

Es un concepto introducido por ThoughtWorks. A medida que los datos se vuelven cada vez más omnipresentes, las arquitecturas tradicionales de almacenes de datos y los lagos de datos (data lakes), se convierten en abrumadores y no son capaces de asegurar escalabilidad de manera eficiente.

La malla de datos es un paradigma arquitectónico que desbloquea datos analíticos a escala; desbloqueando rápidamente el acceso a un número cada vez mayor de conjuntos de datos de dominio distribuido, para una proliferación de escenarios de consumo como el aprendizaje automático, el análisis o las aplicaciones de uso intensivo de datos en toda la organización.

La malla de datos aborda los modos de error comunes del lago de datos centralizado tradicional o la arquitectura de la plataforma de datos, con un cambio del paradigma centralizado de un lake, o su predecesor, el almacenamiento de datos o data warehouse. Según Apium Academy, las mallas de datos se utilizan para:

Conexión de aplicaciones en la nube a datos confidenciales que se encuentran en el entorno local o en la nube de un cliente.

Crear catálogos de datos virtuales a partir de una variedad de orígenes de datos que no se pueden centralizar.

Crear almacenes de datos virtuales o data lakes para análisis y aprendizaje automático sin consolidar datos en un único repositorio.

Dotar a los desarrolladores de aplicaciones y equipos de DevOps de formas de consultar datos procedentes de diversos almacenes de datos sin tener que pensar cómo acceden a los mismos.

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