En el informe titulado ‘Tendencias y predicciones de datos 2021: el año de la fluidez de los datos’, se destacan 8 tendencia en el tema que marcarán el año que va a arrancar.
Este es publicado por Datacamp, útil e intuitiva plataforma que tiene como objetivo aprender y enseñar sobre ciencia de datos, y democratizar la educación en este tema.
Una aceleración sensacional
La verdadera revolución de la ciencia de datos se está materializando en estos momentos.
Por millones, gentes de todo el mundo, especialmente epidemiólogos, virólogos y equipos de gobierno de capitales y países, expusieron sus tableros de control, mejor conocidos como dashboard, para explicar la aceleración, relentización, picos, curvas -entre otros aspectos asociados a la visualización de estos datos- del coronavirus.
Una manera de poderles transmitir con facilidad, a los ciudadanos de a pie, lo que está ocurriendo, y la base para justificar de forma consistente la adopción de medidas, la adopción de política pública.
Las 8 tendencias que marcarán la pauta este 2021
1- Herramientas de infraestructura de datos madurarán con fines de democratización
2- Operaciones de Machine Learning escalables.
3- Datos de terceros: más accesibles que nunca
4- El ecosistema Jupyter impulsará aún más la democratización de los datos
5- Aumento de la analítica catalizará una nueva era para el manejo de datos
6- Se generaliza la visualización de datos
7- Habilidades para el manejo de datos serán cruciales
8- Habilidades sobre los datos se trasladarán a la academia
Democratización de los datos
Las inversiones en infraestructura de datos, herramientas para ayudar a las organizaciones a tomar datos sin procesar, van en aumento.
El informe de Datacamp subraya que estas se han duplicado en los últimos tres años, por lo que el aumento podría ser extraordinario desde el próximo año y los que vienen.
Y no hay que ir muy lejos para constatarlo. A mediados de diciembre, la Alcaldía de Bogotá anunciaba la entrada en operación de la Nueva Agencia de Analítica de Datos.
Así, en medio de la competencia de muchas herramientas por diferentes elementos de la infraestructura de datos, se verá durante el próximo año la consolidación y estandarización de varias herramientas del portafolio de ingeniería de datos.
Esta tendencia, sumada a la adopción en la nube, herramientas de gestión de metadatos, así como plataformas de gobierno de datos centralizadas, configurará organizaciones capaces de entregar datos detectables, confiables, compatibles y procesables para cualquier usuario, al mejor estilo de esta nueva agencia.
Operaciones escalables de machine learning o aprendizaje automático
Durante los próximos años, empezando desde este 2021, las organizaciones se centrarán en implementar el aprendizaje automático a escala.
Según McKinsey, el ya documentado y evidente cambio en el comportamiento del consumidor, producto de la pandemia, cambió fundamentalmente la estructura de los datos funcionales para los modelos de producción.
Por tanto, de lo que se trata es de aprovechar los beneficios del aprendizaje automático a escala y ponerlo en funcionamiento dentro de las organizaciones.
Ello implica un engranaje adecuado de modelos de aprendizaje automático dentro de la infraestructura de datos, el desarrollo de capacidades de MLOps (Operaciones de Machine Learning) y modelos de gobernanza para monitorear modelos de producción, y la configuración de un ciclo de retroalimentación hombre-máquina más estrecho.
Esto dará como resultado que más consumidores interactúen con modelos de aprendizaje automático que generen datos, lo que permitirá descifrar pistas sobre sus decisiones y, como consecuencia, incidirá en las estrategias empresariales hacia los clientes.
Accesibilidad a datos de terceros en línea
A medida que las organizaciones comiencen a maximizar sus datos para análisis y aprendizaje automático, empezarán a aprovechar conjuntos de datos de terceros para refinar sus modelos y resultados de análisis.
Servicios como AWS Data Exchange, Snowflake Data Marketplace han hecho más fácil para las organizaciones gestionar los datos de terceros para monetizarlos.
Se prevé que para el años 2022 el 35% de las grandes organizaciones serán vendedoras o compradoras de datos a través de mercados formales de datos en línea.
Jupyter impulsará aún más la democratización de datos
La próxima generación de entornos de desarrollo interactivo de ciencia de datos con tecnología Jupyter impulsará aún más la democratización de los datos.
Jupyter es una aplicación web que permite a los científicos de datos tomarlos sin procesar, ejecutar cálculos y ver los resultados en el mismo entorno. Los científicos de datos de la más famosa plataforma de streaming, Netflix, usan Jupyter para probar enfoques de los algoritmos que inciden en recomendados y portadas de películas.
La próxima generación del ecosistema Jupyter reducirá la barrera de entrada para trabajar con datos. Esto hará que sea más fácil que nunca, para todos los miembros de una organización, acceder y generar conocimiento, construir narrativas de datos y facilitar la colaboración entre técnicos y expertos no técnicos por igual.
Aumento de la analítica catalizará una nueva era para el manejo de datos
Ya se ha hecho evidente la funcionalidad de herramientas de inteligencia empresarial como Tableau, PowerBI o Qlik, e irá en ascenso.
«Este futuro de la inteligencia empresarial significa que la información de datos procesable y eficaz se volverá omnipresente en toda la organización».
El informe de Datacamp añade que las interfaces de conversación reducirán aún más la barrera de entrada para la adopción de inteligencia empresarial y permitirán a los consumidores de datos, en toda la organización, hacer preguntas relevantes sobre estos utilizando consultas fáciles sin necesidad de codificar, ni apuntar, ni hacer clic.
Además, el análisis de gráficos y el aprendizaje automático permitirán que las herramientas de inteligencia empresarial proporcionen información que un usuario no haya solicitado específicamente. Más de la mitad de los usuarios empresariales no tienen una comprensión sólida de cómo los datos de otros equipos pueden ser útiles para ellos.
MarketsandMarkets, firma consultora de investigación de mercados citada por Datacamp, sostiene que el mercado global de inteligencia empresarial pasará de los actuales USD 23 mil millones a USD 33 mil millones en 2025.
Visualización de datos, pan de cada día
Basta con remontarse a las narrativas sobre la curva de contagios de la pandemia, apoyadas en imágenes, o a los mapas interactivos -en los principales portales noticiosos- relacionados con las recientes elecciones en los Estados Unidos, donde se coloreaban los estados, voto a voto, en favor de Biden o de Trump, para entender los alcances y oportunidades de la visualización de datos.
Llega la hora de que las empresas aprovechen los datos para contarle al mundo sus historias.
El uso y la comprensión de las visualizaciones de datos se han generalizado y crecerán aún más, por la necesidad de ciudadanos más y mejor informados, y empoderados y tomadores de decisiones.
Ciertamente, afirma Datacamp, las habilidades de alfabetización de datos, incluida la necesidad de ser productores y consumidores de visualizaciones, serán fundamentales para cualquier empleado.
Mejora de habilidades, más crucial que nunca
La Encuesta Global de CEO de PwC 2020 citó que el 74% de los CEO están preocupados por la falta de habilidades determinantes en su organización, y el 32% de los CEO cree que la brecha de habilidades es la mayor amenaza para sus empresas.
Los líderes se están dando cuenta que sin examinar los conocimientos de los datos, las organizaciones no podrán acelerar sus iniciativas de transformación digital.
Andrew Beers, director de Tecnología de Tableau, una de las más populares herramientas de visualización de datos, asegura que las habilidades de alfabetización de datos serán fundamentales para cada función en todos los niveles de una organización, y que determinarán qué empresas sobrevivirán y cuáles de ellas marcarán la pauta en el futuro.
Manejo de datos en todas las disciplinas académicas
La ecuación es simple. Se están descubriendo tanto nuevas posibilidades como nuevas necesidades impulsadas por los datos. Por tanto, las habilidades para el manejo de ellos se convertirán en un imperativo en todas las disciplinas académicas.
Así las cosas, las instituciones académicas apostarán cada vez más en habilidades para el manejo de datos en sus mallas curriculares.
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