Muchas organizaciones están trabajando arduamente para recopilar datos de manera efectiva y eficiente. Hay tendencias a tener en cuenta para seguir avanzando en la automatización de ciertos procesos de datos para mantenerlos y protegerlos. Si bien las tecnologías están mejorando exponencialmente en lo que respecta al análisis y la gestión de datos, todavía hay dudas sobre si confiar plenamente y adoptar soluciones digitales sin intervención humana que están impulsando algunas de estas tendencias. ¡Vamos a sumergirnos!

Integración de soluciones de IA

Según Harvard Business Review, el 36 % de los ejecutivos dice que su objetivo principal al incorporar IA es optimizar las operaciones comerciales internas. Ese mismo informe indicó que la IA puede respaldar tres aspectos clave de un negocio, incluida la automatización de procesos, la participación de clientes y empleados, y la obtención de información a través del análisis de datos.

Si bien las soluciones de IA se pueden aplicar en varias industrias, la mayor parte de la adopción de IA se ha producido con fines de mantenimiento en la fabricación. La adopción de tecnologías de inteligencia artificial con fines de mantenimiento predictivo aumenta la productividad en un 25 %, reduce las averías en un 70 % y reduce los costos de mantenimiento en un 25 %, según Instituto de análisis de Deloitte. Esas estadísticas son difíciles de ignorar cuando los objetivos comerciales siempre se centran en acelerar la eficiencia y la productividad. Al implementar soluciones de IA en las operaciones, la extracción de datos se puede automatizar y durante todo el ciclo de vida de la ciencia de datos. Con la IA, todavía hay muchas preguntas y problemas de confianza, pero una vez que se comprendan y superen por completo, las empresas podrán ampliar estos esfuerzos y obtener un ROI completo. Ha habido mucho movimiento en la revolución de la IA cuando se trata de trabajar con datos. Antes, los datos relacionales se analizaban principalmente. Ahora, los datos relacionales, los datos semiestructurados, los datos de sensores, los análisis históricos y en tiempo real son posibles a escala. Al aprovechar las soluciones de IA y el análisis predictivo, los equipos de toda la organización tendrán la capacidad de reducir la carga de trabajo y los costos operativos mediante la automatización de las tareas de ciencia e ingeniería de datos y acelerar el desarrollo mediante el uso de aplicaciones preconstruidas y modelos preentrenados. De acuerdo a un Informe Gartner 2022 En cuanto a las tendencias de análisis de datos, para 2026, las empresas que han adoptado prácticas de ingeniería de IA para construir y administrar sistemas de IA adaptativos superarán a sus pares en la cantidad de modelos de IA operativos en al menos un 25 %.

La demanda de liderazgo de Data Analyst está aumentando

Si bien ciertas tecnologías y software tienen la capacidad de trabajar y organizar datos, a medida que más empresas trabajan con una combinación compleja de conjuntos de datos, más empresas recurren a obtener más científicos de datos para darle sentido a todo. Si bien los resultados producidos por IA han recorrido un largo camino, los humanos todavía están involucrados antes de que los datos sean definitivos para garantizar su confiabilidad y precisión. Como se mencionó anteriormente, hay algunos problemas de confianza que abordar. Hasta entonces, los encargados de la toma de decisiones clave necesitan el manto de seguridad de los ojos humanos para revisar la información final y los conjuntos de datos. Ha habido mucha interrupción en las tendencias de datos y análisis, especialmente debido a la pandemia. A medida que se implementen nuevas tecnologías, como los sistemas de inteligencia artificial adaptables, los analistas de datos y los ingenieros deberán ser la autoridad en el monitoreo de estas arquitecturas y cómo se utilizan los sistemas de inteligencia artificial y garantizar que cumplan con las regulaciones. La IA centrada en los datos interrumpe la gestión de datos tradicional y habrá una mayor necesidad de que los científicos de datos creen y mantengan arquitecturas que consideren problemas como el sesgo de datos, la diversidad y el etiquetado. Según el mismo informe de Gartner de 2022, para 2024, las iniciativas de las organizaciones que carezcan de un marco de operaciones de análisis y datos sostenibles se retrasarán hasta dos años.

A medida que la IA se convierte en un foco de atención en la gestión de datos de su empresa, será importante establecer roles y responsabilidades para respaldar esas tecnologías, especialmente al implementar modelos. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que la ciencia de datos experimentará un mayor crecimiento que casi cualquier otro campo entre ahora y 2029 y creará 11.5 millones de puestos de trabajo.

Aunque las industrias también se centran en la automatización, siempre será necesario que los científicos de datos hagan el trabajo pesado, como la construcción de modelos predictivos, el preprocesamiento de datos y las tareas de mantenimiento. Además, no se puede reemplazar el conocimiento del dominio que tienen los científicos de datos junto con sus habilidades analíticas y de programación.

Conciencia de privacidad de datos

Recientemente, más consumidores están tomando conciencia y están cada vez más preocupados por cómo se utilizan y recopilan sus datos. Se está aprobando legislación que puede dificultar la acción real sobre los datos que se recopilan. Por ejemplo, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) es una ley que se creó enfocada en las reglas y regulaciones de privacidad para sitios web que aceptan tráfico del estado de California. CCPA permite a los consumidores exigir ver toda la información que una empresa ha guardado sobre ellos junto con una lista de terceros con los que se comparten los datos. Los consumidores también podrían demandar a las empresas por violar las pautas de privacidad, incluso si no se produjo una infracción. Una legislación como esta, junto con el creciente problema de las ciberamenazas, es suficiente para asegurarse de que las organizaciones estén bien informadas sobre esta creciente conciencia y la necesidad de que las organizaciones sean más responsables con esos datos.

Según el Estudio comparativo de privacidad de datos de Cisco, el 59 por ciento de los encuestados dijo que sus organizaciones actualmente cumplen con todos los requisitos de GDPR y el 29 por ciento espera estar igualmente preparados para principios de 2020.

El crecimiento y la adopción de IoT continuarán, especialmente si una empresa quiere seguir siendo competitiva, pero debido a estas limitaciones y dudas sobre la privacidad de los datos, la implementación será un desafío, especialmente con el número creciente de ataques a dispositivos IoT. Proteger estos dispositivos y datos es absolutamente crítico y no un lujo, es una necesidad. Aquellos que elijan ignorar ciertas regulaciones y experimenten un ataque sufrirán daños graves.

Si no está prestando atención a las tendencias crecientes y lo que sigue, su organización podría quedarse atrás rápidamente. Especialmente cuando se trata del ciclo de vida de los datos y el equipo que los administra, solo hay un crecimiento en el pronóstico sin indicios de que se esté desacelerando. Puede que no tenga sentido actuar sobre todas estas tendencias, pero considere cómo pueden afectar su negocio ahora y en el futuro.