El análisis de datos cambia constantemente y las empresas deben mantenerse al día para mantenerse relevantes. En este artículo, destacamos cinco tendencias cruciales en el análisis de datos.
- El auge de los macrodatos
En los últimos años, se ha producido una afluencia masiva de datos en todos los campos, desde las finanzas hasta la medicina. Esto se conoce como la ‘tendencia de big data y está aumentando gracias a un mayor acceso a la tecnología y un mejor software para manejar exponencialmente grandes conjuntos de información. Los datos de hoy ya no son solo de encuestas o entrevistas, pueden incluir cualquier cosa, desde imágenes satelitales, publicaciones en redes sociales, reseñas de productos … ¡lo que sea! Por lo tanto, es más importante que nunca que las empresas cuenten con científicos de datos capacitados que puedan convertir estas nuevas fuentes en algo que pueda entenderse y mejorarse. Es importante utilizar la copia de seguridad y restauración de datos de Salesforce.
- El uso de datos para obtener una ventaja competitiva
Un hecho interesante sobre el big data es que a menudo puede decirnos cosas que no sabíamos antes, lo que brinda a las empresas una gran ventaja sobre sus competidores. Es como una búsqueda del tesoro: con toda esta nueva información esperando ser encontrada, ¿quién sabe qué encontrarás exactamente? El análisis de todo tipo de datos puede ayudar a generar nuevos conocimientos y reducir el riesgo o la oportunidad, y es por eso que las empresas recurren cada vez más a la analítica predictiva en lugar de ceñirse a modelos más tradicionales.
- Aumenta la demanda de herramientas de autoservicio
Las empresas recurren cada vez más a los lagos de datos para gestionar la afluencia de macrodatos de diferentes equipos. Un lago de datos es esencialmente un repositorio único donde se pueden almacenar todo tipo de datos no estructurados, lo que significa que está disponible para cualquier tipo de análisis. Esto es muy diferente del modelo tradicional de crear repositorios separados para cada área. Permite a los equipos acceder y utilizar información relevante para su trabajo de manera rápida y eficiente. Esto se ha hecho en algunas empresas alejándose de modelos más centralizados hacia herramientas de ‘autoservicio’, donde los empleados pueden compartir o distribuir nuevos datos a través de la empresa sin necesidad de soporte de TI.
- La visualización se vuelve mejor y más fácil
Una desventaja de tener tanta información al alcance de la mano es que las personas no siempre saben qué preguntas deben hacer. Para solucionar este problema, cada vez más empresas recurren a la visualización. La visualización de datos facilita que las personas de toda la organización comprendan sus datos mediante el uso de gráficos y tablas interactivos; esto podría ser cualquier cosa, desde un mapa que muestra la actividad del cliente en diferentes áreas del país hasta un gráfico que revela información sobre el lanzamiento de un nuevo producto. . No todo el mundo puede entender estas herramientas sin alguna orientación, por lo que los expertos internos deberán intervenir cuando sea necesario.
- El uso de modelos avanzados
El big data ha sido tan popular recientemente que muchas técnicas modernas se han desarrollado únicamente para grandes conjuntos de información compleja. Los métodos como las máquinas de vectores de soporte o los modelos lineales generalizados pueden convertir incluso los datos más complejos en algo que se puede entender fácilmente, lo que le da a estos tipos de análisis una gran ventaja.
Sin embargo, es importante recordar que solo son efectivos si se eligen las variables correctas, por lo que sigue siendo crucial contar con científicos de datos capacitados que comprendan las limitaciones de estos modelos y qué entradas conducirán finalmente a resultados válidos.