Data analytics - tendències 2023

La constant evolució tecnològica i la proliferació d'informació ens obliguen a actualitzar constantment les tendències del món de l'anàlisi de dades; per això, és important estar al dia de les novetats que marcaran el camí en el 2023.  L'anàlisi de dades continuarà sent una de les tendències més rellevants en el món empresarial i tecnològic. Des de l'automatització i la intel·ligència artificial fins a la privacitat de dades i la responsabilitat social, en aquest post explorem les principals tendències clau en data analytics que maximitzaran l'eficiència i l'efectivitat en l'anàlisi de dades els pròxims anys.  Coincidint amb el segon dimarts de febrer des de 2005. Aquesta setmana celebrem el dia de la internet segura!  El futur és de les dades  Les grans quantitats de dades disponibles actualment ens obliguen a adaptar-nos per a entendre i analitzar el seu significat en el món empresarial. I és que, les noves tecnologies han permès desenvolupar eines capaces de transformar aquestes dades en informació valuosa i accessible.  Tot això s'aconsegueix a través de la recol·lecció, extracció, neteja, anàlisi i visualització de dades, amb l'objectiu d'identificar patrons i tendències que ajudin a prendre decisions reeixides en una àmplia varietat d'indústries.  A més, amb el creixent volum de dades generades a tot el món, les solucions en data analytics s'han convertit en una eina clau per a assegurar la privacitat i la seguretat de les dades.  També juga un paper important en la responsabilitat social i la sostenibilitat, ajudant les empreses a prendre decisions ètiques i sostenibles basades en dades.  Com fer una anàlisi de dades – el procés pas a pas  Durant el procés d'anàlisi de dades és important destacar sis fases dominants. Les etapes no sempre es desenvolupen de manera lineal i algunes poden repetir-se durant el procés de data analytics.  A més, la complexitat i la durada de cada fase poden variar segons la naturalesa de les dades i els objectius de l'anàlisi. 

1. Recol·lecció de dades: es recopilen les dades de diverses fonts, com a bases de dades internes, registres en línia i sensors. 

2. Neteja de dades: es revisen i es netegen les dades per a assegurar-se que siguin precisos i de confiança. 

3. Preparació de dades: en aquesta fase, es transformen les dades en un format adequat per a la seva anàlisi. 

4. Anàlisi de dades: aprendre a aplicar tècniques estadístiques i matemàtiques per a identificar patrons i tendències en les dades. 

5. Visualització de dades: en aquesta fase, es representen gràficament els resultats de l'anàlisi per a facilitar la seva comprensió. 

6. Presa de decisions: La informació generada per l'anàlisi de dades, ajuda en la presa de decisions informades i millora l'eficiència i el rendiment de l'empresa. 

Tendències 2023 – aterrem en l'era de l'anàlisi  Les tendències més populars i relacionades amb l'anàlisi de dades enguany, es presenten com:  Intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic:   S'espera un major ús de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic en l'automatització de l'anàlisi de dades. L'aprenentatge automàtic i l'anàlisi predictiva estan guanyant terreny en l'anàlisi de dades. S'utilitzen per a predir resultats futurs i millorar la presa de decisions. Segons un estudi de Gartner, el 40% dels projectes d'intel·ligència artificial en 2023 utilitzaran l'aprenentatge automàtic.  Big Data i Anàlisi en temps real:   La quantitat de dades generades per les empreses i els consumidors continua creixent, per la qual cosa la gestió i l'anàlisi del "big data" es tornen cada vegada més importants. L'anàlisi en temps real permet a les empreses respondre ràpidament als canvis en el mercat i prendre decisions informades en temps real.  Anàlisi de dades en el núvol:   El núvol continuarà sent un lloc idoni per a emmagatzemar i analitzar dades, ja que ofereix major flexibilitat, escalabilitat i cost. Tal com va publicar McKinsey en el seu estudi, la despesa empresarial en el núvol va superar els pressupostos en un 23%. L'anàlisi de dades en el núvol permet a les empreses accedir a les seves dades i aplicacions des de qualsevol lloc i en qualsevol moment, la qual cosa augmenta l'eficiència i la flexibilitat.  Integració de IoT:   Amb la creixent popularitat de les tecnologies d'Internet de les coses (IoT), cada vegada més dades estan disponibles per a l'anàlisi. La integració de IoT i anàlisi de dades permetrà a les empreses millorar l'eficiència i l'efectivitat en àrees com la fabricació, la logística i el monitoratge de la salut.  Anàlisi de dades en l'era de la privacitat i blockchain:   Amb un major enfocament en la privacitat de les dades, s'espera un augment en l'ús de tecnologies d'anonimització i encriptació de dades per a garantir la privacitat de les dades mentre es realitza l'anàlisi.  Anàlisi de dades en l'era de la transparència:   Amb un major enfocament en la transparència i la rendició de comptes, s'espera un augment en l'ús de tècniques d'anàlisis de dades explicables per a garantir que els resultats de l'anàlisi siguin clars i comprensibles per a tots.  Projectes relacionats - Data Analytics  L'anàlisi de dades és una eina fonamental en la presa de decisions informades, i cobreix una àmplia varietat d'indústries i sectors. Els projectes relacionats amb l'anàlisi de dades permeten a les empreses i organitzacions obtenir insights valuosos a partir de grans quantitats d'informació.  A través de l'ús de tècniques estadístiques i tecnologies d'anàlisis de dades, és possible identificar patrons i tendències que puguin ser utilitzades per a millorar l'eficiència, prendre decisions estratègiques i augmentar els ingressos empresarials.  Anàlisi de dades en el sector de la salut:  Amb la creixent quantitat de dades mèdiques disponibles, és probable que vegem augmentar els projectes relacionats amb l'anàlisi de dades en el sector de la salut. Aquests projectes podrien abordar desafiaments com la personalització de tractaments, la identificació de patrons en malalties i la millora de l'eficiència en l'atenció mèdica.  */

Preveure la concentració de cites mèdiques per a dur a terme un major servei amb el pacient” - Elias Ramirez, director de IT Ilunion

Les tècniques de Big Data permeten afegir una dimensió d'intel·ligència, sent crucial l'ús de models predictius per a anticipar-se a les demandes sanitàries i brindar una atenció mèdica més eficient. A més, les dades sobre la salut poden ser recopilats a través d'historials clínics electrònics, dispositius de telemedicina, proves clíniques i wearables.  Les dades epidemiològiques, nutricionals i genòmics, coneguts com a Real World Data (RWD) i relacionats amb la medicina personalitzada, també aporten un valor addicional. Analitzar aquesta informació pot ajudar a millorar les decisions tant dels metges com dels gestors dels centres sanitaris, la qual cosa resulta en un servei de salut més eficaç per als pacients.  Anàlisi de dades en el sector financer:  El sector financer està adoptant ràpidament l'anàlisi de dades per a millorar l'eficiència i la presa de decisions. El Big Data en finances és el conjunt de dades tan ampli que emmagatzemen les empreses del sector i gestionat amb eines específiques.  L'anàlisi de dades en el sector financer es presenta com una eina essencial per a la presa de decisions basades en dades objectives i per al monitoratge de l'acompliment financer. Inclou l'ús de tècniques estadístiques i de mineria de dades per a analitzar grans quantitats de dades financeres, com a estats financers, informació de mercat i transaccions de clients. Els resultats de l'anàlisi de dades s'utilitzen per a millorar l'eficiència, identificar oportunitats de creixement i mitigar riscos financers.  En el sector financer, l'anàlisi de dades s'enfoca en les dades financeres i econòmiques, com a estats financers, informació de mercat i transaccions de clients.  Ocupabilitat i formació  Quant a la formació, és important que els professionals de la informàtica i els negocis estiguin actualitzats en les últimes tendències i tecnologies en anàlisis de dades. La formació en aprenentatge automàtic, big data i IoT seran essencials per a mantenir-se a l'avantguarda en el món de l'anàlisi de dades.  S'espera que l'anàlisi de dades a nivell de l'empresa es converteixi en una eina clau per a la transformació digital.  El Grau en Business Intelligence i Data Analytics de La Salle-URL és un programa que se centra en l'anàlisi de dades i la intel·ligència empresarial. L'objectiu del programa és formar professionals capaços d'utilitzar eines i tècniques avançades d'anàlisis de dades per a obtenir informació valuosa i prendre decisions informades en un entorn empresarial.  El grau aborda temes relacionats amb la mineria de dades, l'estadística, la visualització de dades, la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic. Els estudiants aprendran a treballar amb eines i tecnologies d'avantguarda, a més d'aplicar els seus coneixements a problemes reals de negocis.  A quines esperes?  */ Grau en Business Intelligence i Data Analytics Descobreix el programa!