Data analytics - tendencias 2023
La constante evolución tecnológica y la proliferación de información nos obligan a actualizar constantemente las tendencias del mundo del análisis de datos; por eso, es importante estar al día de las novedades que marcarán el camino en el 2023.
El análisis de datos seguirá siendo una de las tendencias más relevantes en el mundo empresarial y tecnológico. Desde la automatización y la inteligencia artificial hasta la privacidad de datos y la responsabilidad social, en este post exploramos las principales tendencias clave en data analytics que maximizarán la eficiencia y la efectividad en el análisis de datos los próximos años.
Coincidiendo con el segundo martes de febrero desde 2005, ¡Esta semana celebramos el día del internet seguro!
El futuro es de los datos
Las grandes cantidades de datos disponibles actualmente nos obligan a adaptarnos para entender y analizar su significado en el mundo empresarial. Y es que, las nuevas tecnologías han permitido desarrollar herramientas capaces de transformar dichos datos en información valiosa y accesible.
Todo esto se logra a través de la recolección, extracción, limpieza, análisis y visualización de datos, con el objetivo de identificar patrones y tendencias que ayuden a tomar decisiones exitosas en una amplia variedad de industrias.
Además, con el creciente volumen de datos generados en todo el mundo, las soluciones en data analytics se han convertido en una herramienta clave para asegurar la privacidad y la seguridad de los datos.
También juega un papel importante en la responsabilidad social y la sostenibilidad, ayudando a las empresas a tomar decisiones éticas y sostenibles basadas en datos.
Cómo hacer un análisis de datos – el proceso paso a paso
Durante el proceso de análisis de datos es importante destacar seis fases dominantes. Las etapas no siempre se desarrollan de forma lineal y algunas pueden repetirse durante el proceso de data analytics.
Además, la complejidad y la duración de cada fase pueden variar según la naturaleza de los datos y los objetivos del análisis.
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Recolección de datos: se recopilan los datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, registros en línea y sensores.
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Limpieza de datos: se revisan y se limpian los datos para asegurarse de que sean precisos y confiables.
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Preparación de datos: en esta fase, se transforman los datos en un formato adecuado para su análisis.
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Análisis de datos: aprender a aplicar técnicas estadísticas y matemáticas para identificar patrones y tendencias en los datos.
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Visualización de datos: en esta fase, se representan gráficamente los resultados del análisis para facilitar su comprensión.
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Toma de decisiones: La información generada por el análisis de datos, ayuda en la toma de decisiones informadas y mejora la eficiencia y el rendimiento de la empresa.
Tendencias 2023 – aterrizamos en la era del análisis
Las tendencias más populares y relacionadas con el análisis de datos este año, se presentan como:
Inteligencia artificial y aprendizaje automático:
Se espera un mayor uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la automatización del análisis de datos. El aprendizaje automático y el análisis predictivo están ganando terreno en el análisis de datos. Se utilizan para predecir resultados futuros y mejorar la toma de decisiones. Según un estudio de Gartner, el 40% de los proyectos de inteligencia artificial en 2023 utilizarán el aprendizaje automático.
Big Data y Análisis en tiempo real:
La cantidad de datos generados por las empresas y los consumidores sigue creciendo, por lo que la gestión y el análisis del "big data" se vuelven cada vez más importantes. El análisis en tiempo real permite a las empresas responder rápidamente a los cambios en el mercado y tomar decisiones informadas en tiempo real.
Análisis de datos en la nube:
La nube seguirá siendo un lugar idóneo para almacenar y analizar datos, ya que ofrece mayor flexibilidad, escalabilidad y costo. Tal y como publicó McKinsey en su estudio, el gasto empresarial en la nube superó los presupuestos en un 23%. El análisis de datos en la nube permite a las empresas acceder a sus datos y aplicaciones desde cualquier lugar y en cualquier momento, lo que aumenta la eficiencia y la flexibilidad.
Integración de IoT:
Con la creciente popularidad de las tecnologías de Internet de las cosas (IoT), cada vez más datos están disponibles para el análisis. La integración de IoT y análisis de datos permitirá a las empresas mejorar la eficiencia y la efectividad en áreas como la fabricación, la logística y la monitorización de la salud.
Análisis de datos en la era de la privacidad y blockchain:
Con un mayor enfoque en la privacidad de los datos, se espera un aumento en el uso de tecnologías de anonimización y encriptación de datos para garantizar la privacidad de los datos mientras se realiza el análisis.
Análisis de datos en la era de la transparencia:
Con un mayor enfoque en la transparencia y la rendición de cuentas, se espera un aumento en el uso de técnicas de análisis de datos explicables para garantizar que los resultados del análisis sean claros y comprensibles para todos.
Proyectos relacionados - Data Analytics
El análisis de datos es una herramienta fundamental en la toma de decisiones informadas, y cubre una amplia variedad de industrias y sectores. Los proyectos relacionados con el análisis de datos permiten a las empresas y organizaciones obtener insights valiosos a partir de grandes cantidades de información.
A través del uso de técnicas estadísticas y tecnologías de análisis de datos, es posible identificar patrones y tendencias que puedan ser utilizadas para mejorar la eficiencia, tomar decisiones estratégicas y aumentar los ingresos empresariales.
Análisis de datos en el sector de la salud:
Con la creciente cantidad de datos médicos disponibles, es probable que veamos aumentar los proyectos relacionados con el análisis de datos en el sector de la salud. Estos proyectos podrían abordar desafíos como la personalización de tratamientos, la identificación de patrones en enfermedades y la mejora de la eficiencia en la atención médica.
Prever la concentración de citas médicas para llevar a cabo un mayor servicio con el paciente”
- Elias Ramirez, director de IT Ilunion
Las técnicas de Big Data permiten añadir una dimensión de inteligencia, siendo crucial el uso de modelos predictivos para anticiparse a las demandas sanitarias y brindar una atención médica más eficiente. Además, los datos sobre la salud pueden ser recopilados a través de historiales clínicos electrónicos, dispositivos de telemedicina, pruebas clínicas y wearables.
Los datos epidemiológicos, nutricionales y genómicos, conocidos como Real World Data (RWD) y relacionados con la medicina personalizada, también aportan un valor adicional. Analizar esta información puede ayudar a mejorar las decisiones tanto de los médicos como de los gestores de los centros sanitarios, lo que resulta en un servicio de salud más eficaz para los pacientes.
Análisis de datos en el sector financiero:
El sector financiero está adoptando rápidamente el análisis de datos para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones. El Big Data en finanzas es el conjunto de datos tan amplio que almacenan las empresas del sector y gestionado con herramientas específicas.
El análisis de datos en el sector financiero se presenta como una herramienta esencial para la toma de decisiones basadas en datos objetivos y para el monitoreo del desempeño financiero. Incluye el uso de técnicas estadísticas y de minería de datos para analizar grandes cantidades de datos financieros, como estados financieros, información de mercado y transacciones de clientes. Los resultados del análisis de datos se utilizan para mejorar la eficiencia, identificar oportunidades de crecimiento y mitigar riesgos financieros.
En el sector financiero, el análisis de datos se enfoca en los datos financieros y económicos, como estados financieros, información de mercado y transacciones de clientes.
Empleabilidad y formación
En cuanto a la formación, es importante que los profesionales de la informática y los negocios estén actualizados en las últimas tendencias y tecnologías en análisis de datos. La formación en aprendizaje automático, big data y IoT serán esenciales para mantenerse a la vanguardia en el mundo del análisis de datos.
Se espera que el análisis de datos a nivel de la empresa se convierta en una herramienta clave para la transformación digital.
El Grado en Business Intelligence y Data Analytics de La Salle-URL es un programa que se centra en el análisis de datos y la inteligencia empresarial. El objetivo del programa es formar profesionales capaces de utilizar herramientas y técnicas avanzadas de análisis de datos para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas en un entorno empresarial.
El grado aborda temas relacionados con la minería de datos, la estadística, la visualización de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Los estudiantes aprenderán a trabajar con herramientas y tecnologías de vanguardia, además de aplicar sus conocimientos a problemas reales de negocios.
¿A qué esperas?
Grado en Business Intelligence & Data Analytics
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