{"id":976,"date":"2019-04-02T17:17:00","date_gmt":"2019-04-02T16:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zgsoluciones.es\/?p=976"},"modified":"2022-01-15T17:26:39","modified_gmt":"2022-01-15T16:26:39","slug":"10-formas-en-que-los-datos-y-el-analisis-afectaran-a-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.zgsoluciones.es\/?p=976","title":{"rendered":"10 formas en que los datos y el an\u00e1lisis afectar\u00e1n a las empresas"},"content":{"rendered":"\n
\"Big<\/figure>\n\n\n\n

Aqu\u00ed hay 10 tendencias anal\u00edticas y de datos que los l\u00edderes de datos y l\u00edderes empresariales senior deben explorar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/h2>\n\n\n\n

1. Anal\u00edtica aumentada<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La anal\u00edtica aumentada utiliza el aprendizaje autom\u00e1tico y las t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para cambiar la forma en que se desarrolla, consume y comparte el contenido anal\u00edtico.<\/p>\n\n\n\n

\"Para 2020, la anal\u00edtica aumentada ser\u00e1 un impulsor dominante de las nuevas compras de anal\u00edtica y BI, as\u00ed como de las plataformas de ciencia de la informaci\u00f3n y de aprendizaje autom\u00e1tico, y de la anal\u00edtica integrada\", se\u00f1ala el comunicado. \"Los l\u00edderes de datos y an\u00e1lisis deber\u00edan planear adoptar un an\u00e1lisis aumentado a medida que las capacidades de la plataforma maduren\".<\/p>\n\n\n\n

2. Gesti\u00f3n aumentada de los datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n aumentada de datos se refiere a convertir los metadatos para que no se utilicen para auditor\u00eda, linaje e informes a sistemas din\u00e1micos, seg\u00fan el comunicado, convirti\u00e9ndose en un motor para la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

\"La administraci\u00f3n aumentada de datos aprovecha las capacidades de aprendizaje autom\u00e1tico y los motores de inteligencia artificial para hacer que las categor\u00edas de administraci\u00f3n de informaci\u00f3n empresarial, incluida la calidad de los datos, la administraci\u00f3n de metadatos, la administraci\u00f3n de datos maestros, la integraci\u00f3n de datos y los sistemas de administraci\u00f3n de bases de datos (DBMS), se autoconfiguren y ajusten autom\u00e1ticamente\", dijo. \"Est\u00e1 automatizando muchas de las tareas manuales y permite que los usuarios menos cualificados t\u00e9cnicamente sean m\u00e1s aut\u00f3nomos al usar los datos. Tambi\u00e9n permite que los recursos t\u00e9cnicos altamente capacitados se centren en tareas de mayor valor\".<\/p>\n\n\n\n

3. Inteligencia continua<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia continua se refiere a un patr\u00f3n de dise\u00f1o en el que los an\u00e1lisis en tiempo real se integran dentro de una operaci\u00f3n de negocios y pueden procesar datos actuales y pasados \u200b\u200bpara predecir respuestas a eventos, lo que es \u00fatil para la automatizaci\u00f3n de decisiones o el soporte, se\u00f1ala el comunicado.<\/p>\n\n\n\n

\"La inteligencia continua representa un cambio importante en el trabajo del equipo de an\u00e1lisis y datos\", dijo Sallam en el comunicado. \"Es un gran desaf\u00edo, y una gran oportunidad, para los equipos de anal\u00edtica y BI (inteligencia de negocios) que ayudan a las empresas a tomar decisiones m\u00e1s inteligentes en tiempo real en 2019. Podr\u00eda considerarse como lo \u00faltimo en BI operacional\".<\/p>\n\n\n\n

4. IA explicable<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mientras m\u00e1s empresas est\u00e1n implementando modelos de inteligencia artificial para ayudar en la toma de decisiones, deben hacer que estos modelos sean m\u00e1s comprensibles para generar confianza entre los usuarios, se\u00f1ala el comunicado.<\/p>\n\n\n\n

5. Gr\u00e1ficos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Los an\u00e1lisis gr\u00e1ficos son un conjunto de t\u00e9cnicas que permiten a las empresas explorar las relaciones entre organizaciones, personas y transacciones.<\/p>\n\n\n\n

\"El an\u00e1lisis gr\u00e1fico aumentar\u00e1 en los pr\u00f3ximos a\u00f1os debido a la necesidad de hacer preguntas complejas a trav\u00e9s de datos complejos, lo que no siempre es pr\u00e1ctico o incluso posible a escala mediante consultas SQL\", seg\u00fan el comunicado.<\/p>\n\n\n\n

6. Tela de datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La estructura de datos permite un marco de administraci\u00f3n de datos \u00fanico y coherente, lo que permite un acceso y un intercambio de datos m\u00e1s sencillo en un entorno distribuido, se\u00f1al\u00f3 Gartner. Estos dise\u00f1os se implementar\u00e1n m\u00e1s r\u00e1pidamente hasta 2022.<\/p>\n\n\n\n

7. Procesamiento de lenguaje natural (PNL) \/ An\u00e1lisis conversacional<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para 2020, el 50% de las consultas anal\u00edticas se generar\u00e1n a trav\u00e9s de b\u00fasqueda, PNL o voz, predijo Gartner.<\/p>\n\n\n\n

\"La necesidad de analizar complejas combinaciones de datos y hacer que los an\u00e1lisis sean accesibles para todos en la organizaci\u00f3n impulsar\u00e1 una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia, permitiendo que las herramientas de an\u00e1lisis sean tan f\u00e1ciles como una interfaz de b\u00fasqueda o una conversaci\u00f3n con un asistente virtual\", se\u00f1ala el comunicado.<\/p>\n\n\n\n

8. AI comercial y aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para 2022, el 75% de las nuevas soluciones para usuarios finales que utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico se basar\u00e1n en soluciones comerciales, en lugar de plataformas de c\u00f3digo abierto, predijo Gartner. Esto ayudar\u00e1 a las empresas a escalar y democratizar la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

9. Blockchain<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Blockchain podr\u00eda impactar significativamente el uso de la anal\u00edtica; sin embargo, pasar\u00e1n varios a\u00f1os antes de que estas tecnolog\u00edas se vuelvan dominantes, se\u00f1ala el comunicado. Mientras tanto, el costo de integrar blockchain en la infraestructura de an\u00e1lisis y datos existentes puede superar los beneficios.<\/p>\n\n\n\n

10. Servidores de memoria persistentes<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De acuerdo con Gartner, las nuevas tecnolog\u00edas de memoria persistente reducir\u00e1n los costos y la complejidad de adoptar arquitecturas con capacidad de computaci\u00f3n en memoria (IMC). Esto tiene el potencial de mejorar el rendimiento de la aplicaci\u00f3n, la disponibilidad, los tiempos de arranque, los m\u00e9todos de agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres y las pr\u00e1cticas de seguridad, a la vez que mantiene los costos bajos.<\/p>\n\n\n\n

\"La cantidad de datos est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente y la urgencia de transformar los datos en valor en tiempo real est\u00e1 creciendo a un ritmo igualmente r\u00e1pido\", dijo Feinberg en el comunicado. \"Las nuevas cargas de trabajo del servidor exigen no solo un rendimiento m\u00e1s r\u00e1pido de la CPU, sino tambi\u00e9n una memoria masiva y un almacenamiento m\u00e1s r\u00e1pido\".<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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