Tendencias en datos y BI para 2022
Interconectados: el fin de la competencia tal y como la conocemos
Descubra las 10 principales tendencias emergentes y cómo su negocio puede sacarles provecho.
En el mundo actual, la clave del éxito está en la colaboración, no solo con empresas asociadas y partners, sino también con proveedores, clientes e incluso con la competencia. ¿Qué funciones desempeñarán los datos y la analítica? ¿Cómo puede prepararse para el éxito? Descubra las 10 principales tendencias emergentes en materia de datos y BI, y descubra cómo utilizarlas en su beneficio.
La minería de datos colaborativa ya está aquí.
El aumento del teletrabajo ha hecho que sea fundamental integrar el BI en los flujos de trabajo y las aplicaciones. Sin embargo, la colaboración después de encontrar conocimientos es solo una parte del rompecabezas. El trabajo conjunto debe comenzar mucho antes, como parte del flujo de trabajo analítico inicial. Y en el futuro, al igual que se extraen datos, también habrá que aprender a "extraer datos en colaboración".
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El cuadro de mando ha muerto, larga vida al cuadro de mando.
Se oye hablar mucho del fin del cuadro de mando, pero el análisis detallado dentro de las aplicaciones interactivas ha llegado para quedarse. Pues bien, ¿de qué manera está evolucionando el cuadro de mando? Se está convirtiendo en algo muy contextualizado gracias a la IA y las alertas. Y se está convirtiendo en un centro de control altamente colaborativo que cataloga los conocimientos y los datos distribuidos.
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El linaje de datos ofrece un BI explicable.
Los usuarios de analítica suelen tener dificultades para explicar sus datos y la fragmentación ha agravado este problema. Sin embargo, actualmente, están surgiendo arquitecturas distribuidas, con metadatos aumentados que incluyen el linaje. En un mundo interconectado, el linaje será fundamental para proporcionar fiabilidad y claridad.
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La velocidad de los conocimientos nos permite centrarnos en los costes.
Las consultas en tiempo real de los repositorios de datos en la nube son una gran herramienta de descubrimiento. Pero los precios derivados de la estructura informática en la nube pueden dispararse. A largo plazo, la velocidad de extracción de conocimientos y el coste por conocimiento aumentarán, y habrá que averiguar cómo ejecutar las consultas adecuadas en el lugar adecuado.
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El surgimiento de las nubes distribuidas.
Las cargas de trabajo especializadas existen por una razón: el procesamiento puede ser más rápido en la periferia. La conformidad es fundamental. Y la seguridad es más importante que nunca. Una infraestructura en la nube distribuida puede parecer desordenada, pero refuerza su capacidad para acceder a los datos interconectados y compartirlos con seguridad y confianza.
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Los conocimientos integrados se vuelven omnipresentes.
Para crear un enfoque a la innovación colaborativo y de fuera hacia dentro, debe abrir la analítica a sus partners, clientes y al ecosistema en general, e integrarlos en todos los eslabones de la cadena. Cuando los microconocimientos contextualizados están más generalizados, aumenta la fiabilidad del sistema.
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La automatización de aplicaciones impulsa la acción.
La economía de las API abre nuevas vías para interconectar iniciativas conjuntas con sus partners. La automatización de apps es un área que está emergiendo con fuerza y que elimina la necesidad de codificar estas integraciones, por lo que las oportunidades están al alcance de una mayor variedad de participantes.
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La ciencia de datos combinada con la analítica impulsa las capacidades de todos los usuarios.
La ciencia de datos se veía hasta ahora como algo que solo pueden hacer unos pocos. Sin embargo, si los casos de uso predictivo comunes se vuelven más accesibles para los usuarios normales —y si incluyen la explicabilidad y la gobernanza—; entonces, la ciencia de datos, tan relacionada con la analítica, permitirá a un mayor número de usuarios hacer más cosas.
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La seguridad pasa a ser una cuestión de máxima prioridad.
Las normativas ya combinan la gestión de datos, la privacidad, la seguridad y la gestión de la identidad y el acceso. Cuanto más comparta API y datos, más tendrá que protegerse frente a posibles fallos. Al trabajar de forma conjunta con sus partners, las medidas de protección pasan de ser aconsejables a imprescindibles, y se convierten en oportunidades de negocio.
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Los tejidos de datos resuelven el acceso rápido a datos distribuidos.
La necesidad de acceder más rápido a los datos a través de entornos distribuidos está impulsando una gestión integrada que utiliza metadatos, semántica, movimiento de datos en tiempo real y basado en eventos, y orquestación de procesos. La inclusión de estas capacidades en una arquitectura distribuida se denomina "tejido de datos".
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