Tras más de un año de pandemia global, las empresas se están volviendo mucho más proactivas en lo que respecta a los datos y su análisis para asegurar su ventaja competitiva.
El análisis de datos a menudo demuestra ser una herramienta útil para impulsar la eficiencia de costes, determinar nuevas direcciones estratégicas y administrar el riesgo, todo lo cual es más importante que nunca mientras las empresas luchan por mantenerse a flote.
El auge del análisis de datos, a su vez, está trayendo consigo nuevas tendencias comerciales. Aquí están cinco de las mayores tendencias en 2021.
La migración a la nube
Con un nuevo enfoque en los datos, surgen conjuntos de datos más grandes que son más complejos y más valiosos. Para administrar mejor estos conjuntos de datos, las empresas están migrando sus análisis a la nube, y el 94% de todas las empresas ya utiliza un servicio en la nube.
No es difícil ver por qué, dado que la computación en la nube viene con una amplia gama de beneficios. Por un lado, la computación en la nube puede ayudar a garantizar la seguridad de la información importante. Los datos que se migran a la nube se almacenan en servidores fuera de una organización, lo que significa que están mejor protegidos contra robos y son más fáciles de recuperar si sucede algo.
Además de la seguridad, las empresas pueden disfrutar de una escalabilidad adicional. Por lo tanto, cuando se necesitan nuevos recursos para un análisis eficaz, es fácil implementarlos con la computación en la nube.
Aumento de DataOps
Ya no es posible que las empresas obtengan los resultados que desean con enfoques manuales para el análisis de datos. Como tal, ha habido un nuevo movimiento hacia DataOps, que es un área de análisis personalizado que aún está en desarrollo.
Lo que DataOps puede ofrecer es una mayor eficiencia en el tiempo en lo que respecta a la recopilación de datos y, como resultado, análisis de mayor calidad. En otras palabras, ayuda a que todo el proceso de adquisición e investigación de datos sea mucho más fluido y asegura que cualquier información generada durante el proceso analítico sea lo más valiosa posible.
A medida que las empresas pueden adquirir más y más datos, acelerar el tiempo que lleva recopilar, cotejar e identificar el valor dentro de esos datos se vuelve cada vez más crucial. Afortunadamente, para las empresas que desean mantener su ventaja competitiva, DataOps puede garantizar tanto la eficiencia como la precisión desde el principio.
IA más avanzada
Probablemente no sea una novedad que la IA esté mejorando el mundo empresarial. Desde el Internet de las cosas que pone más datos a disposición de las empresas que nunca hasta los chatbots de IA que utilizan información existente para responder a las consultas de los clientes en tiempo real, las tecnologías intuitivas de IA ofrecen a las empresas la oportunidad de hacer un uso mucho más inteligente de sus datos.
Otros usos de la IA en el análisis de datos incluyen la búsqueda de valor en grandes conjuntos de datos, a menudo en forma de patrones y tendencias que serían difíciles (si no imposibles) de detectar para el ojo humano. La IA también puede predecir los resultados de inversiones, estrategias y otros cursos de acción, y también rápidamente. Como tal, está demostrando ser invaluable para planificar y establecer metas a largo plazo.
Reducción de riesgos
A medida que el campo del análisis de datos se vuelve más avanzado, para las empresas se vuelve cada vez más sencillo mitigar los riesgos en áreas como la imagen de marca y la seguridad de los empleados. Sin embargo, uno de los enfoques más comunes para la reducción de riesgos en 2021 es el análisis de equilibrio. Esto implica mirar los números para determinar el punto en el que una empresa alcanzará el punto de equilibrio para una inversión determinada.
Las estrategias de reducción de riesgos, como el análisis de equilibrio, son importantes por varias razones. La principal es el hecho de que conocer el punto en el que se alcanzará el punto de equilibrio ayudará a planificar mejor a largo plazo. En otras palabras, al hacer un buen uso de los datos, las empresas pueden establecer metas más realistas y tener un mejor desempeño en el futuro.
Datos como servicio
Las herramientas de datos como servicio (o DaaS) brindan a las empresas todo lo que necesitan para integrar, administrar y almacenar mejor sus datos en la nube. Eliminan la necesidad de instalar paquetes de software grandes y costosos para administrar grandes conjuntos de datos de manera efectiva. También significa que las empresas pueden ser más flexibles con la forma en que usan sus datos y los escalan según sea necesario.
Me interesa
- 3 claves para usar el análisis de datos y conocer mejor tu negocio
- 3 estrategias para equilibrar datos y análisis
- 6 consejos para gestionar de forma avanzada los datos en marketing
- Cómo ganar clientes con la estrategia de datos correcta
- Cómo saber analizar datos puede impulsar la rentabilidad de las empresas
