Análisis de datos: 4 tendencias a seguir en 2019 - Efficy
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Análysis de datos, 4 tendencias a seguir en 2019

 

2018:  los datos se han convertido en la columna vertebral de los negocios. ¿Cuáles son las tendencias de análisis de datos en 2019? Vamos a echar un vistazo a este nuevo año.

 

1 – ¡Datos, datos y más datos!

Big Data y el análisis predictivo y prescriptivo

Los datos están en todas partes y, en general, imponen grandes demandas de infraestructura, redes y centros de datos, ¡¡ ahora no más!! “El Análisis se moverá en la nube o en Edge. Y más adelante, Edge y Fog computing coexistirán con la nube y se utilizarán para diferentes tipos de procesamiento analítico” explica Duncan Pauly, CTO de Edge Intelligence. En 2019, los datos serán aún más enormes y siguen creciendo. Tendremos que tener herramientas robustas y adaptables a estos cambios y también formarnos a nuevas maneras de manejarlos cómo utilizar el análisis predictivo. ¡Nuevas oportunidades a la vista!  El análisis predictivo consiste en analizar conjuntos de datos históricos para pronosticar y predecir futuros resultados, además de prepararse para futuras acciones.

 

¿Machine Learning (ML) comerá Data Analisis?

Este año, podemos decir que el Machine Learning aún tiene que aprender mucho del análisis de datos y se centrará en aprender y realizar tareas específicas. Los algoritmos del Machine Learning son los más adecuados para ciertos casos y propósitos predictivos, mientras que los análisis tradicionales son útiles para el análisis en serie, para los paneles de control, etc.   De hecho, en 2019 tendremos un número cada vez mayor de soluciones verticales que incorporan las últimas técnicas de ML para cumplir con los casos de uso específicos de la industria como la detección de fraudes en tiempo real, experiencias de compra altamente personalizadas para mejor satisfacción y más.

 

2 – Inteligencia artificial = añadir valor a la experiencia

La “cara” del futuro

La IA puede y eliminará muchos de los obstáculos que hacen que los usuarios se rindan.  La automatización de procesos robóticos (RPA) seguirá creciendo, al igual que los chatbots y los asistentes virtuales y el IOT (Internet de las cosas). ¡ y tener una experiencia a 100% satisfactoria!.Pronto, podremos hacer cosas hasta ahora impensables

El riesgo actual: Lo que se pasa por alto a menudo es la enorme brecha entre los datos creados y la capacidad humana para procesarlos y actuar sobre ellos. También existe una brecha entre la disponibilidad de las herramientas analíticas de hoy y su adopción dentro de las organizaciones. Esas brechas pueden y deben cerrarse, y el resultado dará poder a los humanos.

 

3 – Data storytelling y Análisis Conversacional

Un nuevo idioma: Explicar, Iluminar, Comprometer

La mayoría de la gente percibe los datos como algo aburrido. Por eso, la Machine-driven data storytelling, ofrecerá narraciones persuasivas a través de la generación de lenguaje natural. El análisis conversacional hará que este enfoque sea mucho más interactivo y aceptado en las salas de reuniones, la toma de decisión será más fácil.

 

 

 

 

4 – Customer intelligence

Los clientes están cambiando y a velocidad muy alta. Para aprovechar esa información, debes recopilarla, y allí es donde una solución CRM entra en juego. ¡Analizamos estos datos con seguridad y sin olvidar de cumplir las reglas del RGPD!

La dinámica de la Relación Cliente está cambiando. La mejora de la experiencia cliente será la primera prioridad.  Las soluciones CRM necesitarán tener una mayor precisión, enfocarse en las necesidades del cliente, cuantificar y predecir el comportamiento del cliente, analizar y segmentar los clientes… En 2019 hablaremos más de Customer Intelligence, convertir datos en información de valor.

 

En resumen,… ¿estás listo?