5 tendencias en el sector del dato 2023

En un contexto en el que el volumen de datos no para de crecer, es crucial que las empresas cuenten con una estrategia del dato eficaz, capaz de desbloquear el valor de su información e impulsar su productividad e innovación. En este sentido, Bluetab, compañía de IBM que ofrece soluciones en Data y Cloud, ha identificado 5 tendencias del sector del dato para 2023 en el sector del dato.

5 Tendencias en el sector del dato

Data Warehouses

Durante el último año se ha producido un crecimiento exponencial de los Data Warehouses en Cloud. Tal y como Gartner ya predecía en 2022, el 75% de los data workloads estarán en Cloud para 2024.

Esta predicción se está convirtiendo en una realidad para sectores como el financiero, los medios de comunicación, las telecomunicaciones, los seguros, utilities, la industria o la administración pública, en los que operan sus clientes.

Machine Learning

En cuanto a la Inteligencia Artificial, se están produciendo avances en modelos de Machine Learning respecto a su capacidad de aprender lenguaje. Ejemplos como ChatGPT y otros Large Models (LLM) son capaces de aprender para aplicar el conocimiento adquirido en otras tareas. Como consecuencia de estos avances, desde la compañía de IBM anticipan que los casos de uso basados en los LLM van a experimentar un fuerte desarrollo.

La gestión de los datos se está transformando para aplicar el Machine Learning en producción y a escala. Para ello, las estructuras de los datos deberán sufrir una
transformación semejante a la que se produjo en materias de Business Intelligence (BI), lo que permitirá automatizar e industrializar el entrenamiento y la producción de los modelos de Machine Learning mediante procesos de datos.

Data-driven

Cada vez más empresas quieren ser data-driven. Las organizaciones buscan implementar estrategias y tomar decisiones basadas en datos reproducibles que se puedan compartir dentro de la compañía a todos los niveles.

Esta tendencia conlleva una modernización de los stacks de datos de Business Intelligence, las aplicaciones de análisis de datos e incluso del perfil de los analistas de datos de negocio. De hecho, estos perfiles pasarán a ser usuarios analíticos capaces de producir y compartir con toda la organización sus propias aplicaciones.

Según un informe de Gartner, el 80% de las organizaciones que quieran escalar sus negocios digitales fracasará por no haber adoptado un enfoque moderno de gobierno y analítica de datos para 2025. Alcanzar este objetivo permitirá a las compañías mejorar la toma de decisión y acelerar su productividad.

Data-science

Con un contexto en el que la inversión no deja de crecer, aumenta la necesidad de contar con personas cualificadas capaces de gestionar y trabajar la ciencia de los datos. Por esta razón, la formación en Data Science, una disciplina clave para las empresas.

La formación por parte de las empresas es clave. De hecho, ya son varias las compañías que están implementando programas para formar en Data Science a los
universitarios y prepararlos para el mundo laboral.

Gobierno del dato

Durante los últimos tres años, el gobierno del dato ha crecido, impulsado también por ciertas iniciativas europeas. Incluso, es posible identificar un crecimiento tanto de los proyectos relacionados con esta disciplina como de las exigencias de uso
de dichos sistemas.

En este periodo han emergido nuevos términos como ‘data mesh’, ‘data products’ o ‘data observability’ con el objetivo de resolver el problema de confianza y disponibilidad de los datos. El Data Governance se postula como solución a cuestiones como tener los datos e identificarlos, saber de dónde vienen o o tener confianza de que están completos y son correctos, por sus siglas en inglés y en respectivo orden: data catalog o data
glossary, data lineage y data quality.