Tendencias Qlik 2023 en gestión del dato

Qlik ha celebrado su reunión anual con la prensa, en la que Silicon.es ha estado presente, y en la que han intervenido Rafael Quintana, director regional de Qlik en Iberia; Francisco Mateo-Sidrón, vicepresidente senior de Qlik en EMEA; y José Antonio Miguélez, vicepresidente de preventa de Qlik en EMEA.

Tendencias Qlik

Durante su turno de intervención, Rafael Quintana, director regional de España y Portugal de Qlik, ha anunciado que durante el primer trimestre de 2023 desvelarán las 10 tendencias en analítica de datos que Qlik ha visualizado para el futuro de este mercado. De momento desde la compañía nos han anticipado dos de ellas, que se sustentan en las siguientes premisas:

• La Inteligencia artificial se adentrará cada vez más en la propia gestión de los datos.
• Los datos sintéticos y derivados aumentarán cada vez más.

La IA se adentrará cada vez más en la propia gestión de los datos

La tendencia, según Qlik, indica que el uso de IA en la gestión de datos automatizará cada vez más las tareas rutinarias en el área de la ingeniería de datos. Quintana ha explicado que “Hasta ahora, cuando hablábamos de Inteligencia Activa, pensábamos en el análisis continuo de datos en tiempo real para desencadenar acciones automáticas. Pero cada vez se emplea más la Inteligencia Activa en la propia gestión de datos, desde su extracción, clasificación, hasta su preparación, en búsqueda de la automatización de las tareas.”

En cuanto al reparto de tareas, Quintana ha explicado que la proporción de las tareas de elaboración del dato frente al posterior análisis y toma de decisión es de un 80% a 20% respectivamente. “Con la inteligencia activa en la gestión de datos, toda tarea de preparación del dato, se puede reducir, y el porcentaje de tiempo que se destina a cada tarea tienda a invertirse”, ha afirmado Quintana.

Capacidad de gestión

La explicación de Quintana ha continuado centrándose en la ingente cantidad de datos que manejan las empresas hoy en día, y cómo la capacidad del ser humano de procesar toda esa información es limitada: “La Inteligencia Activa es capaz de complementar y aumentar las capacidades de los profesionales en la gestión de los datos. Este tipo de gestión es capaz de aliviar la demanda de perfiles profesionales como el científico o el ingeniero de datos por parte de las empresas en el mercado.”

Esta afirmación de la compañía está basada en los datos arrojados por el estudio de Gartner titulado “Magic quadrant for data integration tools” y publicado en agosto de este mismo año. En él se afirma que, de aquí a 2024, las tareas manuales de integración de datos se reducirán hasta un 50%. Por lo tanto, desde Qlik consideran que el impacto de esta tendencia, no significa que nos olvidemos del componente humano, sino que permitirá aumentar nuestras capacidades.

Los datos derivados y sintéticos aumentarán cada vez más

Desde Qlik indican que la tendencia marca una necesidad de reutilizar los datos, las leyes de privacidad, la falta de datos y la necesidad de simular e implementar modelos de IA hace que las empresas tengan que transformar y procesar los datos derivados para adaptarlos a los casos de uso, a veces ocultarlos y otras simplemente generar datos nuevos que no provienen de operaciones reales, lo que son los datos sintéticos.

Para ahondar más en la explicación de esta tendencia, Mateo-Sidrón ha empleado la metáfora de que “Los datos son el nuevo petróleo de la nueva economía” para explicar la percepción que se tiene hoy en día de los datos, pero ha añadido que “su utilidad no está es su utilización en bruto, sino en su refinamiento y la utilización de sus derivados.

El dato como activo líquido

Por su parte, Quintana, apoyándose en la metáfora empleada por su compañero, ha explicado que: ”Cuando hablamos del dato, se entiende como un activo líquido que se adapta al recipiente que lo contiene. En este caso, se adapta a la necesidad en la que se requiere ese dato.”

A continuación, Quintana ha puesto el ejemplo de que “En infinidad de ocasiones ocurre que no existen datos. Las Pymes, a veces necesitan aplicar modelos que han sido construidos basados en modelos con una muestra mayor. Es entonces cuando existe la necesidad de crear datos ficticios o sintéticos. Estos datos están generados por algoritmos, a diferencia de los datos derivados o reales.”

Para sentenciar, Quintana ha hecho referencia al estudio de Gartner “Is Synthetic Data the Future of AI?” publicado el pasado junio. En él se muestra que la tendencia indica que los niveles de los datos derivados frente a los datos sintéticos está aumentando de forma exponencial. De tal manera que, para 2030, los datos sintéticos eclipsarán por completo los datos reales en los modelos de IA dentro de las organizaciones. Por lo tanto, desde Qlik apuntan que el impacto de esta tendencia es que cada vez veremos más datos derivados y sintéticos en las empresas.