5 tendencias 2023 que debes tomar en cuenta si te dedicas a la Data Science
Que los datos son en 2023 uno de los activos más preciados para las empresas de todo tipo no es ninguna novedad. Algunas organizaciones almacenan y analizan cantidades masivas de data para construir conclusiones que permitan predecir resultados comerciales o realizar un seguimiento de los comportamientos de los consumidores para ir mejorando fidelización y compromiso en sus clientes, otras elaboran modelos comerciales basados completamente en datos.
Las empresas están prefiriendo cada vez más la toma de decisiones basadas en la intuición a partir de la Data Science, lo cual explicaría la razón por la cual este mercado basado en la información está creciendo mundialmente a una tasa anual de al menos el 30%, una importante alza que crece cada vez más cada año que pasa.
Esta tendencia de crecimiento en el área, ya tiene claro sus enfoques para el presente año. Conócelos en el siguiente listado para estar a la vanguardia del ámbito y continuar convirtiéndote a la expertiz de uno de los campos de mayor expansión vinculado a la digitalización del mundo de hoy en día, vital para empresas y gran fuente de oportunidades laborales para conseguir trabajo en 2023.
1) Cada vez más empresas implementarán la Inteligencia Artificial (AI) en sus operaciones
Las tecnologías de AI y aprendizaje automático (Machine Learning o ML) están permitiendo a las empresas analizar datos no estructurados de manera inteligente y rápida. En base a ello, la mayoría de ellas se están esforzando por analizar el océano de data que recopilan dado que, hoy en día, la mayoría de los datos que han obtenido no han podido aún ser ordenados o no tienen un esquema definido, tanto para el Análisis de Data Science como sus resultados para luego aplicar mejoras que ayuden a cumplir sus objetivos financieros, de marketing, bienestar, etc. Este se plantea organizacionalmente para muchas organizaciones como uno de los mayores desafíos desde 2023.
Por otro lado, al ser incorporadas inteligencias como ML y AI con herramientas de análisis de datos e inteligencia comercial, dichas empresas debiesen poder abordar los tipos de datos más complejos y descubrir el valor oculto de los datos no estructurados a escala. Hoy en día, las capacidades de ML y AI ya pueden ubicar y extraer datos de documentos no estructurados con casi un 95% de precisión, por lo que no es difícil predecir que las herramientas de AI seguirán madurando y ganando popularidad en 2023.
2) Data en tiempo real
Cuando se analizan datos en busca de data, siempre es mejor saber qué está pasando en este momento, en lugar de ayer. Esta es la razón por la que los datos en tiempo real se están convirtiendo en una de las fuentes de información más valiosas para las empresas: poseer con datos en tiempo real a menudo requiere una infraestructura de análisis y datos compleja, lo que podría implicar mayores gastos a corto plazo, pero el beneficio es mucho mayor y duradero en el tiempo, sobre todo si es posible actuar sobre la información a medida que sucede; por ejemplo, el análisis de datos instantáneo de datos de flujo de clics de los visitantes en una web permite determinar qué ofertas y promociones presentar a un usuario; o en los servicios financieros, podría significar monitorear las transacciones a medida que se realizan para identificar en el momento las señales de advertencia de fraude.
3) Potenciar la ética de datos por la protección de privacidad para el cliente
Así como las tecnologías de la información avanzan, los riesgos siguen presentes. Bien conocidas son las filtraciones de datos, las cuales ocurren con mayor frecuencia de lo que pensamos, lo cual significa que las organizaciones deben hacer todavía más esfuerzos por combatirlas, mientras que cuando suceden, no solamente significan grandes pérdidas financieras para las organizaciones, sino que también generan pérdidas de clientes y, peor aún, una quiebra en la confianza del usuario, lo cual es una de las características más importantes características: la confianza se gana, y romperla su pérdida puede ser tremendamente difícil de revertir.
4) Más aplicaciones del área serán creadas con Python
A partir de este año, Python está en camino de convertirse en el lenguaje de programación más popular para 2025, dado que es el lenguaje programático más solicitado a la hora de analizar datos gracias a que a él pertenecen una gran cantidad de bibliotecas de Data Science gratuitas tales como Pandas, la cual está hecha para la manipulación y el análisis de datos en Python.
De hecho, anteriormente, para la firma analista RedMonk, muy relevante en desarrolladores de software y con sede en Portland, Maine, Estados Unidos, Python ahora está clasificado como el tercer lenguaje más popular, y su tendencia de crecimiento muestra que está en camino de convertirse en el número 1 en los próximos tres años.
5) Preocupación por la real calidad de la información que es recopilada
A medida que más empresas confían en Data Science para tomar decisiones comerciales eficientes, se vuelve todavía más relevante que los datos que utilizan sean de alta calidad y valor, de lo contrario las decisiones no serán lo esperado comercialmente.
La información brindada será más bien deficiente y, quizás lo más crucial, es que provocará problemas a largo plazo en el entendimiento de datos para los clientes y en la efectividad de aquella comunicación, sumado que a lo largo del tiempo podrían resaltar incongruencias, o finalmente el no cumplimiento de objetivos, ya que las decisiones tomadas a partir de estos datos, finalmente fueron en vano o de baja calidad.
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