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Soluciones de Outsourcing ó Tercerización de Procesos de Negocio

Panorámica del Data Analysis en las Empresas Colombianas

El Data Analysis para los negocios es relativamente nueva en Colombia. Sin embargo, en los últimos años ha crecido a pasos agigantados ante la necesidad evidente de implementarla en las estrategias y decisiones de negocio. Una compañía que no utiliza analítica de datos se podría decir que sencillamente va a ciegas, porque no tiene respaldo certero para tomar decisiones de negocios.

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¿A qué ritmo está creciendo el Data Analysis de negocios en Colombia?

Colombia está pasando por una transformación digital. Poco a poco sectores tan diversos como la salud, los negocios o la educación se reinventan gracias a implementación de recursos tecnológicos. Este suceso es crucial para el crecimiento de las empresas de Data Analysis, entre más conectado esté cada rincón de Colombia, más fácil es obtener datos de calidad actualizados, que sean confiables para analizar y tomar decisiones oportunas.

Las cifras comprueban el crecimiento del Data Analysis. Desde 2016 el crecimiento de este tipo de empresas está muy por encima del nivel del mercado, aproximadamente el 40%. Esto demuestra que las soluciones basadas en analítica de negocios están tomando cada vez más fuerza y relevancia.

Además, Según Sergio Gutiérrez, presidente de Infórmese, empresa especializada en Big Data, Colombia representa un panorama ideal para el surgimiento y el crecimiento del Big data y del Data Analysis porque se tiene la infraestructura y la experiencia necesaria.

Sin embargo, también comenta que aún estamos en un mercado que está en una etapa inicial, donde apenas “adoptantes tempranos”, es decir, compañías e instituciones que han entrado primero al mercado, aún están en un valioso proceso de entender las innumerables posibilidades que ofrece el Big Data. Lo más difícil y a la vez lo más importante ha sido comprender que esto no es una tecnología en sí misma, sino una combinación de tecnologías, esfuerzos y capital humano especializado, que se unen para brindar soluciones diferentes a problemas que antes se consideraban sin solución y que ahora pueden capitalizarse en oportunidades de mejora para las empresas, los sectores y la economía en general.

Tendencias del 2019 en el Data Anlysis

Muchos expertos coinciden que 2019 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros y sin duda será un cambio de contexto económico y social.

main-qimg-72d6d1485cfd04eb00b51bd67d35595a-cEntre las principales tendencias tecnológicas son:

  • Los sistemas de almacenamiento distribuido NoSQL,tan importantes para grandes necesidades de datos e infraestructura, como Google, Amazon y Facebook.
  • Lossistemas distribuidos para la ingesta, procesamiento y análisis de señales y eventos IoT en tiempo real, que permiten analizar a la inmediatez gran cantidad de datos.
  • Las bases de datos con procesamiento basado en GPUs, que aceleran el cálculo sobre información masiva y ayuda a reducir tiempos de entrenamiento de modelos y proyectos de machine learning.
  • Los chatbots, que permiten contestar consultas y realizar acciones sencillas de forma automática y mediante un lenguaje natural. Durante este año terminarán de perfeccionarse tanto en funcionamiento como en diseño.

Otra palabra clave cuando hablamos de de avances tecnológicos es la IA que está permitiendo ser más rápido y preciso a la hora de la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores empresariales. Lo que sin duda veremos es como el auge de las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos a un menor coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado fomentarán el cambio tanto en las grande como en las pequeñas empresas. Las plataformas de IA ganarán gran popularidad en 2019, porque permitirán diseñar comunicaciones más rápidas y eficientes en colaboración de los Científicos de Datos y los departamentos de marketing y comunicación.

Aprendizaje Automático

otra tendencia principal que se persigue es el perfeccionamiento del Aprendizaje Automático, que se trata de un sistema que se entrena para que sea capaz de predecir los resultados con una precisión razonable. Ted Dunning, el Arquitecto Jefe de Aplicaciones de MapR, afirma en relación a esto que: «cada vez más empresas tratan la computación en términos de flujos de datos en lugar de datos que sólo se procesan y se almacenan en una base de datos. Estos flujos de datos capturan eventos clave y reflejan la estructura empresarial. Un tejido de datos unificado será la base para construir estos sistemas de flujo a gran escala».

Las nubes híbridas

En el último año las nubes híbridas han adquirido gran popularidad, como herramienta que permite a las compañías almacenar datos de forma segura. Durante 2019 se prevé que el uso de esta tecnología aumente significativamente entre las empresas. Las ventajas de las nubes híbridas es que puedes transferirse de un lado a otro entre las nubes locales (privadas) y las nubes de IaaaS (públicas), lo que permite mayor flexibilidad.

 La necesidad de las empresas por realizar un análisis de datos fomentará la innovación tecnológica (TI) dentro de ésta y al mismo tiempo su integración en el ecosistema de Big Data. Estos avances serán obligatorios para todas las empresas que no quieran quedarse atrás en el mercado. Por lo tanto, el modelo Business Intelligence comenzará a ser una realidad desde las grandes multinacionales hasta las pequeñas startups.

El ecosistema de Big Data ofrece una gran capacidad de aprendizaje automático que incluirá el cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. Otro beneficio de este ecosistema es que unificarán las tecnologías analíticas, por lo tanto, existirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y podrán ser leídas por cualquier lenguaje de programación.