El año 2021 fue fuera de lo común, ya que las empresas globales lucharon por mantenerse a flote en medio de la pandemia. Esta situación inusual aceleró la digitalización en las empresas, lo que condujo a un aumento de los "datos digitales".
Este año fue testigo de un número récord de contrataciones de puestos de analista y científico de datos, ya que las empresas se dieron cuenta de que la inteligencia de mercado basada en datos era el principal impulsor del éxito en el mundo de los negocios digitales. En cierto modo, la pandemia provocó otra revolución tecnológica en el mundo de los negocios digitales. Debido a la migración masiva en línea de empresas globales, 2021 fue testigo del nacimiento de muchas nuevas tendencias de ciencia de datos en la industria de la tecnología de datos. Muchas de estas tendencias comenzaron antes de 2021, como la IA escalable y en la nube, el análisis gráfico o blockchain en análisis, y tendrán un impacto adicional en 2022. Este artículo de DATAVERSITY® analiza cuatro tendencias de ciencia de datos que probablemente dieron forma a 2021, dos de las cuales reaparecen aquí.
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La literatura disponible de la industria indica que una amplia gama de tendencias de ciencia de datos dominará el mundo empresarial en 2022, 11 de las cuales se destacarán aquí.
El auge de los datos pequeños y la IA escalable
El aumento repentino de datos digitales y profesionales en línea influyó en un alejamiento de los grandes datos, ya que los tipos de datos y el uso de datos se volvieron más diversos y complejos en los últimos dos años. Según un comunicado de prensa de Gartner, el 70 % de las organizaciones cambiarán su enfoque de datos grandes a pequeños y amplios para 2025.
La tendencia destacada de análisis de datos de este año ha sido la "datos pequeños", con tecnologías escalables de inteligencia artificial (IA) para analizar el comportamiento del cliente. Los datos pequeños, aunque limitados en volumen, ofrecen información valiosa. Una aplicación importante de los datos pequeños es el aprendizaje autosupervisado.
Esta tendencia clave de la ciencia de datos continuará durante los próximos años. Ahora hablemos de las otras tendencias que ya han comenzado o comenzarán en los próximos meses:
10 tendencias adicionales de ciencia de datos previstas para 2022
- Rise of Deepfake Technology: Deepfakes que usa AI puede modificar archivos de audio, imagen o video de un individuo para hacerse pasar por otra persona. En 2019, la voz falsa del podcaster Joe Rogan se volvió viral en las redes sociales.
- Python gobernará en 2022: en el mercado de desarrollo de aplicaciones, los algoritmos de aprendizaje profundo (DL) aumentarán en popularidad, por lo que Python ganará prominencia como el lenguaje de programación elegido. Las aplicaciones de aprendizaje profundo están programadas para convertirse en las favoritas de la comunidad global de desarrolladores en 2022.
- Plataformas de IA explicables: el análisis de datos impulsado por IA cobró fuerza cuando la "explicabilidad" se convirtió en un gran problema para los equipos de procesamiento de datos. Todos los usuarios empresariales deben comprender los datos comerciales, y esto solo se puede lograr mediante una lógica sofisticada basada en reglas. Esta tendencia explicable de análisis de datos es más visible en sectores orientados al riesgo como las finanzas.
- Gestión de datos aumentada: esta tendencia creciente probablemente conducirá a una fuerza de trabajo híbrida humana-IA, donde las máquinas impulsadas por la IA y el aprendizaje automático trabajarán codo a codo con los humanos para mejorar y optimizar los procesos de trabajo. Todas las tareas rutinarias de gestión de datos estarán completamente automatizadas para minimizar la carga de trabajo humano. Algunos piensan que los equipos híbridos AI-humanos pueden incluso conducir a la formación de equipos híbridos de programadores y desarrolladores. ¿Es ese pensamiento demasiado descabellado?
- Más conciencia sobre la privacidad de datos: a medida que las leyes de privacidad de datos como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) o la Ley de privacidad del consumidor de California (CCPA) continúan aplicándose en las empresas, los usuarios comerciales deberán estar más alertas a la naturaleza sensible de la recopilación de datos. preparación, almacenamiento y uso en el día a día del negocio. Las empresas tendrán que cumplir con la privacidad para poder sobrevivir. Se prevé que estas tendencias de privacidad de datos tengan un impacto en los negocios globales entre 2022 y 2025. También en aumento: la protección de datos por diseño.
- Crecimiento de la inteligencia de decisiones: la popularidad generalizada de la ciencia de datos, la IA y el ML demuestra que los principales operadores comerciales como Apple, Facebook y Google disfrutan de decisiones comerciales asistidas por tecnología e incluso de inteligencia competitiva guiada por tecnología. En 2022, es posible que vea muchas grandes empresas en todo el mundo adoptando la "inteligencia de decisiones". Las técnicas y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático seguirán brindando conocimientos profundos a los tomadores de decisiones humanos, y hasta un 33 % de las organizaciones las usarán.
- Procedencia de los datos: con la creciente importancia de los metadatos en el gobierno de datos, la procedencia de los datos, también conocida como linaje de datos, la determinación holística del origen de una pieza de datos, se ha convertido en una actividad crítica en todas las prácticas de ciencia de datos. Esta actividad cobrará impulso en 2022. Esta guía general explica por qué el linaje de datos es importante en el complejo mundo del análisis de datos de 2022.
- Personalización del cliente: las compras en línea se convirtieron en una tendencia popular durante la pandemia, y ofrecer experiencias de cliente nuevas y novedosas es un desafío serio para los minoristas. Todas las empresas minoristas ahora tienen presencia en línea. Como indica la conversación en esta publicación de Forbes, los minoristas necesitan "más que solo la tecnología y el presupuesto: requieren una cultura de experimentación para diseñar el tipo de experiencias que esperan los consumidores".
- Interfaces de consumidores aumentadas: gracias a la tecnología NLP, las interfaces de consumidores impulsadas por IA funcionarán más como seres humanos. Los agentes humanos de atención al consumidor utilizan el lenguaje para la comunicación; De manera similar, los asistentes de clientes habilitados para NLP, los bots de chat y las plataformas de servicio al cliente automatizadas comenzarán a comportarse más como humanos a través de interfaces conversacionales. NLP personalizará las interfaces de consumo asistidas.
- Generación inteligente de funciones: con los modelos ML cada vez más críticos para el éxito de los dispositivos inteligentes, esta tendencia jugará un papel importante en todo lo relacionado con la IA en 2022. Si bien esta tendencia comenzó este año, tendrá un impacto a largo plazo en los próximos años de tecnologías de datos.
Crecimiento de las comunidades de ciencia de datos en los países del sur de Asia
La última tendencia que debería incluirse en esta publicación, pero no como un elemento de tendencia tecnológica anterior, es el enorme crecimiento de las comunidades de ciencia de datos en el sudeste asiático, especialmente en China. El año 2022 sin duda será testigo de un crecimiento masivo de la comunidad de ciencia de datos, que incluye científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos y arquitectos de datos en China y otros países del sudeste asiático.
Lectura adicional
El autor de Forbes y conocedor de la industria, Bernard Marr, ha enumerado las cinco tendencias de DS de 2022, mientras que un artículo de InsideBigData habla sobre las tendencias de ML a tener en cuenta en 2022. Finalmente, si desea comparar rápidamente la lista de tendencias de 2022 proporcionada en esta publicación con la Tendencias 2021 proporcionadas por Datacamp, mira esta infografía.
Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com
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¿Cuáles son las tendencias en la ciencia?
Una tendencia en el análisis de datos describe el cambio general en una variable con el tiempo. Un ejemplo de tendencia es el aumento gradual de la temperatura media de la Tierra con el tiempo debido al cambio climático.
¿Cuáles son las últimas tendencias en ciencia y tecnología?
TOP 20 Tendencias más calientes en ciencia y tecnología
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¿Cuáles son las últimas tendencias en ciencia de datos?
Los métodos de ciencia de datos y aprendizaje automático de la década de 2020 serán menos artificiales y automatizados de lo que se esperaba inicialmente. La inteligencia aumentada y la inteligencia artificial humana en el circuito probablemente se convertirán en una gran tendencia en la ciencia de datos.
¿Cómo es la ciencia en el futuro?
La ciencia seguirá sorprendiéndonos con lo que descubre y crea; entonces nos asombrará ideando nuevos métodos para sorprendernos. En el centro de la automodificación de la ciencia está la tecnología. Las nuevas herramientas permiten nuevas estructuras de conocimiento y nuevas formas de descubrimiento.