Tendencias de datos y análisis para 2024: ¿qué hay en el horizonte?

Sin duda, el análisis de datos y el big data han liderado una revolución en el panorama del marketing en los últimos años, alterando fundamentalmente la forma en que las empresas aprovechan la información para sus campañas.

El hilo común entre los principales actores del ámbito publicitario es su dependencia de estas herramientas. En consecuencia, el análisis de datos y el big data pueden considerarse la base para lograr y sostener el crecimiento en la actualidad. ¿Tiene curiosidad por las tendencias en datos y análisis para 2024? ¡Descúbrelos a continuación y aprovéchalos para maximizar tus estrategias de marketing!

Información sobre Big Data en tiempo real: aprovechar el procesamiento de flujos

Grandes datos en marketing

Big data en marketing se refiere a la captura en tiempo real de un gran volumen de datos, seguida de un análisis para obtener información sobre los intereses y el comportamiento de los consumidores. Este proceso tiene como objetivo formular estrategias más efectivas que produzcan resultados superiores.

Hasta hace muy poco, muchas empresas no contaban con herramientas para capturar en tiempo real todos los datos que generaban, lo que llevaba a análisis erróneos y estrategias obsoletas. De hecho, en 2020, las empresas solo captaron el 56% de los datos que generaron y, de ese porcentaje, solo utilizaron el 57%.

En 2024 esto cambiará. Gracias a los avances tecnológicos, tanto la captura como el procesamiento de datos estarán al alcance de la mayoría de las organizaciones. Esto significa que se puede capturar y analizar más información más rápidamente gracias a herramientas de big data nuevas y más accesibles.

Automatización y análisis con IA y aprendizaje automático

Cada vez más organizaciones utilizan tanto la IA como el aprendizaje automático para analizar datos y así obtener información valiosa más rápido que nunca y con menos esfuerzo.

De hecho, no es sólo algo que está sucediendo en el ámbito del marketing. En el sector médico, por ejemplo, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han permitido a los médicos pasar de dedicar entre 4 y 24 horas a analizar un vídeo de 30 minutos sobre la actividad neuronal de un paciente, a hacerlo en menos de media hora con la ayuda de programas. con algoritmos basados ​​en aprendizaje automático.

Volviendo al sector del marketing, el procesamiento de la información se puede automatizar hasta en un 70% con la ayuda de la IA y la recopilación de datos hasta en un 64%. Esto se traduce en una mayor agilidad en la creación de estrategias y un tiempo de respuesta mucho más corto a las tendencias. Esto también significa que las empresas pueden utilizar el tiempo que han ganado con las automatizaciones de captura y procesamiento de datos en otras cuestiones que les ayuden a alcanzar sus objetivos.

Gestión escalable y rentable: el potencial de los datos como servicio

Data as a Service (DaaS) utiliza herramientas basadas en la nube para la recopilación, análisis y gestión de datos. Lo que distingue a DaaS como una de las tendencias de análisis y datos más intrigantes de 2024 es su rentabilidad. Permite a empresas de todos los tamaños aprovechar los beneficios del big data sin grandes inversiones en plataformas de almacenamiento o soluciones patentadas. DaaS democratiza el análisis de datos, haciéndolo accesible a profesionales de diversos roles en cualquier empresa, un cambio de su exclusividad anterior a ingenieros o científicos de datos en empresas de alto nivel.

Plataformas como Google y Microsoft ofrecen herramientas DaaS y numerosas organizaciones emergentes atienden a diversos sectores. En particular, el 40% de los profesionales de TI utilizan DaaS para el almacenamiento y la copia de seguridad de datos, mientras que un importante 90% de los líderes empresariales priorizan la democratización de los datos.

Lagos de datos para almacenamiento optimizado

Los lagos de datos son repositorios donde se almacenan grandes volúmenes de información sin procesar, lo que proporciona un acceso rápido a las empresas y a los científicos de datos para realizar análisis. Se prevé que serán una tendencia importante en datos y análisis para 2024, los lagos de datos se destacan en el almacenamiento de datos no estructurados y ofrecen flexibilidad en varios tipos de datos en comparación con los almacenes de datos.

El surgimiento de los lagos de datos está preparado para tener un impacto significativo al combinar las fortalezas de los lagos de datos (flexibilidad) y los almacenes de datos (capacidad de gestión de datos). Esta integración demuestra ser una excelente opción para utilizar datos sin problemas sin la necesidad de navegar a través de diferentes sistemas.

Si bien se espera que los lagos de datos tengan tendencia en 2024, vale la pena señalar que este concepto aún es relativamente nuevo y la tecnología se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo. Los destellos que veamos en 2024 probablemente prepararán el escenario para un mercado próspero en 2026 o 2028.

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Transición en la gobernanza de Big Data

El gobierno de datos se refiere a todo lo relacionado con las políticas y procedimientos destinados a asegurar el adecuado manejo de los datos. En 2024 se prevé un cambio importante en todo lo relacionado con la protección de datos. No sólo está a punto de ser el año en el que las cookies de terceros finalmente desaparecerán, sino que también existe la expectativa de que el 75% de la población mundial salvaguardará sus datos personales a través de leyes de privacidad, lo que marca un aumento sustancial con respecto al 10% registrado en 2020.

Si bien los big data actualmente están regulados hasta cierto punto, se espera que en 2024 se introduzcan regulaciones más específicas al respecto. Como empresa, es fundamental mantenerse alerta y garantizar el cumplimiento de estas regulaciones en evolución.

Industria 4.0: Aprovechamiento de la tecnología para obtener conocimientos de datos mejorados

La Industria 4.0, también conocida como Cuarta Revolución Industrial, término acuñado por Klaus Schwab, surgió a principios del siglo XXI. Se caracteriza por la integración de la robótica, el Internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial, la automatización, la computación en la nube y el intercambio de datos en diversos procesos, entre otros aspectos.

Si bien el análisis de datos ha sido fundamental a lo largo de la historia, la llegada de la tecnología Industria 4.0 lo ha elevado a un nuevo nivel, presentando valiosas oportunidades para el campo del marketing.

En los últimos años hemos sido testigos del impacto de los elementos mencionados anteriormente en el marketing. En 2024, anticipamos una adopción más amplia por parte de las empresas de la tecnología de la Cuarta Revolución Industrial aplicada al análisis de datos y al marketing.

Mayor uso de DataOps

DataOps es un conjunto de técnicas y prácticas de gestión de datos que tienen como objetivo mejorar la integración, automatización y comunicación de los flujos de datos de una organización para hacerlos más rentables y rápidos.

Lo que DataOps aporta al proceso de recopilación y análisis de datos (y a todo su ciclo de vida) es agilidad y velocidad. Debido a esto, muchas empresas de sectores muy diversos han comenzado a invertir en estas prácticas y técnicas.

Otro beneficio de DataOps es que, al abarcar varias disciplinas, fomenta la colaboración entre diferentes equipos que están a cargo de los datos.

IA centrada en datos

La IA centrada en datos representa una forma novedosa de tecnología de Inteligencia Artificial que gira en torno a comprender, decidir y utilizar datos como su enfoque principal. A diferencia de su predecesora, que a menudo se centraba en heurísticas y reglas, la IA centrada en datos minimiza la probabilidad de errores cuando se aplica a nuevos conjuntos de datos mediante la integración de análisis de big data y técnicas de aprendizaje automático.

Al aprender directamente de los datos en lugar de depender únicamente de algoritmos, la IA centrada en los datos mejora la precisión de la toma de decisiones, lo que genera resultados más precisos. En particular, esta nueva versión de la IA también muestra una mayor escalabilidad. Por lo tanto, se destaca como una tendencia destacada en datos y análisis para 2024. Aunque está surgiendo gradualmente, marca el inicio de una tendencia que probablemente más empresas incorporarán a sus estrategias con el tiempo.

Ecosistemas de datos en la nube

Los ecosistemas o plataformas de datos en la nube se refieren a centros de datos situados en la nube, accesibles a través de Internet y que abarcan servidores y almacenamiento de datos. Como parte de la ola de transformación digital, un número cada vez mayor de empresas está integrando estos ecosistemas, lo que marca esta tendencia notable en datos y análisis para 2024. Migrar su ecosistema de datos y datos comerciales a la nube no solo otorga accesibilidad desde cualquier lugar y en cualquier momento, sino que También fomenta una mayor democratización debido a su naturaleza más rentable en comparación con el hardware físico.

En 2024, la expectativa es que el 50% de los nuevos sistemas implementados en la nube se basen en estos ecosistemas. Más allá de los beneficios mencionados, las plataformas de datos en la nube ofrecen escalabilidad, se adaptan a las demandas del análisis de datos y pueden alinearse con los cambios en los objetivos y la carga de trabajo de la empresa.

IA de vanguardia

Edge AI implica el uso de modelos de IA en dispositivos como teléfonos móviles, cámaras o relojes inteligentes, lo que permite el procesamiento de datos en tiempo real sin depender de un servidor de Internet. Este enfoque permite a las empresas identificar nuevos patrones y tendencias, lo que lleva a la formulación de estrategias más efectivas.

Las numerosas ventajas de Edge AI están ganando cada vez más reconocimiento, posicionándola como una de las tendencias de datos y análisis más convincentes para 2024. Destaca su latencia casi imperceptible y sus reducidos requisitos de ancho de banda. Además, Edge AI ofrece una seguridad de datos mejorada en comparación con Cloud AI, ya que la mayor parte del procesamiento de datos se produce localmente, lo que garantiza una respuesta más inmediata. Finalmente, su aplicabilidad se extiende a entornos remotos sin acceso a Internet.