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De acuerdo a la información que ha trascendido en redes, el hecho sucedió en horas de la noche del pasado viernes a las afueras del cementerio...

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Imagen: MicroStrategy
Martes, Enero 14, 2020 - 17:37

 MicroStrategy,® Incorporated (Nasdaq: MSTR), reconocido mundial en software de análisis y movilidad empresarial, acaba de publicar su informe, “10 Enterprise Analytics Trends To Watch In 2020”.

La idea del documento trata sobre las mejores prácticas para evaluar, implementar y usar tecnologías analíticas e inteligencia empresarial. En colaboración con analistas e influyentes líderes de Forrester, IDC, Constellation Research, Ventana Research y otros, MicroStrategy destaca tendencias y conocimientos que van desde inteligencia artificial y móvil, explosión de datos, fuentes de datos y algunos factores. incluyendo una escasez esperada de talento de Data Analytics.

 

"Nos complace presentar nuestro informe anual sobre las tendencias clave en Enterprise Analytics para observar en 2020. Vemos una oportunidad creciente para que los tomadores de decisiones aprovechen las últimas tendencias y avances en análisis empresarial, IA, ML, Deep Learning y más". explica Vijay Anand, vicepresidente de marketing de productos de MicroStrategy. "Al colaborar con algunos de los principales expertos mundiales en el campo, el informe tiene como objetivo fomentar una discusión fructífera con los líderes que buscan tecnologías disruptivas para aprovechar Data Analytics, impulsar una mayor eficiencia, lograr un ROI y superar a la competencia".

 

1. Deep Learning ofrece una ventaja competitiva

“Para 2020, la atención en Deep Learning se centrará en la relación entre saber y hacer. Ya no es solo una palabra de moda, el advenimiento pragmático de Deep Learning de predecir y comprender el comportamiento humano es como una tormenta disruptiva en cómo las empresas emplearán la inteligencia contra sus competidores ". - Frank J. Bernhard, Director de Datos autor de "SHAPE - Estrategia digital por datos y análisis.

 

2. AutoML mejora el ROI de las iniciativas de ciencia de datos

“El aprendizaje automático es una de las tecnologías de evolución más rápida en los últimos años, y la demanda de desarrollo del Machine Learning ha aumentado exponencialmente. Este rápido crecimiento ha creado una demanda de plantillas listas para usar que se pueden aplicar fácilmente sin el conocimiento experto." Marcus Borba, fundador y consultor principal de Borba Consulting.

 

3. Gráfico semántico se torna fundamental para agregar valor a los negocios

“El gráfico semántico se convertirá en la columna vertebral que admite datos y análisis en un panorama de datos en constante cambio. Las organizaciones que no usan una tabla semántica corren el riesgo de ver caer el ROI relacionado con los análisis debido a la creciente complejidad y los costos organizativos resultantes”. - Roxane Edjlali, directora sénior de gestión de productos en MicroStrategy y ex analista de Gartner.

 

4. La visión humana se vuelve aún más importante a medida que aumenta el volumen de datos

“A medida que más y más personas se sientan cómodas trabajando con datos, también deberían familiarizarse con su etnografía o el estudio de los puntos con los que se relacionan, el contexto en el que fueron recopilados y la comprensión de que los datos por sí solos no proporcionan una imagen completa de la situación "- Chandana Gopal, Directora de Investigación, IDC.

 

5. La nueva generación de Embeeded Analytics acelera el tiempo y la información

“El análisis conciso proporcionado en el contexto de aplicaciones e interfaces específicas acelera la toma de decisiones. Este estilo de incrustación y conservación de análisis concisos y contextuales puede llevar más tiempo, y con los avances, incluidos los métodos de desarrollo sin código y con código bajo, estamos viendo una adopción cada vez mayor de la próxima generación de análisis embebido.” - Doug Henschen, vicepresidente y analista principal de Constellation Research.

 

6. La necesidad de combinar fuentes de datos continúa creciendo

“Esperamos un enfoque continuo en la diversidad de datos. Las organizaciones rara vez tienen una única plataforma estandarizada de Data y Analytics, y se utilizan muchas herramientas para acceder a los datos. La necesidad de combinar estas fuentes de datos solo seguirá creciendo. ”- David Menninger, Vicepresidente Senior y Director de Investigación, Ventana Research.

 

7. Las habilidades basadas en datos se convierten en un requisito en las empresas.

"Las empresas deberán centrar su atención no solo en los esfuerzos de reclutamiento de personas con fuertes habilidades analíticas, sino también en educar, calificar y mejorar a los empleados actuales, ya que la necesidad de tomar decisiones basadas en datos solo aumenta: y la escasez de talento también "- Hugh Owen, Vicepresidente Ejecutivo, Educación Mundial, MicroStrategy.

 

8. AI es real y listo

“El próximo año, más de estos confiables CDAO y CIO se asegurarán de que los equipos de ciencia de datos tengan lo que necesitan para ser eficientes, y así puedan pasar el 70%, 80% o 90% de su tiempo creando modelos de IA para serlo. Implementado. ”- Srividya Sridharan, Mike Gualteri, JP Gownder, Craig Le Clair, Ian Jacobs, Andrew Hogan, Predictions 2020: Artificial Intelligence - It's Time to Turn Artificial Reality (Checks), Forrester, 30 de octubre de 2019.

 

9. La inteligencia móvil evoluciona hacia 2020 y más allá

“La mitad de las organizaciones volverán a evaluar el uso de dispositivos móviles y descubrirán que su tecnología no responde adecuadamente a las necesidades de sus empleados, lo que los llevará a mirar una nueva generación de aplicaciones móviles que permiten una mejor experiencia laboral y una conectividad mucho más efectiva para El resto de la organización y los clientes. "- Mark Smith, CEO y Director de Investigación, Ventana Research.

 

10. El futuro de Experience Management está impulsado por AI

“A medida que las aplicaciones se desglosan por el proceso comercial de microservicios sin cabeza, la automatización y la inteligencia jugarán un papel importante en la creación de masa, escala, personalización y eficiencia. Smart Enterprise tomará análisis de contexto y datos para impulsar sus próximas acciones. ”- R“ Ray ”Wang, fundador y analista principal, Constellation Research.

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