21 tendencias de la ciencia de datos a tener en cuenta en 2023: Navegando por el futuro de la IA y el big data

La analítica de datos y la transformación digital son dos de los motores clave de la ciencia de datos en 2023. A medida que las empresas dependen cada vez más de los datos para fundamentar sus decisiones e impulsar sus operaciones, aumenta la demanda de analistas de datos y otros profesionales de la ciencia de datos.

En esta entrada del blog, vamos a echar un vistazo más de cerca a las principales tendencias de la ciencia de datos que están dando forma al campo en 2023 y explorar cómo están impulsando la transformación digital y el crecimiento de la analítica de datos.

1. Big Data en la nube

El cambio hacia el almacenamiento y el procesamiento de grandes cantidades de datos en plataformas en la nube ha facilitado a las empresas el escalado y el acceso a los datos desde cualquier lugar.

Como resultado, las empresas buscan ahora científicos de datos con experiencia en el trabajo con tecnologías basadas en la nube, como Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure.

Se espera que esta tendencia de utilizar big data en la nube continúe en 2023, ya que cada vez más empresas buscan aprovechar la rentabilidad y escalabilidad de la nube para gestionar y analizar sus big data.

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2. Dominio de Python en la ciencia de datos

Python sigue siendo el principal lenguaje de programación para la ciencia de datos, y su popularidad no hace más que aumentar. Las empresas buscan científicos de datos que dominen Python y puedan crear aplicaciones capaces de extraer información de grandes cantidades de datos.

Se espera que esta tendencia de uso de Python para aplicaciones de ciencia de datos continúe en 2023, ya que Python sigue siendo el lenguaje de programación de referencia para la ciencia de datos debido a su simplicidad, flexibilidad y gran apoyo de la comunidad.

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3. Del conocimiento a la acción

Con la creciente cantidad de datos que se generan, las empresas buscan ahora científicos de datos que no sólo puedan extraer ideas, sino también convertirlas en datos procesables que puedan impulsar las decisiones empresariales.

Se espera que esta tendencia hacia los datos procesables crezca en 2023 a medida que las empresas se den cuenta del valor de utilizar los datos para informar y mejorar sus operaciones, estrategia y toma de decisiones.

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4. Soluciones de IA de extremo a extremo:

Con la creciente adopción de la inteligencia artificial, las empresas buscan ahora científicos de datos que no solo puedan trabajar en proyectos basados en datos, sino también desarrollar soluciones de IA de extremo a extremo que puedan automatizar procesos y mejorar la eficiencia empresarial.

Se espera que esta tendencia de demanda de soluciones de IA completas crezca en 2023, ya que las empresas buscan formas de integrar la IA en sus operaciones y obtener una ventaja competitiva mediante la automatización de procesos y la mejora de la toma de decisiones.

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5. Un nuevo enfoque del análisis de datos:

La analítica aumentada es un nuevo enfoque del análisis de datos que utiliza el aprendizaje automático para automatizar la preparación y el descubrimiento de datos.

Las empresas buscan ahora científicos de datos que tengan experiencia en trabajar con herramientas de análisis aumentadas y puedan extraer información de los datos de forma más eficiente.

Se espera que esta tendencia de utilizar la analítica aumentada crezca en 2023 a medida que más empresas busquen formas de hacer que sus procesos de ciencia de datos sean más eficientes y eficaces.

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6. Automatización y servicios híbridos en la nube

A medida que más empresas se pasan a la nube, crece la demanda de científicos de datos capaces de automatizar procesos basados en la nube y gestionar servicios de nube híbrida.

Se espera que esta tendencia continúe en 2023, ya que las empresas buscan formas de optimizar el uso de los recursos de la nube y obtener más flexibilidad con soluciones de nube híbrida que combinan nubes públicas y privadas.

La automatización de los procesos basados en la nube también ayuda a las empresas a racionalizar sus operaciones y reducir costes.

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7. El auge de los mercados de datos

Con el creciente número de mercados de datos, las empresas buscan ahora científicos de datos que puedan extraer ideas de forma eficaz y convertirlas en datos procesables que puedan venderse en estos mercados.

Se espera que esta tendencia de los datos como servicio crezca en 2023 a medida que más empresas busquen formas de monetizar sus datos y obtener nuevas fuentes de ingresos.

Los mercados de datos también permiten a las empresas acceder a una gama más amplia de datos y perspectivas, lo que les da una ventaja competitiva en el mercado.

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8. Consejos para líderes basados en datos

A medida que aumenta el número de empresas que se guían por los datos, crece la demanda de científicos de datos capaces de asesorar a los directivos sobre cómo utilizar los datos para tomar decisiones empresariales.

Las empresas reconocen el valor de la toma de decisiones basada en datos y buscan optimizar sus operaciones y estrategias a través del conocimiento de los datos. Esto también incluye la contratación de científicos de datos que sean capaces de comunicar eficazmente los conocimientos que obtienen a los responsables de la toma de decisiones de una organización.

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9. Gobernanza de datos y cumplimiento

Con la creciente cantidad de datos que se generan, las empresas buscan ahora científicos de datos que puedan ayudarles a cumplir las leyes de gobernanza y regulación de datos. Cada vez más empresas buscan garantizar la seguridad y privacidad de sus datos y cumplir los requisitos legales y normativos de gestión de datos.

Los científicos de datos expertos en gobernanza de datos y normativa pueden ayudar a las organizaciones a implantar políticas, procedimientos y tecnologías que garanticen que los datos se recopilan, almacenan y utilizan de conformidad con la legislación, la normativa y las normas del sector.

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10. Mejorar la experiencia del consumidor con datos:

Se espera que la tendencia de utilizar datos para impulsar el compromiso de los consumidores continúe en 2023, ya que las empresas buscan obtener una ventaja competitiva proporcionando experiencias, ofertas y servicios personalizados a sus clientes.

Los científicos de datos con experiencia en comportamiento del consumidor y análisis de datos pueden ayudar a las organizaciones a comprender mejor a sus clientes y adaptar sus productos, servicios y comunicación en consecuencia. Esto puede aumentar la satisfacción, retención y fidelidad de los clientes.

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11. Prioridad a la protección de datos de los consumidores

Las empresas están poniendo un mayor énfasis en la protección de los datos de los consumidores, a medida que aumentan las preocupaciones en torno a la privacidad y la seguridad de los datos. Las empresas reconocen la importancia de salvaguardar la información de los consumidores y garantizar el cumplimiento de las leyes y normativas de protección de datos.

Los científicos de datos con experiencia en seguridad y privacidad de datos pueden ayudar a las organizaciones a aplicar medidas sólidas de protección de datos y garantizar que los datos de los consumidores se manejen y almacenen de forma segura.

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12. Interfaces aumentadas para mejorar la experiencia del consumidor:

Con la creciente adopción de la realidad aumentada y la realidad virtual, las empresas buscan ahora científicos de datos que puedan desarrollar interfaces de consumo aumentadas que puedan mejorar la experiencia del consumidor. Cada vez más empresas buscan formas de hacer que sus productos y servicios sean más interactivos y atractivos.

Los científicos de datos con experiencia en realidad aumentada y realidad virtual pueden ayudar a las organizaciones a crear experiencias inmersivas que impulsen el compromiso y la fidelidad de los clientes.

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13. Navegar por las complejidades de los datos de formación

Las empresas se enfrentan a nuevos retos a la hora de utilizar eficazmente los datos que recopilan para entrenar modelos de aprendizaje automático. Cada vez son más las empresas que adoptan tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Los científicos de datos con experiencia en preprocesamiento de datos e ingeniería de características pueden ayudar a las organizaciones a superar los retos de los datos de formación, asegurándose de que los datos se limpian, etiquetan y transforman de manera que puedan mejorar el rendimiento del modelo de aprendizaje automático.

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14. Crecimiento del análisis predictivo

El análisis predictivo es un campo en rápido crecimiento que utiliza modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para analizar datos, identificar patrones y hacer predicciones sobre resultados futuros.

A medida que aumenta el volumen de datos, las empresas recurren al análisis predictivo para obtener una ventaja competitiva mediante la predicción del comportamiento de los clientes, la identificación de nuevas oportunidades y la mitigación de riesgos. Se espera que esta tendencia continúe en 2023, ya que cada vez más empresas buscan utilizar el análisis predictivo para obtener información y tomar decisiones basadas en datos.

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15. IA generativa para Deepfake y datos sintéticos

La IA generativa se está utilizando para crear vídeos deepfake y datos sintéticos, que pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, la creación de simulaciones realistas e incluso para el entretenimiento.

Los científicos de datos con experiencia en IA generativa pueden ayudar a las organizaciones a crear simulaciones realistas y vídeos deepfake que pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, la creación de simulaciones realistas e incluso para el entretenimiento. Además, los datos sintéticos pueden utilizarse para superar los retos de la privacidad y la escasez de datos.

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16. Escalabilidad en Inteligencia Artificial

A medida que se generaliza la adopción de la IA, las empresas buscan formas de ampliar sus soluciones de IA para satisfacer las crecientes demandas de sus operaciones.

Los científicos de datos con experiencia en escalabilidad pueden ayudar a las organizaciones a crear sistemas de IA capaces de manejar grandes cantidades de datos y ofrecer resultados en tiempo real. Esto puede lograrse mediante el uso de computación distribuida, procesamiento paralelo y otras técnicas que permiten escalar los sistemas de IA.

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17. Blockchain en la ciencia de datos

La tecnología blockchain se utiliza para proteger, compartir y validar datos de forma descentralizada. Esta tendencia de utilizar blockchain en la ciencia de datos está ganando tracción, ya que puede ayudar a garantizar la integridad de los datos, la procedencia y la transparencia en las aplicaciones de ciencia de datos.

Los científicos de datos con experiencia en blockchain pueden ayudar a las organizaciones a crear sistemas de ciencia de datos descentralizados que puedan proteger, compartir y validar datos de forma transparente y a prueba de manipulaciones. Además, blockchain se puede utilizar para crear un entorno seguro para el intercambio de datos y la colaboración, por lo que es una herramienta valiosa para los científicos de datos.

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18. Uso de big data en el Internet de las cosas (IoT)

El Internet de las cosas (IoT) genera una enorme cantidad de datos, y las empresas están aprovechando las tecnologías de big data para procesar y dar sentido a estos datos. El uso de big data en IoT permite a las empresas extraer información valiosa de los datos de IoT, que pueden utilizar para optimizar sus procesos y operaciones.

Esta integración de big data e IoT se está convirtiendo en una estrategia clave para las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva tomando decisiones basadas en datos. Los científicos de datos con experiencia tanto en big data como en IoT pueden ayudar a las organizaciones a analizar y extraer información de forma eficaz de la gran cantidad de datos generados por los dispositivos IoT.

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19. Automatización de la limpieza de datos

La limpieza de datos es un paso esencial en el proceso de la ciencia de datos, pero puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores. Automatizar el proceso de limpieza de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia y reducir los errores.

El uso de la automatización en la limpieza de datos puede realizarse mediante algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas para detectar y corregir automáticamente errores, valores omitidos y valores atípicos en los datos. Esta automatización también puede ayudar a que la limpieza de datos sea más eficiente al reducir la necesidad de intervención manual, lo que permite a los científicos de datos centrarse en tareas más importantes.

Las organizaciones recurrirán a científicos de datos con experiencia en la automatización de la limpieza de datos para mejorar la calidad de sus datos y agilizar sus procesos de ciencia de datos.

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20. Aprendizaje automático adversarial

El aprendizaje automático adversarial es un campo que estudia cómo crear entradas que puedan engañar a los modelos de aprendizaje automático, esto puede hacerse añadiendo pequeñas perturbaciones a los datos de entrada o creando datos sintéticos que sean similares a los datos reales.

Por ello, los desarrolladores de IA trabajan ahora en el desarrollo de técnicas para combatir el aprendizaje automático adversario. Estas técnicas incluyen la formación adversativa, que consiste en entrenar modelos con ejemplos adversos, y la optimización robusta, que consiste en diseñar modelos resistentes a los ejemplos adversos.

Se espera que esta tendencia de los desarrolladores de IA de crear técnicas para combatir el aprendizaje automático adversario continúe en 2023, ya que la seguridad de los sistemas de IA se está convirtiendo en una preocupación.

21. Aumento del uso del procesamiento del lenguaje natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un subcampo de la IA que se ocupa de comprender y generar el lenguaje humano. Se utiliza para extraer información de datos no estructurados como texto, voz e imágenes.

Se prevé que esta tendencia a utilizar el PLN aumente en 2023, ya que cada vez más empresas buscan formas de extraer información de datos no estructurados y mejorar la toma de decisiones. La PNL puede utilizarse para una amplia gama de aplicaciones, como el análisis de sentimientos, el resumen de textos, la traducción de idiomas y muchas otras.

Los científicos de datos expertos en PNL pueden ayudar a las organizaciones a extraer información de datos no estructurados y mejorar su toma de decisiones.

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Conclusión

Como resultado de la rápida evolución del campo de la ciencia de datos y el impacto de estas tendencias en las empresas, hay una creciente demanda de consultores de TI con experiencia que se especializan en la ciencia de datos. Contar con el consultor adecuado puede ayudar a las empresas a navegar y aprovechar estas tendencias para mantenerse por delante de la competencia.

Comprendemos la importancia de encontrar la solución adecuada para su empresa. Si busca ayuda para encontrar un consultor que pueda proporcionarle la orientación y la experiencia que necesita, le invitamos a que nos permita ayudarle a encontrar el consultor que necesita.