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4 ejemplos de tendencias de análisis de datos

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Tendencias de analisis de datos

A continuación presentamos un vistazo a las tecnologías, técnicas y estrategias de análisis de datos que se están convirtiendo en tendencias y que muchos analistas están incorporando a su arsenal.

Desde analistas de negocios hasta científicos de datos, todos los que trabajan con datos están siendo impactados por la revolución del análisis de datos.

1. BI de autoservicio

Si bien es posible que se necesite cierta configuración por parte de TI desde el principio y al agregar una nueva fuente de datos, los analistas de negocios pueden realizar la mayor parte del trabajo de creación de análisis y estos pueden actualizarse automáticamente a partir de los datos más recientes.

2. Tableros móviles

En un mundo en el que los gerentes rara vez se encuentran en sus escritorios, las herramientas de gestión deben presentar cuadros de mando optimizados para móviles que sean útiles y oportunos, como ejemplos los dashboard para retail.

La mayoría de las herramientas de autoservicio de BI ya tienen esta característica, pero no todas las métricas clave de negocios necesariamente pasan por una herramienta de BI.

3. Lenguaje R

Los científicos de datos tienen varias opciones para analizar datos usando métodos estadísticos. Uno de los métodos más convenientes y potentes es utilizar el lenguaje de programación R libre.

R es una de las mejores maneras de crear análisis reproducibles y de alta calidad, ya que a diferencia de una hoja de cálculo, los scripts R se pueden auditar y volver a ejecutar fácilmente.

El lenguaje R y sus repositorios de paquetes proporcionan una amplia gama de técnicas estadísticas, manipulación de datos y trazado, hasta el punto de que si existe una técnica, probablemente se implemente en un paquete R.

4. Redes neuronales profundas

Algunos de los algoritmos de aprendizaje profundo más potentes son las redes neuronales profundas (DNN), que son construidas a partir de muchas capas de unidades de procesamiento lineal y no lineal alternas, y se entrenan usando algoritmos de gran escala y cantidades de datos de entrenamiento.

Una red neuronal profunda puede tener de 10 a 20 capas ocultas, mientras que una red neuronal típica puede tener solo unas pocas.

Comentarios

Luciana,

09 Mar 2024

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