Una de las expectativas que tienen las marcas para este es que mejoren sus compromisos con el Big Data y comiencen a poner datos útiles y procesables en manos de los negocios en el momento en que los necesitan.

Como el costo del almacenamiento continúa cayendo y la disponibilidad de soluciones de análisis SaaS (software as a service) se están multiplicando, la oportunidad de implementar estas técnicas y de formar a los empleados nunca ha sido más fácil y barata.

La consultora Ovum cree firmemente que el machine learning será el elemento disruptor “más grande” para en el análisis de datos. 

Cristina Giraldo, country manager de Tiendeo México, señala que el aprendizaje automático seguirá creciendo, pero en la mayoría de los casos se integrará en aplicaciones y servicios en lugar de desarrollarse a medida de los usuarios, principalmente a través de los dispositivos móviles.

La ejecutiva señala en entrevista con Merca 2.0 que la tecnología está permitiendo que sea más fácil que las empresas apliquen estas tecnologías en sus conjuntos de datos, por lo que es de esperar que se continúe aprovechando la analítica predictiva, los motores de recomendación la personalización del cliente y la detección de fraudes y amenazas.

La demanda de perfiles específicos de científicos de datos podría ir satisfaciéndose poco a poco a medida que entran más graduados al mercado de trabajo.

Según el informe 2016 Mind The Gap de Hired, las ofertas de salarios de científicos de datos aumentaron en un 29 por ciento en los últimos 18 meses. El informe también mostró un aumento del 234 por ciento en las solicitudes de entrevistas para ingenieros de datos en el mismo período.

Por otra parte, las herramientas de autoservicio están ganando terreno tanto en la empresa como en las startups de reciente creación.

A medida que el análisis de datos se integra más en el núcleo del negocio, habrá un cambio hacia la implementación de análisis de datos con bases de datos, herramientas de visualización y herramientas de preparación de datos.

Conoce más de Big Data con Cristina Giraldo el 21 y 22 de marzo en el Big Data & Analytics Summit 2018.