{"id":23531,"date":"2021-07-07T08:50:29","date_gmt":"2021-07-07T14:50:29","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23531"},"modified":"2021-07-07T08:50:39","modified_gmt":"2021-07-07T14:50:39","slug":"temas-candentes-y-tendencias-emergentes-en-ciencia-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/temas-candentes-y-tendencias-emergentes-en-ciencia-de-datos\/","title":{"rendered":"Temas candentes y tendencias emergentes en ciencia de datos"},"content":{"rendered":"

Como una de las \u00e1reas tecnol\u00f3gicas de m\u00e1s r\u00e1pida evoluci\u00f3n, la ciencia de datos ha experimentado un aumento en la agenda corporativa a medida que cada vez menos l\u00edderes basan sus decisiones comerciales en conjeturas.\u00a0Con capacidades adicionales como inteligencia artificial (IA) y la ventaja que\u00a0complementa el trabajo de los cient\u00edficos de datos<\/a>\u00a0, el campo se est\u00e1 volviendo m\u00e1s accesible para los empleados, pero esto a\u00fan requiere capacitaci\u00f3n en habilidades de datos, en su mayor parte.\u00a0En este art\u00edculo, exploramos algunas tendencias emergentes clave en la ciencia de datos, como creen los expertos en el campo.<\/span><\/p>\n

Mayor participaci\u00f3n de IA y ML<\/span><\/h3>\n

En primer lugar, se cree que la participaci\u00f3n de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) aumentar\u00e1 a\u00fan m\u00e1s y permitir\u00e1 que m\u00e1s industrias se vuelvan verdaderamente centradas en los datos.<\/span><\/p>\n

“A medida que las empresas comiencen a ver los beneficios de las plataformas habilitadas para la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico, seguir\u00e1n invirtiendo en estas tecnolog\u00edas”, dijo\u00a0Douggie Melville-Clarke<\/a>\u00a0, jefe de ciencia de datos de\u00a0Duco<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

\u201cDe hecho, el\u00a0informe Duco State of Reconciliation<\/a>\u00a0, que encuest\u00f3 a 300 jefes de empresas de servicios p\u00fablicos de reconciliaci\u00f3n global, incluidos directores de operaciones, jefes de control financiero y jefes de transformaci\u00f3n financiera, encontr\u00f3 que el 42% de los encuestados investigar\u00e1n el uso de m\u00e1s aprendizaje autom\u00e1tico en 2021 a los efectos de la automatizaci\u00f3n inteligente de datos “.<\/span><\/p>\n

Ciencia de datos en seguros<\/strong><\/span><\/p>\n

Melville-Clarke continu\u00f3 citando la industria de seguros, a menudo percibida como un sector que ha tenido dificultades para innovar debido a los altos niveles de regulaci\u00f3n, como un ejemplo de \u00e9xito futuro en lo que respecta a la ciencia de datos.<\/span><\/p>\n

Explic\u00f3: \u201cLa industria de seguros, por ejemplo, ya ha adoptado la automatizaci\u00f3n para procesos como la suscripci\u00f3n y la generaci\u00f3n de cotizaciones.\u00a0Pero el uso m\u00e1s valioso de la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico es aumentar su servicio y participaci\u00f3n de mercado a trav\u00e9s de usos como la personalizaci\u00f3n restringida.<\/span><\/p>\n

\u201cLa personalizaci\u00f3n es una de las formas clave en que los bancos y las compa\u00f1\u00edas de seguros pueden diferenciarse, pero sin el aprendizaje autom\u00e1tico, este proceso puede ser largo y costoso.<\/span><\/p>\n

“El aprendizaje autom\u00e1tico puede ayudar a estas industrias a adaptar sus productos para satisfacer las necesidades de los consumidores individuales de una manera mucho m\u00e1s rentable, mejorando la experiencia del cliente y aumentando la personalizaci\u00f3n”.<\/span><\/p>\n

\n

La evoluci\u00f3n de la hiperautomatizaci\u00f3n<\/span><\/h4>\n<\/blockquote>\n

Junto con el uso creciente de modelos de IA y ML, las organizaciones han estado combinando IA con automatizaci\u00f3n de procesos rob\u00f3ticos (RPA) para reducir los costos operativos mediante la automatizaci\u00f3n de la toma de decisiones.\u00a0Se\u00a0prev\u00e9 que\u00a0esta tendencia, conocida como\u00a0hiperautomatizaci\u00f3n<\/a>\u00a0, ayude a las empresas a seguir innovando r\u00e1pidamente en un entorno post-COVID en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/span><\/p>\n

“En muchos sentidos, este no es un concepto nuevo: el objetivo clave de la inversi\u00f3n empresarial en ciencia de datos durante la \u00faltima d\u00e9cada ha sido automatizar los procesos de toma de decisiones basados \u200b\u200ben IA y ML”, explic\u00f3\u00a0Rich Pugh<\/a>\u00a0, cofundador y director. cient\u00edfico de datos en\u00a0Mango Solutions<\/a>\u00a0, una\u00a0empresa de\u00a0Ascent<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

\u201cLo nuevo aqu\u00ed es que la hiperautomatizaci\u00f3n est\u00e1 respaldada por un enfoque de ‘RPA primero’ que puede impulsar la automatizaci\u00f3n de procesos e impulsar una mayor colaboraci\u00f3n entre las funciones anal\u00edticas y de TI.<\/span><\/p>\n

\u201cLos l\u00edderes empresariales deben centrarse en c\u00f3mo aprovechar la automatizaci\u00f3n empresarial y la inteligencia continua para mejorar la experiencia del cliente.\u00a0Ya sea que se trate de incorporar el pensamiento inteligente en los procesos que impulsar\u00e1n una toma de decisiones m\u00e1s informada, como implementar la automatizaci\u00f3n en las decisiones de precios para brindar un servicio m\u00e1s eficiente y personalizado, o aprovechar los conocimientos del cliente en tiempo real m\u00e1s ricos junto con la automatizaci\u00f3n para ejecutar ofertas altamente relevantes. y nuevos servicios a gran velocidad.<\/span><\/p>\n

\u201cEmbarcarnos en el viaje de la hiperautomatizaci\u00f3n comienza con el logro de algunos resultados futuros realistas y medibles.\u00a0Espec\u00edficamente, esto debe incluir apuntar a procesos de alto valor, enfocarse en la automatizaci\u00f3n y el cambio, e iniciar una estructura para recopilar los datos que permitir\u00e1n el \u00e9xito futuro “.<\/span><\/p>\n

SaaS y autoservicio<\/span><\/h3>\n

Dan Sommer<\/a>\u00a0, director senior de\u00a0Qlik<\/a>\u00a0, identific\u00f3 el software como servicio (SaaS) y un enfoque de autoservicio entre los usuarios, junto con un cambio en\u00a0la anal\u00edtica avanzada<\/a>\u00a0, como una tendencia emergente notable en la ciencia de datos.<\/span><\/p>\n

\u201cPara aquellos en la industria, est\u00e1 claro que SaaS ser\u00e1 el nuevo mejor amigo de todos, con una mayor migraci\u00f3n de bases de datos y aplicaciones desde entornos locales a la nube\u201d, dijo Sommer.<\/span><\/p>\n

\u201cLa computaci\u00f3n en la nube ha ayudado a muchas empresas, organizaciones y escuelas a mantener las luces encendidas en entornos virtuales, y ahora veremos un enfoque mejorado en SaaS, ya que las operaciones h\u00edbridas parecen estar listas para permanecer.<\/span><\/p>\n

\u201cAdem\u00e1s, veremos que el autoservicio evoluciona hacia la autosuficiencia en lo que respecta al uso eficaz de datos y an\u00e1lisis.\u00a0Empoderar a los usuarios para que accedan a datos, conocimientos y l\u00f3gica empresarial de forma m\u00e1s temprana e intuitiva permitir\u00e1 pasar del autoservicio de visualizaci\u00f3n a la autosuficiencia de datos en un futuro pr\u00f3ximo.<\/span><\/p>\n

\u201cPor \u00faltimo, la anal\u00edtica avanzada debe tener un aspecto diferente.\u00a0En tiempos de incertidumbre, ya no podemos contar con datos retrospectivos para construir un modelo integral del futuro.\u00a0En cambio, debemos prestar especial atenci\u00f3n a los valores at\u00edpicos, en lugar de excluirlos, y esto definir\u00e1 c\u00f3mo abordamos las amenazas en el futuro “.<\/span><\/p>\n

Tejido de datos<\/span><\/h3>\n

Con los empleados cada vez m\u00e1s c\u00f3modos con el uso de herramientas de ciencia de datos para tomar decisiones, con la ayuda de la automatizaci\u00f3n y la inteligencia de la m\u00e1quina, un concepto que se materializa como un tema candente para la siguiente etapa de desarrollo es el concepto de ‘tejido de datos’.<\/span><\/p>\n

Trevor Morgan<\/a>\u00a0, gerente de producto de\u00a0comforte AG<\/a>\u00a0, explic\u00f3: \u201cUna estructura de datos es m\u00e1s una superposici\u00f3n arquitect\u00f3nica sobre ecosistemas de datos empresariales masivos.\u00a0El tejido de datos unifica fuentes y flujos de datos dispares a trav\u00e9s de muchas topolog\u00edas diferentes (tanto en las instalaciones como en la nube), y proporciona m\u00faltiples formas de acceder y trabajar con esos datos para el personal de la organizaci\u00f3n, y con el tejido m\u00e1s grande como tel\u00f3n de fondo contextual.<\/span><\/p>\n

“Para las grandes empresas que se mueven con gran agilidad mientras trabajan con m\u00faltiples o muchos entornos de Big Data, la tecnolog\u00eda de estructura de datos proporcionar\u00e1 los medios para aprovechar toda esta informaci\u00f3n y hacerla viable en toda la empresa”.<\/span><\/p>\n

Nuevas trayectorias profesionales y roles<\/span><\/h3>\n

Otra tendencia importante a tener en cuenta con respecto al futuro de la ciencia de datos son las nuevas trayectorias profesionales y los trabajos que surgir\u00e1n en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/span><\/p>\n

“Seg\u00fan\u00a0el Informe sobre el futuro del trabajo 2020 del<\/a>\u00a0Foro Econ\u00f3mico Mundial (\u00a0WEF<\/a>\u00a0)\u00a0, el 94% de los empleadores del Reino Unido planean contratar nuevo personal permanente con habilidades relevantes para las nuevas tecnolog\u00edas y esperan que los empleados existentes adquieran nuevas habilidades en el trabajo”, dijo\u00a0Anthony Tattersall<\/a>\u00a0, vicepresidente de empresa, EMEA en\u00a0Coursera<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

\u201cAdem\u00e1s, los principales trabajos emergentes de WEF en el Reino Unido (cient\u00edficos de datos, especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico, big data e Internet de las cosas) requieren habilidades de esta naturaleza.<\/span><\/p>\n

“Por lo tanto, imaginamos que el acceso a una variedad de credenciales relevantes para el trabajo, incluido un camino hacia trabajos digitales de nivel de entrada, ser\u00e1 clave para volver a capacitarse a escala y acelerar la recuperaci\u00f3n econ\u00f3mica en los pr\u00f3ximos a\u00f1os”.<\/span><\/p>\n

El ‘cient\u00edfico de datos industriales’<\/strong><\/span><\/p>\n

En lo que respecta a los nuevos roles que surgir\u00e1n en la ciencia de datos,\u00a0Adi Pendyala<\/a>\u00a0, director senior de\u00a0Aspen Technology<\/a>\u00a0, predice la aparici\u00f3n del ‘Cient\u00edfico de datos industriales’: \u201cEstos cient\u00edficos ser\u00e1n una nueva generaci\u00f3n de expertos en dominio de datos impulsados \u200b\u200bpor la tecnolog\u00eda y con acceso a m\u00e1s datos industriales que nunca, as\u00ed como a las herramientas de an\u00e1lisis y AI \/ ML accesibles necesarias para traducir esa informaci\u00f3n en inteligencia procesable en toda la empresa.<\/span><\/p>\n

“Los cient\u00edficos de datos industriales representar\u00e1n un nuevo tipo de encrucijada entre nuestra comprensi\u00f3n tradicional de los cient\u00edficos de datos ciudadanos y los expertos en el dominio industrial: trabajadores que poseen la experiencia en el dominio de los \u00faltimos pero que se est\u00e1n desplazando cada vez m\u00e1s hacia el \u00e1mbito de los datos ocupado por los primeros”.<\/span><\/p>\n

Nuevas herramientas<\/strong><\/span><\/p>\n

Muchas organizaciones se ven afectadas por la escasez de cient\u00edficos de datos en proporci\u00f3n a la demanda, pero\u00a0Julien Alteirac<\/a>\u00a0, vicepresidente regional de UK&I en\u00a0Snowflake<\/a>\u00a0, cree que las nuevas herramientas, impulsadas por ML, podr\u00edan ayudar a mitigar esta brecha de habilidades en el futuro cercano.<\/span><\/p>\n

\u201cCuando se trata de analizar datos, la mayor\u00eda de las organizaciones emplean una gran cantidad de analistas de datos y un n\u00famero limitado de cient\u00edficos de datos, debido en gran parte al suministro limitado y los altos costos asociados con los cient\u00edficos de datos\u201d, dijo Alteirac.<\/span><\/p>\n

\u201cDado que los analistas carecen de la experiencia en ciencia de datos necesaria para construir modelos de ML, los cient\u00edficos de datos se han convertido en un posible cuello de botella para ampliar el uso de ML.\u00a0Sin embargo, las herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico nuevas y mejoradas que son m\u00e1s f\u00e1ciles de usar est\u00e1n ayudando a las organizaciones a darse cuenta del poder de la ciencia de datos.<\/span><\/p>\n

\u201cLos analistas de datos tienen acceso a modelos potentes sin necesidad de crearlos manualmente.\u00a0Espec\u00edficamente, el aprendizaje autom\u00e1tico automatizado (\u00a0AutoML<\/a>\u00a0) y los servicios de inteligencia artificial a trav\u00e9s de API est\u00e1n eliminando la necesidad de preparar datos manualmente y luego construir y entrenar modelos.\u00a0Las herramientas de AutoML y los servicios de inteligencia artificial reducen la barrera de entrada para el aprendizaje autom\u00e1tico, por lo que ahora casi cualquier persona podr\u00e1 acceder y utilizar la ciencia de datos sin necesidad de tener formaci\u00f3n acad\u00e9mica “<\/span><\/p>\n

\n
\n

Fuente:\u00a0<\/span><\/p>\n

Hurst, A. (2021c, julio 7). Hot topics and emerging trends in data science. Recuperado 7 de julio de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/emerging-trends-in-data-science-123495952\/<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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