tendencias en Data Science en 2022

Findasense explica las tres tendencias en Data Science en 2022

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Findasense, consultora independiente de marketing, comunicación y transformación digital que opera en Latinoamérica, ha elaborado un informe en el que sintetiza las principales tendencias en Data Science 2022 que se refuerzan en tres pilares: la automatización de procesos en real time, la IA colaborando con sensibilidad humana y la importancia de las bases de datos que optimizan el Big Data».

Como informa la empresa en un comunicado hoy lunes 28 de marzo de 2022, este trabajo lo ha liderado Luisina Rubio, CX Intelligence Specialist de Findasense para Latam. Esto es lo que recoge de cada una de las tres tendencias.

Automatización de procesos en real time

En cuanto a la automatización de procesos en real time, el informe destaca que «es factible aplicar automatizaciones en la mayoría de los campos; en algunos totales y en otros parcialmente: por ejemplo, en reportes periódicos». De esta manera, explica que las automatizaciones «ahorran mucho tiempo y ayudan a minimizar el trabajo manual y monótono. Un gran beneficio que pueden traer las automatizaciones a las marcas es el real time».

«Acceder a procesos automatizados para visualizar datos en tiempo real, lo que permite a las marcas tomar decisiones y pensar accionables en el acto. Conectar plataformas de social media management como Sprinklr con visualizadores de datos como Power Bi para automatizar la captura y visualización de los datos, son algunos de los ejemplos en este sentido», apunta.

Inteligencia Artificial y sensibilidad humana

Con respecto a la IA colaborando con sensibilidad humana como la segunda de las tendencias en Data Science en 2022, el comunicado de prensa de Findasense señala que «hoy en día es tal el avance en el campo de la Inteligencia Artificial que es posible generar reportes real time automáticamente que analicen texto, sentimiento, y hasta nos brinde insights sin necesidad de intervención humana».

“El futuro en esta área es prometedor, sin embargo, tiene sus limitaciones las cuales se convierten en la oportunidad para los humanos; siempre se necesitará la interpretación humana para agregar valor a los resultados obtenidos, adicionalmente el factor humano será imprescindible a la hora de integrar los modelos, generar nuevos o hacer preguntas previamente no conceptualizadas”, comenta Catalina Serrano, Regional Intelligence Lead de Findasense Latam.

Mientras que Rubio asegura: “En Findasense se trabaja con variables como el sentimiento desde hace muchos años y actualmente estamos trabajando en modelos con Python para automatizar esta tarea”.

Bases de datos que optimizan el Big Data

Por último, en cuanto a las bases de datos que optimizan el Big Data, la consultora latinoamericana afirma que «el principal reto es la masividad de datos, un reto que se ha ido achicando ya que los lenguajes de programación evolucionan y se adaptan a estos grandes volúmenes de datos».

“El desafío entonces es mantenerse actualizado en cuanto a los conocimientos necesarios para trabajar sobre ellos. Lo que hace tiempo se podía manejar con Excel, ayer se hacía con Pandas en Python y hoy tenemos por ejemplo Spark para manejar eficientemente gran cantidad de datos optimizando los recursos. La privacidad también es un punto clave que hoy por hoy está muy bien cubierto con cloud computing y los diversos procesos que ofrecen las diferentes plataformas del mercado. Es importante, sin embargo, seguir estimulando el trabajo de los ingenieros de datos, actores claves para lograr esta evolución y adaptabilidad».

Luisina Rubio, CX Intelligence Specialist de Findasense para Latam

Para acabar, tras este este post sobre tendencias en Data Science en 2022, si le interesa pude leer el siguiente artículo sobre las tendencias en Big Data 2022.

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