Según un estudio de IDC Digital Universe, para el año 2020 se crearán aproximadamente 1.7 megabytes de nueva información por segundo para cada ser humano en el planeta. Descubrir ideas a partir de esta enorme cantidad de información requerirá la adopción sin problemas de tecnologías de big data, una mayor seguridad de datos y la integración de aplicaciones de inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías cognitivas con las operaciones comerciales. Esto requiere inversiones en la infraestructura adecuada, así como en talento especializado que permita el uso correcto de plataformas de big data y análisis. Vale la pena destacar que India se encuentra entre los 10 principales mercados de análisis de big data y se espera que el sector de análisis de big data experimente un crecimiento ocho veces mayor para 2025, pasando de los actuales $2 mil millones a $16 mil millones. A continuación, presentamos las cinco principales tendencias de big data y ciencia de datos a tener en cuenta en 2018:

1. La analítica prescriptiva impulsará la toma de decisiones proactiva

Para las empresas que buscan transformar los procesos de recursos humanos, la analítica prescriptiva ayuda a acceder y analizar grandes cantidades de datos para tomar decisiones más inteligentes sobre la fuerza laboral. Por ejemplo, Google utiliza análisis para mejorar las decisiones de contratación y Amway utiliza herramientas de evaluación como un índice predictivo para tomar decisiones de contratación más informadas. La capacitación en analítica de recursos humanos puede ayudar a sus expertos funcionales a aprovechar esta tendencia para realizar eficientemente diversas actividades, como analizar la rotación de personal, el rendimiento de los empleados y predecir las evaluaciones.

2. Los científicos de datos estarán muy solicitados

Con el mercado de la ciencia de datos creciendo a un ritmo tremendo, los especialistas en datos están muy solicitados. Según IBM, para 2020, la demanda de científicos de datos aumentará en un 28%. En India, el número de empleos en análisis se duplicó entre abril de 2016 y 2017. Esto significa que encontrar científicos de datos será una tarea ardua. Al capacitar a sus matemáticos y analistas en cursos de ciencia de datos, los equipos de recursos humanos estarán en una mejor posición para mantenerse al ritmo de la competencia. Actualmente, hay alrededor de 50,000 empleos abiertos debido a la falta de profesionales capacitados.

3. Las tecnologías cognitivas e inteligencia artificial están transformando los procesos comerciales

Según Deloitte University Press, ahora es posible automatizar tareas que requieren habilidades de percepción humana. Los sistemas cognitivos como IBM Watson, Deepdive de Stanford y Deepmind de Google permiten a las empresas dar sentido a datos no estructurados a través del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Talview, con sede en Bangalore, aprovecha IBM Watson para acelerar el proceso de contratación para sus clientes. Para aprovechar estas tecnologías cognitivas, los líderes de recursos humanos y desarrollo de talento necesitan capacitar a su fuerza laboral e invertir en una estrategia de aprendizaje adaptativo para la aplicación práctica de estas tecnologías.

4. El aprendizaje automático se está convirtiendo rápidamente en el pilar de las plataformas de big data y análisis

El aprendizaje automático (ML) está encontrando aplicaciones de amplio alcance en diversas funciones e industrias. Pinterest utiliza el aprendizaje automático para mejorar el descubrimiento de contenido, mientras que Belong, una startup de contratación india, utiliza la inteligencia artificial para escanear candidatos. La integración del aprendizaje automático con el análisis de datos permite a las empresas acceder a ideas más precisas para la toma de decisiones en tiempo real de manera rápida. Proporcionar acceso a iniciativas de aprendizaje que ayuden a mejorar las habilidades de sus empleados en big data y ciencia de datos es una excelente manera de obtener más valor de los análisis en escenarios de tiempo real.

En resumen, el futuro del big data y la ciencia de datos en 2018 se presenta emocionante y lleno de oportunidades. Las empresas que inviertan en infraestructura adecuada y talento especializado, y que aprovechen las tendencias emergentes en analítica prescriptiva, científicos de datos, tecnologías cognitivas y aprendizaje automático, estarán mejor posicionadas para tomar decisiones más inteligentes y obtener un mayor valor de sus datos.