Ebook_6_tendencias_digitales_para_2023

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6 tendencias 
digitales en la 
gestión y análisis 
de datos en 2023
¿Cómo afrontar el desafío de la transformación 
digital en la empresa a través de los datos?
Tendencia 1: Los datos 
como servicio1
• Desktop as a Service (DaaS)
• Desafíos de los datos como servicio
• Gartner
• Las redes sociales
• Google Marketing Platform
Tendencia 2: Análisis de datos 
Self-Service en la nube2
• Power BI de Microsoft
• BigQuery de Google
Tendencia 3: Estructura 
de datos3
Tendencia 5: Democratización 
del dato5
Tendencia 4: Automatización 
del análisis de datos4
• IBM Analytics
• Apache Spark
• Apacha Hadoop
Tendencia 6: 
Análisis aumentado6
• Herramientas de análisis aumentado
• Domo 
• Tableau
Aunque la Covid-19 ahora se considera endémica, las empresas siguen invirtiendo en Data 
Science y analítica de datos, tal como lo hicieron al comienzo de la pandemia. Así lo indica 
el informe de Omdia, titulado “2023 Trends to Watch: Analytics and Data Management”. 
Si nos remontamos al año pasado, el 2022 fue fascinante en todo lo referente al tratamien-
to de los datos, migración a la nube, automatización, análisis predictivo y visualización de 
datos en tiempo real. Este nuevo año pretende seguir con este proceso de adaptación y 
traer soluciones tecnológicas sorprendentes que impactarán el tejido empresarial en todo 
el mundo.
De hecho, con la ayuda de tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje 
Automático (ML), el análisis de datos se está volviendo más poderoso y eficiente Gracias al 
poder del Big Data, las empresas pueden obtener información valiosa sobre el compor-
tamiento, las preferencias y las tendencias de consumo de sus clientes. Toda esta nueva 
información brinda un sinfín de oportunidades, como por ejemplo la capacidad de tomar 
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https://omdia.tech.informa.com/OM027266/2023-Trends-to-Watch-Analytics-and-Data-Management
decisiones basadas en datos que reducen la probabilidad de error y entregan experiencias 
memorables, personalizadas y significativas para tu cliente final. Sin duda, una ventaja 
competitiva importante para un mercado tan cambiante como en el que vivimos actual-
mente.
Si quieres aprovecharte de la ola de transformación digital del 2023, es fundamental que te 
pases a un modelo de negocio basado en datos, donde las decisiones se toman en función 
de lo que sabemos que es verdad en lugar de intuiciones. El conocimiento ayuda a las em-
presas a reaccionar con certeza ante la incertidumbre, especialmente cuando las guerras 
y el miedo a una recesión global alteran el orden establecido.
Como ves, el mundo de los datos y el análisis nunca se detiene. Constantemente surgen 
nuevas tecnologías que ofrecen un acceso más rápido y preciso a la información. ¿Quieres 
conocer las tendencias digitales que marcarán este 2023? Sigue leyendo, te lo contamos 
todo.
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Tendencia 1: Los datos 
como servicio
Desktop as a Service (DaaS)
Los datos como servicio (DaaS) son una estrategia de gestión de datos y un 
modelo de implementación que se centra en la nube para ofrecer una varie-
dad de servicios relacionados con los datos, como almacenamiento, procesa-
miento y análisis. DaaS no es ninguna tendencia nueva ni revolucionaria. De 
hecho, para 2023 ya se prevé que aumente a $10.7 mil millones de dólares en 
ingresos. El uso de los datos ya se ha extendido en música, videos o archivos 
de imágenes de múltiples fuentes online. 
Sin embargo, esta tendencia trae consigo la entrada de una gran cantidad 
de nuevos actores, desde proveedores de datos hasta proveedores de catálo-
gos de productos, lo que hace cambiar todo el concepto por completo.5
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https://www.statista.com/statistics/1132224/worldwide-daas-market/
DaaS aprovecha el popular paradigma de software como servicio (SaaS), a través del 
cual los clientes pueden usar aplicaciones de software basadas en la nube y entregadas a 
través de la red. DaaS no se trata solo de compartir una infraestructura común para lograr 
economías de escala, sino también de compartir datos entre equipos para permitir una 
mayor colaboración y transferencia de conocimientos dentro de cualquier organización. 
Con DaaS, los clientes aspiran a manejar la mayor parte de sus necesidades de almacena-
miento, procesamiento y análisis en la nube para ayudar a reducir los silos y la expansión 
de datos.
Desafíos de los datos como servicio
DaaS puede presentar algunos desafíos que es fundamental que tengas en cuenta. El pri-
mero al que pueden enfrentarse las organizaciones al aplicar esta estrategia es la comple-
jidad de los datos. DaaS se ocupa de todos los datos de toda la organización, no solo de un 
área o problema a resolver, lo que significa que la hoja de ruta para un proyecto de este 
tipo debe ser integral. Esto es especialmente cierto para las grandes corporaciones abru-
madas por conjuntos de datos no estructurados.
Del mismo modo, DaaS puede ser un desafío porque en ocasiones requiere una estrategia 
de toda la empresa y puede requerir la dirección del C-Suite. De hecho, a menudo es parte 
de un esfuerzo mayor para hacer que una organización esté más impulsada por los datos, 
romper los silos de datos y democratizar el acceso a ellos.
¿Conoces alguna empresa que use DaaS? A continuación te enseñamos algunos ejemplos:
Gartner
La consultoría y la integración de sistemas (C&SI) y los servicios gestionados son la forma 
en que Gartner define el mercado de los servicios de datos y análisis (D&A). Estos servicios 
manejan la gestión de datos con fines operativos y analíticos, así como el análisis de datos 
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https://www.gartner.com/en
para potenciar las operaciones y mejorar los resultados comerciales a través de una me-
jor toma de decisiones. Las siguientes son las capacidades principales de las soluciones de 
proveedores en el mercado de servicios de D&A: 
• Diseño de un modelo operativo y estrategia de D&A
• Manejo de datos 
• Análisis e inteligencia empresarial (ABI) 
• Ciencia de datos e inteligencia artificial 
• Programa de gestión de D&A
Las redes sociales
Las redes sociales utilizan zero-party data para crear anuncios más específicos, brindar 
un mejor servicio al cliente y realizar un seguimiento de la actividad del usuario en todas 
las plataformas. Asimismo, también lo utilizan para mejorar la precisión de sus algoritmos 
y hacer recomendaciones basadas en los intereses del usuario. De esta manera, las em-
presas pueden construir relaciones más sólidas con ellos y crear aún más valor para los 
clientes potenciales .
Google Marketing Platform
Google Marketing Platform fusiona dos de los productos de marketing clave de Google: 
Analytics 360 Suite y DoubleClick. Ambos utilizan los datos para ofrecer un mejor servicio a 
sus clientes con el objetivo de crear una experiencia de marketing integrada y consistente.
En esta plataforma, las marcas cuentan con una variedad de herramientas y funciones 
que ayudan a crear campañas inteligentes basadas en datos, que conducen a mejores 
resultados para el negocio.
Uno de sus grandes atractivos es que admite más de 100 integraciones, lo que permite 
intercambios compatibles y soluciones de medición entre la plataforma, los clientes y sus 
datos todo desde una única interfaz.
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https://www.incentro.com/es-ES/blog/zero-party-data-que-es-y-por-que-importa-en-las-empresas
https://marketingplatform.google.com/about/
Tendencia 2: Análisis 
de datos Self-Serviceen la nube
Cloud-based Self-Service Data Analytics
El análisis de datos de Self-Service se ha convertido en el próximo gran avan-
ce. Los líderes financieros y de recursos humanos están liderando este mo-
vimiento, e invierten fuertemente en soluciones tecnológicas basadas en la 
nube que permiten a todos los clientes potenciales tener acceso directo a la 
información que necesitan. 
Entre sus principales beneficios está el aumento en la eficiencia, lo que forta-
lece la ventaja competitiva de cualquier empresa y garantiza que los clientes 
sólo tengan acceso a los datos que necesitan promoviendo la accesibilidad, 
seguridad y gobernanza del dato. 
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Una solución es usar las herramientas de Business Intelligence (BI) de autoservicio, que 
permiten a la gente de la línea de negocio y los analistas avanzados acceder y trabajar 
con datos corporativos de manera efectiva, a diferencia de las BI tradicionales que nor-
malmente son inaccesibles para los clientes actuales, ya que son los equipos de IT que 
crean informes o responden a sus solicitudes de datos. Debido a que ha habido un rápido 
aumento en la necesidad de conocimientos basados en datos y una mayor conciencia de 
los beneficios de una cultura data-driven, el análisis de self-service ha crecido hasta con-
vertirse en una de las mayores tendencias en BI en los últimos años.
Entre algunas herramientas, podemos encontrar las siguientes:
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Power BI de Microsoft
Microsoft Power BI es una plataforma de Business Intelligence (BI) que brinda herramientas 
a los clientes potenciales no técnicos para agregar, analizar, visualizar y compartir datos. La 
interfaz de usuario de Power BI es bastante intuitiva para aquellos que están familiarizados 
con Excel. Su profunda integración con otros productos de Microsoft la convierte en una 
herramienta de self-service versátil que requiere poca capacitación inicial.
BigQuery de Google
Google BigQuery es una de las plataformas más potentes. Se trata de un data warehouse 
altamente escalable con un motor de consultas integrado. El motor es lo suficientemente 
potente como para ejecutar consultas sobre terabytes de datos en segundos y petabytes 
en solo minutos.
Gracias a su arquitectura serverless, el almacenamiento de BigQuery está desvinculado de 
la computación, lo que permite a los equipos escalar funcionalidades de forma indepen-
diente bajo demanda. Esto da como resultado una inmensa flexibilidad y optimización de 
costos para los clientes que no tienen que mantener costosos recursos informáticos. 
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https://cloud.google.com/bigquery?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=emea-es-all-en-dr-bkws-all-all-trial-e-gcp-1011340&utm_content=text-ad-none-any-dev_c-cre_574561258287-adgp_Hybrid+%7C+BKWS+-+EXA+%7C+Txt+~+Data+Analytics+~+BigQuery%23v1-kwid_43700072692462237-kwd-12297987241-userloc_20287&utm_term=kw_big%20query-net_g-plac_&gclid=Cj0KCQiApKagBhC1ARIsAFc7Mc6wiTjwjl0NanVuyVk_h7zq0mw2y3tOC3AEAZ6lySwdLfANT9okEbAaAnCKEALw_wcB&gclsrc=aw.ds
Tendencia 3: Estructura 
de datos
Data Fabric
El Data Fabric supone grandes beneficios para mejorar el uso de los datos 
dentro de una organización y ayudar a reducir las tareas de diseño, imple-
mentación y gestión de datos operativos. A medida que el ritmo de los ne-
gocios aumenta constantemente y los datos se vuelven más complejos, más 
organizaciones confiarán en este marco porque es fácil de usar, fácil de reu-
tilizar y se puede combinar con Data Center, diferentes estilos de integración 
y otras tecnologías.
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Una estructura de datos es, en esencia, una arquitectura de datos integrada que es adap-
table, flexible y segura. En muchos sentidos, es un nuevo enfoque estratégico para la ope-
ración de almacenamiento de una empresa. Puede llegar a cualquier lugar, incluso en las 
instalaciones, nubes públicas y privadas, y dispositivos perimetrales y de IoT, sin dejar de 
estar gobernado de forma centralizada.
La implementación de una estructura de datos para administrar la recopilación, el gobier-
no, la integración y el intercambio de datos puede ayudar a las organizaciones a enfrentar 
estos desafíos y convertirse en líderes digitales. Una estructura de datos no es una solución 
única para un problema específico de administración o integración de datos, pero sí que 
es una solución permanente y escalable para administrar todos tus datos en un entorno 
unificado.
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Tendencia 4: 
Automatización del 
análisis datos
Automation of data analysis
Esta cuarta tendencia se refiere a la automatización de tareas analíticas con 
sistemas y procesos informáticos para minimizar la participación humana. Se 
puede utilizar en diversas industrias, como las finanzas, la atención médica, 
el comercio minorista y la fabricación. Esta tecnología ha allanado el camino 
para la automatización de procesos analíticos (APA), a la que se le atribuye 
el desbloqueo de conocimientos predictivos y prescriptivos para ganancias 
más rápidas y un ROI más alto. Gracias a esta automatización de las tareas 
analíticas, las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero, así como mejorar 
sus capacidades de toma de decisiones. Por tanto, será una tendencia con un 
impacto muy significativo en las industrias durante el 2023 y más allá.
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Algunos de los software de análisis de datos son los siguientes:
IBM Analytics
IBM lanzó a finales de 2022 una nueva suite que unifica las capacidades de inteligencia 
empresarial, planificación, presupuesto y previsión en un solo lugar e incluye un centro 
donde los clientes pueden ver los activos de análisis desarrollados con herramientas de 
otros proveedores.
A principios de este trimestre de 2023, IBM lanzó Business Analytics Enterprise para satis-
facer las demandas de las empresas basadas en datos de la nueva era. El paquete de 
software incluye IBM Planning Analytics with Watson, IBM Cognos Analytics with Watson y 
el nuevo Analytics Content Hub.
Esta nueva solución tecnológica está diseñada para facilitar el uso compartido, evitar con-
tenido duplicado y proteger la información, al tiempo que ofrece un único punto de en-
trada para ver los datos, independientemente del sistema de análisis o BI en el que resida.
Apache Spark
Apache Spark es 100 % de código abierto. Se trata de un motor de procesamiento de datos 
ultrarápido para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, respalda-
do por la mayor comunidad de código abierto en big data.
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https://www.ibm.com/analytics
https://www.ibm.com/products/business-analytics-enterprise
https://spark.apache.org/
Desde su lanzamiento, Apache Spark ha experimentado una rápida adopción por parte 
de las empresas en una amplia gama de industrias. Las potencias de Internet como Netflix, 
Yahoo y eBay han implementado Spark a escala masiva, y han procesado colectivamente 
múltiples petabytes de datos en grupos de más de 8000 nodos. Se ha convertido rápida-
mente en la comunidad de código abierto más grande en big data, con más de 1000 cola-
boradores de más de 250 organizaciones.
Se puede encontrar implementado en bancos, empresas de telecomunicaciones, empresas 
de juegos, gobiernos y todos los gigantes tecnológicos más importantes, como Apple,Fa-
cebook, IBM y Microsoft.
Apache Hadoop
Apache Hadoop es una plataforma de software de código abierto basada en Java que 
administra el procesamiento y almacenamiento de datos para aplicaciones de big data. La 
plataforma funciona mediante la distribución de trabajos de análisis y big data de Hadoop 
entre nodos en un clúster informático, y los divide en cargas de trabajo más pequeñas que 
se pueden ejecutar en paralelo. Algunos beneficios clave de Hadoop son la escalabilidad, 
la resiliencia y la flexibilidad.
Hadoop se basa en clústeres de computadoras básicas, lo que brinda una solución renta-
ble para almacenar y procesar cantidades masivas de datos estructurados, semiestruc-
turados y no estructurados sin requisitos de formato.
Debido a que Hadoop es un proyecto de software de código abierto y sigue un modelo de 
computación distribuida, puede ofrecer un costo total de propiedad más bajo para una 
solución de almacenamiento y software de big data.
Hadoop también se puede instalar en servidores en la nube para administrar mejor los 
recursos informáticos y de almacenamiento necesarios para big data. Los principales pro-
veedores de servicios en la nube son Amazon Web Services (AWS), Google Cloud o Micro-
soft Azure. También lo utilizan Facebook, Yahoo, Google, Twitter, LinkedIn y muchos más.
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https://hadoop.apache.org/
Tendencia 5: 
Democratización del dato
Data democratization
En 2023, las empresas comprenderán que los datos son la clave para enten-
der a los clientes, desarrollar mejores productos y servicios y optimizar sus 
operaciones internas para reducir costos y desperdicio. La democratización 
de los datos ha hecho posible que usuarios no técnicos recopilen y analicen 
datos sin necesidad de la ayuda de administradores de sistemas o personal 
de IT. Esto ha permitido a las empresas tomar mejores decisiones, así como 
reducir los costos asociados con la contratación y capacitación del personal 
para administrar los datos. Con esta nueva capacidad, los usuarios pueden 
acceder rápida y fácilmente a los datos que necesitan para estar informados 
sobre cómo utilizar mejor sus recursos.
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Con esta nueva 
capacidad, los 
usuarios pueden 
acceder rápida y 
fácilmente a los datos 
que necesitan para 
estar informados 
sobre cómo utilizar 
mejor sus recursos.
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Tendencia 6: 
Análisis aumentado
Augmented analytics
El análisis aumentado es otra de las principales tendencias que se verá este 
2023. Utiliza el Machine Learning (ML), Inteligencia Artificial (IA) y la Consul-
ta en Lenguaje Natural (NLQ) para automatizar y procesar datos, así como 
para obtener información de ellos que, de otro modo, sería manejada por un 
científico o especialista en datos. Esto puede ayudar a los clientes y ejecutivos 
comerciales a comprender mejor su contexto comercial, hacer preguntas re-
levantes y descubrir información clave más rápidamente. Además, el análisis 
aumentado ayuda a los analistas y usuarios avanzados a realizar tareas de 
análisis y preparación de datos más exhaustivas.
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En la fabricación y venta al por menor, Coca-Cola aprovechó la IA y Big Data para impulsar 
el éxito en la toma de decisiones sobre productos, marcas y su cadena de suministro. Ac-
tualmente, también podemos destacar el uso de la IA en chatbot como Chat GTP o Bard de 
Google. Su uso en las empresas está beneficiando los procesos gracias a su integración con 
grandes innovaciones tecnológicas como el IoT o la realidad aumentada.
El futuro de los datos y el análisis, que es 
la próxima gran disrupción en el negocio 
de los datos, es el análisis aumentado. 
Representará un impulsor dominante en 
el campo de la analítica en el futuro. Los 
expertos en análisis y ciencia de datos 
deben estar preparados para utilizar las 
mejores plataformas de análisis aumen-
tado.
Las tecnologías que se incluyen en el 
campo de la analítica aumentada han 
visto un incremento en el interés y la in-
versión en los últimos cinco años. Sin em-
bargo, en 2023 está previsto que explote 
la tasa de adopción, y se espera que se mejoren aproximadamente 9 de cada 10 procesos 
analíticos por la tecnología IA y ML para agilizar las operaciones y aumentar el valor que se 
puede derivar de los datos. Un tercio de las organizaciones se preparan para reemplazar 
las herramientas de BI heredadas con plataformas que utilizan el lenguaje natural como 
método para informar y guiar a los profesionales de negocios.
Herramientas de análisis aumentado
Domo
Domo es una plataforma completa de análisis en la nube que ofrece analytics/BI, datos 
y aplicaciones inteligentes. Este software ayuda a transformar los datos en información 
contextual que permite a los ejecutivos de negocios tomar decisiones más rápidas y bien 
informadas.
Actualmente, también podemos 
destacar el uso de la IA en chatbot 
como Chat GTP o Bard de Google. 
Su uso en las empresas está 
beneficiando los procesos gracias 
a su integración con grandes 
innovaciones tecnológicas como el 
IoT o la realidad aumentada.
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https://www.domo.com/
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Los clientes potenciales pueden ver los datos en un solo lugar. Independientemente de las 
habilidades y conocimientos técnicos, también pueden crear visualizaciones de datos (grá-
ficos, mapas interactivos, gráficos circulares) con unos pocos clics, compartir contenido en-
tre ellos y generar alertas que los demás miembros del equipo pueden ver y suscribir.
Tableau
Esta herramienta de visualización es ampliamente utilizada en procesos de Business 
Intelligence (BI) y su adopción ha aumentado significativamente debido a su fácil acceso 
y modo de uso. 
Entre sus funcionalidades más destacadas destacan:
1. Informes: paneles para informar sobre los datos, lo que facilita la interpretación de la 
información a través de dashboards.
https://www.tableau.com/
2. Herramientas y alertas: es muy similar a los informes. Su objetivo principal es propor-
cionar un proceso para alertar a los usuarios y que puedan tomar medidas con base 
en los datos.
3. Analítica predictiva: es una herramienta de pronóstico para presentar los posibles re-
sultados en el futuro de las actividades comerciales pasadas y actuales.
Si hablamos de tipos de datos, estructura y acceso, Tableau puede funcionar tanto con da-
tos estructurados, como con conjuntos de datos no estructurados con acceso a cualquier 
tipo de lenguaje de programación como R, Python, SAS, etc.
El análisis de datos se ha convertido en una parte integral del mundo digital. Las empresas 
emergentes, las pymes y las grandes organizaciones lo utilizan para obtener una ventaja 
competitiva. Con la ayuda de los datos, las empresas pueden tomar decisiones basadas en 
información y conocimientos precisos. Esto les permite identificar tendencias, desarrollar 
estrategias e impulsar el crecimiento del negocio. Además, les ayuda a identificar oportuni-
dades de mejora y aumentar la eficiencia en sus operaciones. A medida que el mundo di-
gital continúa evolucionando, el análisis de datos será aún más importante para las empre-
sas que buscan personalizar su experiencia y mantenerse por delante de la competencia.
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data-driven? Contacta con nosotros, te lo explicamos todo sin compromiso.En Incentro lle-
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