¿Cuáles son las tendencias más recientes en minería y análisis de datos?

2 Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Otra tendencia importante en la minería y analítica de datos es el uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) para automatizar y mejorar el proceso de análisis de datos. La IA y el ML son ramas de la informática que tienen como objetivo crear sistemas que puedan aprender de los datos y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La IA y el ML pueden ayudar a las empresas a descubrir patrones, tendencias y anomalías en sus datos, así como a generar predicciones, recomendaciones e información. La IA y el ML también pueden ayudar a las empresas a optimizar sus procesos, productos y servicios, así como a crear nuevas propuestas de valor y ventajas competitivas. Algunas de las aplicaciones de la IA y el ML en la minería y el análisis de datos incluyen el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, el análisis de sentimientos, los chatbots y la detección de anomalías.

4 Edge computing e IoT

Una cuarta tendencia en la minería y el análisis de datos es la aparición de la computación periférica y el Internet de las cosas (Montón). La computación perimetral es la práctica de procesar datos cerca de la fuente, en lugar de en servidores centralizados o nubes. La computación perimetral puede ayudar a las empresas a reducir la latencia, el ancho de banda y los costes, así como a mejorar la seguridad y la privacidad. IoT es la red de dispositivos físicos, como sensores, cámaras o electrodomésticos inteligentes, que están conectados a Internet y pueden recopilar e intercambiar datos. El IoT puede ayudar a las empresas a supervisar y controlar sus operaciones, activos y entornos, así como a generar nuevas fuentes de datos e información. Algunas de las aplicaciones de la computación perimetral y el IoT en la minería y el análisis de datos incluyen ciudades inteligentes, fábricas inteligentes, hogares inteligentes y atención médica inteligente.

6 Analítica aumentada

Una sexta tendencia en la minería y el análisis de datos es el desarrollo de la analítica aumentada. La analítica aumentada es el uso de la IA y el ML para aumentar las capacidades y habilidades humanas en el análisis de datos, como la preparación de datos, la exploración de datos, el modelado de datos, la interpretación de datos y la presentación de datos. La analítica aumentada puede ayudar a las empresas a acelerar y simplificar el proceso de análisis de datos, así como a reducir los errores y sesgos humanos. La analítica aumentada también puede ayudar a las empresas a democratizar el acceso y el análisis de datos, al permitir que más usuarios, como analistas de negocios, gerentes o clientes, realicen minería y análisis de datos sin requerir amplios conocimientos técnicos o experiencia. Algunos de los ejemplos de análisis aumentados incluyen la consulta en lenguaje natural, la generación de lenguaje natural, la información automatizada y el descubrimiento inteligente de datos.

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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