Desde un punto de vista tecnológico, el 2025 marca un nuevo hito en la consolidación y expansión tecnología emergentes como son el IoT y la IA, que ahora son componentes centrales en el ecosistema del Big Data. La transformación digital ha evolucionado de manera significativa, impactado profundamente en el ámbito de la analítica de datos. Esto ha creado nuevos perfiles profesionales y una reconfiguración en la gestión y orquestación del acceso a la información.
En este contexto de continuo avance, es crucial mantenerse actualizado sobre las tendencias dominantes en el campo del Business Intelligence. A continuación, exploraremos las 10 tendencias principales que están definiendo el panorama en el 2025, ofreciendo una visión integral de cómo las organizaciones pueden adaptarse y avanzar en esta era de innovación y cambio constante.
Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático:
Inteligencia Artificial y Aprendizaje AutomáticoEn 2025, la IA ha avanzado significativamente, integrándose aún más en el análisis de datos. La preocupación por la sustitución de puestos de trabajo ha disminuido, ya que se ha demostrado que la IA complementa las habilidades humanas, permitiendo análisis más profundos y decisiones basadas en datos más rápidas.
DATO ACTUALIZADO: Se espera que el mercado global de IA supere los $300 mil millones para 2026 (Statista).
Humanidades y Tecnología:
Los graduados en humanidades siguen siendo valorados en el ámbito tecnológico, especialmente en roles que requieren una comprensión ética y humanística de la tecnología, como la ética de IA y la gestión de datos.
DATO ACTUALIZADO: Las empresas continúan incorporando graduados de humanidades a un ritmo constante para mejorar la interfaz humano-máquina y la experiencia del cliente (LinkedIn).
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):El NLP ha mejorado en la interpretación de ambigüedades y en la generación de lenguaje natural, facilitando interacciones más naturales y efectivas con sistemas de análisis de datos.
DATO ACTUALIZADO: Se estima que el 70% de todas las interacciones con IA se realizarán a través de tecnologías de NLP para 2025 (Gartner).
Estrategias Multinube:
La adopción de estrategias multinube ha crecido, con empresas utilizando servicios de varios proveedores para optimizar la seguridad y la eficiencia de costos.
DATO ACTUALIZADO: El 85% de las empresas adoptarán una estrategia de “cloud-first” para el año 2025 (Gartner). Esto significa que la mayoría de las empresas priorizarán la nube como su plataforma principal para implementar aplicaciones y servicios.
Roles Directivos en Datos:
El rol del Chief Data Officer (CDO) se ha consolidado como esencial para fomentar una cultura orientada a datos y asegurar la alineación de estrategias de datos con los objetivos empresariales.
DATO ACTUALIZADO: En 2025, casi todas las grandes empresas contaran con un CDO (Gartner).
Gobernanza y Crowdsourcing:
La gobernanza de datos se ha vuelto más participativa, con sistemas que permiten a los usuarios colaborar en la creación y mantenimiento de políticas de datos. La calidad de los datos es esencial para el éxito empresarial. Al garantizar que los datos sean confiables y precisos.
DATO ACTUALIZADO: El 84% de los directores generales se preocupa por la calidad de los datos en los que basan sus decisiones (Forbes Insight y KPMG).
Seguridad de Datos:
La seguridad sigue siendo una prioridad máxima, con inversiones continuas en tecnologías para proteger datos contra brechas y ciberataques.
DATO ACTUALIZADO: En el 2025 se triplicarán los ciberataques a afectando al 45% de las empresas de todo el mundo ( Gartner) .
El Ingeniero de Datos:
La demanda de ingenieros de datos sigue creciendo, y estos profesionales ahora juegan un papel clave en la integración de tecnologías emergentes como la IA y la IoT en estrategias de datos empresariales.
DATO ACTUALIZADO: El tiempo dedicado a la preparación de datos ha disminuido gracias a herramientas automatizadas, aunque todavía representa hasta el 65% del tiempo de los científicos de datos (TechRepublic).
IoT y Ubicación de las Cosas:
La IoT se ha expandido enormemente, con aplicaciones en ciudades inteligentes, industria 4.0, y más.
DATO ACTUALIZADO: Se estima que habrá más de 75 mil millones de dispositivos IoT para 2025 (IDC).
Inversión Académica en Análisis de Datos:
Las habilidades técnicas en análisis y ciencia de datos se han vuelto aún más cruciales y están profundamente integradas en los currículos universitarios como un componente esencial en una amplia gama de programas académicos. Los cursos se centran en habilidades prácticas y teóricas que preparan a los estudiantes para los desafíos del mercado laboral moderno, enfatizando la importancia de la analítica y la toma de decisiones basadas en datos.
DATO ACTUALIZADO: Para 2025, el 85% de los empleadores demandan que los candidatos a sus puestos de trabajo tengan competencias avanzadas en análisis y ciencia de datos (PwC).
La integración de la inteligencia artificial (IA) en diversos sectores ha llevado a una reevaluación de los papeles profesionales. Aunque la IA ha reemplazado ciertos puestos de trabajo, ha creado también nuevas oportunidades, contribuyendo a un aumento de empleos que requieren habilidades avanzadas en tecnología y análisis de datos.
La figura del Chief Data Officer (CDO) se ha establecido firmemente en muchas organizaciones, aliviando a los departamentos de TI de la carga de gestionar los datos de manera directa y permitiéndoles enfocarse en la seguridad y la infraestructura tecnológica. Los ingenieros y arquitectos de datos son ahora más que nunca piezas clave en las corporaciones, con una visión híbrida que abarca tanto la tecnología como el negocio.
Esta conciencia creciente sobre el valor de los datos y la necesidad de sistemas de gobernanza ágiles que no comprometan la seguridad es reconfortante. Demuestra un reconocimiento más profundo del impacto estratégico de la analítica en las operaciones empresariales.
Para muchas PYMES, aunque estos avances pueden parecer ambiciosos, es esencial comenzar a dar los primeros pasos para definir una estrategia en torno a los datos que se alinee con los objetivos de su organización. Así, se aseguran de no quedarse atrás en un entorno cada vez más dominado por la analítica avanzada y la toma de decisiones basada en datos precisos y oportunos.
