Tendencias en Data Science y Business Intelligence para 2025

Conocer las tendencias en Data Science y Business Intelligence que están por venir en 2025 va a ser más importante que nunca para tomar buenas decisiones empresariales y seguir siendo una empresa competitiva.

Los datos son el ingrediente estrella de toda estrategia corporativa exitosa, y son tanto el sector de la ciencia de datos como del Business Intelligence los que pueden garantizar que estos sean fiables y accesibles para que proporcionen información valiosa.

En este artículo hemos hecho una selección de las tendencias en Data Science y Business Intelligence más interesantes de 2025, todas ellas muy relacionadas con las tendencias en marketing digital que también están por venir.

Contar con herramientas de datos escalables, uno de los mejores consejos para 2025

Seguro que sabes lo duro que es tener que acostumbrarse a una nueva herramienta corporativa, ¿verdad? Este 2025 muchas más empresas se van a dar cuenta de ello, sobre todo en lo que respecta a las herramientas de análisis y visualización de datos. Por eso va a ser tendencia decantarse por aquellas plataformas de data science que se adaptan a cualquier tipo de organización y pueden crecer con ella.

En ese sentido, también vamos a ver que muchas más desarrolladoras de este tipo de plataformas se centran en mejorar la escalabilidad de su producto.

Todo ello, aunque beneficioso para todos, lo es en especial para las pequeñas empresas, que ya no tendrán que pagar más por menos.

Expansión del análisis en tiempo real

El análisis y procesamiento de datos en tiempo real es algo que ya hemos visto años atrás, pero en 2025 vamos a ser testigos de cómo muchas más empresas incorporan herramientas de este tipo para obtener información de manera más inmediata y poder tomar decisiones correctas de manera más ágil para adelantarse a la competencia.

El sector del ecommerce es uno de los que más va a incorporar esta tecnología de análisis de datos, lo cual también va a permitirles mejorar la experiencia del cliente y agilizar los tiempos de respuesta.

Computación de borde, una de las tendencias en Data Science y Business Intelligence más interesantes de 2025

La computación de borde consiste en procesar, analizar y almacenar los datos más cerca de donde se generan para agilizar los análisis y los tiempos de respuesta.

Muchas empresas han optado por centralizar todos sus datos en la nube, algo que pudo ser muy útil en su día, pero que actualmente no es un modelo sostenible debido a los millones de dispositivos que hay distribuidos y al desarrollo del Internet de las cosas (IoT), los cuales generan ingentes cantidades de datos. Concretamente, es en el sector minorista donde más vamos a ver esta tendencia.

El auge del data lakehouse

Para entender bien esta tendencia es importante tener claros los siguientes conceptos:

• Data lake: es un repositorio centralizado donde se almacenan grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes en su formato original e independientemente de su tamaño. Son muy flexibles y escalables, pero suelen generar problemas de calidad de los datos y de gobernanza si no se implementan unas medidas de gestión adecuadas.
• Data warehouse: en este caso, los datos sí se organizan y almacenan de forma ordenada para facilitar su análisis. Su principal beneficio es que se puede extraer información de calidad para tomar las decisiones empresariales con seguridad. Sin embargo, esa rigidez en el orden impide que no pueda manejar datos no estructurados o semiestructurados.

Como ves, ambos repositorios tienen sus fortalezas y debilidades, pero ¿y si existiera una tercera opción que reuniera lo mejor de los dos mundos? Pues de hecho existe y va a ser una de las tendencias en Data Science y Business Intelligence más destacadas de 2025.

Se conoce como data lakehouse y es un híbrido entre los dos conceptos anteriores, permitiendo tanto el almacenamiento flexible de datos y la capacidad de procesamiento estructurado y de análisis avanzado.

Vamos a ver cómo muchas empresas deciden empezar a adoptar los data lakehouse internamente para mejorar sus capacidades de análisis y su rendimiento.

Un uso más avanzado del análisis de datos

Las herramientas de análisis de datos, incluídas aquellas que permiten realizar análisis predictivo y prescriptivo, se van a perfeccionar y van a convertirse en esenciales para las empresas en 2025. Sobre todo, porque van a permitir tomar decisiones estratégicas a largo plazo mucho más acertadas gracias a que las marcas van a poder comprender por completo el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo.

Uso más ético y sostenible y transparente del big data, una de las tendencias de Data Science y Business Intelligence para 2025 más esperadas

Seamos honestos, los análisis de datos digitalizados pueden llegar a consumir una gran cantidad de energía. Debido a ello, han surgido prácticas más sostenibles del uso del big data y del Business Intelligence que van a ser tendencia en 2025.

Estas prácticas se basan en dos puntos: minimizar el impacto ambiental del análisis de datos y garantizar su uso ético. En este sentido, se va a trabajar mucho en la obtención de datos de forma responsable y el uso de centros de datos más eficientes energéticamente.

Además, también vamos a ver cómo aumenta la demanda de transparencia hacia los modelos de Inteligencia Artificial, tanto por parte de los usuarios como de las empresas.

Un buen momento para los analistas de datos

Cada vez más organizaciones son conscientes de lo importante que es tomar decisiones basadas en datos, por lo que no es casualidad que la figura de los analistas de datos esté en auge. Se estima que para 2025 las empresas contratarán a este tipo de profesionales para satisfacer su necesidad de contar con información de valor, es decir, de convertir los datos en información procesable.

Por otro lado, también vamos a ver cómo una de las tendencias en Data Science y Business Intelligence de 2025 será la consolidación del rol de Director de Datos. Tanto es así que se prevé que prácticamente todas las grandes empresas cuenten con este profesional para 2025.

Los Chief Data Officer o CDO, como se les conoce en inglés, van a ser fundamentales para consolidar la cultura orientada a los datos y que los objetivos empresariales estén alineados con ellos.

La adopción de nubes híbridas y multi-nubes

Esta tendencia hace referencia a que las empresas (tanto grandes como pequeñas) van a combinar el uso de servicios locales o nubes públicas con servicios de nube privada a la hora de analizar y gestionar los grandes volúmenes de datos. Esto les va a permitir obtener lo mejor de los dos mundos y tener mayor flexibilidad, rentabilidad y escalabilidad.

La nube privada es más flexible, permite un mayor control y una mayor escalabilidad. Por su parte, la nube pública es más económica, no requiere tanto mantenimiento y tiene una gran fiabilidad. Por su parte, los servicios locales permiten un mayor control en todos los sentidos.

Esta combinación de entornos también tiene como beneficio la facilidad de recuperación de la información ante errores o desastres.

Detección de deepfake, una de las tendencias en Data Science y Business Intelligence de 2025 que más nos gustan

Un deepfake es una imagen, un vídeo o un audio que aparentemente parece real, pero que en realidad está generado por Inteligencia Artificial. Este contenido es cada vez más común debido a que las herramientas de IA van siendo más accesibles a toda la población. Esto va a provocar que en 2025 los deepfake sean muy frecuentes y que se dude mucho de la veracidad de lo que vemos u oímos a través de una pantalla.

Pero, como contrapartida, en 2025 también veremos cómo van surgiendo cada vez más herramientas de detección de deepfakes gracias a que los científicos de datos van a desarrollar métodos de detección más sólidos.

Democratización de la analítica de datos

Analizar grandes cantidades de datos cada vez es más accesible, y todo gracias a la analítica aumentada, un tipo de análisis que combina Inteligencia Artificial con Big Data y Machine Learning para generar recomendaciones de forma automatizada.

Esta tecnología la vamos a ver mucho más en 2025, permitiendo que los líderes sin conocimientos técnicos avanzados de análisis puedan obtener información de valor de forma mucho más fácil y eficiente a partir de los datos recabados por su organización.

La expansión del análisis de grafos

El análisis de grafos es una técnica avanzada de análisis de datos que es capaz de detectar patrones complejos. Se utiliza mucho en el área de redes sociales para identificar conexiones que no son tan evidentes analizando datos de forma tradicional.

Pero vamos a ver cómo una de las tendencias en Data Science y Business Intelligence para 2025 es la aplicación de este tipo de análisis a la hora de detectar fraudes y también en los sistemas de recomendación para aumentar su personalización y efectividad.

Limpieza de datos, ahora automatizada

La preparación, limpieza y cribado de datos manualmente va a ir desapareciendo de forma muy notoria en 2025. Estas fases son cruciales en el análisis de datos, pero quitan mucho tiempo a los científicos de datos; de hecho, son las partes que más tiempo requieren.

Con el gran desarrollo de las herramientas de preparación de datos que vamos a ver, los expertos van a poder centrarse mucho más en el análisis y todo lo relacionado con el Data Science se va a agilizar enormemente.

Una potencia computacional sin precedentes

La computación cuántica es un campo que mezcla conocimientos de física, matemáticas, ciencias de la computación y mecánica cuántica para resolver de forma más rápida problemas complejos en comparación con los ordenadores clásicos.

En 2025 este tipo de computación promete revolucionar el análisis de datos y que más empresas tengan alcance a capacidades de procesamiento mejoradas y a análisis predictivos mucho más exactos.

La IA generativa como nunca la habíamos visto, una de las tendencias en Data Science y Business Intelligence para 2025 más esperadas

Por supuesto, no podíamos terminar este artículo sin mencionar a la IA generativa. Ya hemos visto de todo lo que es capaz estos últimos años, pero en 2025 se espera que sus avances sean aún más notorios y que aumente y perfeccione mucho más sus capacidades, tanto de generación de imagen como de texto y de análisis de datos. Esto hará que las marcas puedan tener acceso a funcionalidades mucho más interesantes dentro de las herramientas y a que realmente puedan implementarlas en sus dinámicas de trabajo.

Además, fuera del marketing, veremos cómo la IA se expande a otras áreas como la atención médica y la educación.