Las 25 Tendencias de Datos Clave para las Empresas en 2026

2026 será un año decisivo para el mundo de los datos. Tras una década de promesas y experimentos, las empresas se enfrentan a un momento clave: convertir sus complejos ecosistemas de datos en resultados de negocio reales o quedarse rezagadas en la carrera por una estrategia de datos moderna.

Las cifras hablan por sí solas. Según IDC, la inversión mundial en analítica de datos alcanzará los 420.000 millones de dólares en 2026. Gartner, por su parte, anticipa que para 2027 el 60 % de las tareas repetitivas de gestión de datos estarán automatizadas. Y todo esto sucede mientras los reguladores endurecen las reglas —más de 140 países aplican ya leyes de privacidad de datos— y los clientes exigen experiencias cada vez más rápidas, personalizadas y transparentes.

En este nuevo escenario, los responsables de datos viven una paradoja. Nunca han contado con tantas herramientas ni con tanto acceso a información, pero muchos siguen sin conseguir un retorno de inversión claro. Para ganar esta carrera, las organizaciones deberán apostar por arquitecturas de datos modernas —como data fabric y data mesh—, reforzar su gobernanza de datos, impulsar la analítica avanzada y apoyarse en la automatización con IA generativa, siempre con un enfoque pragmático en los resultados de negocio.

Este artículo explora las 25 tendencias de datos que marcarán 2026 —desde las últimas aplicaciones de negocio de la IA generativa hasta los avances en data governance— y ofrece recomendaciones concretas para que los líderes empresariales puedan adelantarse a la competencia, adaptarse a la disrupción y convertir los datos en una ventaja competitiva real y sostenible.

El panorama de los datos en 2026 cambiará de forma radical y exigirá nuevas estrategias y decisiones firmes. Aquellas empresas que retrasen su transformación perderán terreno frente a competidores capaces de tomar decisiones basadas en datos con mayor agilidad

Estadísticas clave para 2026:

• El 75% de los datos empresariales se generará y procesará en el edge para 2025 (IDC).
• El 80% de las organizaciones ya utiliza más de un proveedor cloud (Gartner).
• 144 países cuentan con leyes de privacidad de datos, que cubren al 82% de la población mundial.
• El 77% de los empleadores en APAC tienen dificultades para cubrir puestos tecnológicos y de datos (ManpowerGroup).

Estas cifras dibujan un mercado que avanza sin freno, exige más velocidad, más capacidad de innovación y no espera a quienes se quedan rezagados.

Convierte las 25 tendencias de datos que definirán 2026 en una estrategia de datos — Descarga el informe completo

Informe elaborado por Bismart, consultora especializada en datos y analítica que ayuda a organizaciones de todo el mundo a modernizar sus plataformas de datos, implantar una gobernanza adaptativa y aprovechar la inteligencia artificial de forma responsable.

Para ayudar a las organizaciones a afrontar la complejidad que se avecina, Bismart ha elaborado un informe completo sobre el panorama de los datos en 2026: tendencias, desafíos y oportunidades. En él hemos identificado 25 tendencias clave que marcarán el rumbo del mundo empresarial data-driven y definirán las estrategias de modernización de datos en los próximos años.

Estas tendencias de datos para 2026 se agrupan en cinco ámbitos fundamentales:

• Ingeniería e infraestructuras de datos
• Analítica y Business Intelligence
• Inteligencia Artificial Generativa
• Plataformas de datos y nube
• Gobernanza, seguridad y privacidad de los datos

A continuación, exploramos cómo cada una de estas 25 tendencias está transformando la forma en que las empresas recogen, procesan, gobiernan y utilizan los datos para generar valor de negocio. Si quieres profundizar en cada tendencia, acceder a pronósticos de mercado, estadísticas actualizadas y un plan de acción a 12 meses, no olvides descargar el informe completo.

Las 25 Tendencias de Datos que Marcarán 2026

Ingeniería e Infraestructura de Datos

1. Los datos en tiempo real y por streaming se convierten en el estándar

La analítica de datos en tiempo real ha dejado de ser un nicho para convertirse en una expectativa generalizada.

Los últimos estudios de mercado muestran que, para finales de 2025, el 75 % de los datos empresariales se generará y procesará en el edge, según IDC. Las compañías están adoptando arquitecturas basadas en eventos y streaming —al estilo de Kafka— junto con edge computing para habilitar detección de fraude instantánea, precios dinámicos, mantenimiento predictivo impulsado por IoT y experiencias hiperpersonalizadas.

No se trata solo de velocidad, sino de reaccionar a tiempo para cambiar resultados.

• Claves para directivos: Identifica los flujos de trabajo en los que cada segundo impacta directamente en ingresos o en la reducción de riesgos. Diseña arquitecturas híbridas que combinen procesamiento en el borde (streaming edges) con un lakehouse central gobernado.

2. Arquitecturas de datos modernas: Lakehouse + Data Mesh

El éxito de un data mesh depende de una gobernanza federada, data contracts bien definidos y data catalogs robustos que garanticen confianza y consistencia. Cada vez más, la metadata-driven automation reduce la carga operativa y mantiene la gobernanza escalable.

• Claves para directivos: deja de centralizarlo todo. Empieza a tratar los datos como un producto, con propiedad claramente definida, SLAs y facilidad de descubrimiento para quienes los necesitan.

3. Automatización de Data Engineering y DataOps

Los data pipelines se han vuelto demasiado complejos para gestionarlos manualmente. Gartner prevé que para 2027 el 60 % de las tareas de gestión de datos estarán automatizadas.

Las plataformas modernas como dbt Cloud, Airflow y Astronomer, junto con herramientas avanzadas de DataOps orchestration, ya automatizan procesos clave como testing, deployment, lineage tracking y resolución de incidencias.

Al mismo tiempo, las soluciones de observabilidad de datos detectan de forma proactiva cambios en esquemas y problemas de frescura antes de que afecten a la toma de decisiones.

• Impacto en el negocio: tiempos de acceso a insights mucho más rápidos, menos interrupciones y una reducción significativa del total cost of ownership (TCO).

Estas tres primeras tendencias confirman que modernizar la infraestructura de datos ya no es una opción, sino una necesidad estratégica. Para conocer en detalle cómo afrontarlo y planificar los próximos pasos, consulta el informe completo La Industria de los Datos en 2026: Tendencias, Retos y Oportunidades.

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Análisis de Datos y Business Intelligence

4. Analytics Everywhere y Self-Service BI

La analítica de datos está trascendiendo los dashboards tradicionales. Un reciente estudio de SR Analytics prevé que, para 2026, el 80% de los empleados accederá a insights directamente desde las aplicaciones de negocio que utilizan a diario, desde sistemas CRM y ERP hasta plataformas de colaboración.

Este cambio supone integrar la inteligencia de datos en los flujos de trabajo habituales, permitiendo a las organizaciones pasar de un reporting reactivo a una toma de decisiones proactiva y contextualizada.

• Por qué es relevante: la verdadera self-service analytics solo puede sostenerse si existe una data literacy extendida en toda la organización y una semantic layer gobernada y confiable. Sin estas bases, la democratización puede derivar en inconsistencia de métricas, informes paralelos y una peligrosa desalineación estratégica.

5. Analítica en Tiempo Real y Proactiva

Los informes estáticos y retrospectivos están quedando obsoletos. El futuro pertenece a las alertas proactivas y a la decision intelligence en tiempo real: sistemas capaces de detectar anomalías, predecir resultados y desencadenar acciones en el momento en que cambian las condiciones.

En e-commerce, la streaming analytics ya ajusta campañas mientras están en curso; en manufacturing, los insights basados en sensores evitan costosas paradas antes de que se produzcan.

• Por qué es relevante: según McKinsey, las organizaciones que actúan sobre insights en tiempo real tienen 1,6 veces más probabilidades de lograr crecimientos anuales de dos dígitos en ingresos. Pasar de un reporting retrospectivo a una inteligencia continua y predictiva ya no es opcional: es una necesidad competitiva.

6. Decision Intelligence (DI)

Gartner define la Decision Intelligence (DI) como la «disciplina práctica que mejora la toma de decisiones al comprender y diseñar explícitamente cómo se toman las decisiones, y cómo se evalúan, gestionan y optimizan los resultados mediante retroalimentación».

En la práctica, la DI combina modelos de machine learning, reglas de negocio, scenario planning y feedback loops para recomendar o incluso automatizar decisiones en tiempo real.

Por ejemplo, algunos de los principales bancos ya aplican Decision Intelligence para optimizar la aprobación de créditos: combinan lógica basada en reglas con predicciones de ML para tomar decisiones en milisegundos, equilibrando riesgo, cumplimiento normativo y experiencia del cliente.

7. La Evolución de la Business Intelligence

La Business Intelligence (BI) está evolucionando más allá de los dashboards tradicionales y estrechamente acoplados hacia un enfoque “headless” o de analytics componible. En este modelo, las métricas se definen una sola vez en una semantic layer gobernada y pueden servirse en cualquier lugar: dashboards, chatbots, APIs, hojas de cálculo o integradas directamente en aplicaciones operativas.

Plataformas como Power BI, Looker y ThoughtSpot están impulsando este cambio con funcionalidades de querying en lenguaje natural y análisis asistido por IA.

El resultado: adopción empresarial más rápida, menos conflictos entre KPIs y analítica que llega de forma fluida a los usuarios dentro de las herramientas donde ya trabajan.

• ¿Quieres saber cómo serán los dashboards de nueva generación? No te pierdas los 15 mejores Power BI Dashboards.

8. Capas Semánticas y Headless BI

La semantic layer —una única fuente gobernada y confiable para las métricas clave— se ha convertido en una prioridad en la analítica moderna.

Por fin da respuesta a una pregunta clásica: «¿Por qué los ingresos que ve Finanzas no coinciden con los de Marketing?»

Al adoptar arquitecturas de headless BI, las organizaciones desacoplan la definición de métricas de las herramientas de visualización, garantizando que dashboards, APIs, chatbots y aplicaciones integradas utilicen las mismas definiciones fiables y coherentes.

• Acción clave para líderes de datos: identifica y formaliza tus 10–15 “gold metrics” —definiendo claramente sus responsables, fórmulas y nivel de detalle (data grain)— y haz que se apliquen de forma consistente en todas las plataformas de analítica y toma de decisiones.

9. Data as a Product (DaaP) y Marketplaces

Las organizaciones líderes han comenzado a tratar los datos como un producto (DaaP), con documentación, service-level agreements (SLAs), responsables definidos y mecanismos integrados de descubrimiento. Este enfoque de producto impulsa la calidad, la responsabilidad y la facilidad de reutilización en toda la empresa.

Al mismo tiempo, los data marketplaces —internos o orientados a socios— están surgiendo como puntos de encuentro donde los equipos pueden encontrar, solicitar e incluso monetizar datasets.

Plataformas como Snowflake Data Cloud y Databricks Marketplace permiten compartir o vender datos de forma segura, habilitando nuevas fuentes de ingresos y alianzas estratégicas. Sectores como el retail, las telecomunicaciones y los servicios financieros ya exploran la colaboración basada en datos como modelo de negocio, convirtiendo activos de datos confiables en una ventaja competitiva.

Anticípate a la Industría de Datos de 2026

La nube, los entornos multi-cloud y las plataformas de datos impulsadas por IA están evolucionando con rapidez. Accede al informe completo La Industria de los Datos en 2026: Tendencias, Retos y Oportunidades para conocer pronósticos sectoriales, estrategias de control de costes y una hoja de ruta ejecutiva que te ayudará a preparar tu infraestructura de datos para el futuro.

Inteligencia Artificial Generativa

10. Augmented Analytics

La irrupción de la Generative AI (GenAI) está cambiando la forma en que entendemos la analítica: ahora las plataformas son capaces de generar automáticamente insights, visualizaciones e incluso explicaciones narrativas que antes requerían expertos.

Gartner prevé que, para 2026, el 40 % de las consultas analíticas se formularán en lenguaje natural. Esto significa que cualquier usuario de negocio podrá preguntar directamente a sus sistemas sin depender de SQL ni de equipos técnicos especializados. Herramientas como Copilot en Power BI, Tableau GPT o AI Query ya están reduciendo de forma drástica las barreras de entrada a la analítica avanzada.

• El impacto es claro: adopción más rápida en toda la organización, acceso real para perfiles no técnicos y menor dependencia de un talento escaso en data engineering y analytics.

11. Democratización del acceso a insights con IA

La inteligencia artificial está llevando la analítica mucho más allá de los equipos especializados. Las consultas en lenguaje natural, las interfaces conversacionales y las visualizaciones potenciadas por IA están permitiendo que empleados de primera línea y mandos intermedios exploren datos y obtengan respuestas fiables sin necesidad de SQL. Para 2026, estas capacidades serán un estándar en las herramientas de analítica y productividad.

Pero el éxito no depende solo de la tecnología. La alfabetización en datos e IA se está convirtiendo en un factor crítico: Gartner prevé que para 2027 más del 50 % de los Chief Data & Analytics Officers financiarán programas de formación en data y AI literacy para desbloquear el verdadero valor de la Generative AI y la analítica avanzada.

Una gobernanza ligera —con acceso consciente de políticas, registro de actividades y validación automatizada— protege los datos sensibles sin frenar la adopción. Las empresas deberán aprender y aplicar buenas prácticas de AI governance para garantizar que los insights se basen en datos de calidad y confiables.

• El resultado: decisiones más rápidas y fundamentadas en toda la organización, no solo en los equipos de datos, y un cambio cultural hacia una acción respaldada por evidencia.

12. IA Generativa para la Automatización de Procesos

La Generative AI (GenAI) está transformando la forma en que se construyen y mantienen los data pipelines. Más allá de las interfaces conversacionales, la GenAI ya clasifica datos, enriquece metadatos e incluso puede generar de forma automática flujos ETL/ELT.

Tareas que antes requerían ingenieros sénior —como el schema mapping, la lógica de transformación o la documentación de pipelines— están cada vez más automatizadas, lo que reduce significativamente los tiempos de desarrollo.

Este cambio libera al escaso talento de ingeniería para que pueda centrarse en actividades de mayor valor: diseño de arquitecturas, modelado de datos e innovación, en lugar de dedicar tiempo a tareas repetitivas de construcción y mantenimiento.

13. Los Large Language Models maduran y se especializan

La primera generación de Large Language Models (LLMs) se caracterizó por ser amplia y de propósito general. La nueva ola, en cambio, llega altamente especializada, adaptada al lenguaje, las normas y los datos específicos de cada sector.

Los bancos ajustan modelos con textos regulatorios e historiales de transacciones; los fabricantes los entrenan con registros de IoT y datos de mantenimiento; y los departamentos legales incorporan jurisprudencia y contratos para optimizar sus resultados.

Este enfoque centrado en el dominio mejora de forma notable la precisión y la confianza en las respuestas. Técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) y el private fine-tuning permiten a las empresas potenciar el rendimiento de los modelos, proteger su propiedad intelectual y cumplir con normativas de privacidad de datos cada vez más estrictas.

14. EAI (Extract, AI-process, Integrate): El nuevo ETL

Los pipelines de ETL tradicional dependen de reglas estáticas y código manual que tienen dificultades para seguir el ritmo del cambiante ecosistema de datos actual. En 2026, están siendo reemplazados por EAI —Extract, AI-process, Integrate—, un enfoque en el que la IA detecta anomalías, enriquece atributos, armoniza schemas y adapta las transformaciones en tiempo real.

El EAI elimina el trabajo frágil y manual de mapeo, y hace que la integración sea mucho más adaptativa y resiliente, especialmente para organizaciones que gestionan fuentes en constante evolución, como flujos IoT, plataformas de e-commerce y aplicaciones SaaS.

Plataformas de Datos y Servicios Cloud

15. Integración No-Code y Low-Code

La escasez de data engineers —el 77 % de los empleadores en Asia-Pacífico reconoce dificultades para contratar talento tecnológico— está acelerando la adopción de herramientas de integración de datos no-code y low-code, que en 2026 se consolida como un componente clave de la estrategia de modernización de datos.

Plataformas modernas como Fivetran, Airbyte Cloud y Microsoft Fabric ya permiten que business technologists construyan conectores y pipelines simples con un mínimo de código.

Gartner prevé que para 2026 el 75% de los nuevos flujos de integración de datos serán creado por usuarios no técnicos.

Esta democratización puede aumentar de forma notable la agilidad y reducir los cuellos de botella en la entrega de soluciones. Sin embargo, también exige una gobernanza de TI clara y controles bien definidos para evitar la proliferación desordenada de integraciones, brechas de seguridad y costes fuera de control.

16. Dominance of Cloud Data Platforms

El debate sobre si adoptar la nube ha terminado: cloud-first ya es el estándar. El mercado de nube pública se proyecta que alcanzará los 912.000 millones de dólares en 2025, impulsado en gran medida por cargas de trabajo de analytics e IA.

Proveedores como Snowflake, Databricks, Google BigQuery y Microsoft Fabric consolidan su liderazgo ofreciendo plataformas integrales que unifican almacenamiento, procesamiento, machine learning y business intelligence.

Para los ejecutivos, el reto ya no es decidir si migrar a la nube, sino cómo controlar costes y mantener la flexibilidad arquitectónica.

Los líderes deben evaluar cuándo confiar en servicios nativos de la nube y cuándo apostar por estándares abiertos, evitar el vendor lock-in y diseñar un stack capaz de innovar con rapidez sin generar deuda técnica a largo plazo.

17. Estrategias Multi-Cloud e Híbridas

La mayoría de las empresas han dejado de apostar por un único proveedor de nube. Las arquitecturas multi-cloud —que combinan dos o más nubes públicas— y los modelos híbridos, que mezclan nube pública con infraestructura privada, se han convertido en la norma.

Las encuestas muestran que cuatro de cada cinco compañías utilizan dos o más proveedores de IaaS/PaaS (Radix, 2025). Las razones son claras: resiliencia, acceso a servicios de analytics e IA de primer nivel y cumplimiento de normativas de residencia de datos, que a menudo obligan a mantener cierta información on-premises o dentro del país.

Pero la variedad trae consigo complejidad. Los entornos multi-cloud pueden provocar arquitecturas desordenadas y facturas impredecibles si no se gestionan con cuidado. Los líderes están invirtiendo en arquitecturas cloud-agnostic, data virtualization y motores de consulta entre nubes para unificar el acceso y ofrecer una visión gobernada única de los datos.

La gestión de costes y las herramientas de governance se vuelven esenciales para controlar el gasto y evitar el temido bill shock.

La tendencia no muestra signos de desaceleración: Gartner proyecta que el 51 % del gasto en TI se trasladará a la nube para 2025, frente al 41 % en 2022, confirmando el dominio de la nube en la infraestructura de datos del futuro.

18. Innovaciones en Data Platforms

Las data platforms están evolucionando rápidamente para dar soporte a la IA de nueva generación y a la analítica avanzada. Los stacks modernos ya integran serverless compute para escalar de forma elástica, vector databases para búsquedas potenciadas por LLMs, time-series engines para IoT y frameworks de machine learning incorporados.

Al mismo tiempo, los data fabrics permiten consultas cross-cloud y unifican el lineage de los datos, mientras que los data clean rooms hacen posible la colaboración segura sin exponer registros sin procesar —un avance clave para sectores regulados como publicidad, retail y salud.

• Para los líderes de negocio, el mensaje es claro: arquitecturas abiertas y flexibles. Apostar por formatos abiertos, servicios modulares y orquestación portable reduce el vendor lock-in y evita costosos procesos de replatforming cada vez que el stack tecnológico evoluciona.

Data Governance y Privacidad

19. Adaptive Governance

La data governance está evolucionando más allá de las políticas estáticas y las revisiones manuales para convertirse en un enfoque adaptativo y basado en código.

Los motores de políticas modernos ahora evalúan en tiempo real la sensibilidad de los datos, los roles de usuario y la ubicación geográfica en cada consulta, aplicando de forma dinámica los controles de acceso y las reglas de cumplimiento.
Este cambio permite a las organizaciones innovar y escalar la analítica sin una supervisión manual constante, al mismo tiempo que cumplen con los requisitos de privacidad y regulación.

20. Linaje de Datos y Transparencia

El linaje de datos end-to-end —la capacidad de rastrear cada transformación desde el origen hasta el informe final— se ha vuelto esencial para garantizar confianza, cumplimiento normativo y una IA explicable (explainable AI).
Las herramientas modernas de lineage mapean los flujos de datos de forma visual, señalan dependencias rotas y ofrecen tanto a auditores como a usuarios de negocio la seguridad de que las métricas son precisas y trazables.

En sectores altamente regulados como finanzas y salud, el lineage se ha convertido en un requisito a nivel de consejo directivo para cumplir con la supervisión y reducir el riesgo operativo.

21. Plataformas de Observabilidad de Datos

A medida que los data pipelines se vuelven más complejos, garantizar la fiabilidad de los datos se ha convertido en una disciplina propia: la observabilidad de datos. Estas plataformas monitorizan de forma continua la calidad, la frescura, el lineage y los cambios de schema, alertando a los equipos sobre anomalías —como registros dañados, fallos en trabajos ETL o retrasos en actualizaciones— antes de que impacten en dashboards y modelos.

En muchos sentidos, funcionan como la monitorización del rendimiento de aplicaciones del mundo de los datos, protegiendo la salud de los pipelines.

Gartner incluso ha publicado un Market Guide for Data Observability, lo que confirma su ascenso como un componente clave del modern data stack.

De cara al futuro, la observabilidad ded atos se convertirá en una característica estándar de las plataformas de datos empresariales —ya sea integrada de forma nativa o como complementos especializados— para ofrecer una garantía continua de calidad y confianza en los datos.

22. Metadata Avanzado y Gestión de Catálogos

El metadata vive un auténtico renacimiento. A medida que las organizaciones buscan entender y confiar en sus datos, la gestión moderna de metadatos y los data catalogs se están convirtiendo en un pilar fundamental.

Las principales tendencias de Gartner para 2025 destacan la creciente necesidad de metadatos más ricos y automatizados para impulsar tanto la gobernanza como la self-service analytics.

El auge de los multimodal data fabrics muestra hasta dónde ha evolucionado este campo: estos sistemas capturan no solo metadatos técnicos —como schemas y lineage—, sino también contexto de negocio, incluyendo propiedad de los datos, métricas de calidad y políticas de uso. El resultado es una capa conectada que ayuda a los equipos a descubrir, comprender y confiar en los datos a través de fuentes diversas.

Para 2026, muchas grandes empresas aspiran a ofrecer data catalogs centralizados o data marketplaces internos donde los empleados puedan “explorar” datasets con documentación, puntuaciones de calidad y directrices de uso. Este cambio impulsa el enfoque de data-as-a-product —con SLAs claros, ownership definido y facilidad de descubrimiento— y se está volviendo esencial tanto para la gobernanza como para una self-service analytics escalable.

23. Seguridad de Datos y Privacidad

Con los ciberataques aumentando un 38 % año tras año, las organizaciones están reforzando sus data platforms para proteger la información sensible y mantener la confianza de los clientes. Las estrategias modernas incluyen arquitecturas zero-trust, encryption-in-use y controles de acceso detallados por roles, que minimizan la exposición incluso si los sistemas son vulnerados.

La seguridad ha dejado de ser solo un requisito de cumplimiento normativo: se está convirtiendo en un diferenciador competitivo. En sectores como finanzas, salud y retail, donde los clientes exigen transparencia y protección, las compañías capaces de demostrar una seguridad de datos sólida y confiable están mejor posicionadas para ganar y retener negocio.

24. Auge global de las leyes de privacidad de datos

En 2024, 144 países —que cubren al 82 % de la población mundial— habían aprobado regulaciones de privacidad de datos, y su aplicación se está volviendo cada vez más estricta. En la región APAC, países como Singapur, Tailandia, Indonesia y Vietnam han reforzado sus marcos de privacidad. Las multas por incumplimiento superan con frecuencia los 50 millones de euros, lo que hace insostenibles los enfoques reactivos.

Para las organizaciones multinacionales, el mensaje es claro: diseñar para el cumplimiento multijurisdiccional desde el principio. Adaptar controles de privacidad una vez desplegados resulta costoso, lento y arriesgado. El enfoque compliance-by-design —con aplicación dinámica de políticas, gestión robusta de consentimientos y clasificación automatizada de datos— se está convirtiendo rápidamente en una necesidad competitiva.

25. Datos sintéticos y tecnologías para mejorar la privacidad (PETs)

Los datos sintéticos, la privacidad diferencial y el aprendizaje federado están emergiendo como habilitadores clave para una analítica y una inteligencia artificial seguras. Estas tecnologías permiten a las organizaciones entrenar modelos y extraer conclusiones a partir de conjuntos de datos sensibles —como historiales médicos o transacciones financieras— sin exponer información individual.

Se espera que su adopción se acelere de forma significativa a medida que las regulaciones de privacidad se endurezcan y los sistemas de IA requieran conjuntos de entrenamiento cada vez más grandes. Para las empresas, las tecnologías para mejorar la privacidad (Privacy-Enhancing Technologies, PETs) se están convirtiendo en un elemento esencial para obtener valor de los datos sin comprometer el cumplimiento normativo ni la confianza de los clientes.

Cómo Pueden Prepararse Los Líderes Empresariales Para Las Tendencias de Datos de 2026

1. Priorizar casos de uso con ROI medible

Muchas empresas siguen invirtiendo en datos simplemente para modernizar su stack, sin un vínculo claro con el valor de negocio. En 2026, ese enfoque dejará de ser defendible.

Los consejos de administración y los CFOs exigen saber cómo cada iniciativa de datos contribuye a generar ingresos, reducir costes o mitigar riesgos. Los líderes que tienen éxito comienzan por mapear las capacidades de datos a un número reducido de resultados de alto impacto —como aumentar el customer lifetime value, reducir el churn, optimizar el gasto en la cadena de suministro o acelerar el lanzamiento de productos— y comunicar esos logros pronto y con frecuencia.

Demostrar un ROI medible es la forma más rápida de asegurar financiación continua en un entorno económico cada vez más exigente.

2. Modernizar la columna vertebral de los datos

Los data warehouses heredados y los pipelines ad-hoc son demasiado frágiles para la velocidad y la diversidad de los datos actuales. La columna vertebral moderna combina la escalabilidad del lakehouse, los modelos de propiedad de data mesh y la automatización de DataOps para garantizar fiabilidad y agilidad.

El streaming en tiempo real y la edge analytics pueden añadirse allí donde los insights inmediatos generen ventaja competitiva. La observabilidad y las pruebas automatizadas protegen la calidad de los datos a gran escala.
Los líderes que invierten en esta infraestructura pueden innovar sin tener que reconstruirla una y otra vez.

3. Hacer que la gobernanza sea programática — “Governance as Code”

La complejidad regulatoria y las exigencias de privacidad están creciendo con rapidez. Las revisiones manuales y los documentos de políticas estáticos ya no pueden seguir el ritmo.

El nuevo estándar es el governance as code: etiquetado automático de datos sensibles, enmascaramiento dinámico, trazabilidad del linaje de datos y aplicación de políticas integradas directamente en los pipelines y motores de consulta. Esto no solo satisface a los reguladores, sino que también elimina fricciones para los equipos que buscan innovar con rapidez sin dejar de cumplir la normativa.

4. Potenciar la toma de decisiones en toda la organización

La analítica no debería quedarse en los dashboards. Una capa semántica sólida y una arquitectura de headless BI garantizan que las métricas clave —ingresos, customer churn, margen— se definan una sola vez y se entreguen de forma coherente en cualquier lugar: dashboards, herramientas de colaboración, chatbots o APIs.

Si se combina con consultas en lenguaje natural impulsadas por IA, los equipos de ventas, marketing, operaciones y finanzas pueden responder por sí mismos a las preguntas que necesitan resolver.
Cuando las decisiones se toman más cerca del frente de negocio, la velocidad y la agilidad aumentan de forma notable.

5. Atraer y retener talento en datos

La escasez de profesionales especializados en ingeniería de datos y analítica avanzada seguirá siendo un desafío crítico. Las organizaciones más exitosas están respondiendo con estrategias proactivas: crean academias internas de datos, invierten en planes de carrera y programas de upskilling, y forman equipos híbridos en los que los business technologists utilizan herramientas no-code bajo marcos de control definidos por TI.

Retener a los mejores ingenieros exige ofrecerles proyectos de alto valor en lugar de tareas repetitivas de mantenimiento de pipelines. Por eso, la automatización y los asistentes de ingeniería impulsados por IA generativa se han vuelto esenciales. Las empresas que convierten los datos en una trayectoria profesional atractiva superan a las que solo intentan contratar más talento para cubrir la escasez.

En este contexto, contar con partners especializados puede marcar la diferencia. Bismart, consultora líder en datos y analítica, ayuda a las organizaciones a identificar e incorporar perfiles IT y de datos altamente cualificados —desde data engineers y especialistas en BI hasta posiciones de nicho difíciles de encontrar—.

A través de nuestros modelos de Servicios Profesionales las compañías acceden rápidamente a expertos evaluados y con competencias técnicas de primer nivel, respaldados por el equipo de especialistas en datos y profesionales certificados de Bismart.

Conclusion: del exceso de datos a la ventaja competitiva basada en datos

2026 marca un punto de inflexión. Los datos han dejado de ser una función silenciosa de TI para convertirse en la infraestructura central que impulsa productos, operaciones y decisiones en tiempo real.

Las tendencias que definen este año —desde el streaming en tiempo real y las arquitecturas lakehouse, hasta la analítica aumentada, la IA generativa, la gobernanza adaptativa y los ecosistemas multi-cloud— convergen en un mismo objetivo: cerrar la brecha entre el insight y la acción.

Sin embargo, el camino no es sencillo. La proliferación de herramientas, el aumento de la regulación, la presión de costes en entornos multi-cloud y la escasez de talento hacen que adoptar nuevas plataformas ya no sea suficiente.

El verdadero éxito proviene de orquestar tecnología, gobernanza y cultura en torno a resultados de negocio medibles: reducir el tiempo para obtener insights, ofrecer self-service confiable y lograr que los datos impulsen directamente ingresos, eficiencia e innovación.

Anticípate y lidera con una estrategia de datos preparada para el futuro

Ahí es donde entra Bismart. Como consultora líder en datos y analítica, llevamos años ayudando a organizaciones a modernizar sus plataformas, automatizar sus cadenas de valor de datos, implementar gobernanza adaptativa y aprovechar la IA de manera responsable.

Nuestra experiencia va más allá de la tecnología: nos centramos en lo que realmente importa, transformar la inversión en datos en impacto de negocio tangible.

Ayudamos a las empresas a reducir la complejidad, cumplir con la normativa, empoderar a sus equipos y obtener un ROI real de sus iniciativas de datos e IA.

Si tu organización está lista para pasar de la experimentación a la ejecución y convertir las 25 tendencias que marcarán 2026 en una ventaja competitiva, Bismart puede ser tu guía y socio de confianza.

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