Qué tiene reservado el 2018 para la industria de Big Data – PromptCloud

Según IDC , los ingresos mundiales por big data y análisis de negocios crecerán más de $203 mil millones para 2020. Uno de los mayores desafíos que enfrenta cualquiera que se aventure en big data es la transformación de datos sin procesar en información perspicaz. Para 2025, estaríamos generando 180 Zettabytes de datos por año y gran parte de estos datos provendrán de IoT. Los avances en IoT serán un factor importante para el crecimiento de big data. Dado que los datos están creciendo en tamaño junto con la variedad de aplicaciones y casos de uso comercial, los próximos años definitivamente estarán llenos de acontecimientos en el espacio de big data. Estas son algunas de las tendencias que probablemente veremos en big data durante 2018.

1. Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo ayuda a proporcionar la solución correcta en el momento correcto, en el contexto correcto. Big data jugará un papel crucial para facilitar el análisis prescriptivo en 2018. Con sus poderes combinados de análisis y matemáticas, el análisis prescriptivo puede ayudar a los empresarios a tomar mejores decisiones, lo que lleva a niveles de producción óptimos y una mejor experiencia del cliente. La computación cognitiva combinada con el análisis puede llevar los grandes datos al siguiente nivel y crear ondas en todo el mundo empresarial.

2. Revelación de datos oscuros

Los datos históricos a menudo aún quedan por digitalizar, y este es un obstáculo importante para aquellos que intentan aprovechar el potencial de estos datos oscuros. Los datos que se registraron físicamente antes de la era de las computadoras aún tienen valor cuando se trata de análisis predictivo y muchas otras metodologías de análisis de datos. En 2018, junto con el auge de los grandes datos, habrá esfuerzos significativos hacia la recuperación y digitalización de datos históricos que permanecen en la oscuridad. La revelación de datos históricos no ocurrirá de la noche a la mañana, pero los beneficios de tenerlos valen la espera, ya que pueden ayudar a hacer predicciones precisas para el futuro.

3. Mayor atención a la calidad de los datos

Big data, como sugiere su nombre, se ha tratado más de la cantidad que de la calidad hasta ahora. Cuando hablamos de la gran cantidad de datos disponibles, presenta un desafío junto con la oportunidad. El problema aquí es determinar en qué datos enfocarse y qué ignorar. Esto es importante, ya que centrarse en los conjuntos de datos incorrectos no generaría los resultados esperados para su necesidad comercial particular y lo llevaría aún más a la confusión y a malas decisiones. Los conjuntos de datos pueden ser irrelevantes para su caso de uso, inexactos o incluso corruptos debido a métodos de adquisición de datos inadecuados. Los expertos de la industria ya están discutiendo este problema y es probable que 2018 se centre en la calidad de los datos además de la cantidad.

4. Abordar la seguridad de los datos

La industria de big data prospera con la innovación tecnológica y esto es lo que ayuda a las empresas a construir excelentes relaciones con sus clientes. Cuando se trata de manejo de datos y seguridad, la escena no está muy madura en este momento. En los próximos años, la seguridad de los datos será una de las principales preocupaciones de los clientes y las empresas se verán obligadas a actuar de manera responsable y tomar las medidas necesarias para proteger los datos de las infracciones de seguridad. Si sus clientes no le confían sus datos, su compromiso con la marca se verá muy afectado. La seguridad de los datos será una preocupación principal para todas las empresas en 2018 y ya es hora de invertir para enfrentar este desafío.

5. Integración de nuevos flujos de datos

Los dispositivos IoT han abierto una gran cantidad de nuevos flujos de datos y esto trae consigo conocimientos que nunca antes existían. IoT será el quid del análisis de big data en 2018. Con el creciente número de dispositivos IoT, las empresas ya han comenzado a invertir más en la agregación de datos de estos dispositivos. Los beneficios de tales análisis no se limitan solo a las empresas: los consumidores se han beneficiado igualmente de la optimización de los recursos que se ha hecho posible con los datos de los sensores. Independientemente de la industria y el dominio, casi todas las empresas comenzarán a obtener beneficios de estas nuevas fuentes de datos en 2018.

6. Especialización de roles laborales

Dado que la revolución digital ha transformado todas las organizaciones en una organización tecnológica, el valor cada vez mayor de los grandes datos obligaría a las empresas a adaptarse de ciertas maneras. Las empresas deberán implementar las herramientas necesarias para manejar varias etapas de análisis de big data. Además de esto, se deben contratar expertos calificados del campo de la ciencia de datos para manejar varias etapas en la canalización de datos, como extracción, transformación, carga, análisis, etc. Con esta demanda de profesionales de datos experimentados, IBM proyecta el mercado laboral para profesionales de big data crecerá durante 2018 de 364.000 vacantes a 2.720.000 para 2020.

7. Mayor valoración de los activos de datos

La mayoría de las organizaciones empresariales ya valoran mucho los activos de datos. Reducir el costo operativo de varios procesos comerciales es una de las principales aplicaciones de datos. De esta manera, los retornos del análisis de big data se vuelven fáciles de rastrear. Las herramientas de big data más nuevas vienen con capacidades avanzadas de procesamiento de datos en tiempo real y esto ha facilitado la asignación de un valor monetario a los esfuerzos de adquisición de datos. Con esto en su lugar, los datos serán uno de los activos más importantes que las empresas querrán adquirir en un futuro próximo.

8. Auge de la analítica como servicio

Las herramientas de BI, como Tableau , continúan presentando nuevas funciones, como la certificación de datos, para ayudar a los profesionales de datos calificados a lograr rápidamente los resultados comerciales deseados, junto con capas de abstracción además del proceso de administración de datos que alguna vez fue complejo. Los resultados de esto son documentación y metadatos de fácil acceso, que serán de gran ayuda para las partes interesadas comerciales no técnicas. En pocas palabras, 2018 será fundamental en el auge de la analítica como servicio.

9. Humanismo de datos

El humanismo de datos es el proceso de enriquecer la naturaleza personal y única de los grandes datos mediante la visualización de datos. El objetivo principal es convertir grandes datos en pequeños datos, simplificando y haciendo que los datos sean más amigables para los humanos. Esto complementará aún más los esfuerzos para centrarse en la calidad de los datos en lugar de la cantidad. Estamos en medio de una gran explosión de datos y los avances en tecnologías para almacenar, procesar y analizar datos a un costo mucho más bajo que antes ayudarán a impulsar esta revolución de datos y harán que los resultados sean más fáciles de consumir para todos.

10. Incorporación de nuevas herramientas analíticas

Todos los días llegan al mercado nuevas y mejoradas herramientas de inteligencia comercial para ayudar a las empresas a comprender mejor sus operaciones, competidores y consumidores. La realidad aumentada, la IA y el aprendizaje automático se integrarán en el análisis de big data y el resultado será un negocio más eficiente y una mejor experiencia para el cliente.

11. Tecnologías cognitivas

Las tecnologías cognitivas ayudarán a equipar máquinas para realizar tareas que requieren una inteligencia similar a la de los humanos. Con el aumento de la cantidad de datos, lograr esta hazaña se vuelve más fácil. Pronto veremos máquinas que manejan tareas que necesitan la cognición humana, como el reconocimiento de escritura a mano, el reconocimiento facial, la elaboración de estrategias, el razonamiento y el aprendizaje. Big data impulsará las innovaciones en este frente y es probable que 2018 sea testigo de un progreso notable.

12. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático está creciendo a un ritmo vertiginoso y esto significaría que pronto podremos procesar y analizar grandes cantidades de datos a una velocidad mucho más rápida y ofrecer resultados más precisos. El crecimiento en este dominio está impulsado por enormes cantidades de datos, algoritmos refinados y hardware superior. Los procesos serán más ágiles en 2018 y las tecnologías de aprendizaje automático manejarán tareas como anuncios en tiempo real, detección de fraudes y análisis de datos.

Línea de fondo

Big data está listo para seguir siendo un espacio de moda en 2018 y las tendencias emergentes respaldan esta afirmación. A partir de tecnologías cognitivas que se pueden usar para recuperar datos oscuros, los macrodatos ayudarán a prevenir violaciones de seguridad, fraude y ayudarán a las empresas a lograr una mayor eficiencia y crecimiento. Esperemos que estos avances y tendencias ayuden a que la tecnología sea más accesible y segura.