30 Jun 5 TENDENCIAS EN BIG DATA Y ANALÍTICA DE DATOS

Una de las prioridades para las empresas de hoy en día es la gestión de datos integrando múltiples tecnologías base. Y es que como bien afirmó el director de IoT y Transformación Digital de Cisco España, “…los datos son ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía…”.

Con la consolidación de la llamada Cuarta Revolución Industrial o Industria 4.0, la transformación digital, el crecimiento del e-commerce o la aplicación de Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas a nivel industrial, cada vez son más los cambios tecnológicos que están impulsando una cultura orientada y basada en los datos.

Mas aún con la situación tan extraordinaria a la que se enfrentaron las empresas el pasado año con la crisis ocasionada por el Covid-19, donde se puso en evidencia la importancia de obtener información en tiempo real para tomar acción y resolver los problemas. Conocer el Big Data y la ciencia para el análisis de datos proporciona esa capacidad para extraer, refinar y aprovechar esta nueva fuente de valor que sin dudas fomentará la innovación tecnológica en beneficio del tejido empresarial y la sociedad en general.

Será vital para los responsables de la estrategia de datos y analítica de las compañías estar al tanto de las nuevas tendencias sobre analítica y gestión de datos si quieren adaptarse a la nueva normalidad, y poner foco en aquellas que aceleren de forma clara sus capacidades para anticiparse, cambiar y responder en un entorno de incertidumbre como el actual. Por eso, hoy hemos querido recopilar algunas de las últimas tendencias que están dominando la industria de los datos:

Edge Computing

Su objetivo es optimizar el uso del ancho de banda y los plazos de respuesta en la transferencia de datos. Esto se consigue porque el procesamiento de los datos se realiza en un espacio físico lo más cercano posible a su destino. El resultado es una mayor rapidez en el flujo de datos y una menor densidad de tráfico en la red.

Según un informe de la consultora Gartner, se cree que para 2023 más del 50% de la responsabilidad principal de los líderes de datos y análisis comprenderá datos creados, gestionados y analizados en entornos Edge.

 Analítica Aumentada

Con la analítica aumentada se verá la aparición de conocimientos o cambios más importantes que servirán a los negocios para optimizar la toma de decisiones.

Esta tecnología combina diferentes ramas de la Inteligencia Artificial como el Machine Learning con el objetivo de optimizar la interpretación de datos y la posibilidad de desarrollarlos y compartirlos de manera más rápida. De esta forma, se consigue manejar y entender los datos e interactuar con ellos, así como detectar tendencias anómalas. Muchas empresas prefieren el análisis aumentado antes que los análisis tradicionales para reducir los errores y sesgos humanos.

Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)

Continua esta tendencia que vimos nacer hace unos años con la creación de asistentes conversacionales o chatbots, mediante técnicas de Inteligencia Artificial. Aunque todavía está en una fase muy inmadura la analítica conversacional llevará el concepto de PNL un paso más allá, la voz parece que logrará imponerse como el principal canal de interacción entre máquinas y personas permitiendo la conversación verbal en lugar de a través de texto.

Datalake-house

Cada vez son más las empresas que apuestan por unificar sus fuentes de datos en los llamados Datalakes. No obstante, la tendencia es que además de poder disponer de sus fuentes de datos y que sean accesibles, se puedan realizar operaciones de analítica y visualización desde estos puntos de origen. Esta irrupción de los llamados Datalake-house, supone un punto de encuentro entre los mundos del Big Data y el Business Intelligence, que hasta hace años aún parecían estar separados, dotando a los sistemas de funcionalidades como realización de ETL y reporting, gestión de datos en NRT o streaming, creación de cuadros de mando, etc.

Data Ethics

Cada vez somos más conscientes del poder de los datos y de la responsabilidad de su tratamiento por parte de las empresas. Estas necesitan navegar usando la Inteligencia Artificial sin caer en trampas éticas en el camino, por eso una de las prácticas que deberán incorporar las compañías es la implementación de controles de ética de datos en el desarrollo de software. Confirmar que lo que se desea desarrollar es “moral” va a estar al mismo nivel de importancia que garantizar la rentabilidad.

En resumen, cada vez más las empresas continuarán buscando y optimizando capacidades en la captura, almacenamiento y procesamiento de datos, y aquellas que sean capaces de conseguirlo obtendrán una ventaja sobre la competencia. Esta es la denominada “Ventaja Analítica”, y las compañías que obtengan las tan ansiadas ventajas analíticas podrán considerarse empresas Data Driven, empresas verdaderamente impulsadas por datos y centradas en el valor de los datos.

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