Big Data: Últimas tendencias 2021

Las tendencias del big data en 2021 predicen una complejidad cada vez mayor en el uso de la tecnología, de la analítica de datos y del internet de las cosas (IoT).

La evolución del análisis masivo de datos en los últimos años ha sido muy rápido, por lo que, independientemente del contexto económico que veas a tu alrededor, puedes estar seguro de que 2021 nos trae importantes innovaciones. Habrá más catálogos inteligentes de metadatos, análisis en tiempo real con menor latencia, mayor consumo de ancho de banda y simulaciones y algoritmos que identificarán patrones de datos y anomalías.

Todo ello seguirá redundando en el desarrollo empresarial y, por tanto, mejorará las posibilidades de crecimiento. Si estás pensando especializarte en este ámbito, echa un vistazo a las siguientes tendencias en la industria de los datos.

Soluciones híbridas y multinube

La tecnología en la nube sigue aumentando y mejorando. No obstante, la velocidad de los cambios no permite aún la suficiente agilidad y funcionalidad, por esto, una tendencia creciente es el uso de implementaciones híbridas y multinube.

Esto ocurre porque para la mayoría del tejido empresarial no resulta nada fácil trasladar toda su estructura a la nube y sincronizar sus plataformas y sus fuentes de datos desde una solución local. Además de que muchas compañías han dejado su huella digital en varias nubes.

Este proceso de adaptación y migración puede suponer una inversión de tiempo que, en algunos casos, ronda las semanas o meses. Por tanto, muchas compañías recurren a la combinación de soluciones de nube y locales en un modelo híbrido.

De este modo, usan la nube para almacenar y trabajar de forma dinámica y utilizan las plataformas locales para cargas de trabajo estables.

Analítica aumentada

Aparte de analizar datos que benefician al desarrollo empresarial, la analítica aumentada combina el estudio de la información con algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para conseguir que tu trabajo sea mucho más productivo.

De esta forma, se consigue manejar y entender los datos e interactuar con ellos, así como detectar tendencias anómalas. Además, los algoritmos de aprendizaje automático, fundamentales en la evolución del big data, facilitan las predicciones y las estrategias preventivas que pueda necesitar tu empresa.

Esta tecnología combina diferentes ramas de 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.

Edge Computing

Se basa en un objetivo: 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. Dicho de otra forma, se logra una menor acumulación de retardos temporales.

In memory computing

Permite analizar datos en tiempo real. Al analizar grandes cantidades de información podemos detectar patrones almacenados en la memoria interna (en la RAM).

El análisis de datos en la memoria interna, combinado con técnicas de machine learning, ofrece información rápida y precisa que se puede utilizar en grandes sistemas.

Aunque es necesario un hardware específico con una certificación y configuración determinada, esta tecnología te ofrece muchas ventajas, como, por ejemplo, el almacenamiento de tablas y la replicación de datos.

Procesamiento de voz mejorado

La inteligencia artificial, el internet de las cosas y el machine learning permiten, con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que los hombres y las máquinas interactúen.

Esta tendencia irá dando resultados sorprendentes en el futuro gracias a programas que entenderán el lenguaje humano escrito y hablado y sabrán darle diversas opciones de respuesta.

Chief data officer o responsable de datos

Aunque no pueda considerarse como una tecnología, el chief data officer (responsable de gestión y análisis de datos) es una alternativa al director de tecnología que se está imponiendo en numerosas empresas. Se trata de un perfil profesional en evolución y con una especialización creciente.

Un número cada vez mayor de empresas manejan grandes cantidades de datos y muchas de ellas desean un profesional que sepa cómo manejarlos respetando la normativa y sacando el máximo rendimiento de su análisis.

Data Storytelling

Los datos, si no cuentan historias, no sirven para nada. Tienen que contar, si un dato no te dice nada, hay que buscar la historia detrás de él, para qué puede servir.

Aprendizaje automático

El Machine Learning o aprendizaje automático es otra tendencia ya consolidada pero que seguirá creciendo, y lo hará por su utilidad para todo tipo de empresas y sectores.

Cuando hablamos de Machine Learning nos referimos a la capacidad de los algoritmos de aprender y mejorar sus acciones de forma autónoma, esto es que cuanto más ejecutemos el algoritmo mejor cumplirá sus objetivos. 

Ecosistema de Big Data

El ecosistema de Big Data ofrece una gran capacidad de aprendizaje automático que incluirá el cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. Otro beneficio de este ecosistema es que unificarán las tecnologías analíticas, por lo tanto existirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y podrán ser leídas por cualquier lenguaje de programación.

Conclusión

Una de las prioridades para las empresas es la gestión de datos y recursos integrando múltiples tecnologías base. El Big Data nos permite ser capaces de anticiparnos a las necesidades y demandas de los consumidores. La toma de datos abre un amplio abanico de posibilidades en la personalización del producto o servicio hacia el cliente.

La necesidad de las empresas por realizar un análisis de datos fomentará la innovación tecnológica (TI) dentro de ésta y al mismo tiempo su integración en el ecosistema de Big Data. Estos avances serán obligatorios para todas las empresas que no quieran quedarse atrás en el mercado. Por lo tanto el modelo Business Analytics comenzará a ser una realidad desde las grandes multinacionales hasta las pequeñas startups.