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Las principales tendencias en Big Data e Inteligencia Artificial para 2020

Cualquiera que se dedique a la tecnología siempre debe estar al día de lo que ocurre en su profesión y, a ser posible, entrever lo que depara el futuro. Esto es aún más cierto en campos como el big data o la inteligencia artificial donde los cambios son especialmente acelerados.

Es por ello que, desde IMF, vamos a analizar las tendencias en big data e inteligencia artificial para 2020, siempre con un ojo puesto en cómo afectan al presente y al futuro de los profesionales de estos campos.

Del Big Data a la IA

En 2020 se hará más patente que nunca que el big data y la IA están condenados a entenderse y, en este sentido, es probable que el gobierno del dato será el puente que una ambas disciplinas en los próximos años. Así parece indicarlo el actual estado de madurez del mercado así como la apuesta de diversos proveedores, desde IBM a Cloudera o SAS.

La entrada en vigor del reglamento RGPD ayudará a reforzar esta tendencia, y, con ello, la importancia de roles como el de Chief Data Officer (CDO) o los delegados de datos.

Esta preocupación por los aspectos más normativos del gobierno del dato se extenderá probablemente a otros aspectos relacionados con la IA ética y, en general, con el uso responsable del big data y la inteligencia artificial.

Plataformas en la nube

Este año vamos a ver que todos los proveedores de soluciones gravitan hacia el modelo de plataformas como servicio. No es de extrañar si tenemos en cuenta que, para un proveedor, el modelo de negocio en la nube tiene numerosas ventajas frente al on-premise.

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Recientemente hemos visto que las opciones del consumidor para elegir instalaciones on-premise se han visto reducidas considerablemente con la adquisición de Hortonworks por parte de Cloudera y con la virtual desaparición de MapR.

Entre las plataformas más interesantes a tener en cuenta para 2020 podemos señalar las siguientes:

Cloudera

Cloudera, mientras termina de asimilar su adquisición de Hortonworks, parece poner el foco de su propuesta de plataforma en el gobierno del dato.

Databricks

Databricks por su parte, sigue creciendo a pasos agigantados yendo desde un posicionamiento inicial de proveedor de Spark as-a-service hacia una plataforma analítica completa que ofrece una solución unificada para analistas y científicos de datos.

Empresas relativamente nuevas siguen posicionándose en diferentes nichos para luego, en algunos casos, ir creciendo a una oferta cada vez más completa. Parece ser el caso de Snowflake que irrumpió como la opción para data warehousing del mundo big data y ahora se postula también como una plataforma completa y unificada.

Facilitando la vida al analista de datos

Entre las propuestas más significativas en cuanto a tecnología y nuevas herramientas, podemos destacar las iniciativas de los proveedores para facilitar la vida a analistas y científicos de datos a través del uso de soluciones cada vez más intuitivas y fáciles de usar.

En este sentido destacan las herramientas de visualización. El lanzamiento de PowerBI por parte de Microsoft en 2015 fue todo un acierto ya que permitió al gigante completar su oferta con una potente solución de visualización. Otros actores importantes han tardado en reaccionar pero, finalmente, en 2019 hemos visto dos movimientos significativos como son la adquisición de Looker por parte de Google y de Tableau por parte de Salesforce.

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En esta misma línea hay que señalar también productos como Azure de Microsoft que busca simplificar la vida del analista y otros, como AutoML de Google o mlflow de Databricks, que tratan de automatizar o al menos hacer más eficiente una parte del trabajo con datos y modelos de aprendizaje automático.

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No cabe duda de que 2020 va a ser un año interesante donde veremos la evolución de estas y otras tendencias.

El año 2020 será probablemente el año de la inteligencia artificial responsable; el año donde todos, ciudadanos e instituciones, nos acabemos de hacer conscientes del impacto que estas tecnologías pueden tener, no sólo en lo relacionado con los aspectos económicos sino también en todo lo relacionado con los aspectos éticos y humanos.

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Directora del Máster en Big Data de IMF Business School. Experta en big data, inteligencia artificial e innovación tecnológica. Concha ha dirigido numerosos proyectos basados en big data y machine learning para empresas como Bankia, Banco Santander, BBVA, Stratio y Devo. Actualmente investiga acerca de la aplicación de principios éticos en inteligencia artificial.

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