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Las últimas tendencias en big data para estar a la última

Las tendencias en big data en 2020 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 vertiginosamente rápida, por lo que, independientemente del contexto económico que veas a tu alrededor, puedes estar seguro de que 2021 traerá importantes innovaciones.

Habrá más catálogos inteligentes de metadatos, análisis en tiempo real con escasa latencia y 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

Las tecnologías en la nube siguen aumentando y mejorando. No obstante, dado que la velocidad de los cambios no permite aún la suficiente agilidad y funcionalidad, una tendencia creciente es el uso de implementaciones híbridas y multinube.

Esto ocurre porque, en realidad, 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, recuerda 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, aunque la rentabilidad es evidente, 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

Esta estrategia va más allá de analizar datos para obtener conocimientos que puedan beneficiar al desarrollo empresarial. 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 la inteligencia artificial y el machine learning con el objetivo de optimizar la interpretación de datos y la posibilidad de desarrollarlos y compartirlos de manera más rápida.

Todo ese proceso de recopilación y análisis de datos, que sirve para quedarse con aquellos que son especialmente valiosos y significativos, ocupa alrededor del 80 % del trabajo de los técnicos.

Gracias a la analítica aumentada, muchas de esas tareas se pueden llevar a cabo de forma automática, algo que supone una reducción considerable de los errores que se cometen en este proceso.

Edge computing

Esta tecnología informática 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.

Si, además, lo combinas con el cloud computing, reducirás aún más esa latencia y aumentarás la ciberseguridad, ya que se descentraliza el envío de datos a través de redes o de otros procesadores.

El ejemplo más claro de la utilidad de este paradigma lo tienes en la realidad aumentada y en la realidad virtual. Para desarrollarse de manera óptima, estas tecnologías necesitan que la latencia sea muy baja y que, por el contrario, el ancho de banda sea el máximo posible.

In memory computing

Es una tecnología diseñada para analizar en tiempo real. Gracias a ella, podrás examinar grandes cantidades de información y detectar patrones almacenados en la memoria interna o en la RAM. Además, esto evitará determinadas transacciones de algunas aplicaciones y acelerará el procesamiento.

No olvides que, dados sus grandes beneficios y su coste reducido, esta es una tendencia que tiene muchas posibilidades de continuar creciendo en el futuro.

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 y también en otros mucho más reducidos con grandes resultados.

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.

El chief data officer o responsable de datos

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

La aplicación del Reglamento General de Protección de Datos en la Unión Europea de mayo de 2018 hizo necesaria la figura de un especialista en la gestión y tratamiento de datos. Este técnico, que inicialmente no estaba específicamente destinado al análisis, está cada día más ligado a esta tarea.

La necesidad de implementar prácticas armonizadas con la protección y análisis de datos ha hecho de este ámbito un nuevo yacimiento de empleo. 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.

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