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Nuevas corrientes en el análisis Big Data

Tiempo de lectura: 3 minutos

El análisis big data continúa siendo herramienta y oportunidad para las empresas. En los próximos meses, veremos algunas tendencias de 2018 que se consolidan y asistiremos a los cambios provocados por nuevas corrientes en el mundo de los datos. ¿El inicio de una nueva etapa?

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Novedades en el análisis big data

2019 trae pequeñas transformaciones y grandes revoluciones. Algunas de las tendencias en análisis big data tienen que ver con:

  1. Analítica aumentada. Con los datos aumentados, los sistemas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para sugerir ideas de manera prescriptiva. Esto elimina de raíz las barreras de entrada al análisis big data abriéndolo a todos los usuarios de negocio, no solo a los científicos de datos. Esto sucederá aún en mayor medida cuando se combine con el procesamiento de lenguaje natural, que hará posible la proliferación de nuevas interfaces que permitirán a los usuarios consultar sus datos utilizando el habla.
  2. El aprovechamiento de los datos inutilizados. Estos datos oscuros, normalmente relegados de la analítica big data, son la información que las organizaciones recolectan, procesan y almacenan durante las actividades de negocio normales, pero que, generalmente, no se utilizan para otros fines. Este tipo de datos a menudo se registra y almacena solo para fines de cumplimiento, y requiere mucho almacenamiento, sin monetización directa ni analítica para obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, en 2019 veremos cómo se pone más énfasis en este recurso relativamente sin explotar, incluida la digitalización de registros y elementos analógicos y su integración en el almacén de datos.
  3. Optimización de costes en la nube con el almacenamiento de datos en frío. La migración del almacén de datos a la nube es casi siempre menos costosa que una compilación en entornos locales, pero eso no significa que los sistemas de nube no puedan ser optimizados en costes aún más. Es por esto que 2019 verá a más organizaciones recurriendo a soluciones de almacenamiento de datos en frío, una decisión de permitirá invertir en actividades de datos que puedan generar un ROI en lugar de ser una pérdida de dinero.
  4. Visualización de datos. A medida que más organizaciones muevan sus almacenes de datos tradicionales, y a menudo aislados, a la nube se apreciará un aumento en el uso de herramientas y plataformas de integración de datos. Esto significa un enfoque más unificado de los datos, que, a su vez, implica que cada vez más empleados tendrán la capacidad de contar historias relevantes y precisas con datos utilizando la versión única de la organización de la verdad.
  5. DataOps. El concepto de DataOps realmente comenzó a surgir en 2018 y crecerá de manera significativa en importancia en los próximos meses, convirtiéndose en una de las tendencias en análisis big data a tener más en cuenta, sobre todo a medida que los procesos de datos se vuelvan más complejos y requieren aún más herramientas de integración y gobernanza. DataOps aplica los métodos Agile y DevOps a todo el ciclo de vida del análisis de datos, desde la recopilación hasta la preparación, empleando pruebas y entrega automatizadas para una mejor calidad y análisis de los datos. DataOps promueve la colaboración, la calidad y la mejora continua, y utiliza el control estadístico de procesos para monitorear el flujo de datos para garantizar una calidad constante y constante.

Ya conoces hacia dónde debes avanzar, qué esperar de tus sistemas y cómo optimizar tus capacidades de análisis big data. Ahora te falta plantearte si cuentas con las herramientas, recursos y entornos adecuados para lograr tus propósitos. ¿Cuál será tu estrategia de cambio para los próximos meses?

 

Créditos fotográficos: metamorworks

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