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Tendencias en Big Data para 2020

Miguel Parada
  • Escrito por Miguel Parada el 25 de Mayo de 2020
  • 9 min de lectura Big Data
Tendencias en Big Data para 2020

Aunque no lo veamos es algo que está presente. Durante los últimos 20 años ha sido un término que ha ido ganando protagonismo en nuestras conversaciones diarias. La captación y almacenamiento de grandes volúmenes de información es el principal pilar que define el término Big Data y su ecosistema. Pero lo realmente importante no es la cantidad de datos generados, lo que importa del Big Data es cómo procesar esa información y el uso que las organizaciones hacen de los datos, resolviendo el paradigma de tratamiento de datos generalmente poco estructurados y en cantidades ingentes.

Aunque ya estamos en el segundo trimestre de 2020, todavía podemos hablar de las tendencias de Big Data 2020 que surgirán o tendrán su momento de consolidación en los próximos meses.

Estado del Big Data en la actualidad

Algunas de las grandes tecnologías ya están entre nosotros. Muchas ya las conocemos, a todos nos suenan porque están en boca de todos. Otras, en cambio, son más emergentes, como las tecnologías de computación en el borde de red o Nube transversal, analítica aumentada, optimización en la nube y, en especial, todo lo relacionado con las tecnologías basadas en cadenas de bloques o BlockChain. Todas estas están fuertemente conectadas entre sí y forman parte del núcleo de tecnologías que componen el presente y el futuro del Big Data.

El Big Data ha ido tomando importancia en las estrategias de desarrollo de negocio de muchas empresas. También apunta a una de las principales herramientas con las que nuestra sociedad se transformará hacia el futuro.

La correcta toma de decisiones no solo acelera notablemente el ritmo de trabajo, sino que también nos proporciona un conocimiento perspicaz. En otras palabras, gracias al Big Data, las empresas, gobiernos e instituciones del presente trabajan de manera más eficiente, rápida e inteligente.

No sorprende que estas mismas empresas, profesionales y personas de todo el mundo observen cuidadosamente su desarrollo y novedades.

Tendencias de Big Data 2020

¿Te ha picado la curiosidad de conocer el futuro? En este artículo vamos a repasar las tendencias más destacadas en Big Data para el presente año. Algunas de ellas ya las conoces, otras las verás este año y se consolidarán a lo largo de la década.

Analítica aumentada

El Big Bata consiste en analizar datos. Como resultado de este análisis, se obtiene un conocimiento útil y práctico que puede utilizarse para diferentes fines como datos estadísticos, estudios médicos, etc.

¿Pero y si pudiéramos llevarlo un poco más allá? Mediante algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje es posible ofrecer la capacidad de comprender los datos e interactuar con ellos de manera orgánica, así como notar tendencias valiosas o inusuales. Además, los algoritmos de aprendizaje automático, aprovechados para trabajar en análisis de Big Data, pueden sugerir ideas de manera preventiva.

En otras palabras, la inteligencia artificial también tendrá su importante papel en el análisis, desarrollo e interpretación de datos, agilizándolo significativamente. Se estima que un 80% del trabajo de los científicos de datos está estrictamente relacionado con la recopilación y curación de datos. Gracias a la analítica aumentada, el ahorro de tiempo es significativo y con menos errores.  

Un ejemplo lo tenemos en cómo se reciben y analizan los datos en relación con la amenaza del Coronavirus con el uso de esta tecnología Big Data por parte del INE (Instituto Nacional de Estadística).

Algunos expertos creen que en 2020 esta tecnología se convertirá en el activo principal de las empresas que se ocupan de análisis e inteligencia empresarial.

Optimización

La computación en la nube también ha estado con nosotros durante años, y encontramos cada vez más aplicaciones de esta tecnología. Hoy en día, casi todos los usuarios de Internet usan esta solución, solo por mencionar Google Drive, que no es más que una plataforma de almacenamiento de datos en la nube.

Las soluciones en la nube proporcionan acceso inmediato a recursos sin importar nuestra ubicación, sin la necesidad de descargar software o aplicaciones pesadas. Por lo general, todo lo que necesita es disponer de conexión a Internet y un navegador.

Sin embargo, esto no significa que hayamos alcanzado sus límites. Los sistemas en la nube se encuentran en la actualidad en una carrera por su optimización. En nuestro presente, el futuro es híbrido. Las soluciones de nube híbrida proporcionan la posibilidad de poder integrar lo mejor de ambas realidades y facilitan nuestra transición tecnológica hacia otros servicios en la nube (SaaS) o acceso a un entorno basado en Cloud en el cual los usuarios pueden crear y distribuir aplicaciones donde el proveedor proporciona la infraestructura subyacente (PaaS). Pero hay un gran escollo, el espacio de almacenamiento requerido es cada vez más elevado.

Para resolver esto se están estudiando soluciones de almacenamiento en frío para almacenar datos antiguos y no utilizados mediante el diseño de algoritmos inteligentes para tal fin. Se estima que el almacenamiento en frío puede ahorrar hasta un 50% de los costes generales de almacenamiento. Gigantes como Google o Microsoft ya están trabajando en esta tecnología.

Edge Computing

Es posible que nunca hayas oído hablar de esta tecnología, pero cada vez está más presente en múltiples dispositivos. La computación perimetral trata de procesar la información lo más cerca posible de los puntos finales. El resultado es una latencia y tráfico reducidos dentro de la red.

Edge Computing es una tecnología informática distribuida que acerca el almacenamiento de datos a la ubicación donde se necesita, para mejorar los tiempos de respuesta y ahorrar ancho de banda.

In-memory computing

Y, hablando de ahorrar espacio, detectar patrones dentro de los datos también será tendencia este año. In-memory computing se refiere a una tecnología de almacenamiento de datos dentro de la memoria RAM. Su principal utilidad reside en permitir trabajar de manera efectiva grandes conjuntos de datos a gran velocidad y sirve de alternativa, por ejemplo, al almacenamiento de datos en bases de datos relacionales.

Esta tecnología viene este año a consolidarse, en combinación con técnicas de aprendizaje automático, para permitir analizar datos de tamaño y complejidad variados, con una velocidad sin precedentes.

DataOps

Data Operations o DataOps se refiere a una metodología automatizada, orientada a procesos, utilizada para mejorar la calidad y reducir el tiempo del ciclo de análisis de datos.

Este concepto no es nuevo, se presentó por primera vez en IBM en 2014, aunque su desarrollo efectivo se ha dado a partir de 2017.

DataOps se puede usar para automatizar tantas etapas del flujo de datos como sea posible, incluyendo:

  • Inteligencia de negocios
  • Ciencia de los datos
  • Análisis de datos

En parte, como resultado de esto, según el informe de IBM, habría hasta 3 millones de trabajos de ciencia de datos disponibles para fines de 2020.

IoT, el Internet de las cosas

Resulta virtualmente imposible imaginar un futuro sin IoT. Durante 2020, el número de dispositivos IoT no dejará de crecer en un aumento exponencial llegando a superar la barrera de los 30.000 millones de dispositivos. Para hacer frente al desafío de análisis de datos procedente de estos, se están desarrollando las tecnologías necesarias. Por ejemplo:

  • Procesamiento del lenguaje natural y análisis conversacional: Para 2020 se espera que el procesamiento de voz o lenguaje natural se utilice para generar hasta el 50% de las consultas analíticas.
  • Combinación de IoT y análisis de datos:  Con la conexión de más sensores IoT a los objetos, se genera una cantidad cada vez mayor de datos, por lo que habrá una gran demanda de especialistas en ciencia de datos.

Blockchain

Las tecnologías asociadas a cadenas de bloques no son algo nuevo, pero en 2019 la combinación del Big Data y Blockchain supuso una revolución en materia de seguridad de datos y análisis científico. Su premisa básica de funcionamiento es establecer una base de datos distribuida en la que los datos se almacenen y distribuyan a través de una gran cantidad de equipos informáticos que actúan como nodos y en la que todas las entradas individuales (denominadas transacciones) son visibles para el resto, de modo que es muy difícil manipular la información sin que el resto de “testigos” evidencien el error en el tratamiento de la información.

Esta característica, la inviolabilidad del dato, lo hace clave y en 2020 seguirá una evolución creciente dadas sus múltiples posibilidades áreas como pueden ser la automoción, el sector energético, sanitario, etc.

El desarrollo de las Smart Cities

Las Smart Cities, o también llamadas ciudades inteligentes, son el futuro. Se trata de ciudades que persiguen optimizar la sostenibilidad a través de la interconexión de dispositivos. Ciudades como Londres, Singapur o Nueva York buscan resolver sus problemas de ordenamiento urbano mediante el uso de tecnologías de recogida y procesado de datos y así mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos.

"Shazaming" de datos

Todos conocemos Shazam, el famoso servicio musical donde puedes grabar el sonido ambiente y, tras unos minutos, obtener toda la información sobre la canción identificada. Lo que quizá no sepas es que el "Shazaming" de datos será una de las realidades de 2020.

Los algoritmos apoyarán los sistemas analíticos en la identificación de patrones de datos y anomalías, así como también permitirán nuevos datos para su posterior análisis. En una realidad conectada, los dispositivos digitales nos proveerán de datos dinámicos más allá del mundo de los paneles de datos y visualización. Como puedes ver, el Shazaming ofrece enormes oportunidades, pero también conlleva el peligro de un mal uso.

Inteligencia continua (CI)

Esta es otra de las novedosas tendencias que podemos esperar que crezca en 2020. Es otra forma de mejorar el proceso de toma de decisiones en las empresas integrando el análisis en tiempo real con la forma en la que se realizan actividades comerciales en la empresa de hoy. Esta tecnología procesa datos históricos y actuales por igual para respaldar el proceso de toma de decisiones o, en algunos casos, también automatizarlo.

Lo que es particularmente interesante, CI utiliza otra tecnología mencionada en este artículo: análisis aumentado. La inteligencia continua es una nueva tecnología, que es posible gracias a la analítica aumentada y la evolución de otras tecnologías de Big Data e IA. Las posibles aplicaciones aún están por venir, pero podemos predecir que CI puede ayudar a:

  • Brindar una atención al cliente más efectiva
  • Diseñar ofertas y descuentos especiales adaptados a las necesidades y expectativas de cada cliente.
  • Optimizar el proceso de toma de decisiones corporativas

Investigación sobre el cambio climático y el universo

Las soluciones de Big Data pueden hacer una contribución decisiva al debate sobre el cambio climático. El material de datos puede provenir de institutos meteorológicos, varias instituciones de investigación para geociencias o física de partículas, o incluso conjuntos de datos de investigación oceánica. Para aproximar los eventos desde el Big Bang hasta la actualidad del universo, se deben incluir cantidades de entrada inimaginablemente grandes.

Los análisis en tiempo real serán más interesantes

La transmisión de datos pesados o la transmisión de análisis de datos en vivo ganará un impulso considerable en 2020, no solo para deportes grandes y relevantes a nivel mundial. Por ejemplo, el mundo financiero podría canalizar petabytes de datos en vivo a través de conexiones de red complicadas y comunicarse con muchos otros dispositivos.

Pero las organizaciones que monitorean la investigación crítica sobre terremotos, fenómenos como El Niño y otros desastres naturales también dependerán cada vez más del Big Data, utilizando la automatización de procesos robóticos (RPA), la IA y el aprendizaje automático para proporcionar predicciones fiables.

Futuro del Big Data

Como podemos ver, cuando se trata del Big Data, están sucediendo muchas cosas en este momento. Hablando del futuro del Big Data podemos esperar que cada mes surjan más y más novedades, por lo que es crucial mantenerse enfocado en el tema y seguir la pista de las noticias que se produzcan.

En lo referente a la industria, es uno de los verdaderos catalizadores en la industria de la inteligencia artificial, y una multitud de profesionales y científicos de datos trabajan continuamente en mejoras y nuevas aplicaciones dentro de este nicho.

Así que, como conclusión, 2020 se presenta como un año en donde se producirán importantes descubrimientos y avances, por lo que, si no lo has hecho ya, recomendamos comenzar a formarse sobre Big Data, inteligencia artificial, aprendizaje automático e inteligencia de negocios. ¿Estás preparado?

 

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