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Tendencias de big data 2024: Navegando por el futuro de la tecnología de datos

Big Data

Tendencias

El sector de los macrodatos está experimentando un crecimiento sustancial: el volumen de datos que se generan a diario es asombroso.

Según Statista, cada día se crean aproximadamente 328,77 millones de terabytes, o 0,33 zettabytes, de datos. Esto equivale aproximadamente a 2,31 zettabytes por semana y 120 zettabytes al año, lo que ilustra la inmensa escala de la producción de datos.

El volumen de datos abarca la información recién generada, capturada, copiada o consumida, indicando que 90% de los datos mundiales se han creado sólo en los dos últimos años. El desglose de la creación de datos en distintos intervalos de tiempo pone aún más de relieve la magnitud de este crecimiento.

Navegando por el panorama de los datos, la actualidad tendencias en big data destacan la importancia de abordar problemas prácticos como la mejora de la seguridad de los datos, la garantía de la privacidad y la gestión eficaz de diversas fuentes de datos.

En este artículo profundizaremos en estos tendencias en análisis de macrodatos y novedades, profundizando en cómo influyen en el futuro de los macrodatos y en las implicaciones para las empresas y los profesionales de este campo.

Crecimiento histórico, datos generales y proyecciones futuras del mercado de big data

El mercado de big data ha experimentado un rápido crecimiento y seguirá avanzando en 2024. En particular, el mercado mundial de análisis de big data es previsión alcanzará unos 84.000 millones de dólares en 2024 y crecerá hasta los 103.000 millones de dólares en 2027, lo que indica una expansión sustancial en todos los sectores.

Este aumento se debe en parte a las innovaciones en la visualización de datos y los análisis basados en IA, que cada vez son más accesibles para un mayor número de usuarios empresariales. Además, la diversidad y el volumen de los datos, especialmente los procedentes de fuentes ajenas a las bases de datos, como los dispositivos IoT, están catalizando la necesidad de soluciones de gestión de big data más sólidas y de abandonar los almacenes de datos tradicionales.

En términos generales, el ámbito de los macrodatos está experimentando un cambio en el que tecnologías como la computación periférica están ganando protagonismo por su capacidad para procesar los datos más cerca de su origen. Este cambio es fundamental para gestionar las enormes cantidades de datos generados por las actividades digitales contemporáneas y los dispositivos IoT.

"En 2024, el panorama de los datos se asemeja a un universo en constante expansión. Para las empresas, se trata menos de acumular estos datos y más de navegar astutamente a través de ellos para encontrar patrones útiles. Los próximos años están a punto de revolucionar nuestro enfoque de los macrodatos, centrándose en análisis sofisticados que eliminen el ruido. Es un momento apasionante, en el que los datos no son sólo un subproducto de las actividades empresariales, sino un motor esencial de la dirección estratégica".

Philip Tihonovich

Director de Big Data en Innowise

Tendencias en análisis de macrodatos

Al examinar tendencias en big data en 2024, es esencial reconocer la evolución del entorno empresarial. las empresas aprovechan cada vez más los big data para la toma de decisiones estratégicas, pero todavía sólo utilice 57% de los datos que recopilan. Los 43% de datos restantes, que siguen sin aprovecharse, representan una enorme oportunidad para las empresas. Estos datos no utilizados podrían contener información sorprendentemente útil que podría impulsar una mayor innovación, lo que subraya la necesidad de mejorar las técnicas de gestión y análisis de datos, de disponer de información más precisa en tiempo real y de estrategias basadas en datos. En general, avances como el análisis basado en IA, la integración de la computación en nube y la creciente importancia de la privacidad de los datos están configurando la forma en que las empresas abordan los macrodatos.

Profundicemos en cada uno de los emergentes tendencias en big data para comprender su impacto en 2024.

Tendencia #1 Conocimientos de datos basados en IA en tiempo real

La IA y el ML están revolucionando el procesamiento de big data. Las soluciones de IA pueden automatizar hasta 70% de todo el trabajo de procesamiento de datos y 64% del trabajo de recopilación de datos, desempeñando un papel clave en la identificación de patrones y la creación de algoritmos de toma de decisiones.

Por ejemplo, herramientas como TensorFlow e IBM Watson se utilizan ampliamente para analizar grandes conjuntos de datos, identificando patrones que serían imposibles de discernir rápidamente para los seres humanos. Estas herramientas también son fundamentales en el análisis predictivo, ya que ayudan a las empresas a predecir tendencias, comportamientos de los clientes y cambios en el mercado. Empresas como Netflix y Amazon utilizar conocimientos basados en IA para personalizar las recomendaciones a los usuarios, lo que ilustra la tendencia aplicación práctica de esta tendencia.

Tendencia #2 Informes ESG y consolidación de datos

Los informes sobre aspectos medioambientales, sociales y de gobernanza se están convirtiendo en una tendencia importante en el ámbito de los macrodatos, especialmente en Europa, donde los marcos normativos evolucionan rápidamente. Un aspecto clave de este cambio es centrarse en la legitimidad de las afirmaciones ASG y mitigar las prácticas de lavado verde.

A partir de 2024, entrarán en vigor nuevas divulgaciones obligatorias en virtud de diversas normas internacionales, que exigirán a las empresas informar sobre una amplia gama de métricas ASG, como el impacto climático, la economía circular, la contaminación, la pérdida de biodiversidad y los retos sociales, como el trato a los trabajadores y las políticas de conducta empresarial. Se espera que esta evolución hacia una información más exhaustiva cambie la forma en que las empresas recopilan y divulgan los datos ASG.

Los retos de la información ESG, principalmente debido a su naturaleza fragmentada y variada en comparación con la información financiera estandarizada, se están abordando a través de la tecnología y los métodos basados en datos. Los analistas de datos emplean cada vez más la IA y el aprendizaje automático para examinar los datos ASG, proporcionando a los inversores información más detallada.

Tendencia #3 Integración y centralización de datos

Una tendencia clave de big data en 2024 es la consolidación de datos de múltiples sistemas en una solución de almacenamiento unificada. Este movimiento está impulsado en gran medida por la necesidad de una gestión y un análisis eficientes de los datos, sobre todo para la elaboración de informes financieros y de producción. Las organizaciones están pasando de utilizar múltiples herramientas inconexas a un enfoque centralizado, en el que los datos se agregan a un único repositorio como un almacén de datos o un lago de datos. Esta centralización mejora la calidad y disponibilidad de los datos, lo que permite una toma de decisiones basada en datos más eficaz y la utilización de IA analítica avanzada. Herramientas como SAP S/4HANA se emplean a menudo en estos esfuerzos, lo que refleja una tendencia más amplia hacia un manejo de datos racionalizado e integrado dentro de las empresas.

Tendencia #4 Informática cuántica y big data

La informática cuántica representa un cambio con respecto a la informática tradicional, ya que aprovecha los principios de la mecánica cuántica. Funciona con qubits, que, a diferencia de los bits clásicos que son 0 o 1, pueden existir en múltiples estados simultáneamente.

En el contexto de los macrodatos, la computación cuántica tiene el potencial de acelerar drásticamente el procesamiento de datos, abordar algoritmos complejos y resolver problemas de optimización a gran escala que actualmente están fuera del alcance de la computación clásica. En ámbitos como el descubrimiento de fármacos, la optimización del tráfico o la modelización climática, la computación cuántica puede analizar y procesar grandes conjuntos de datos de forma más eficiente.

Una de las principales ventajas de la computación cuántica en Big Data es su capacidad para realizar cálculos muy complejos a velocidades sin precedentes. Esta capacidad es especialmente beneficiosa para el aprendizaje automático y la IA, donde puede mejorar significativamente la velocidad y la precisión del análisis de datos. En 2024, es probable que veamos más inversiones e investigaciones en computación cuántica, ya que cada vez es más accesible y está más integrada con las tecnologías de big data.

Tendencia #5 Democratizar el acceso a los datos

La democratización de los datos, una tendencia clave en big data, está ampliando el acceso al análisis de datos más allá de los departamentos especializados de TI para incluir a personal no técnico dentro de las empresas. Este cambio es posible en gran medida gracias a las plataformas de datos como servicio (DaaS), que simplifican las complejas tareas de análisis de datos con interfaces intuitivas y fáciles de usar. Estas plataformas democratizan el acceso a los datos y permiten a los empleados de distintos departamentos participar en la toma de decisiones.

La mayor accesibilidad a los datos dentro de las organizaciones está fomentando una cultura de datos más inclusiva, en la que las diversas perspectivas contribuyen a un análisis y una comprensión más ricos de los datos. Así, 90% de los líderes empresariales considere la democratización de los datos como prioridad, lo que demuestra su creciente importancia en la estrategia empresarial.

Tendencia #6 Gobierno y seguridad de los datos

En 2024, la gobernanza de los datos y la seguridad en el big data priorizan cada vez más controles más estrictos y enfoques modernos. Según Informe de Immuta sobre el estado de la seguridad de los datos, en la actualidad, alrededor de 35% de los profesionales de datos dan prioridad a las iniciativas relacionadas con la seguridad de los datos, como la implementación de controles de seguridad y gobernanza de datos más sólidos. Esta tendencia es una respuesta a la rápida evolución de la IA y su impacto en la seguridad de los datos, con 56% de los encuestados citando la exposición de datos sensibles a través de indicaciones de IA como una preocupación significativa.

Siguiendo el tendencias en big data Por lo que respecta a la gobernanza y la seguridad, en 2024 habrá algunos avances tecnológicos clave que cobrarán protagonismo:

Gobernanza de datos automatizada
Gobernanza de datos en tiempo real
Soluciones de gobierno de datos basadas en Cloud
Modelos descentralizados de gobernanza de datos
Protección de datos y cumplimiento de la nueva normativa

Tendencia #7 Consideraciones éticas e impacto social

En 2024, esta tendencia gira en torno a cómo se recopilan, procesan y utilizan los datos, garantizando que se ajustan a las normas éticas.

Los aspectos clave de esta tendencia son:

Privacidad de los datos y consentimiento: El uso ético de los datos empieza por cómo se recopilan. Cada vez se hace más hincapié en obtener el consentimiento explícito de las personas antes de recopilar sus datos personales.
Prejuicios e imparcialidad en la IA: las consideraciones éticas implican garantizar que los sistemas de IA sean justos y no perpetúen los prejuicios existentes en la sociedad, especialmente en áreas sensibles como la contratación, la aplicación de la ley y la aprobación de préstamos.
Transparencia en el uso de los datos: Se anima a las organizaciones a que sean transparentes en el uso que hacen de los datos. La transparencia genera confianza entre los usuarios y las partes interesadas, garantizando que los datos no se utilicen de forma que pueda considerarse engañosa.
Beneficio social: se espera que las empresas utilicen los datos de forma que beneficien a la sociedad, por ejemplo mejorando los resultados de la sanidad pública, mejorando las herramientas educativas o abordando problemas medioambientales.
Innovación responsable: Esto implica equilibrar la búsqueda de avances tecnológicos con la consideración de los posibles impactos negativos en la sociedad.

Tendencia #8 Soluciones específicas para el sector

La tendencia de las soluciones específicas para cada sector en big data se debe al reconocimiento de que los distintos sectores tienen necesidades de datos únicas. esta tendencia refleja un alejamiento de las soluciones de talla única en favor de enfoques más personalizados que tengan en cuenta los matices específicos de cada sector.

Por ejemplo, en la sanidad, los macrodatos se utilizan para mejorar la atención al paciente mediante la medicina personalizada, el análisis predictivo de brotes de enfermedades y la optimización de las operaciones hospitalarias. Según Visiongain, según las previsiones, el valor de la analítica mundial de macrodatos en el sector sanitario alcanzará los 1.000 millones de euros en 2031.

Los servicios financieros, por su parte, utilizan big data para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y los servicios personalizados al cliente. En venta al por menorLos macrodatos ayudan a comprender el comportamiento de los consumidores, mejorar la eficiencia de la cadena de suministro y optimizar la colocación de los productos.

Las razones de esta tendencia son múltiples. En primer lugar, a medida que aumentan el volumen y la variedad de los datos, también lo hace la complejidad de extraer información. Las soluciones específicas para cada industria abordan este problema adaptando la recopilación y el análisis de datos al contexto particular de cada sector. En segundo lugar, entran en juego consideraciones normativas específicas. Por último, la rápida evolución de la tecnología ha permitido desarrollar herramientas de análisis más sofisticadas y adaptadas a cada sector.

Trend #9 Integración de IoT y big data

Esta tendencia consiste en aprovechar las enormes cantidades de datos generados por los dispositivos IoT y utilizar el análisis de big data para extraer información valiosa. Uno de los ejemplos notables de integración de IoT y big data está en la sector agrícola. Los dispositivos IoT se utilizan en la agricultura para controlar diversos factores, como las condiciones del suelo, los patrones meteorológicos y la salud de los cultivos. Estos datos se analizan mediante herramientas de big data para optimizar las prácticas agrícolas, mejorar el rendimiento de las cosechas y reducir los residuos. Por ejemplo, empresas como John Deere están integrando IoT en sus equipos agrícolas para hacer posible la agricultura de precisión. Utilizan sistemas conectados a satélites para recopilar datos que mejoren la eficiencia en el uso de fertilizantes y pesticidas.

Otro ejemplo es el sector sanitario, en el que los dispositivos IoT se utilizan para controlar la salud de los pacientes y recopilar datos médicos. A continuación, se puede aplicar el análisis de big data a estos datos para mejorar la atención al paciente y la detección precoz de enfermedades.

La integración de IoT y big data está brindando oportunidades sin precedentes para que las empresas de diversos sectores optimicen sus operaciones, mejoren la experiencia del cliente y formulen estrategias basadas en datos en tiempo real.

Tendencia #10 Centrarse en la visualización de datos

A medida que aumentan el volumen y la complejidad de los datos, la capacidad de visualizarlos e interpretarlos adquiere cada vez más importancia para las organizaciones.

Los aspectos clave de esta tendencia son:

Datos complejos hechos comprensibles: Las herramientas de visualización de datos convierten conjuntos de datos complejos en formatos gráficos más digeribles.
Mejora de la toma de decisiones: Las representaciones visuales de los datos pueden ayudar a descubrir patrones, tendencias y correlaciones ocultos.
Cuadros de mando interactivos: Las herramientas modernas de visualización de datos ofrecen cuadros de mando interactivos que permiten a los usuarios profundizar en puntos de datos específicos y explorar los datos con más detalle.
Contar historias con datos: La visualización es una poderosa herramienta para contar historias, lo que permite a las empresas comunicar a las partes interesadas la información obtenida a partir de los datos.

El futuro de los macrodatos

Más allá de 2024, el futuro de los macrodatos está a punto de remodelar profundamente las industrias y la vida cotidiana. Imagina un mundo en el que la información basada en datos esté profundamente integrada en todas las decisiones, tanto mundanas como complejas.

Este escenario futuro prevé un paradigma en el que sofisticados algoritmos, capaces de manejar vastos e intrincados conjuntos de datos, impulsen la toma de decisiones en diversos sectores, desde protocolos personalizados de atención sanitaria hasta estrategias integrales de desarrollo urbano. Al mismo tiempo, la dimensión ética de la gestión de datos pasará a primer plano, obligando a la creación de marcos avanzados que garanticen la privacidad, la seguridad y el uso ético de los datos. Esta evolución promete una existencia más inteligente e interconectada, equilibrando los avances tecnológicos con una gestión responsable de los datos.

Conclusión

Para concluir nuestra exploración de la tendencias en big data para 2024, surgen algunos puntos clave que las empresas deben tener en cuenta:

La incorporación de la IA y el aprendizaje automático al big data no es una tendencia pasajera, sino que se está convirtiendo en un aspecto indispensable de la analítica de datos.
La sinergia entre la computación en nube y los macrodatos está remodelando el almacenamiento y el procesamiento de datos.
La visualización de datos se está convirtiendo en una necesidad para interpretar conjuntos de datos complejos.
Las empresas deben prepararse para las aplicaciones avanzadas de big data. La convergencia del Internet de las Cosas con el big data está llamada a crear una nueva frontera para el análisis en tiempo real.
Cada vez se prestará más atención a las consideraciones éticas y a la privacidad de los datos.
Se espera que se acelere la tendencia hacia soluciones de big data a medida.

El futuro de los macrodatos es prometedor y encierra el potencial de un cambio transformador en todos los sectores, pero también requiere un enfoque consciente de cómo se gestionan, analizan y utilizan los datos. Las empresas que sepan adaptarse a estas tendencias cambiantes e incorporarlas a sus estrategias estarán bien posicionadas para prosperar en un futuro basado en los datos.

FAQ

¿Cómo influirá la IA en las tendencias de big data en 2024?

La IA está transformando el big data al aumentar sus capacidades de análisis de datos complejos y modelado predictivo. En 2024, los algoritmos de IA automatizarán las tareas de procesamiento de datos, lo que permitirá obtener información más rápida y precisa. La integración de la IA con el análisis de big data es fundamental en campos como la atención sanitaria para el diagnóstico predictivo y el comercio minorista para el análisis del comportamiento de los clientes. La progresión de las herramientas de IA, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, está haciendo posible extraer información más matizada de grandes conjuntos de datos.

¿Cuáles son los principales retos en materia de seguridad y privacidad de los macrodatos?

Los principales retos en materia de seguridad y privacidad de los macrodatos son proteger los datos contra las filtraciones, garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad en constante evolución y gestionar la enorme cantidad de datos de forma segura. A medida que se diversifican las fuentes de datos y aumenta su volumen, resulta más complejo mantener su integridad y confidencialidad. Además, el desafío de equilibrar la accesibilidad de los datos con la protección de la privacidad es una preocupación crítica para las organizaciones, particularmente en el contexto del GDPR y otras regulaciones de privacidad.

¿Cómo afecta la computación de frontera al procesamiento de datos?

La computación periférica está teniendo un impacto significativo en el procesamiento de datos al permitir el análisis de datos más cerca de la fuente de generación de datos. Esto reduce la latencia y el uso de ancho de banda, lo que es importante para las aplicaciones de procesamiento de datos en tiempo real, como los dispositivos IoT en las ciudades inteligentes o los sistemas de supervisión en tiempo real en la fabricación. Al procesar los datos localmente, la computación de borde permite una toma de decisiones más rápida y reduce la carga de los centros de datos centrales.

¿Qué papel desempeña la visualización de datos en el análisis de macrodatos?

La visualización de datos es crucial en el análisis de big data, ya que transforma conjuntos de datos complejos en formatos visuales comprensibles. Ayuda a revelar tendencias, patrones y valores atípicos que podrían no ser evidentes en los datos brutos. Una visualización eficaz ayuda a que los datos sean más accesibles para los responsables de la toma de decisiones, lo que facilita la toma de decisiones más informadas. En este ámbito destacan herramientas como Tableau y Power BI, que ofrecen funciones de visualización avanzadas.

¿Qué desarrollos futuros se prevén para los macrodatos más allá de 2024?

Más allá de 2024, se espera que los avances en computación cuántica revolucionen el procesamiento de big data gestionando cálculos complejos a velocidades sin precedentes. El crecimiento del IoT seguirá aportando grandes cantidades de datos, lo que requerirá soluciones de big data más avanzadas. Además, se prestará más atención a la IA ética y al uso responsable de los datos, con avances en las tecnologías de mejora de la privacidad. Es probable que la tendencia hacia experiencias personalizadas basadas en datos siga evolucionando y afecte a sectores como el comercio electrónico, la sanidad y el ocio.

Dmitry Nazarevich CTO

Date: 30 de enero de 2024

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