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El futuro de big data - Predicciones e investigaciones | Data analytics y su impacto en la empresa

Todos hemos oído hablar del big data y de cómo ha empezado a dominar el mundo. Todo el mundo dice que es el futuro de data analytics, pero si va a poner el big data a trabajar para usted, es importante que entienda qué significa exactamente este término. Adentrarse en el big data sin una comprensión sólida del mismo es un riesgo demasiado grande. Por lo tanto, vamos a averiguar qué es Big Data, cómo se puede utilizar y hacia dónde se dirige. Big Data cómo puede utilizarse y hacia dónde se dirige.

¿Qué es Big Data?

Empecemos con una definición.

Hay tres V en big data: variedad, volumen y velocidad. En términos más sencillos, es un conjunto de datos grande y complejo. Este nuevo tipo de grandes conjuntos de datos puede proporcionar mucha más información a las empresas para ayudarles a tomar decisiones basadas en datos, pero no puede ser manejado por el software tradicional de procesamiento de datos.

Ahora que ya sabe lo que es big data, es probable que vea cómo influyen en su negocio. Casi todas las esferas de nuestra vida personal y profesional están impulsadas por los datos, ya que cada vez dependemos más de Internet y los dispositivos relacionados. Está claro que el big data es nada menos que el futuro de los datos, y mantener conjuntos de datos valiosos es el futuro de la analítica.

La aparición de los macrodatos en la analítica

Antes de que surgieran los big data, los analistas sólo almacenaban datos estructurados, pero la cantidad y los tipos de datos recopilados han aumentado con el tiempo. A medida que los datos se volvían no estructurados y semiestructurados, ya no podían manejarse con bases de datos transaccionales ni analizarse con herramientas tradicionales. A ese nuevo conjunto de datos, más grande y diverso, se le llamó "big data". Se convirtió en el presente y el futuro de los datos y la analítica de datos. Los big data se recogen de distintas fuentes, por eso son tan diversos. Lo abarcan todo, desde simples números hasta contenido multimedia, y todo tiene que analizarse como una sola pieza. ¿Por qué? Porque cuantos más datos se analicen, más información se obtiene y más se pueden tomar decisiones con conocimiento de causa. Esto podría ayudar a una empresa a predecir los resultados de futuras elecciones con mayor precisión y evitar pérdidas innecesarias. Para analizar los datos, necesitamos almacenarlos en algún sitio. Como las bases de datos tradicionales no se ajustan a nuestras necesidades, tenemos que desarrollar algo que sí lo haga. Para ello se crearon las bases de datos no relacionales o NoSQL. Las NoSQL solucionan ese problema, pero no sólo necesitamos almacenar datos. También necesitamos analizarlos y sacar toda la información útil posible. Como las tecnologías tradicionales de análisis de datos no pueden manejar los big data, tenemos que utilizar técnicas no tradicionales. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial cubren muy bien este nicho. Almacenar y analizar big data puede ser increíblemente rentable para las empresas. ¿Por qué? Los big data esconden mucha información, y la minería de datos con la ayuda del aprendizaje automático o la IA hace que el manejo de estos enormes conjuntos de datos sea rápido, fácil y mucho más preciso. Estas tecnologías pueden incluso encontrar patrones y correlaciones que un analista de datos humano ni siquiera notaría, y las herramientas automatizadas de visualización de datos facilitan la lectura de big data y la toma de decisiones rápidas y precisas. ¿Dónde se utilizan los macrodatos? El big data se puede utilizar en diversos ámbitos. Es especialmente útil en: - Educación - Banca y seguridad. - Comunicaciones y medios de comunicación -Sanidad - Industria - Transporte - Deportes Aunque estos son los ámbitos en los que más se utilizan los macrodatos, no se trata de una lista exhaustiva. Puede ser una herramienta valiosa en casi cualquier sector.

High volumes of data hinder effective analysis and decision-making.

Utilizing big data tech, you will be able to chew through large sets of data to boost your operational efficiency.

¿En qué puede ser útil big data analytics?

En general, big data puede ser útil en cualquier lugar donde haya una gran demanda de análisis de grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, en la venta al por menor, el comercio electrónico, el marketing, etc. Pero los usos más rentables se encuentran en la educación, la sanidad y el marketing.

En educación, el análisis de Big Data puede ayudar a evaluar el rendimiento de estudiantes y tutores o incluso a adaptar planes de estudios completos. Por ejemplo, puede ayudar a adaptar una lista de bibliografía obligatoria o reconocer cuándo los estudiantes están interesados en un curso concreto.

En sanidad, la mayor utilidad se encuentra en la predicción de la aparición de determinadas enfermedades, lo que significa que los profesionales médicos pueden responder con mayor rapidez y ralentizar o incluso evitar la propagación de la enfermedad.

En marketing, el análisis de big data pone de relieve con mayor precisión el público objetivo de un producto, lo que con toda probabilidad aumentará la eficacia de una campaña determinada, aportando más beneficios a un coste menor. Es muy probable que el big data sustituya a los estudios de mercado en un futuro próximo.

¿Qué tecnologías de Big Data se demandan?

Si está pensando en utilizar el análisis de big data para aumentar la eficacia de su empresa, debe saber qué tecnologías se adaptan mejor a sus necesidades. Estas tecnologías de big data tan demandadas, ya sean de código abierto o propietarias, probablemente valgan lo que cuestan:

- Herramientas de análisis de datos de Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka, etc.)

- MongoDB

- Herramientas de Qlik

20 predicciones que debe conocer sobre el futuro de big data

A estas alturas, ya debería saber qué es el big data, cómo surgió, dónde se utiliza y por qué es útil. Pero, ¿qué hay del futuro de big data analytics? ¿Cambiarán los macrodatos el mundo? ¿O caerá en el olvido dentro de un par de meses?

He reunido algunas de las predicciones más populares sobre big data para ayudarle a comprender qué puede esperar de ellos en el futuro.

1. El volumen de datos no hará sino aumentar

Los expertos en big data afirman que el volumen de datos producidos crecerá exponencialmente. Según el informe Data Age 2025 de IDC, para el año 2025, la cantidad de datos podría alcanzar los 175 zettabytes. Eso es 40 veces más que el volumen de datos de 2013.

2. El aprendizaje automático seguirá desarrollándose

Como dijo Wei Li, Vicepresidente y Director General de Intel, cada año el aprendizaje automático se vuelve más y más sofisticado. Lo utilizamos en coches autoconducidos, dispositivos de detección de fraudes y big data, y el número de formas en que lo utilizamos no hará más que crecer. Esto se debe a que el aprendizaje automático depende de la cantidad de datos de entrada, de modo que a medida que aumenta la cantidad de datos, también lo hace la precisión de los resultados del aprendizaje automático.

Además, durante mucho tiempo el aprendizaje automático no estuvo al alcance de la mayoría de las empresas porque las plataformas de código abierto dominaban este ámbito. Esto significa que las empresas que querían implementar el aprendizaje automático en sus procesos tenían que configurar las soluciones por su cuenta, y la mayoría de ellas adolecían de falta de conocimientos en este ámbito. Pero todo cambió cuando los proveedores comerciales empezaron a crear sus propias soluciones asequibles que no requieren demasiada configuración. Las aplicaciones y plataformas de aprendizaje automático han reunido 28.500 y 14.400 millones de dólares estadounidenses respectivamente en financiación hasta marzo de 2019, y estas cifras aumentan a medida que lo hace la demanda.

3. Los expertos en big data estarán muy solicitados

Puestos como el de director de datos y científico de datos son relativamente nuevos y sólo existen realmente desde la implantación masiva de machine learning y big data.

Un buen responsable o científico de datos también es valioso por su base de conocimientos. Tienen que estar familiarizados con una amplia gama de temas, como lenguajes de programación, algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de manipulación de datos y plataformas y herramientas de datos. Los especialistas tienen que conocer las últimas tendencias y cómo utilizarlas para resolver tareas concretas, lo que requiere tiempo y experiencia. Aunque estos dos factores implican que los especialistas pueden ser caros, potencialmente pueden aportar importantes beneficios a su empresa, por lo que empezar a buscar un especialista ahora puede ser una buena idea.

4. El uso de datos rápidos y procesables aumentará rápidamente

La competencia entre empresas significa que tienen que tomar decisiones que cambien el juego antes incluso de que otros competidores vean la oportunidad. Big data facilita la búsqueda de estos cambios y la actuación en consecuencia.

Si hablamos de análisis de datos, incluso cuando se trata de aprendizaje automático, solemos referirnos al análisis en modo batch (cuando recopilamos lotes de datos, se los damos a un algoritmo y éste nos da información valiosa sobre la salida). Pero esto no significa que podamos tomar una decisión en el momento en que obtenemos los datos; se necesita tiempo para hacer un análisis final.

Los datos rápidos permiten procesarlos en tiempo real, tal y como aparecen en nuestras bases de datos. Eso significa que podemos analizar los cambios en los flujos de datos sobre la marcha y responder a ellos rápidamente. Es un auténtico cambio de juego.

Los datos procesables son el resultado del análisis de big data. Cuando se obtiene un gran número de datos de diversos tipos, apenas se puede hacer nada con ellos. Pero tras procesarlos con herramientas de análisis de big data, podemos obtener información que nos ayudará a tomar decisiones informadas y racionales.

Según algunos expertos, en el futuro los big data podrían incluso ser sustituidos por datos rápidos y datos procesables.

5. Más empresas intentarán monetizar sus datos

Los datos se recogen en todas partes, desde tiendas de comestibles hasta sitios web y aplicaciones, y todos estos datos pueden venderse a otras empresas como otra fuente de ingresos. La demanda de este tipo de datos es alta y no parece que vaya a disminuir.

6. Más herramientas de data analysis ya no requerirán un analista

La demanda de data analysis es alta, pero como ya hemos dicho, faltan profesionales en este campo. Es muy posible que los proveedores empiecen a ofrecer a los clientes soluciones que requieran muchos menos conocimientos técnicos.

7. Big data podría acabar con el debate sobre el cambio climático

Otros big data analysis puede ayudar a los científicos a comprender mejor el cambio climático y sus causas y efectos. Esto contribuirá a que los debates políticos se basen en pruebas.

8. Big data podría ayudar a curar enfermedades infecciosas

La sanidad es uno de los principales sectores usuarios de big data. Algunos científicos creen que, tras consolidar grandes cantidades de historiales médicos en un lote de datos, podrían encontrarse nuevas curas mucho antes de lo esperado.

Tienen puntos, pero esta idea se enfrenta a dos grandes problemas. En primer lugar, el volumen de datos de historias clínicas rondaba los 170 exabytes solo en 2019, y el aumento anual estimado es de 1,2 a 2,4 exabytes al año. Eso es una gran cantidad de datos, y el desafío es reunirlos y almacenarlos en un solo lugar. Otro reto es que las instituciones de investigación pueden ralentizar el proceso de descubrimiento a través de la complicada ley de patentes.

9. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utilizará más ampliamente

La tecnología se vuelve más asequible y fácil de usar a medida que se desarrolla. Algunos expertos predicen que en un futuro próximo no tendremos que utilizar código para interactuar con sistemas inteligentes.

Las empresas pueden beneficiarse de la PNL incluso ahora, proporcionando a sus clientes chatbots inteligentes que pueden proporcionar información rápidamente, como lo haría un agente humano. El análisis de las interacciones verbales entre el cliente y la empresa también puede ayudar a los profesionales del marketing a comprender cómo se siente el cliente respecto a la marca.

10. La ciberseguridad seguirá siendo un reto

Cuantos más datos se almacenen, más difícil será protegerlos. Las empresas que utilizan big data se enfrentarán a más retos de ciberseguridad, ya que el uso de productos de software adicionales conlleva más oportunidades para que los ciberdelincuentes roben datos.

11. Los datos seguirán migrando a la nube

Dado que el volumen de datos es cada vez mayor, las empresas que los utilizan tendrán que elegir entre establecer un almacenamiento de datos con más capacidad o dejar que los servicios en la nube se encarguen del problema del almacenamiento de datos. Teniendo en cuenta el hecho de que los servicios en la nube ofrecen un gran espacio de almacenamiento a precios asequibles sin necesidad de mantenimiento de hardware, esperamos que la mayoría opte por lo segundo. Esto es especialmente cierto porque si te quedas sin espacio de almacenamiento en la nube, no tienes que instalar aún más hardware; sólo tienes que ampliar tu plan.

12. Big data no sustituirá a los investigadores

Es obvio que el análisis de big data puede dar mucha más información que los métodos de investigación tradicionales, y esta información será más precisa y valiosa. Pero el principal problema es que podemos enseñar a una máquina a encontrar patrones y correlaciones, pero no podemos enseñarle a entender el contexto tan bien como un humano. Así que los expertos en big data seguirán siendo una ayuda para los investigadores, no un sustituto.

13. En el futuro, las habilidades de ciencia de datos podrían llegar a ser tan comunes como lo son hoy las habilidades de uso de Excel

El consejero delegado y fundador de Lotame, Andy Monfried, presume que surgirán aplicaciones de big data de autoservicio con una interfaz fácil de usar, lo que hará que casi todos los trabajadores sean capaces de analizar grandes volúmenes de datos, lo que podría convertirse en una rutina laboral en el futuro.

14. El Big Data se integrará con el Internet de las Cosas (IoT)

Las empresas buscan constantemente obtener más beneficios de sus productos, y la generación de datos es una forma de conseguirlo. Es probable que los dispositivos IoT recopilen mucha información sobre los usuarios y su entorno. A continuación, estos datos pueden analizarse dentro de la empresa para mejorar la experiencia del cliente o venderse.

15. Se analizarán más datos y se utilizarán en la toma de decisiones

El 99,5% de los datos recopilados nunca se analiza ni se utiliza de ninguna manera. Esto supone una enorme pérdida para las empresas que recopilan esos datos. Con el desarrollo de big data y machine learning, este porcentaje se reducirá definitivamente. Los científicos de datos encontrarán sin duda una forma de utilizar ese 99,5%.

16. Las empresas que utilicen big data tendrán menos gastos

Según las encuestas realizadas por Syncsort y NewVantage, el análisis de Big Data ayudó al 59,4% de los encuestados a reducir gastos. El 66,7% de las empresas empezaron a utilizar big data específicamente con ese fin.

17. El big data renovará el interés por la tecnología blockchain

Las grandes cantidades de datos plantean problemas de seguridad, y la cadena de bloques puede ser muy útil para resolverlos. Es posible que en un futuro próximo veamos un mayor interés por la tecnología blockchain para la seguridad de los datos.

18. Las empresas empezarán a utilizar más de una herramienta de análisis de datos

Las herramientas de análisis de datos siguen siendo nuevas y, a veces, un producto de software no puede satisfacer todas las necesidades de una empresa concreta. Por ejemplo, una solución puede ser bastante buena para trabajar con big data, pero no tener capacidades de análisis rápido de datos, mientras que otra puede ser capaz de hacer datos rápidos pero tener una interfaz de usuario poco amigable.

Por eso las empresas combinarán distintas aplicaciones para generar el máximo beneficio. Según Gartner, algunas empresas ya utilizan más de una aplicación "estándar empresarial".

19. Se espera un mayor uso de la arquitectura de tejido de datos

Data Fabric es una arquitectura que soporta datos y análisis componibles junto con una variedad de sus componentes. Entre sus ventajas se incluyen una reducción de 30% en el tiempo de diseño de la integración, una reducción de 30% en el tiempo de despliegue y una reducción de 70% en el mantenimiento. Data Fabric también puede aprovechar las capacidades y tecnologías existentes de los concentradores de datos, los lagos de datos y los almacenes de datos. Todo esto, junto con la capacidad de introducir nuevos enfoques y herramientas para el futuro, no deja casi ninguna duda de que esta arquitectura se utilizará ampliamente.

20. El GDPR seguirá siendo una gran preocupación

Las iniciativas de gobernanza de datos no han reducido sus actividades. El GDPR ha designado a los clientes como firmes propietarios de cualquier información que creen, y tienen el poder de elegir a qué empresas quieren ceder sus datos. Si una empresa se comporta mal, pueden irse a un competidor, con la consiguiente pérdida de ingresos.

El big data depende de los clientes, por lo que las empresas tendrán que cumplir el GDPR y las normativas locales, no solo para evitar sanciones, sino también para mantener sus ingresos de datos.

Conclusión

Big data es un fenómeno realmente interesante. En este artículo hemos echado un vistazo a qué es, cómo surgió, dónde se utiliza y qué le depara el futuro.

¿Cambiará big data el mundo? Ya lo ha hecho. Se utilizan en educación, sanidad, marketing, detección de fraudes y muchos otros ámbitos. Está ayudando a personas y empresas de todo el mundo. ¿No es eso cambiar el mundo?

¿Sustituirá a los trabajadores humanos e incluso a ramas enteras de los procesos empresariales? Tal vez, pero aunque el análisis de big data es una herramienta muy potente, necesita las manos de un profesional. Esto significa que los expertos en big data estarán muy solicitados durante mucho tiempo.

¿Será sustituido por los datos rápidos? Yo no diría eso. Aunque es vital tomar medidas sobre el terreno en las que el análisis rápido de datos es un asistente insustituible, siempre habrá necesidad de un análisis más largo.

Ayer era el mejor día para empezar a pensar en implantar soluciones de big data en sus procesos empresariales, pero hoy es el siguiente mejor día. El big data brinda oportunidades que nunca habíamos visto antes de su implantación. Ya lo está utilizando tu competencia, así que pruébalo hoy mismo.

FAQ

Research findings in big data expect increased adoption of machine learning and AI for data analysis, growth in edge computing for real-time data processing, and the use of big data for predictive and prescriptive analytics. There’s also a focus on enhancing data privacy and security, and integrating quantum computing for faster data processing.
Data analytics is evolving towards more advanced AI and machine learning applications, greater emphasis on real-time analytics, and increased use of cloud-based analytics platforms. Its boost businesses growth with better decision-making, more personalized customer experiences, improved operational efficiency, and the ability to identify and act on emerging market trends.
Future trends expected in big data and analytics include the rise of automated and augmented analytics, increased use of natural language processing for data interaction, the growing importance of data governance and ethics, the integration of IoT data into business analytics, and the expansion of predictive analytics across various industries.
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