Principales tendencias en big data que debes tener en cuenta
Sin duda alguna, los datos son críticos para el análisis y la operatividad de muchas empresas y organizaciones, sin distinguir sus sectores. Con ellos, es más sencillo adquirir un conocimiento más amplio del comportamiento de grupos de personas de muy diversas características y predecir cambios en el mismo. Asimismo, hace posible realizar un seguimiento de otros procesos y hasta de equipos y dispositivos remotos (mediante IoT) teniendo en cuenta diferentes variables e indicadores. Todo ello con la finalidad de obtener conclusiones que permitan prever situaciones y tomar decisiones acertadas. En este sentido, las tendencias en big data que describiremos a continuación no son más que la adaptación de esta tecnología a las demandas actuales.
Aumento de la inversión, la primera de las tendencias en big data
Diariamente, las interacciones en Internet generan alrededor de 2,5 quintillones de bytes en datos. Por tanto, las empresas y organizaciones buscan hacerse con los recursos más novedosos para captar, procesar y analizar semejante cantidad de información. Precisamente, el concepto de big data abarca todas las tecnologías, herramientas e infraestructuras creadas para gestionar ingentes volúmenes de datos. El uso de BD está cambiando las perspectivas de las compañías, ya que impulsa cambios en las estrategias de negocio. Así como también, modifica los procesos de almacenamiento, procesamiento, gestión y calidad de datos e incluso trasforma las funciones conceptuales relacionadas con los mismos.
En este contexto, el propio auge de esta tecnología a medio y largo plazo es parte de las tendencias en big data. De hecho, no es aventurado el pronóstico suministrado por Fortune Business Insights, firma de investigación que estima un incremento del mercado global de análisis de BD hasta los 549.700 millones de dólares entre 2021 y 2028, a una tasa de crecimiento anual compuesto del 13,2%.
Enfoque en la cadena de suministro, una de las tendencias en big data
Ciertamente, la pandemia de COVID-19 puso a prueba la capacidad de resiliencia de las cadenas de suministro. Durante este período, era difícil observar la gran cantidad de barcos en las radas de los puertos a la espera de entregar sus cargas. También fue alarmante ver enormes cantidades de contenedores en los patios de las terminales y las estanterías de comercios vacías. Desde entonces, los directores empresariales están enfocando el uso de datos y de big data para monitorizar y analizar sus procesos de supply chain. De este modo, pueden detectar a tiempo cualquier anomalía que potencialmente se convierta en un problema grave que afecte los suministros de materias primas y productos terminados.
Con el desarrollo de acontecimientos como la guerra en Ucrania y la crisis energética que esta genera, es predecible que el análisis de datos masivos para el seguimiento de la cadena de suministro sea una de las más notorias tendencias de big data.
Incremento en la incorporación de datos como servicio (DaaS)
Aunque el concepto de datos como servicio (DaaS) no es una novedad, la disponibilidad de banda ancha está facilitando aún más su uso. Igualmente, las actuales capacidades de procesamiento de datos también están superando las antiguas limitaciones para aprovechar dicho recurso. En concreto, DaaS consiste en la gestión de datos empleando la nube para ofrecer diferentes servicios como: integración, almacenamiento, procesamiento y análisis.
De manera similar a las aplicaciones de software como servicio, el DaaS emplea tecnología en la nube para suministrar a los usuarios y a las aplicaciones acceso a datos bajo demanda. Por lo que estos podrán disponer de dicho acceso donde se encuentren. Los datos como servicio permitirán agilizar la obtención de datos de calidad para los análisis que requieren los negocios y facilitar el intercambio de información entre diferentes departamentos de una empresa.
Como parte de las tendencias en big data está el propio impulso que esta tecnología está dando al uso de los datos como servicio. En efecto, es probable que el tamaño del mercado DaaS, según estimaciones, alcance los 10.700 millones de dólares en 2023.
Aceleración del procesamiento mediante computación cuántica, otra de las tendencias en big data
Mediante la tecnología disponible al día de hoy, los tiempos de procesamiento de grandes volúmenes de datos siguen siendo altos. Sin embargo, esta realidad cambiará con la computación cuántica. En esencia, los ordenadores cuánticos son capaces de hacer cálculos de probabilidad de los estados de cada objeto o evento antes de medirlo. Esta función supone que dichas máquinas pueden procesar más datos que los ordenadores clásicos.
De modo que si podemos comprimir ingentes cantidades de datos conjuntamente en pocos minutos, reduciremos considerablemente la duración del proceso. En consecuencia, las organizaciones tendrán la posibilidad de tomar decisiones oportunas para lograr los resultados esperados. La incorporación de los ordenadores cuánticos no solo es una de las tendencias en big data, sino que, igualmente, estos recursos corregirán la investigación funcional y analítica de muchas compañías para conseguir que sus procesos sean más precisos.
Gestión de datos aumentada
Por otro lado, la Gestión de Datos Aumentados, enlazada con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, puede proporcionar diferentes ventajas para la gestión de datos. Augmented Data Management o AMD consiste en una aplicación capaz de mejorar la capacidad de automatizar las tareas de gestión de datos. Esto beneficia a las compañías de dos formas: haciendo más ágil y sencilla la gestión de datos y simplificando la automatización.
Al combinar ADM con IA es factible disminuir la complejidad de las tareas de automatización, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. Por igual, es posible sacar provecho de las plataformas de gestión de datos actuales para el aprendizaje experimental. De acuerdo con expertos en esta tecnología, ADM tiene mayor potencial de aplicación en:
- Gestión de metadatos y de datos maestros.
- Calidad de datos.
Teniendo en cuenta lo anterior, ADM es una de las tendencias en big data a la que debemos prestar mucha atención en el presente.
Aplicación en investigación sobre el cambio climático y tratamientos médicos
La consultora Gartner introdujo el término «X Analytics» para referirse a un amplio conjunto de datos estructurados y no estructurados, en los que incluye la analítica de texto, audio y vídeo. Mediante esta analítica “X” los analistas de datos pueden ayudar a resolver desafíos globales como el cambio climático, la prevención de enfermedades y pandemias y hasta la protección de la fauna. Claramente, esta es una de las tendencias en big data más beneficiosas para la humanidad.
En conjunto con otras tecnologías, big data es capaz de rastrear millones de documentos de investigación, ensayos clínicos, páginas de contenido académico y fuentes informativas. Por un lado, esto permite a los investigadores del clima hallar nuevas maneras de contener el cambio climático masivo y elaborar planes de contención para las zonas más afectadas e identificar núcleos de población con mayor vulnerabilidad. Incluso, es posible predecir catástrofes naturales y otras crisis similares, mediante modelos predictivos y análisis de gráficos. Esto será fundamental para la anticipación de planes de contingencia y de gestión de víctimas.
En cuanto a la investigación médica, la integración de big data e IA siguen proporcionando información fiable. Esto ha significado una enorme contribución a la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos y el descubrimiento de más oportunidades y fuentes de información. Entre estas últimas, historiales de los pacientes, recuentos de COVID y viajes notificados por los pacientes. Más aún, los investigadores médicos emplean cada vez más el análisis de big data para diseñar procedimientos de tratamiento de alta precisión.
La calidad de datos permanece como una de las tendencias en big data
El data quality es y seguirá siendo imprescindible al utilizar recursos de big data. Entre ambos, garantizan el procesamiento masivo de datos para obtener resultados óptimos que apoyen la toma de decisiones acertadas. Para ello, es crítico que las bases de datos que alimenten big data sean correctas y exactas.
En Deyde DataCentric tenemos más de 20 años de experiencia en el desarrollo de soluciones informáticas de data quality para la normalización, deduplicación y enriquecimiento de bases de datos. En función de esto, actuamos en tres aspectos clave:
- Datos de identificación: nombre, apellidos, DNI, etc.
- Localización: direcciones postales, enriquecimiento con variables geográficas, XY, AGEB, sociodemográficas y tipologías de consumo.
- Datos de contacto: teléfonos y direcciones de correo electrónico.
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