8 tendencias en Big Data para 2019

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En 2018 se democratizó la utilización del Big Data como herramienta para optimizar los negocios (grandes y pequeños). Se estima que el mercado de Big Data y business analytics generará unos ingresos de 260.000 millones de dólares para 2022, lo que supone una subida interanual del 11,7 % desde el año 2017, según la previsión de la consultora IDC. Está claro que a esta tecnología aún le queda mucho recorrido. En 2019 van ganar terreno estas tendencias:


Internet de las Cosas (IoT)
El crecimiento de objetos conectados permite recoger datos y patrones de uso de funcionamiento. El aumento del volumen de datos obligará a las empresas a dotarse de nuevas infraestructuras para darles cabida y de herramientas de Big Data para gestionarlos.

Análisis predictivo
Permite a las empresas identificar riesgos y oportunidades futuras. Para ello se analizan los datos históricos y transaccionales generados en la compañía. El potencial es enorme, desde facilitar mejores campañas de marketing o detectar fraudes hasta cumplir con las expectativas del consumidor y obtener ventajas frente a competidores.

Computación cuántica
El volumen de datos aumenta, pero la potencia de procesamiento de las computadoras tradicionales es limitada. Las máquinas cuánticas procesarán los algoritmos mucho más rápido. Cuando sea una realidad subirá el nivel el Big Data a cuotas inimaginables. En la carrera por lograr el primer ordenador cuántico se encuentran Intel, Google, IBM y Microsoft, entre otras.

Programas de código abierto
El software libre permite reducir costes y, por tanto, que más empresas se beneficien del Big Data. Hadoop es una de las herramientas más conocidas, junto con Elasticsearch, MongoDB y  Cassandra.

Análisis de “datos oscuros” (dark data)
Se denomina así a los datos que las empresas no pueden analizar, ya que, por distintas razones, no les es posible capturarlos. Este año vendrán nuevas soluciones para dar visibilidad a estos datos en formatos no accesibles.

Edge computing
Con el continuo aumento del Internet de las Cosas, esta tecnología permite saber qué datos es mejor almacenarlos localmente y cuáles en la nube. Esto acelera el proceso de análisis y, por tanto, la toma de decisiones.

Detección de amenazas
Con el auge de IoT, el análisis de datos prolifera como una herramienta para predecir y detectar las amenazas de ciberseguridad, integrándose en la estrategia para luchar contra el robo de datos.

Importancia del Chief Data Officer (CDO)
El máximo responsable de los datos en una empresa desempeña un importante papel: maximizar el valor de los datos. El 90 % de las grandes compañías tendrán esta figura en 2019, según Gartner.

 

Foto: IBM Research

Etiquetas: Ahorro, Big Data

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