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Tendencias del 2019 en el Data Anlysis

Tendencias del 2019 en el Data Anlysis

Tendencias del 2019 en el Data Anlysis

Muchos expertos coinciden que 2019 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros y sin duda será un cambio de contexto económico y social.

main-qimg-72d6d1485cfd04eb00b51bd67d35595a-cEntre las principales tendencias tecnológicas son:

  • Los sistemas de almacenamiento distribuido NoSQL,tan importantes para grandes necesidades de datos e infraestructura, como Google, Amazon y Facebook.
  • Lossistemas distribuidos para la ingesta, procesamiento y análisis de señales y eventos IoT en tiempo real, que permiten analizar a la inmediatez gran cantidad de datos.
  • Las bases de datos con procesamiento basado en GPUs, que aceleran el cálculo sobre información masiva y ayuda a reducir tiempos de entrenamiento de modelos y proyectos de machine learning.
  • Los chatbots, que permiten contestar consultas y realizar acciones sencillas de forma automática y mediante un lenguaje natural. Durante este año terminarán de perfeccionarse tanto en funcionamiento como en diseño.

Otra palabra clave cuando hablamos de de avances tecnológicos es la IA que está permitiendo ser más rápido y preciso a la hora de la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores empresariales. Lo que sin duda veremos es como el auge de las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos a un menor coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado fomentarán el cambio tanto en las grande como en las pequeñas empresas. Las plataformas de IA ganarán gran popularidad en 2019, porque permitirán diseñar comunicaciones más rápidas y eficientes en colaboración de los Científicos de Datos y los departamentos de marketing y comunicación.

Aprendizaje Automático

otra tendencia principal que se persigue es el perfeccionamiento del Aprendizaje Automático, que se trata de un sistema que se entrena para que sea capaz de predecir los resultados con una precisión razonable. Ted Dunning, el Arquitecto Jefe de Aplicaciones de MapR, afirma en relación a esto que: «cada vez más empresas tratan la computación en términos de flujos de datos en lugar de datos que sólo se procesan y se almacenan en una base de datos. Estos flujos de datos capturan eventos clave y reflejan la estructura empresarial. Un tejido de datos unificado será la base para construir estos sistemas de flujo a gran escala».

Las nubes híbridas

En el último año las nubes híbridas han adquirido gran popularidad, como herramienta que permite a las compañías almacenar datos de forma segura. Durante 2019 se prevé que el uso de esta tecnología aumente significativamente entre las empresas. Las ventajas de las nubes híbridas es que puedes transferirse de un lado a otro entre las nubes locales (privadas) y las nubes de IaaaS (públicas), lo que permite mayor flexibilidad.

 La necesidad de las empresas por realizar un análisis de datos fomentará la innovación tecnológica (TI) dentro de ésta y al mismo tiempo su integración en el ecosistema de Big Data. Estos avances serán obligatorios para todas las empresas que no quieran quedarse atrás en el mercado. Por lo tanto, el modelo Business Intelligence comenzará a ser una realidad desde las grandes multinacionales hasta las pequeñas startups.

El ecosistema de Big Data ofrece una gran capacidad de aprendizaje automático que incluirá el cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. Otro beneficio de este ecosistema es que unificarán las tecnologías analíticas, por lo tanto, existirá una mejor compatibilidad de los tipos de datos y fuentes y podrán ser leídas por cualquier lenguaje de programación.

 

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