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El análisis big data continúa siendo la herramienta más potente y de mayor oportunidad para las empresas. En los próximos meses, algunas impactantes tendencias se consolidarán. Además, se verá el efecto de los cambios provocados por nuevas corrientes en el mundo de los datos.
Es por ello que, según un estudio de EY y Nimbus Ninety, el 81% de las organizaciones aceptan la necesidad de convertirse en data driven mediante la adopción de técnicas de big data.
A pesar de que el análisis big data sea una innovación “reciente”, pronto nacerá una nueva era para esta técnica.
Las 5 tendencias más revolucionarias del análisis big data a futuro
A corto plazo se verán pequeñas transformaciones, pero grandes revoluciones en cuanto a análisis big data. De hecho, según un estudio de Gartner, el mercado del análisis de los datos superará el valor de 20 mil millones de dólares en un corto plazo.
Esto se debe a que las organizaciones pueden tomar decisiones cinco veces más rápido que su competencia si aplican técnicas de análisis big data. Así concluye una investigación de Bain & Company,
En este sentido, algunas de las nuevas tendencias en análisis big data son:
- Analítica aumentada
- Aprovechamiento de datos inutilizados
- Optimización de costes en la nube con el almacenamiento de datos en frío
- Visualización integrada de datos
- DataOps
1) Analítica aumentada en análisis big data
Con los datos aumentados, los sistemas utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para sugerir ideas de manera prescriptiva. Esto elimina de raíz las barreras de entrada al análisis big data, abriéndolo a todos los usuarios de negocio, no solo a los científicos de datos.
Esto sucederá aún en mayor medida cuando se combine con el procesamiento de lenguaje natural. Esto hará posible la proliferación de nuevas interfaces que permitirán a los usuarios consultar sus datos utilizando el habla.
2) Aprovechamiento de datos inutilizados en análisis big data
Los datos inutilizados son los relegados del análisis big data convencional. Estos son la información que las organizaciones recolectan, procesan y almacenan durante las actividades de negocio normales, pero que no se utilizan para otros fines.
Este tipo de datos a menudo se registra y almacena solo para fines de cumplimiento. Por ello requiere mucho almacenamiento sin monetización ni analítica.
Sin embargo, una marcada tendencia es poner más atención en este recurso sin explotar en el análisis big data. Esto mediante la digitalización de registros y elementos analógicos y su integración en el almacén de datos.
3) Optimización de costes en la nube con el almacenamiento de datos en frío en análisis big data
La migración del almacén de datos a la nube es casi siempre menos costosa que una compilación en entornos locales. Aunque eso no significa que los sistemas cloud no puedan ser optimizados en costes aún más.
Por este motivo, las organizaciones están recurriendo a soluciones de almacenamiento de datos en frío para el análisis big data. Una decisión que permite invertir en actividades de datos que puedan generar un ROI en lugar de ser una pérdida de dinero.
4) Visualización integrada de datos en análisis big data
A medida que más organizaciones mueven sus almacenes de datos tradicionales y aislados a la nube, se aprecia un aumento en el uso de herramientas y plataformas de integración de datos.
Esto significa un enfoque más unificado de los datos. Lo cual implica que más empleados tendrán la capacidad de contar historias relevantes y precisas con los datos. Esto al poder utilizar la versión única sobre la verdad arrojada por un análisis big data integrado.
5) DataOps en análisis big data
El concepto de DataOps comenzó a surgir en 2018 y crecerá de manera significativa durante este tiempo. Con lo cual se convierte en una de las tendencias en análisis big data a tener más en cuenta.
Más aún cuando los procesos de datos aumentan de complejidad y requieren herramientas de integración y gobernanza con mayor capacidad y rendimiento.
DataOps aplica los métodos Agile y DevOps a todo el ciclo de vida del análisis de datos. Desde la recopilación hasta la preparación. Para ello se emplean pruebas y entregas automatizadas para una mejor calidad del análisis big data.
DataOps promueve la colaboración, la calidad y la mejora continua. Esto mediante el control estadístico de procesos para monitorear el flujo de datos y así garantizar una calidad constante.
Ya conoces hacia dónde debes avanzar, qué esperar de tus sistemas y cómo optimizar tus capacidades de análisis big data. Ahora te falta plantearte si cuentas con las herramientas, recursos y entornos adecuados para lograr tus propósitos. ¿Cuál será tu estrategia de cambio para los próximos meses?
