Siete tendencias interesantes en big data
Las siete tendencias principales en big data son emocionantes
Siga al editor para conocer las siete tendencias principales en el desarrollo de big data en 2016.
1. El auge de los algoritmos (Algorithms)
Los big data están desactualizados y los algoritmos son lo correcto. Los datos se han convertido en una mercancía y todas las organizaciones pueden recopilar y almacenar grandes cantidades de datos. Analizar big data ya no es tan convincente. Cada organización puede contratar o capacitar a analistas de big data para comprender los patrones de datos.
En 2016, la gente está prestando más atención a qué acciones se toman con los datos que han sido expuestos. Los algoritmos tomarán el control. Los algoritmos pueden definir el comportamiento. Son piezas de software muy especializadas que pueden ejecutar instrucciones especializadas mucho mejor que los humanos. Por ejemplo, cuando visita un sitio web, puede determinar rápidamente el anuncio más apropiado en función de la información que tiene. O encuentre valores atípicos en una gran cantidad de datos de transacciones para identificar fraudes.
Estos algoritmos son inteligencia artificial muy profesional y no son comparables a la inteligencia artificial ordinaria que existe desde hace muchos años. Sin embargo, ya existe una IA muy profesional y en 2016 seremos testigos del auge del comercio algorítmico.
2. Soluciones de lago de datos como servicio
En 2015 ya conocíamos el lago de datos. A medida que las empresas acumulen más y más datos procedentes de conexiones M2M, redes sociales y trabajadores remotos, los lagos de datos se convertirán en sus importantes herramientas de almacenamiento de datos.
Según Gartner, "Para 2020, la información se utilizará para reinventar, digitalizar o eliminar el 80% de los procesos y productos comerciales (en comparación con hace 10 años, 2010)". En las soluciones de almacenamiento tradicionales, los datos están aislados unos de otros. Un lago de datos es todo lo contrario, ya que permite integrar y analizar bytes de información sin procesar y prístinos que existen en todas partes. Los lagos de datos pueden ayudarle a digitalizar su negocio y convertirlo en un negocio verdaderamente basado en datos, tal como lo pronostica Gartner para 2020.
Dado que los data lakes plantean bastantes retos, en 2016 veremos el futuro de la gestión de data lakes: Data Lake Services como una solución que proporciona un plan de gestión completo.
El servicio de lago de datos proporcionará soluciones de almacenamiento activo. Al organizar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, se puede utilizar una gran cantidad de aplicaciones para procesarlos, incluidos almacenes de datos empresariales o tecnologías de código abierto. Apache Hadoop o Spark. Una empresa que utiliza un servicio de lago de datos paga sólo unos centavos por gigabyte al mes.
En 2016, veremos cada vez más proveedores de big data ofreciendo este tipo de soluciones: proporcionando a las empresas una solución completa, escalable y fácil de usar, eliminando la necesidad de que las empresas tengan que crear la suya propia. lago de datos. Dado que los lagos de datos tienen enormes ventajas en el almacenamiento y análisis de datos a gran escala, muchas organizaciones utilizarán soluciones de servicios de lagos de datos. Especialmente las organizaciones más pequeñas, como las nuevas empresas en el campo de Internet, obtendrán todos los beneficios de un lago de datos del plan de servicio del lago de datos, eliminando todos los problemas de crear y mantener un lago de datos.
3. Blockchain será aceptado en todos los ámbitos de la vida
En los últimos años, hemos visto blockchain utilizado principalmente en Bitcoin, pero la tecnología blockchain ofrece más posibilidades. En 2016, veremos muchas industrias adoptar blockchain.
Una cadena de bloques puede considerarse como un libro de contabilidad público o un registro de eventos digitales. Este libro de contabilidad público es compartido por muchas partes diferentes, nodos aislados geográfica y computacionalmente, y este registro solo puede actualizarse si la mayoría del sistema está de acuerdo. Tan pronto como se ingresa nueva información en el libro mayor, no se puede borrar y es visible para todos. Gracias a la cadena de bloques, toda la información ingresada en el libro mayor es completamente transparente.
Una ventaja clave de blockchain es que el sistema es completamente transparente y cualquiera puede ver qué transacciones se ingresan en el libro mayor sin comprometer la privacidad personal. Puede registrar los hechos de un incidente e incluso su exactitud sin revelar la privacidad de la persona involucrada.
Si bien la mayoría de la gente asocia blockchain con Bitcoin criptográfico, en realidad tiene muchas más posibilidades. En particular, la industria financiera marcará el comienzo del pleno florecimiento de la tecnología blockchain. Muchos de los bancos más grandes del mundo están experimentando con blockchain o invirtiendo en nuevas empresas de blockchain. La UBS ha creado un laboratorio blockchain, Santander está trabajando en cómo utilizar blockchain para gestionar sus actividades crediticias, Goldman Sachs ha invertido en una startup blockchain y existe un gran consorcio (la asociación bancaria global de R3), responsable de investigar el potencial de blockchain. .
Sin embargo, en 2016 veremos múltiples aplicaciones en diferentes industrias utilizando blockchain. Básicamente, cualquier industria donde existan transacciones digitales se beneficiará de la tecnología blockchain, desde la industria financiera, la industria legal, la inmobiliaria, los notarios, los juegos de azar, las publicaciones hasta el almacenamiento de datos. Una adopción más amplia de blockchain será inminente el próximo año.
4. Análisis de recursos humanos
Para la mayoría de las organizaciones, el talento es el activo más importante; para la mayoría de los altos directivos, el talento es la máxima prioridad. Según una investigación de PwC, el 34% de los directores ejecutivos estadounidenses están “muy preocupados” por la disponibilidad de habilidades críticas en sus organizaciones. Como resultado, los altos directivos buscan datos exactos sobre sus recursos humanos, por lo que en 2016 veremos un gran paso adelante en el análisis de recursos humanos.
Aunque el análisis de recursos humanos es una nueva área de negocio para el departamento de personal, con el fin de mejorar el retorno de la inversión de los recursos humanos, este negocio está creciendo extremadamente rápido. El análisis de recursos humanos se puede definir como una tecnología de big data que utiliza fragmentos de datos relacionados con los humanos para optimizar la producción empresarial y resolver problemas empresariales. Por tanto, la analítica de recursos humanos es cada vez más importante.
El análisis de recursos humanos puede ayudar a responder preguntas como: ¿Tenemos la combinación adecuada de habilidades dentro de nuestra organización? ¿Cómo trabajan nuestros empleados, especialmente los mejores? ¿Podemos predecir mejor quiénes serán los futuros líderes de nuestras empresas? ¿Cómo es el estado mental del empleado...etc.
En un mercado sobrecalentado, la competencia por el talento se está intensificando. Los científicos y analistas de datos excelentes son cada vez más escasos y costosos, por lo que encontrar talento no es una tarea fácil. Es cada vez más importante que una organización comprenda qué motiva a sus empleados y los motive bien. Por lo tanto, en 2016, más organizaciones trabajarán en análisis de recursos humanos y el número de nuevas empresas en estas áreas crecerá rápidamente.
5. El gobierno inteligente se compromete a mejorar la experiencia social y ciudadana.
Para las grandes organizaciones empresariales, el big data se ha convertido en un lenguaje común. Los gobiernos tardan en adaptarse a las nuevas tendencias, pero en 2016 veremos más gobiernos nacionales, regionales y locales adoptar tecnología de big data para mejorar la sociedad y la experiencia de los ciudadanos.
El gobierno está tratando de utilizar la tecnología de big data para mejorar la gestión de la experiencia de los ciudadanos e introducir la toma de decisiones basada en datos en la gestión de los empleados de primera línea a través del análisis gubernamental, creando así transacciones sin fricciones y mejorando desempeño del gobierno. Un gobierno, o gobierno inteligente, hará una contribución importante para lograr el objetivo. En 2016, cada vez más gobiernos en todo el mundo avanzarán en la dirección del gobierno inteligente.
Ya hemos visto algunos ejemplos. Las autoridades de Dubai están trabajando arduamente para convertir al gobierno en un gobierno inteligente. Han comenzado a implementar prácticas que mejoran la experiencia del cliente (por ejemplo, el ciudadano) y promueven la economía del conocimiento. Han creado una interfaz de inicio de sesión única y segura para docenas de servicios gubernamentales inteligentes, y una gran cantidad de servicios también admiten aplicaciones móviles.
El mejor ejemplo de gobierno inteligente es Estonia.
El país báltico con sólo 1,3 millones de ciudadanos fue nominado por las Naciones Unidas como el que tiene "el mejor contenido de gobierno electrónico de la década". Cada interacción, externa o interna, es digital y el gobierno estonio tiene control total sobre sus datos. Además, el parlamento está promoviendo la oficina sin papel, la firma electrónica de documentos legales y el comercio totalmente electrónico. Debido a que todos los servicios están conectados, la presentación de impuestos es muy sencilla.
Aunque el gobierno estonio está muy por delante de sus pares, el proceso está lejos de detenerse. En los Países Bajos, el objetivo del gobierno nacional es digitalizar todas las industrias para 2017, desde el contacto con el gobierno hasta el pago de impuestos.
Así que, durante el próximo año, veremos cada vez más gobiernos desarrollando soluciones inteligentes en todo el mundo. También veremos a más gobiernos abrir sus propios conjuntos de datos y utilizar API (interfaces de programación de aplicaciones) abiertas para facilitar que las nuevas empresas y las empresas interactúen con los departamentos gubernamentales. Esto no sólo acelerará el proceso de inteligencia del gobierno, sino que incluso puede ganar más.
6. Mejorar la seguridad de los big data y prevenir la fuga de datos
Con el proceso de digitalización, el Internet de las cosas conecta las cosas en redes y la seguridad de los big data se vuelve cada vez más importante. Hemos tenido una serie de violaciones masivas de datos en los últimos años, incluido el hack de Ashley Madison y el hack de TalkTalk.
Básicamente, cualquier organización puede ser hackeada en el futuro, y si no es hackeada, no tiene ninguna importancia. Por lo tanto, cualquier organización no sólo debe centrarse en prevenir violaciones de seguridad, sino también implementar el plan de respuesta a crisis adecuado en caso de un ataque de piratas informáticos.
En 2016, veremos más noticias sobre violaciones de datos, más organizaciones que intentarán encubrirlas tontamente y más ataques a objetos físicos causados por el Internet de las cosas. Esto último, en particular, puede tener un profundo impacto en la seguridad de los datos. Después de todo, ya hemos visto a piratas informáticos destruir de forma remota un Jeep mientras circulaba por la autopista.
Por lo tanto, en 2016 veremos cómo las organizaciones gestionan sus datos para garantizar la seguridad de los mismos, incluidas diversas medidas de gestión antes, durante y después de los ataques de piratas informáticos. Las organizaciones aumentarán el gasto en seguridad, trabajarán con piratas informáticos éticos para mejorar la seguridad de los datos y mejorarán los procesos internos para que los empleados sean más cautelosos con los piratas informáticos. Después de todo, las personas suelen ser el eslabón más débil de los protocolos de seguridad de una empresa.
7. El inicio de Fog Analytics gracias a las máquinas inteligentes
La computación de niebla está ganando mucho impulso rápidamente. La computación en la niebla se refiere a la promoción del almacenamiento, la transmisión y el cálculo entre dispositivos terminales conectados al Internet de las cosas y la computación en la nube donde se almacenan los datos. La computación en la niebla está ganando impulso a medida que avanza la Internet de las cosas, ya que los sensores se han vuelto bastante sofisticados y ahora pueden recopilar grandes cantidades de datos.
Imagina que tienes una red conectada a varios dispositivos que generan grandes cantidades de datos en tiempo real. La transferencia de datos entre dispositivos y la nube se ha vuelto particularmente costosa y lleva demasiado tiempo. Utilice computación de niebla o análisis de niebla. El análisis de niebla permite que las máquinas inteligentes realicen parte del análisis localmente y solo envíen los resultados a la nube.
Según Gartner, las máquinas inteligentes son la nueva realidad. Por tanto, el próximo año veremos más máquinas inteligentes con sensores cada vez más sofisticados capaces de recopilar grandes cantidades de datos. Las organizaciones tendrán que recurrir al análisis de niebla para hacer que los datos sean manejables, mantener la información disponible y mantener los costos lo más bajos posible.
Un año nuevo apasionante
2016 será un año apasionante en lo que respecta a big data. Los algoritmos inteligentes se harán cargo de muchas tareas que ahora realizan los humanos. Veremos surgir los servicios de lago de datos como una solución de servicio para ayudar a las empresas a sacar más provecho de sus datos con un mínimo esfuerzo. Cada vez más industrias comenzarán a experimentar con la tecnología blockchain para transformar sus industrias.
Las organizaciones recurrirán a la analítica de recursos humanos para motivar mejor a los empleados y competir por el talento escaso.
Con el tiempo, los gobiernos verán los beneficios del big data y avanzarán hacia la inteligencia, pero las organizaciones y los gobiernos tendrán que tener cuidado con los ataques de piratas informáticos y tomar las medidas adecuadas. Finalmente, a medida que las máquinas inteligentes aparecerán en todos los ámbitos de la vida, la era del análisis de la niebla ha comenzado oficialmente.