¿Cuáles son las tendencias en la tecnología de big data?
Tendencias de Big Data
1. El auge de los algoritmos
En 2016, las personas prestaron más atención a cómo actuar sobre los datos a los que han estado expuestos. Los algoritmos aumentarán. Los algoritmos definen el comportamiento; son piezas de software muy especializadas que pueden ejecutar instrucciones especializadas mucho mejor que los humanos. Por ejemplo, cuando visite un sitio web, identifique rápidamente los anuncios más apropiados según la información disponible. O identifique valores atípicos en grandes volúmenes de datos de transacciones para detectar fraudes.
2. Data Lake como solución de servicio
En 2015 empezamos a entrar en contacto con los data lakes. Las empresas están acumulando cada vez más datos de conexiones M2M, redes sociales y empleados remotos, y los lagos de datos se convertirán en una importante herramienta de almacenamiento de datos para las empresas.
Según Gartner, "Para 2020, el 80% de los procesos y productos de negocio (en comparación con hace 10 años en 2010) aprovecharán la información para reinventarla, digitalizarla u obsoletarla". 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 entre sí bytes de información sin procesar que se encuentran en todas partes. Un lago de datos puede ayudarle a digitalizar su negocio y hacerlo verdaderamente basado en datos, como predice Gartner que será para los negocios en 2020.
Los servicios de lago de datos proporcionarán soluciones de almacenamiento activo organizando grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados antes de procesarlos utilizando una gran cantidad de aplicaciones, incluidos almacenes de datos empresariales o tecnologías de código abierto como Apache Hadoop o Spark. Las empresas que utilizan servicios de lago de datos pagan sólo unos centavos por gigabyte al mes.
3. Blockchain será aceptado por todas las industrias
En los últimos años, hemos visto blockchain utilizado principalmente para Bitcoin, pero la tecnología blockchain ofrece más posibilidades.
Se puede considerar Blockchain como un libro de contabilidad público o un registro de eventos digitales. Este libro de contabilidad público consta de muchas partes diferentes, incluidos nodos que están aislados geográfica y computacionalmente entre sí, y los registros solo pueden actualizarse con la aprobación de la mayoría de los miembros del sistema. Tan pronto como se ingresa nueva información en el libro mayor, no se puede eliminar y es visible para todos. Gracias al uso de blockchain, toda la información ingresada en el libro mayor es completamente transparente.
Una de las principales ventajas de blockchain es que el sistema es completamente transparente y cualquiera puede ver las transacciones ingresadas en el libro mayor sin comprometer su privacidad. Puede registrar los hechos de lo sucedido, e incluso si fue correcto, sin comprometer la privacidad de las personas involucradas.
La industria financiera marcará el comienzo del pleno florecimiento de la tecnología blockchain. UBS creó un laboratorio de blockchain, Santander está estudiando el uso de blockchain para gestionar sus actividades crediticias, Goldman Sachs invirtió en una startup de blockchain y un gran consorcio (R3 Global Banking Partnership) es responsable de investigar el potencial de blockchain.
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 un estudio 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 concretos sobre sus recursos humanos, por lo que veremos que el análisis de recursos humanos dará un gran paso adelante en 2016.
Para el departamento de personal, el análisis de recursos humanos es un nuevo campo de negocio, pero para mejorar el retorno de la inversión en recursos humanos, se está desarrollando muy rápidamente. El análisis de recursos humanos se puede definir como una tecnología de big data que aprovecha 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 ayuda a responder preguntas como: ¿Tiene nuestra organización las habilidades adecuadas? ¿Cómo trabajan nuestros empleados, especialmente los mejores? ¿Podemos mejorar en la predicción de quiénes serán los futuros líderes de nuestras organizaciones? ¿Cómo es el estado mental del empleado…? Y así sucesivamente.
En un mercado sobrecalentado, la guerra por el talento se está intensificando y los recursos de excelentes científicos y analistas de datos son cada vez más escasos y costosos, por lo que no es fácil encontrar talento. Es cada vez más importante que las empresas comprendan qué motiva a sus empleados y los motiven bien. Por lo tanto, en 2016, más organizaciones trabajarán en análisis de recursos humanos y el número de nuevas empresas en estas áreas crecerá exponencialmente.
5. El gobierno inteligente se esfuerza por mejorar la sociedad y la experiencia de los ciudadanos
Las autoridades de Dubai están trabajando duro para transformar el gobierno en un gobierno inteligente. Ya están practicando prácticas que mejoran la experiencia de los clientes (como los ciudadanos) e impulsan la economía del conocimiento. Han creado interfaces de inicio de sesión seguras e independientes para docenas de servicios gubernamentales inteligentes, y muchos de ellos admiten aplicaciones móviles.
El mejor ejemplo de gobierno inteligente es Estonia. El país báltico con sólo 1,3 millones de habitantes fue nominado por las Naciones Unidas como "el país con el mejor contenido de gobierno electrónico de la década". Cada interacción, ya sea externa o interna, se basa en datos y el gobierno de Estonia tiene control total sobre sus propios datos. Además, el Parlamento está implementando oficinas sin papel, firmas electrónicas de documentos legales, comercio electrónico integral y la presentación de impuestos es muy sencilla ya que todos los servicios están conectados.
Veremos cada vez más gobiernos desarrollando programas inteligentes en todo el mundo. También veremos cada vez más gobiernos abrir sus conjuntos de datos y aplicar API (interfaces de programación de aplicaciones) abiertas para permitir que las empresas emergentes interactúen fácilmente con los departamentos gubernamentales. Esto no sólo acelerará el proceso de inteligencia gubernamental, sino que incluso puede generar más beneficios.
6. Fortalecer la seguridad de big data y prevenir la fuga de datos 6. Fortalecer la seguridad de big data y prevenir la fuga de datos
Con el avance de la digitalización y el Internet de las cosas (IoT), varias cosas Conectado a una red, la seguridad del big data se vuelve cada vez más importante. Hemos experimentado una serie de filtraciones de datos a gran escala en los últimos años, incluido el hackeo de Ashley Madison (un sitio web de relaciones extramatrimoniales) y el hackeo de TalkTalk (un proveedor de banda ancha del Reino Unido).
Básicamente hablando, cualquier organización es probable que sea pirateada en el futuro, y si no es pirateada, significa que no es importante en absoluto. 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.
7. Las máquinas inteligentes propician el lanzamiento de Fog Analytics
La computación en niebla está ganando rápidamente un enorme impulso de desarrollo. La computación en la niebla se refiere al avance del almacenamiento, la transmisión y la computación entre los dispositivos finales conectados al Internet de las cosas y la nube donde se almacenan los datos. A medida que crece el Internet de las cosas, la computación en la niebla está ganando impulso porque los sensores se están volviendo bastante sofisticados y ahora pueden recopilar grandes cantidades de datos.
Según Gartner, las máquinas inteligentes son la nueva realidad. Por tanto, en el futuro veremos cada vez más máquinas inteligentes equipadas con sensores cada vez más avanzados que podrán recopilar grandes cantidades de datos. Las empresas tendrán que recurrir al análisis de niebla para gestionar fácilmente los datos, mantener conocimientos y mantener los costos lo más bajos posible.