Análisis

Principales tendencias de big data para 2021 y más allá

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Big data demuestra su valor para empresas de todo tipo y tamaño y en una amplia variedad de industrias. Las empresas que hacen un uso avanzado de Big Data están obteniendo beneficios tangibles, desde una mayor eficiencia operativa y una mejor visibilidad en entornos que cambian rápidamente hasta la optimización de productos y servicios para los clientes.

El resultado es que la tecnología, las prácticas y los enfoques de big data evolucionarán a medida que las empresas encuentren usos para esta gran cantidad de datos. Continúan surgiendo nuevas técnicas para recopilar, procesar, administrar y analizar la cantidad de datos en una organización.

Tratar con big data es más que tratar con grandes cantidades de información almacenada. El volumen es solo una de las muchas «V» que las organizaciones deben tener en cuenta cuando se trata de big data. También hay una amplia variedad de datos, desde información estructurada en bases de datos distribuidas en toda la empresa hasta grandes cantidades de información no estructurada en archivos, imágenes, videos, datos de sensores, archivos de texto, documentos e incluso documentos en papel que esperan ser digitalizados. Además, esta información a menudo se crea y cambia a alta velocidad (velocidad) y tiene un nivel de calidad diferente (veracidad), lo que genera problemas en la gestión, consulta, procesamiento y análisis de todos los datos diferentes.

Cuatro tendencias principales en big data están ayudando a las empresas a enfrentar estos desafíos.

1. Más datos, la diversidad de datos está impulsando avances en el procesamiento y el auge de la informática de borde

Puede que no sorprenda que el ritmo de generación de datos continúe acelerándose. Solo en la industria de servicios financieros, la cantidad de datos generados por segundo aumentará en más del 700% en 2021.

Gran parte de estos datos no se generan a partir de transacciones en bases de datos, sino de otras fuentes, incluidos sistemas en la nube, dispositivos inteligentes como teléfonos inteligentes y asistentes de voz y transmisión de video. Estos datos no están estructurados en gran medida y, en su mayor parte, no han sido procesados ​​por organizaciones en el pasado. Según la firma de analistas IDC, más del 90% de los datos no estructurados de una empresa permanecen sin procesar.

Esto nos lleva a la mayor tendencia en big data: las fuentes que no son bases de datos seguirán siendo las generadoras de datos dominantes, lo que obligará a las empresas a revisar sus requisitos de procesamiento de datos. Los asistentes de voz y los dispositivos de IoT, en particular, están experimentando un rápido aumento en la demanda de procesamiento de grandes cantidades de datos en industrias tan diversas como el comercio minorista, la atención médica, las finanzas, los seguros, la fabricación, la energía y una variedad de mercados del sector público y privado. Esta explosión en la diversidad de datos está obligando a las empresas a pensar más allá del tradicional almacén de datos como medio para procesar toda esta información.

Además, la necesidad de procesar toda esta información se está trasladando a los propios dispositivos, ya que los avances de la industria en el poder de procesamiento han llevado al desarrollo de dispositivos cada vez más avanzados que pueden capturar y almacenar datos por sí mismos sin comprometer la red, el almacenamiento y la informática. Carga de infraestructura. Por ejemplo, las aplicaciones de banca móvil pueden realizar muchas tareas para depositar y procesar cheques de forma remota sin tener que enviar imágenes de ida y vuelta a los sistemas de banca central para su procesamiento.

El uso de dispositivos para procesamiento distribuido se incluye en el concepto de computación de borde, donde la carga de procesamiento se transfiere a los dispositivos mismos antes de que los datos se envíen a los servidores. La computación perimetral optimiza el rendimiento y el almacenamiento al reducir el flujo de datos a través de las redes y reducir los costos de procesamiento y procesamiento, en particular, el almacenamiento en la nube, el ancho de banda y los costos de procesamiento. La informática de borde acelera el análisis de datos y proporciona al usuario respuestas más rápidas.

En el sector de la salud, el mercado de rápido crecimiento de dispositivos portátiles, como los dispositivos Fitbit, Apple Watch y Google Android, está impulsando el crecimiento de la telemedicina y permite a los proveedores de atención médica recopilar datos críticos de los pacientes en tiempo real. Los resultados se utilizan para una variedad de aplicaciones de procesamiento basadas en big data para mejorar los resultados de los pacientes.

Cuatro tendencias principales de big data en 2021
Los macrodatos están cambiando la forma en que las empresas procesan, almacenan y analizan los datos.

2. El almacenamiento de macrodatos requiere innovaciones en la nube y la nube híbrida y el crecimiento de lagos de datos.

Para hacer frente al aumento inexorable de la generación de datos, las empresas están gastando más recursos en almacenar esos datos en una gama de sistemas híbridos y basados ​​en la nube que están optimizados para todas las «V» de big data. Durante las últimas décadas, las empresas han gestionado su propia infraestructura de almacenamiento, lo que ha dado lugar a enormes centros de datos que las empresas han tenido que gestionar, proteger y mantener en funcionamiento. El paso a la computación en la nube ha cambiado esta dinámica. Al transferir la responsabilidad a los proveedores de infraestructura en la nube como Amazon, Google, Microsoft, IBM y otros, las empresas pueden manejar cantidades casi ilimitadas de nuevos datos y pagar por las funciones de almacenamiento y computación si es necesario sin tener que mantener sus propias cantidades grandes y grandes de datos en centros de datos complejos.

Algunas industrias se enfrentan al uso de la infraestructura en la nube debido a restricciones reglamentarias o técnicas. Las industrias fuertemente reguladas como la atención médica, los servicios financieros y el gobierno tienen restricciones que impiden el uso de la infraestructura de la nube pública. Por lo tanto, durante la última década, los proveedores de la nube han sido pioneros en formas de proporcionar una infraestructura más compatible con las regulaciones, así como enfoques híbridos que combinan aspectos de los sistemas en la nube de terceros con la informática y el almacenamiento locales para cumplir con los requisitos de infraestructura crítica. Sin duda, el desarrollo de la infraestructura de la nube pública y la nube híbrida avanzará a medida que las empresas busquen los beneficios económicos y técnicos de la computación en la nube.

Además de las innovaciones en el almacenamiento y procesamiento en la nube, las empresas se están moviendo hacia nuevos enfoques de la arquitectura de datos que pueden ayudarlas a abordar los desafíos de diversidad, precisión y volumen de los macrodatos. En lugar de intentar centralizar el almacenamiento de datos en un almacén de datos, lo que requiere una extracción, transformación y carga de datos compleja y que requiere mucho tiempo, las empresas están evolucionando el concepto de lago de datos. Los lagos de datos almacenan datos estructurados y no estructurados en su formato nativo. Este enfoque traslada la responsabilidad de la transformación y el procesamiento a los puntos finales con diferentes requisitos de datos. El lago de datos también puede proporcionar servicios compartidos para el análisis y procesamiento de datos.

3. La adopción de análisis avanzados, aprendizaje automático y otras tecnologías de inteligencia artificial está aumentando drásticamente.

Las empresas están logrando mejoras en el análisis y procesamiento de big data. Dada la gran cantidad de datos que se generan, los enfoques analíticos tradicionales se ven desafiados porque no pueden automatizarse fácilmente para el análisis de datos a gran escala. Las tecnologías de procesamiento distribuido, especialmente las promovidas por plataformas de código abierto como Hadoop y Spark, permiten a las empresas procesar petabytes de información a altas velocidades. Los sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial les facilitan la detección de patrones, anomalías y predicciones que antes. Las empresas utilizan tecnologías de análisis de big data para optimizar sus iniciativas de análisis e inteligencia empresarial. Están pasando de herramientas de generación de informes lentas que dependen de la tecnología de almacenamiento de datos a aplicaciones más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta que brindan una mejor perspectiva del comportamiento del cliente, los procesos comerciales y las operaciones generales.

Ninguna tecnología ha sido tan revolucionaria para el análisis de big data como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Empresas de todos los tamaños utilizan la IA para optimizar y mejorar sus procesos comerciales. El aprendizaje automático aprovecha el poder de los sistemas de identificación de patrones de datos para proporcionar análisis predictivos avanzados y capacidades informáticas no estructuradas. Esto incluye la capacidad de proporcionar sistemas de reconocimiento de imágenes, video y datos de texto; clasificación automatizada de información; Funciones de procesamiento de lenguaje natural para chatbots, así como análisis de voz y texto; automatización autónoma de procesos comerciales; Detección de patrones y anomalías; alto nivel de personalización y recomendación; y sistemas que pueden encontrar soluciones óptimas en el mar de datos.

Mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas están aprovechando su big data para brindar un soporte al cliente más profundo a través de chatbots inteligentes e interacciones más personalizadas sin aumentar significativamente la cantidad de personal de soporte al cliente. Estos sistemas habilitados para IA son capaces de recopilar y analizar grandes cantidades de información sobre sus clientes y usuarios, especialmente cuando se combinan con una estrategia de lago de datos que puede agregar una amplia gama de información de muchas fuentes.

Las empresas también están viendo innovaciones en el campo de la visualización de datos. Las personas comprenden el significado de los datos cuando se presentan en forma visual, p. Ej. B. en diagramas, gráficos y diagramas. Las nuevas formas de visualización de datos también brindan el poder de la analítica habilitada por inteligencia artificial y la información poderosa a los usuarios comerciales ocasionales. Esto permite a las empresas identificar conocimientos clave que pueden mejorar la toma de decisiones. Las empresas están descubriendo el valor de las decisiones basadas en datos y el poder de los datos en la organización. Con formas avanzadas de herramientas de visualización y análisis, los usuarios pueden incluso hacer preguntas en lenguaje natural, y el sistema determina automáticamente la consulta correcta y muestra los resultados en contexto.

4. DataOps, administración de datos, pasa a primer plano

Muchos aspectos del procesamiento, el almacenamiento y la gestión de big data evolucionarán en los próximos años. En parte, gran parte de esta innovación se debe a necesidades tecnológicas, pero también a cambios en la forma en que pensamos y manejamos los datos.

Un área de innovación es el surgimiento de DataOps, una metodología y práctica que se enfoca en enfoques ágiles e iterativos para lidiar con todo el ciclo de vida de los datos a lo largo del flujo comercial. En lugar de pensar en los datos pieza por pieza con personas independientes que se ocupan de la generación, el almacenamiento, el transporte, el procesamiento y la gestión de datos, DataOps tiene en cuenta los requisitos organizativos durante todo el ciclo de vida de los datos, desde la generación hasta el archivo.

Las empresas también están cada vez más preocupadas por cuestiones de gestión de datos, protección de datos y seguridad. En el pasado, las organizaciones han sido un poco descuidadas con las preocupaciones de privacidad y gobernanza, pero las regulaciones y los usuarios hacen que las organizaciones sean mucho más responsables de lo que sucede con la información. Debido a las brechas de seguridad generalizadas, la disminución de la confianza de los clientes en las prácticas de intercambio de datos corporativos y los desafíos de administrar datos a lo largo de su ciclo de vida, las organizaciones están cada vez más involucradas en la administración de datos y trabajan más duro para proteger y administrar los datos, especialmente cuando cruzan fronteras internacionales. Se están desarrollando nuevas herramientas para garantizar que los datos permanezcan donde deben estar, que estén en reposo y en movimiento, y que se realicen un seguimiento adecuado a lo largo de su ciclo de vida.

Estas tendencias de big data hacen que trabajar en el espacio de big data sea un lugar emocionante en el que estar en 2021 y, sin duda, en el futuro previsible.

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