En los últimos años, el Big Data, Small data o el Análisis de Datos se ha posicionado en muchos sectores profesionales, hasta convertirse en una herramienta fundamental. Esto plantea un desafío: cómo afrontar los retos que trae consigo dicha herramienta tecnológica.

En este aspecto, durante el año pasado, la tendencia a nivel global consolidó los perfiles de data scientist y data analyst, cuyos objetivos radican en obtener el máximo rendimiento de los datos para generar un impacto positivo en cualquier tipo de organización. Ambos perfiles comparten objetivos pero desde enfoques diferentes:  el data scientist para limpiar/filtrar los datos y el data analyst para extraer información de los mismos relativa al negocio.

Para entender la magnitud de valor que posee el Big Data en el mundo actual, basta recordar una frase de un ejecutivo europeo del mundo IT: “Los datos son ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía”.  Los datos es el nuevo valor a gestionar por parte de las organizaciones de cualquier tipo. Es por ello que las empresas están buscando capacidades en cuanto a captura, almacenamiento y procesamiento de datos y quienes lo consigan tendrán una ventaja sobre su competencia, denominada ventaja analítica. Quienes logren obtenerla podrán ser consideradas como Data Driven, es decir, organzaciones centradas en el valor de los datos.

Por otro lado, si hasta ahora la estrategia de datos era formulada de forma independiente por los equipos de IT o de Data dentro de las organizaciones y creadas para sumar a la estrategia global de las empresas, las empresas ya introducen proyectos de data en sus estrategias primarias formando parte del core business.

Por lo tanto, a partir de este año se observará que los planes estratégicos de numerosas organizaciones a nivel mundial incluirán elementos claros de Data Strategy. De hecho, la gran mayoría de estrategias de transformación digital de las empresas toma como fundamento una estrategia de datos: una de las tendencias clave de Big Data. Muchos expertos coinciden en que este año el Big Data logrará una evolución tecnológica considerable.  

Otra de las novedades del Big Data es la analítica aumentada: ésta utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar el análisis de datos mediante la búsqueda de un nuevo método de creación, desarrollo y compartición de análisis de datos. Muchas empresas prefieren el análisis aumentado a los análisis tradicionales para reducir los errores humanos. En consecuencia, con la analítica aumentada veremos la aparición de conocimientos o cambios más importantes que servirán a las compañías para optimizar la toma de decisiones.

 

En consecuencia, estamos entrando en un momento donde la analítica aumentada será un impulsor dominante de nuevas herramientas tecnológicas que hagan del proceso de analísis de datos sencillo y accesible para gran parte de los perfiles de una organización.

 

Data Lakehouse: Más allá del Data Lake

Otra orientación que trae el Big Data: la idea de un Data Lakehouse plantea que se podría crear un Datawarehouse sobre un sistema de almacenamiento distribuido barato, sin perder el rendimiento del sistema y que continúe cubriendo los casos de uso más enterprise: en esencia, un Data Lakehouse es un Datawarehouse que tiene como almacenamiento de datos un Data Lake.

Por otra parte, los expertos aseguran que Lakehouse es un nuevo paradigma que simplifica radicalmente la infraestructura de datos empresariales. También, acelera la innovación en una era donde el Machine Learning está listo para revolucionar todas las industrias. Especialmente, mezclando todo tipo de datos, entre los que engloba: Internos, Externos, Estructurados y No estructurados.

 

Metaverso y analítica de datos

Entre las tendencias de Big Data también aparece el denomimado metaverso, que es un espacio virtual o ciberespacio donde se recrean situaciones reales o ficticias para que las personas puedan disfrutar de nuevas experiencias gracias a un dispositivo electrónico conectado a internet. Hasta ahora la geolocalización de una persona sólo podía ser realizada bajo la autorización de un juez. En el metaverso no existiría dicha restricción, lo cual establece una nueva línea de análisis de datos geolocalizados en metaversos. Sin embargo, surgen dudas sobre los objetivos y sobre si el usuario podría negarse a que se utilicen los datos de su navegación en el metaverso.

 

 

Cada vez más orígenes de datos externos

Por otro lado, se observa cómo las empresas utilizan datos externos a sus organizaciones para mejorar sus modelos de datos y su capacidad de analítica. Como otra tendencia en Big Data, se espera que para este año las organizaciones incrementen el uso de datos externos por una mayor oferta de Open Data existente. También por plataformas de datos privadas y anónimas.

Estos datos externos suelen ser dispersos. Normalmente, de múltiples fuentes y probabilísticos. Aunque, bien utilizados, tendrán un valor incalculable para empresas que sepan usarlos de forma eficiente.

 

Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis conversacional.

Según informes de expertos en Europa, otras de las orientaciones del Big Data para el 2022 serán la PNL y la analítica conversacional, que impulsarán el crecimiento de la adopción de la analítica y la inteligencia empresarial desde el 35% de los empleados hasta más del 50%, incluidas las nuevas clases de usuarios. En este sentido, las PNL brindan una forma más fácil de preguntar sobre datos y obtener información más precisa. La analítica conversacional lleva el concepto de PNL un paso más allá al permitir que tales preguntas se planteen y respondan verbalmente en lugar de a través de texto.

 

Plataformas de datos conectadas

Los expertos aseguran que las plataformas de datos de las empresas no pueden permanecer aisladas de otras organizaciones dentro de la cadena de valor propia del sector o la industria. En este aspecto, la inclinación se orienta hacia la interconexión de plataformas de datos dentro de un ecosistema que permita agregar mayor valor a la experiencia del cliente en su conjunto y no aisladamente. Se espera que esta tendencia, que ya existía en años anteriores, se potencie para este año gracias al uso del Cloud Computing. Esto permitirá desarrollar acciones de analítica avanzada con menores costos.

 

Inteligencia activa

Otra de las línea que trae el Big Data es la Inteligencia activa. Los procesos actuales que tienen las empresas para migrar los datos desde sus distintas fuentes hasta el catálogo, sigue siendo un gran reto para las organizaciones.

 

El perfil más demandado

Actualmente, en Europa, un profesional experto en Big Data se convirtió en uno de los perfiles profesionales más demandados: otra de las propensiones de esta herramienta tecnológica que se debe considerar, pero también uno de los más difíciles de cubrir.

Si querés saber más sobre Big Data o te interesa aplicarlo a tu negocio, podés contactarte con nosotros a través de Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo..