Tecnología

2014, ¿el año en el que ‘big data’ perderá protagonismo?

Escrito por Redacción TICbeat

¿Qué ocurrirá en 2014 en el ámbito de los datos? Desde la compañía de BI y analítica Information Builders se atreven a realizar algunas predicciones para este año. Entre éstas destacan un auge de las apps y una pérdida de brillo de ‘big data’

¿Qué ocurrirá en 2014 en el ámbito de los datos? Desde la compañía de business intelligence y analítica Information Builders se atreven a realizar sus predicciones para este año, entre las que se encuentran un auge de las apps y una pérdida de brillo de big data. Éstas son sus apuestas para el universo de los datos.

‘Big data’ perderá protagonismo

Sí, han leído bien. Al contrario de lo que muchos esperan, el concepto de big data parece que no se oirá tanto como en los últimos años, aunque, precisan desde la compañía, esto no significa que los volúmenes de datos no vayan a seguir creciendo que, por supuesto, lo harán de forma exponencial. No obstante, para finales de 2014 se les volverá a llamar simplemente datos históricos más allá del término de moda.

2014, el año de las ‘apps’ analíticas

El próximo año se caracterizará por un fuerte aumento en el uso de apps analíticas en comparación con el de herramientas tradicionales de análisis de información. ¿Cómo serán estas apps? Igual que las que proliferan en los móviles, nada que ver con las aplicaciones analíticas que tradicionalmente han desarrollado los fabricantes de BI y que están abocadas al cambio o a la desaparición: serán ligeras, interactivas, orientadas al negocio y fáciles de usar sin necesidad de formación.

Auge de las máquinas y de los datos generados por éstas

Cada vez tendrán más peso los datos generados por las máquinas (y esto incluye a los provenientes del llamado ‘Internet de las Cosas‘). Este tipo de datos, indican desde la firma experta en analítica, crecerán más rápido que cualquier otra fuente de big data empleada para propósitos analíticos; un aumento que se verá de forma más fuerte en dos sectores concretos: la industria y el sector sanitario.

Del científico de los datos al gestor de los datos

Si pensábamos que el trabajo del futuro era el de data scientist (científico de los datos) ya estamos desfasados. Ahora el rol estrella de cara a los años venideros en el sector de TI no será otro que el de data steward o gestor de los datos, encargado en la administración y supervisión de la información que no cesa de crecer. ¿Qué es por tanto un gestor de los datos?: un profesional con perfil de negocio que entienda los datos y sepa cómo cualificarlos en el curso de un proyecto.

El ‘data discovery’ de datos integrados, imparable

Las herramientas de data discovery (descubrimiento de los datos) que tanto éxito han tenido en la industria durante los últimos años empiezan a flaquear en muchos casos debido a que en muchos casos los proveedores no son capaces de integrar los datos de confianza de sus clientes con los programas de visualización existentes. Triunfarán, no obstante, aquellos que lo logren.

Más esfuerzos para conseguir datos de calidad

Afortunadamente parece que en 2014 el esfuerzo e interés de las organizaciones por mejorar la calidad de sus datos, uno de los problemas más destacados en el campo de la analítica y que impacta directamente en el tipo de decisiones estratégicas que realizan las empresas, se intensificará.

La convergencia llega a la analítica

La analítica predictiva, el data discovery, los sistemas de información geográfica (GIS) y otras soluciones de analítica están convergiendo y traerán consigo una nueva era de la automatización analítica a través del aprendizaje automático, el ETL inteligente y otros procesos automatizados en 2014.

Desde la compañía experta en analítica destacan en especial dos ejemplos de tecnologías convergentes. Uno es la convergencia de la analítica estadística con las funcionalidades de ETL y extracción de datos, de modo que los analistas podrán hacer uso de la precisión de la analítica predictiva para discernir qué conjuntos de datos deben extraer. Por otro lado, las tecnologías de aprendizaje automático están aunando grandes conjuntos de datos y situándolos en grupos preagregados para que los científicos de datos tengan la posibilidad de analizarlos de manera más óptima y rápida.

 

 

 

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