6 predicciones de Big Data para 2017

Hoy en día prácticamente todo y todos estamos conectados; con el auge y la constante conexión de los teléfonos inteligentes, computadoras portátiles, multifuncionales láser, vehículos, aplicaciones, aparatos, dispositivos y máquinas con sensores de todo tipo, se generan cantidades masivas de datos. Para que puedan transformarse y optimizar su gestión, es de gran importancia que las compañias sepan utilizar y administrar esta información, pues representa una gran oportunidad como fuente de conocimiento que ofrece sin duda una ventaja de valor frente a sus competidores.

La recolección y análisis de Big data en conjunto con la nube son dos tecnologías que impulsan transformaciones dramáticas y, en palabras de Balaji Thiagarajan, vicepresidente de big data de Oracle, las organizaciones deben estar listos para aprovechar las nuevas tendencias y tecnologías para asegurarse de que salgan adelante el próximo año.
Para el experto de Oracle estas son las 10 predicciones clave para big data en 2017:

Internet de las Cosas

1. Interacción en constante conexión

La era del aprendizaje automático y la máquina omnipresente ha llegado. el aprendizaje automático ya no es la única reserva de información para los científicos. La capacidad de aplicar el aprendizaje de la máquina a grandes cantidades de datos está aumentando considerablemente su importancia y una adopción más amplia y habrá un enorme aumento en la disponibilidad de capacidades de aprendizaje de máquinas en herramientas tanto para analistas de negocio como para usuarios finales; en consecuencia, habrá un impacto en la manera en que las corporaciones e instituciones de Gobierno ejecutan sus labores. El aprendizaje automático favorecerá la interacción del usuario con absolutamente todo: desde el seguro social y la electricidad en el hogar hasta el sistema de salud y el estacionamiento público.

2. La data conoce a la nube

El Boom del Cloud Machine: Las entidades públicas y privadas trabajarán con equipos tecnológicos conectados a redes en nube, los cuales generarán flexibilidad en el manejo de datos y mayor movilidad laboral.

No siempre es posible mover data a un centro de datos externo. Problemas relacionados con la privacidad, las regulaciones y la soberanía de datos a menudo se presentan como cuestiones a considerar y a veces el volumen de data es tan grande que el costo de movilizarla excede los beneficios potenciales. La repuesta está frente a nosotros: la implementación de la nube.En el futuro, cada vez más organizaciones tendrán que desarrollar estrategias de esta índole para manejar la data en múltiples ubicaciones y tener mayor campo de acción.

3. Las aplicaciones adoptan a la Big Data

Además del análisis, las aplicaciones también impulsarán la adopción de Big Data. En un comienzo, el uso de las grandes tecnologías de datos se centró principalmente en la eficiencia de las TI, el procesamiento de datos a gran escala y los patrones de solución analítica, ahora hay una gran variedad de necesidades específicas de la industria que, impulsadas por los requerimentos de negocios posibilitan una nueva generación de aplicaciones que utilizan la Big Data.

4. El Internet de las Cosas en las aplicaciones de las empresas

El internet de las cosas es mucho más que simples objetos inanimados. Todo, desde proporcionar un nivel más alto de asistencia sanitaria para los pacientes o mejorar la experiencia del cliente a través de aplicaciones móviles requiere monitorear y actuar sobre los datos que las personas generan a través de los dispositivos con los que interactúan. Simplificar el desarrollo de aplicaciones IoT será misión destacada de las empresas para lograr una rápida integración de esta información con aplicaciones de negocio. Al combinar nuevas fuentes de datos con analíticas en tiempo real e información sobre las preferencias del usuario, las empresas desarrollan una nueva generación de aplicaciones en la nube capaces de adaptarse y aprender sobre la marcha. El impacto se sentirá no sólo en el mundo de los negocios, sino también en el crecimiento exponencial de proyectos inteligentes de ciudades y naciones inteligentes en todo el mundo.

Los servicios en la nube son el alma del Internet de las cosas (IoT). La expansión de los servicios en la nube no sólo capta los datos que proveen los sensores, también los alimenta de big data para el análisis por sus algoritmos. Los servicios de alta seguridad en la nube del IoT también ayudarán a las marcas a fabricar nuevos productos que actúen de forma segura y sin intervención humana sobre los datos analizados .

5. La virtualización llevará la luz a la data

Los silos de data abundan en plataformas como Hadoop, Spark y NoSQL. La data potencialmente valiosa permanece en la oscuridad porque es difícil de acceder a ella y sobretodo de encontrarla. Como resultado, las organizaciones se dan cuenta de que no es factible mover todo en un solo repositorio para un acceso unificado y al mismo tiempo se debe minimizar el movimiento de la misma. Muchas compañías que se inclinaron por los lagos de datos en los primeros días han gastado cantidades significativas en la compra de la promesa de almacenamiento, el procesamiento de bajo costo y una gran cantidad de servicios que ofrecen correlacionar y descubrir grupos de data. Al reconocer la exigencia de contar con bases de datos confiables, y una estrategia holística de gestión de los mismos, dichos lagos pueden al fin cumplir su promesa en el 2017. Algunas de estas prácticas incorporarán proveedores de datos verificados de alta calidad, mientras que otros que utilizarán los datos no oficialmente perfectos, serán lo suficientemente buenos para el desarrollo de prototipos. Se busca un cambio de enfoque empleando tecnología, como las ya mencionadas NoSQL o Hadoop para aumentar la confianza en la virtualización de datos. Los usuarios y las aplicaciones se conectan a través de lenguajes SQL, REST y de programación. El éxito de la tecnología de virtualización de datos ofrecerá un rendimiento compatible con los métodos ya existentes.

6. Arquitecturas que alcanzan a la nube

Tecnologías de aceleración, como GPUs y NVMe; capas de virtualización, el posicionamiento óptimo de almacenamiento y cálculo, la alta capacidad de redes sin bloqueos no son nuevas, pero la convergencia de todos ellos permiten arquitecturas en la nube que realizan mejoras significativas en computación. El resultado es un aprendizaje profundo a escala y fácil integración con las aplicaciones y procesos de negocio existentes

Internet of Things

Situaciones como las siguientes serán posibles a partir de ahora:

  • Descuentos o ubicación de sucursales que podrán recibir los compradores en las boutiques basados en sus gustos y preferencias mientras compran.
  • Ofertas personalizadas sobre productos y servicios que los clientes online obtendrán.
  • Para los fabricantes medir el éxito de un producto de reciente lanzamiento no será cuestión de semanas, sino de días.
  • Encontrar fácilmente lugar en los estacionamientos gracias a la interacción de los dispositivos inteligentes con datos en tiempo real.

Balaji Thiagarajan, Oracle Group Vice President, Big Data

6 predicciones de Big Data para 2017

Oracle desglosa los ejes que veremos despegar a lo largo del año en las ciencias de los datos.

Hoy todo está conectado: Smartphones, laptops, cámaras, multifuncionales laser,  máquinas con sensores, vehículos y aplicaciones. Todos. Los aparatos mencionados anteriormente y sus conexiones generan cantidades masivas de data. Esta información, para las compañías que sepan utilizarla y administrarla, puede representar una gran oportunidad y una fuente de conocimiento que aumenta la competitividad frente a sus competidores.

En este sentido, el Big Data impacta todas las industrias y a los individuos también, desde profesionales de TI y líderes de negocio, hasta los consumidores finales. De ahora en adelante, contaremos con los siguientes escenarios:

  • Quienes estén de compras en una boutique podrán recibir descuentos o direcciones de tiendas de posible interés, mientras adquieren sus piezas favoritas; basados en sus gustos y preferencias.
  • Los consumidores online pueden obtener ofertas personalizadas de productos y servicios.
  • Los fabricantes pueden medir el éxito de un producto nuevo en cuestión de días, no en semanas.
  • Los conductores pueden tener acceso fácil a lugares de estacionamiento en la calle, basados en datos reales que interaccionan con sus dispositivos inteligentes.

Big data y la nube son dos tecnologías que hacen posible la transformación digital en el mundo. Ahora que comienza 2017, existen nuevas tendencias que se apoderarán de todas las industrias. Es importante que las compañías estén preparadas para reaccionar adecuadamente y que puedan aprovechar las nuevas tecnologías para estar delante de sus competidores. A continuación, algunas de nuestras predicciones:

1. La era de la máquina omnipresente ha llegado
El aprendizaje automático ya no es exclusivo de grupos dedicados a la recaudación de data. La importancia y adopción de la habilidad de aplicar el conocimiento obtenido a través de la automatización a una gran variedad de data, está incrementando. Existirá un gran crecimiento en la transformación de este tipo de aprendizaje, a herramientas para analistas de negocios y consumidores finales; en consecuencia, habrá un impacto en cómo corporaciones e instituciones de Gobierno ejecutan sus labores. El aprendizaje automático afectará la interacción del usuario con absolutamente todo: el seguro personal, la electricidad, el sistema de salud y hasta el estacionamiento público. La era de la máquina omnipresente finalmente ha llegado.

2. Si la data no se puede mover, la nube va a la data
No siempre podemos trasladar la data a un centro de datos externo. Términos de privacidad, regulaciones y soberanía de datos son temas a considerar. En ocasiones, el volumen es tal que el costo de movilizarla es mayor que los posibles beneficios. La repuesta siempre está en la implementación de la nube. En el futuro, más y más organizaciones deberán desarrollar estrategias de este tipo para manejar la data en múltiples locaciones y tener mayor campo de acción.

3. Las aplicaciones, no solo analytics, impulsarán la adopción de Big Data
Los primeros casos de uso de tecnología de Big Data se centraron principalmente la eficiencia de TI, el procesamiento de datos a gran escala y los patrones de solución analítica. Ahora existe una amplia variedad de necesidades específicas de la industria, impulsadas por las empresas que, a su vez, potencian una nueva generación de aplicaciones de aplicaciones dependientes de Big Data, las cuales continúan impulsando su adopción.

4. El Internet de las Cosas (IoT) integrará las aplicaciones de la empresa
El internet de las cosas es más que objetos inanimados. Todo, desde proveer un sistema de salud para mejorar la asistencia a pacientes hasta maximizar la experiencia del consumidor a través de aplicaciones en dispositivos móviles, requiere un monitoreo constante y una ejecución basada en la data que las personas generan, a través lo equipos con los que interactúan. Las compañías deben simplificar el desarrollo de las aplicaciones de IoT para integrar rápidamente esta información a sus aplicaciones de negocio. Al fusionar las nuevas fuentes de datos con Analytics, en tiempo real e información del comportamiento del usuario, se pueden desarrollar una nueva generación de aplicaciones en la nube capaz de adaptarse y aprender rápidamente. El impacto se sentirá no solo en el mundo de los negocios, sino también en los proyectos globales de las ciudades y naciones inteligentes.

5. La virtualización de la data será la luz al final del túnel
En las compañías, los silos de data proliferan en plataformas como Hadoop, Spark and NoSQL. La data con un valor potencial se queda en la oscuridad y, por ello, es difícil accesarla (también encontrarla). La virtualización de la data está emergiendo como un camino para poner foco a la data que hoy tiene poca visibilidad, mientras se minimiza el movimiento de la misma.

6. La arquitectura del cómputo de próximas generaciones permite aprendizajes profundos en una nube escalable
Capas de virtualización, tecnologías de aceleración (GPUs y NVMe), el posicionamiento óptimo de almacenamiento y cálculo, una red de alta capacidad y facilitadora, son parte de la convergencia, y juntos permiten arquitecturas en la nube que realizan mejoras de orden de magnitud en computación, ¿El resultado? Un aprendizaje profundo, escalable y una integración sencilla con aplicaciones del negocio y sus procesos.

Balaji Thiagarajan, Oracle Group Vice President, Big Data

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