El mundo de los grandes datos cambia y evoluciona constantemente, y 2021 no es diferente. Mientras miramos hacia 2022, hay cuatro tendencias clave que las organizaciones deben tener en cuenta cuando se trata de big data: computación en la nube, inteligencia artificial, análisis de transmisión automatizado y computación de borde. Cada una de estas tendencias seguirá dando forma a la forma en que las empresas utilizan los datos en los próximos años.
Con el crecimiento de la tecnología, la cantidad de datos recopilados cada día ha aumentado exponencialmente, sin signos de desaceleración en el corto plazo. Deberíamos esperar analizar big data en el futuro, ya que las empresas están buscando más de cerca para usarlo para seguir siendo competitivos. Esta publicación describe cinco tendencias actuales en big data para 2022 y más allá.
1. El auge de la analítica de transmisión
Streaming Analytics es una nueva tendencia en el análisis de datos que ha ganado popularidad en los últimos años. Se basa en la idea de que los datos en tiempo real se pueden analizar a medida que llegan, en lugar de esperar hasta que se hayan recopilado todos los datos. El auge del análisis de transmisión se puede atribuir a tres factores importantes. Primero, más organizaciones están moviendo sus operaciones en línea y una cantidad significativa de negocios se realiza en línea. Esto significa que más empresas tienen acceso a datos en tiempo real que nunca. En segundo lugar, la cantidad de datos que se producen ha aumentado exponencialmente durante la última década.
- Un aumento en el poder de cómputo
- Avances en las técnicas de almacenamiento de datos
- Cambios en la tecnología utilizada por los consumidores
2. El surgimiento de Big Data impulsado por IA
Los datos impulsados por IA son la próxima generación de big data. Los siguientes factores influirán en el surgimiento de big data impulsado por IA:
- El volumen de datos
- La velocidad a la que las herramientas de IA pueden procesar datos
- Precisión con la que pueden interpretarlo
- Grado de automatización que pueden proporcionar
Este cambio de inteligencia humana a inteligencia artificial no sucederá de la noche a la mañana. Es un proceso gradual que ya ha comenzado en muchas empresas, incluidas las finanzas, la salud, los seguros y las telecomunicaciones. Las empresas pueden utilizar las herramientas de IA para: Automatizar y ampliar los procesos comerciales, de modo que se puedan realizar de manera más rápida y eficiente. Proporcione un mejor servicio al cliente respondiendo preguntas, ayudando con problemas y resolviéndolos antes de que surjan.
3. El crecimiento de la informática perimetral
Edge computing procesa datos en el borde de una red, o en el propio dispositivo en lugar de en una ubicación centralizada. El crecimiento de la informática perimetral se debe principalmente a la creciente popularidad de Internet de las Cosas (IoT) dispositivos.
Administrar todos esos datos desde un área centralizada es un desafío con tantos dispositivos conectados. Es por eso que muchas pequeñas empresas están comenzando a construir o usar redes de terceros que pueden manejar la computación perimetral. Por ejemplo, software de panel de control para pequeñas empresas permite a los usuarios ejecutar aplicaciones localmente en lugar de enviarlas de vuelta a la nube.
4. El crecimiento del procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural es una de las tendencias más populares en big data. Esta tecnología es parte de la inteligencia artificial que opera para desarrollar la comunicación entre humanos y computadoras. El procesamiento del lenguaje natural utiliza varios algoritmos para leer, decodificar y comprender el habla humana.
Los dos tipos más comunes de algoritmos son deep learning y máquina traductora. Las técnicas de algoritmo de Procesamiento del lenguaje natural (NLP) requieren reglas gramaticales para reconocer y obtener datos de cada oración.
5. Gran dependencia del almacenamiento en la nube
El almacenamiento en la nube es una solución viable para sus datos, pero tiene algunos inconvenientes. No siempre es la mejor opción para datos grandes o extremadamente confidenciales. Además, si usa muchos servicios de almacenamiento en la nube, puede ser difícil rastrearlos a todos. Sin embargo, el almacenamiento en la nube sigue siendo una de las tendencias más populares en big data. En estos días, las personas están más preocupadas por quién accede a su información que dónde se almacena su información.
Nota final
Con las tendencias en big data que cambian a diario, las empresas deben adaptarse a las nuevas tecnologías para ponerse al día y mantenerse por delante de sus competidores. La lista de tendencias que hemos compartido anteriormente puede ayudar a las empresas y a las personas a mantenerse al tanto de las tendencias.
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- Fuente: https://www.smartdatacollective.com/current-trends-big-data-beyond/
