Revelan tendencias tecnológicas de Big Data para 2016

Tinámica ha puesto de manifiesto que durante 2016 conceptos como data lakes, R y Python o deep learning, estarán impulsando el Big Data en el ámbito empresarial.

Frente al hecho que durante el año 2015 el concepto de Big Data se ha logrado consolidar en el ámbito empresarial, los expertos de Tinámica han destacado las ocho soluciones tecnológicas que se incorporarán al mercado y que impulsarán el Big Data en el transcurso de 2016.

En ese sentido, mencionan, la integración de todos los datos empresariales en repositorios únicos denominados data lakes con bajos niveles de agregación; predominio de nuevas arquitecturas de sistemas informacionales basados en Spark; establecimiento de data governance; Private Cloud para garantizar el acceso y la privacidad; Virtualización de entornos de Hadoop y Spark; R y Python como lenguajes especializados; Deep learning como metodología de aprendizaje en modelos algorítmicos que se incorporan al Internet de las Cosas (IoT); y visualización analítica.

Y es que según explican los de Tinámica, la gran mayoría de las empresas no solo han interiorizado como un paso imprescindible el Big Data, sino que han apostado por proyectos relacionados con el análisis de datos, conscientes de las ventajas competitivas que les ofrece en la era digital.

Ahora bien, entrando en materia, la integración de todos los datos empresariales en repositorios únicos denominados data lakes con bajos niveles de agregación, se vislumbra como tendencia al propiciar que los datos puedan ser consultados por cualquier analista de la organización, avanzado o no, y con ello dotarles de las reglas de negocio adecuadas, analítica e inteligencia.

En lo que respecta al predominio de nuevas arquitecturas de sistemas informacionales basados en Spark como tecnología open source para el procesamiento paralelo masivo de datos, se impondrá a otros modelos basados en Hadoop.

Concerniente a establecer un data governance, los de Tinámica han explicado que la creación de data lakes y la integración de todo tipo de información facilitan una ingesta masiva de los mismos, pero requiere a posteriori del establecimiento de una serie de reglas de negocio y de conformidad, según cada sector, que aúne conceptos clave de negocio, reduzca indicadores clave (KPI´s) y asegure el 100% de calidad.

Acerca del Private Cloud para garantizar el acceso y la privacidad, de la misma manera se ha conocido que el auge del cloud y sus altos costes unitarios, así como determinados requerimientos de blindaje y encriptación de la información, conllevan la instalación de clouds privados en los que entornos y data sets de clientes estén altamente garantizados en el sentido de acceso y privacidad de la información.

En cuanto a la virtualización de entornos de Hadoop y Spark, se ha sabido que la necesidad de extender entornos de Big Data a todas las áreas de la organización va a provocar un mayor aprovechamiento de la infraestructura de hardware logrando efectos multiplicadores a través de diferentes tecnologías de virtualización, no solo VMware.

Refiriéndose al hecho de que R y Python se imponen como lenguajes especializados en modelización analítica avanzada, los de Tinámica explican que es debido a la creciente incorporación en las empresas de data scientist.

Sobre deep learning como metodología de aprendizaje en modelos algorítmicos que se incorporan al IoT para lograr la toma de decisiones automáticas y permitir que los modelos se perfeccionen en base a sus output, los expertos de Tinámica detallan que de esta forma, habrá, cada vez más, un mayor acercamiento desde la inteligencia artificial a la forma de procesar la información por el cerebro humano teniendo en cuenta el funcionamiento y conectividad neuronal.

Y finalmente, concerniente a la visualización analítica, se impone la creatividad en la visualización de los datos de tal forma que se permitan analizar en una sola pantalla y a golpe de vista correlaciones impensables en los mismos con las tecnologías tradicionales, facilitando así la búsqueda de patrones y la toma de decisiones al respecto.

En conclusión, data lakes, R y Python o deep learning, son los nuevos conceptos que –según los diestros de Tinámica- darán de qué hablar durante este año y que marcarán las ocho tendencias tecnológicas que impulsarán el Big Data en el sector empresarial.

Equipo de redacción de GizTab

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