Predicciones de Big Data para 2017

Hoy todo está conectado. Smartphones, laptops, 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.

Nota de Prensa - Oracle
Balaji Thiagarajan, Oracle Group Vice President, Big Data

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 está comenzando el 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.