Las empresas deben depender únicamente de la experiencia de sus gerentes, líderes y ejecutivos durante tantos años.
Sin embargo, a medida que continuó el progreso tecnológico, estas empresas ahora cuentan con el apoyo de análisis de datos y conocimientos.
Con el advenimiento de Big Data y su inminente inclusión en innumerables formas de industrias, actualmente se proyecta como un cambio de juego para todos los problemas corporativos de la actual era conectada. Sin embargo, dado que la mayoría de las exageraciones a menudo se apagan, el frenesí inicial que rodea al Big Data está disminuyendo lentamente. Ya no forma parte del codiciado ciclo de bombo de la reputada firma de analistas Gartner. Sin embargo, las empresas no han dejado de invertir en él. Big Data se está fortaleciendo constantemente y definitivamente está preparado para hacer avances mucho más grandes en la entrega de conocimientos altamente precisos. Lo que realmente ha sucedido es que el big data es actualmente una tecnología establecida que ha superado el alboroto innecesario al respecto. Ahora, diferentes empresas buscan un valor real de las soluciones de Big Data , no simplemente grandes promesas.
En este sentido, DaaS o Data-as-a-Service ha aparecido en el panorama tecnológico, lo que no es nada revolucionario, y la mayoría de la gente podría haberlo encontrado comprando música, archivos de imagen o videos de diferentes fuentes en línea. . Sin embargo, la entrada de los principales actores desde el mapa directamente desde los proveedores del catálogo de productos hasta los proveedores de datos de mapas cambia por completo el concepto. No es necesario que sea una solución SaaS dedicada que tenga que salir al mercado. En caso de que su empresa tenga los datos que tengan valor para otros o tengan dificultades para mantenerlos, entonces es mejor venderlos por megabyte o por cotizaciones de volumen.
Dicho esto, en la actualidad, hay una plétora de tendencias que los servicios de desarrollo de software personalizados deberían esperar y que impulsarán el mercado de la tecnología de big data en 2020. Estas son algunas de ellas.
1. Preparación inevitable de una estrategia sólida para la gobernanza de datos
Para utilizar Big Data de una manera segura y más eficiente, las empresas deben tener un marco de gobierno sólido e infalible que ofrezca una descripción precisa de toda la procedencia de los datos, administre eficazmente la accesibilidad de los datos y fomente la democratización. Las leyes de GDPR establecidas por la Unión Europea tendrán un impacto monumental en exactamente cómo las empresas manejan un gran volumen de datos de personas que viven en cualquiera de los países miembros de la UE. Debido a las estrictas disposiciones de este reglamento, una empresa que sea culpable de negligencia no se salvará fácilmente. Habrá sanciones que ascenderán a millones. Sin embargo, solo casi una cuarta parte de las empresas de la UE cumplen con este reglamento. La situación es bastante desoladora, y mientras consideremos el futuro de Big Data, todo el tema de la gobernanza seguirá siendo relevante.
2. Aprovechar el potencial oculto de los datos oscuros
Cuando se trata de datos oscuros, son esencialmente los datos digitales que las empresas recopilan todos los días y los mantienen almacenados, pero nunca se utilizan para ningún propósito en particular que no sea solo el cumplimiento normativo. Como el almacenamiento de datos es más fácil, la mayoría de las empresas nunca lo omiten. Los viejos formatos de datos, documentos y archivos dentro de las empresas simplemente se almacenan y se acumulan en grandes cantidades cada segundo.
Esencialmente, estos datos no estructurados son una gran mina de oro para obtener información significativa, dado que se analizan de manera efectiva. Casi el 90 por ciento de los datos que almacenan las empresas se incluyen en la categoría de datos oscuros. Se han realizado esfuerzos para utilizar este tipo de datos y se ha recuperado durante el año pasado. Por lo tanto, en 2020 veremos la inclusión de estos datos oscuros. Las empresas deben procesar todos los tipos de datos para obtener el máximo beneficio a través del proceso de procesamiento de datos. Los servicios de desarrollo de Asp.net pueden beneficiarse al máximo mediante el desarrollo de software personalizado para procesar estos datos y obtener información invaluable.
3. El auge de la computación cuántica
Acerca del próximo disruptor informático, las computadoras cuánticas están a la vuelta de la esquina. Al estar entre las computadoras más poderosas que se basan en los principios de la Mecánica Cuántica, las computadoras aún no han hecho una entrada en unos pocos años. Sin embargo, ciertamente traspasará los límites de la informática tradicional y podrá realizar análisis de proporciones inimaginables. Las predicciones de Big Data están actualmente incompletas sin esta computación. Los servicios de Big Data deben acostumbrarse a la computación cuántica para aprovechar su máximo potencial en los próximos años.
4. Pérdida de importancia de Data Lakes
Durante bastante tiempo, los lagos de datos, que son repositorios de almacenamiento que realmente almacenan todos los datos sin procesar de las empresas en sus correspondientes formatos nativos, siguieron siendo una posesión preciada de estas empresas. Uno de los principales puntos de venta de estos lagos de datos es que en realidad elimina el problema más preocupante de los silos de información.
Sin embargo, los problemas de coherencia, calidad, así como la falta de alineación con los equipos empresariales o incluso la gobernanza de la proporción más alta se están convirtiendo en los obstáculos para obtener conocimientos prácticos esencialmente. La mayoría de las empresas consideran que estos lagos de datos se encuentran entre las fuentes de datos más desafiantes y discutibles. Deben estar a la altura de su promesa o ceder y dejar de lado.
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5. La proliferación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
Sin duda, estas dos tecnologías ganarán más poder e importancia en el próximo año. Ambos son los dos caballos de batalla tecnológicos robustos y poderosos que trabajan constantemente para transformar y deducir el significado de los grandes datos difíciles de manejar en una pila mucho más accesible y mejores conocimientos.
La implementación de estas dos tecnologías permitirá a las empresas experimentar fácilmente la magia de los algoritmos a través de diferentes aplicaciones prácticas como el modelo de abandono de clientes, el reconocimiento de patrones, el análisis de video, la detección de fraudes, los precios dinámicos y mucho más. Las empresas que están invirtiendo fuertemente en IA son mucho más optimistas de que sus ingresos ciertamente se multiplicarán por varias en el año 2020. Además, estas tecnologías ayudarán a las empresas a pronosticar eventos con una exactitud y precisión incomparables.
6. Mayor tracción de Edge Analytics
La proliferación y adopción masiva de la Internet de las cosas o dispositivos IoT en forma fenomenal en realidad exige un tipo de solución analítica independiente. Para esto, la analítica de borde es sin duda la respuesta más adecuada. Básicamente, significa realizar análisis de datos en tiempo real en el borde de la red o en el punto donde se capturan todos los datos sin siquiera transportar esos datos en particular a un almacenamiento de datos centralizado en particular.
Debido a su naturaleza in situ, proporciona beneficios como la minimización de todo el impacto de los picos de carga, la reducción de los requisitos de ancho de banda, la reducción de la latencia y una gran escalabilidad. Esto abre nuevas vías para que los servicios de integración en la nube proporcionen soluciones de software en la nube que permitan el análisis de borde en el borde de la red. Ciertamente, la analítica de borde encontrará bastantes tomadores corporativos en el futuro cercano. Se espera que el mercado total de análisis de borde aumente en grandes proporciones. Sin duda, también tendrá un impacto muy notable en todo el análisis de big data.
7. Aparición de Graph
Las bases de datos de gráficos y el procesamiento de gráficos permiten la exploración de datos de una manera que la mayoría de las personas realmente piensa, lo que revela las relaciones entre varios conceptos lógicos, así como entidades como personas, organizaciones y transacciones. Se predice que el procesamiento de gráficos, así como las bases de datos de gráficos, crecerán mediante un marcado sustancial para acelerar continuamente la preparación de datos e incluso permitir una ciencia de datos adaptativa y más compleja. Básicamente, el gráfico habilita los diversos gráficos semánticos emergentes junto con las redes de conocimiento.
8. Aplicación de Blockchain
Es una de las tendencias que va más allá de los datos y también de la analítica. Se trata esencialmente de brindar soporte criptográfico a la inmutabilidad a través de una red compleja de participantes confiables. Además, rastrea en caso de que algo haya cambiado, por lo que desde la perspectiva de los datos, blockchain puede ser bastante útil para rastrear cosas como falsificaciones profundas o las infames noticias falsas. Los servicios de Big Data tienen que invertir en gran medida en incorporar blockchain a sus soluciones.
9. Introducción de la inteligencia continua
Se trata de permitir decisiones mucho más inteligentes a través de análisis avanzados y datos en tiempo real. Encapsula el conocimiento de la situación y sugiere que se tomen medidas. Es bastante inteligente, centrado en los resultados y automatizado. En los próximos años, la mayoría de los nuevos sistemas comerciales ciertamente incorporarán inteligencia continua que utiliza datos de contexto en tiempo real para mejorar las decisiones comerciales. Sin duda, esto revolucionará la forma en que se realiza el análisis en tiempo real y aportará las innovaciones necesarias para ayudar a las empresas.
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10. Espacio cada vez mayor para servidores de memoria persistente
Permitirán una memoria más grande junto con un rendimiento asequible y una disponibilidad menos compleja. Actualmente, pocos proveedores de bases de datos están reescribiendo sus propios sistemas para brindar soporte a este tipo de servidor que permite el análisis de un mayor volumen de datos, también en tiempo real. Ayudará a las empresas a almacenar más datos para obtener información procesable y tomar decisiones informadas.
11. Automatización del análisis de datos
Tradicionalmente, el análisis de datos es realizado por analistas que transmiten sus hallazgos y conocimientos a sus líderes comerciales junto con gerentes de producto, comercializadores y ejecutivos de ventas a través de cuadros de mando, informes y otros medios diferentes.
Pero este proceso es bastante lento cuando se trata de casos de análisis de negocios actuales, generalmente cuando se trata de transmisión de datos en tiempo real. A medida que el análisis de datos se integra directamente en diferentes procesos comerciales, como en el comercio en línea, así como en los sistemas de atención al cliente, se está llevando a cabo la operacionalización y automatización del uso de datos y contenido analítico, junto con la aceleración de la toma de decisiones. Por lo tanto, la automatización del análisis de datos será la tendencia clave en el año 2020.
11. Analítica aumentada
Los servicios de desarrollo de software personalizados de análisis de datos siempre han tratado de inculcar las capacidades de sus propias tecnologías a una audiencia mucho más amplia de usuarios comerciales diarios, así como a trabajadores de la información. Una de las principales formas en que está sucediendo es mediante la utilización de análisis aumentados. Se define como el uso de tecnologías habilitadoras como el lenguaje de procesamiento natural, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ayudar con la preparación de los datos en profundidad, la generación de conocimientos y la explicación de los resultados para aumentar la forma en que las personas exploran e incluso analizan los datos y en cómo todo El contenido analítico se desarrolla, comparte y consume realmente.
13. Analítica habilitada con procesamiento de lenguaje natural
Es un hecho bien conocido que el procesamiento del lenguaje natural permite que las computadoras comprendan fácilmente el lenguaje humano. Hace que sea muy posible para los usuarios comerciales que no son expertos en tecnología consultar fácilmente y solicitar datos complejos utilizando palabras y frases simples, ya sea a través de texto o voz, y también recibir resultados analíticos fácilmente comprensibles sobre su negocio. Se prevé que, en el futuro, la mayoría de las consultas analíticas se generarán esencialmente mediante el procesamiento del lenguaje natural o se generarán automáticamente o mediante tecnología de búsqueda.
Conclusión
A lo largo de los años, las empresas han exigido información procesable a partir de los datos que recopilan, y el análisis de datos ha podido proporcionarles la misma. Además, Big Data ciertamente ha demostrado ser una gran herramienta para que las empresas tomen decisiones informadas y calculadas basadas en el gran volumen de datos almacenados, a veces en lagos de datos.
Sin embargo, con la aparición de las últimas tecnologías como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, la cadena de bloques, la computación cuántica, todas las soluciones en la nube de Big Data pasarán por una transformación masiva. Las empresas podrán obtener información mucho más profunda y precisa con estas tecnologías. Ahora puede obtener información a partir de datos oscuros que no se han utilizado con fines analíticos y significativos para la toma de decisiones. Mientras tanto, los lagos de datos deben demostrar su valor y las empresas deben cumplir con regulaciones como GDPR para evitar sanciones.
Aquí, hemos delineado algunas de las tendencias clave que impulsarán el mercado de la tecnología de big data en el año 2020. Pocas de estas tendencias pueden resultar más adelante fuera de lugar a medida que nos adentramos en la nueva realidad del avance tecnológico y la dinámica. de big data. Sin duda, seremos testigos de algunas de estas tendencias para transformar masivamente toda la industria de big data y traer cambios y soluciones revolucionarios.