Big data 2016: más sorpresas

¿Qué pasa con big data 2016? ¿Traerá cambios este nuevo periodo? ¿Seguirá impulsando la adaptabilidad de los negocios y la flexibilización tecnológica? ¿Quedará como algo del pasado tras su consolidación en 2015? ¿Nos esperan nuevos proyectos de grandes datos o hay que pasar página y prepararse para otro cambio?

Créditos fotográficos: istock kentoh

No hay que temer el fin de big data en 2016, sino todo lo contrario. Los avances dan soporte la mayor revolución desde el inicio de la era digital y, aprovechando que la mayoría de los negocios se han apoyado en los grandes datos para crecer, mejorar y beneficiarse de una visión más completa y realista, las nuevas soluciones que aparecerán en los próximos doce meses no harán sino confirmar que big data 2016 sigue siendo fuente de ventaja competitiva.

Big data 2016: cambio a mejor

Big data 2016 multiplica su potencial ayudado por la tecnología que no deja de recordarnos que todavía podemos seguir sorprendiéndonos y lo hace de distintas formas:

1. Novedades en la arquitectura: los sistemas informacionales migran al open source. Los modelos basados en Spark superarán a los más tradicionales, que se basaban en Hadoop para el procesamiento paralelo masivo de datos.
2. El lenguaje de los expertos: los modelos analíticos se escribirán en R y Python. Esta evolución sólo es posible ya que, las novedades big data 2016 traen otro cambio, la consolidación de un nuevo profesional en las organizaciones, el científico de datos que, gracias a su alto nivel de especialización, puede abordar de esta manera la modelización avanzada.
3. Un paseo por las nubes en privado: durante el año pasado el cloud ganaba adeptos, pero seguía provocando dudas entre las organizaciones más reticentes, que alegaban problemas de privacidad o en materia de acceso como los principales puntos débiles de esta opción. La respuesta la traen las tendencias big data 2016, que aseguran que la instalación de nubes privadas garantizarán la superación de estas cuestiones, aumentando el número de usuarios cloud.
4. Acercándonos a la perfección: al menos en los modelos, gracias a otra de las tendencias big data 2016, que señala que el deep learning se alía con el internet de las cosas para mejorar la capacidad de aprendizaje de la inteligencia artificial, su precisión y, más importante, su sintonía con el pensamiento humano. Los nuevos modelos algorítmicos se asemejan al funcionamiento de nuestro cerebro, optimizando la forma de generar decisiones automáticas y minimizando el riesgo.

Además de estas tendencias big data 2016, para estar actualizado hay que recordar la importancia de:

- La integración de los datos a nivel de organización, socios y clientes (con el nivel de agregación más bajo posible), para mejorar la capacidad de acceso a esta información por los usuarios de negocio, que se benefician de la existencia de repositorios únicos.

- Un buen gobierno de datos: que, mediante el establecimiento de políticas y el control de la aplicación de reglas de negocio, asegure la calidad, seguridad y accesibilidad de los datos, independientemente del número de repositorios y almacenes de datos existentes.

- La visualización creativa: para impulsar el potencial gráfico de este tipo de herramientas y mejorar la productividad y agilidad del usuario, a la vez que se apoya su desempeño a la hora de detectar tendencias y buscar patrones.

- La virtualización de entornos de Hadoop y Spark: como medio para asegurar el despliegue de los grandes datos a todos los niveles de la empresa y mejorar el aprovechamiento de la infraestructura de hardware.

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