Predicciones de la Industria Big Data en 2023
Los proveedores del sector de los macrodatos anuncian sus predicciones de la Industria Big Data en 2023.
Presentamos el resumen anual de predicciones tecnológicas de insideBIGDATA. El sector de los macrodatos presenta una inercia significativa de cara a 2023. Con el fin de ofrecer a nuestros valiosos lectores un pulso sobre las nuevas tendencias importantes de cara al próximo año, en insideBIGDATA hemos consultado a todos nuestros amigos del ecosistema de proveedores para conocer sus puntos de vista, reflexiones y predicciones sobre lo que está por venir. Nos animó mucho escuchar perspectivas tan interesantes. Aunque sólo se cumpla la mitad, el Big Data del próximo año está destinado a ser un viaje apasionante. Que lo disfruten.
Análisis Multicloud – SADA
Hay muchas razones por las que un cliente decide implementar su arquitectura en varias nubes, ya sea por motivos tecnológicos, de mercado o de negocio. Cuando esto ocurre, muchas veces los datos transaccionales y operativos se almacenan en varias plataformas en la nube. El reto que esto conlleva es cómo obtener información sobre ellos sin recurrir a la implementación de múltiples plataformas de datos dispares. Históricamente, las herramientas de virtualización de datos se han introducido para resolver este tipo de problemas, pero resulta complicado cuando se trabaja en entornos de nube. Estamos viendo un mayor énfasis de los proveedores en este mensaje (BigQuery Omni de Google es un ejemplo) y esperamos que la adopción por parte de los clientes aumente con el fin de desbloquear rápidamente el valor a través de plataformas de datos sin tener que realizar migraciones. – Brian Suk, Director Técnico Asociado de SADA
La automatización de la gestión de datos – Denodo
Aumento de la calidad de los datos, preparación de datos, gestión de metadatos y análisis. Aunque el resultado final de muchos esfuerzos de gestión de datos es alimentar los análisis avanzados y apoyar los esfuerzos de IA y ML, la gestión adecuada de los datos en sí es fundamental para el éxito de las organizaciones. A menudo se dice que los datos son el nuevo petróleo, porque los conocimientos basados en datos y análisis impulsan constantemente la innovación empresarial.
Es necesario ahorrar tiempo en la gestión de los datos
A medida que las organizaciones aceleran el uso de los datos, es fundamental que las empresas vigilen de cerca la gobernanza de los datos, la calidad de los datos y la gestión de metadatos. Sin embargo, con la creciente cantidad de volumen, variedad y velocidad de los datos continúa, estos diversos aspectos de la gestión de datos se han vuelto demasiado complejos de gestionar a escala. Considere la cantidad de tiempo que los científicos de datos y los ingenieros de datos pasan buscando y preparando los datos, antes de que puedan empezar a utilizarlos. Por este motivo, varios proveedores de gestión de datos han adoptado recientemente la gestión de datos aumentada en la que, con la aplicación de la IA, las organizaciones pueden automatizar muchas tareas de gestión de datos.
Adopción de IA y ML en todas las fases de la gestión de datos
Según algunas de las principales empresas de análisis, cada capa de un tejido de datos, a saber, la ingesta de datos, el procesamiento de datos, la orquestación de datos, la gobernanza de datos, etc., debería incorporar IA/ML para automatizar cada etapa del proceso de gestión de datos. En 2023, la gestión de datos aumentada encontrará una fuerte tracción en el mercado, ayudando a los profesionales de la gestión de datos a centrarse en ofrecer perspectivas basadas en datos en lugar de verse frenados por tareas administrativas rutinarias.
Aunque estas son las cinco tendencias más importantes que tenemos en mente, hay otras áreas de la práctica de datos y análisis que determinarán cómo las empresas digitales no solo sobrevivirán, sino que prosperarán en 2023 y más allá. Los últimos dos o tres años nos han enseñado definitivamente que el negocio digital no es realmente una opción alternativa cuando el mundo no puede reunirse en persona, pero ahí es donde está el futuro. Esperemos que su organización pueda sacar algunas conclusiones de este artículo a la hora de diseñar su plan de negocio digital. – Ángel Viña, CEO y fundador de Denodo
Datos como indicadores en tiempos de incertidumbre – Parsec Automation
Las empresas no sólo confiarán en la analítica para hacer un seguimiento de sus indicadores clave de productividad, tiempos de inactividad, presupuesto y rendimiento, sino que también solicitarán nuevas áreas para implantar la analítica con el fin de mejorar el seguimiento y la precisión. Como dice el refrán, no se puede gestionar lo que no se puede medir, y especialmente en el volátil clima económico actual (por ejemplo, la inflación, la cadena de suministro, las tensiones geopolíticas), los líderes empresariales están cada vez más interesados en realizar un seguimiento de tantas facetas de su negocio como sea posible para poder hacer más con menos y ser más adaptables.
Me atrevería a predecir que las empresas que ya utilizan la analítica estarán deseosas de utilizar aún más, y las empresas/industrias que tradicionalmente no han sido tan dependientes de la analítica entrarán en el juego». – Eddy Azad, CEO, Parsec Automation
La libertad de los datos – Seagate Technology
A los analistas de datos se les pide cada vez más que impulsen una mayor libertad de datos en la multi-nube: La libertad de los datos es la capacidad de acceder a ellos y de moverlos y, por tanto, la libertad de ofrecer información y el valor empresarial que se deriva de ella. Significa un flujo sin fricciones, sin obstáculos estructurales, económicos o de otro tipo. Una forma en que la analítica puede impulsar la libertad de datos es mediante arquitecturas de lagos de datos abiertos que aprovechen marcos de código abierto. – Vamsi Paladugu, Director Senior de Lyve Cloud Analytics en Seagate Technology
La analalítica de datos como herramienta de toda la organización – Alteryx
Más trabajadores del conocimiento en puestos no relacionados con la ciencia de datos recurrirán a técnicas analíticas avanzadas: Hace treinta años, un profesional del marketing no necesitaba saber nada de Internet. Hoy en día, es una parte integral de casi cualquier trabajo, incluido el de marketing. La analítica sigue una trayectoria similar, y eso será aún más evidente el año que viene. Veremos cómo cada vez más empresas permiten a los trabajadores del conocimiento de toda la empresa obtener información impactante a partir de sus datos. La combinación de soluciones analíticas en la nube sin código y fáciles de codificar y el aumento de las inversiones en alfabetización y mejora de las competencias en materia de datos harán que la analítica de datos salga del ámbito de las funciones especializadas y se extienda a toda la organización. – Alan Jacobson, Director de Datos y Análisis de Alteryx
El análisis de datos será continuo – Ocient
Los almacenes de datos se están convirtiendo en entornos analíticos «siempre activos». En los próximos años, el flujo de datos que entran y salen de los almacenes de datos no sólo será más rápido, sino continuo. Los estrategas tecnológicos llevan mucho tiempo intentando utilizar datos en tiempo real para la toma de decisiones empresariales, pero las limitaciones arquitectónicas y de los sistemas lo han convertido en un reto, si no en un imposible.
Además, los precios basados en el consumo podían hacer prohibitivo el coste de los datos continuos. Sin embargo, cada vez más, los almacenes de datos y otras infraestructuras ofrecen nuevas formas de transmitir datos para aplicaciones y casos de uso en tiempo real. Entre los ejemplos más conocidos de datos en tiempo real se encuentran la información bursátil, las transacciones en cajeros automáticos y los juegos interactivos. Ahora, casos de uso emergentes como las redes de sensores IoT, la automatización robótica y los vehículos autoconducidos están generando cada vez más datos en tiempo real, que es necesario supervisar, analizar y utilizar. – Chris Gladwin, CEO y cofundador de Ocient
La privacdad en Google Analytics – Amplitude
Google se plantea deshacerse de Google Analytics: En los últimos años, Google Analytics ha sido una espina clavada en el costado de Google. Google Analytics sigue causando problemas legales y de privacidad a Google y puede llegar a poner en peligro los ingresos publicitarios de Google (su «gallina de los huevos de oro»). El mercado ha hablado y le ha dicho a Google que la privacidad es importante y que los usuarios de sitios web y aplicaciones no quieren ser rastreados por Google. A esto se añade el hecho de que la última versión de Google Analytics (GA4) ha sido percibida por el mercado como un producto defectuoso.
Si Google Analytics sigue sometiendo a Google al escrutinio legal y pone en peligro su negocio publicitario, existe la posibilidad (aunque remota) de que Google escinda la unidad GA para que deje de estar vinculada a Google. Si eso ocurriera, Google Analytics tendría dificultades para sobrevivir, ya que es probable que pierda dinero anualmente y actualmente se sustenta en el negocio de Google Ads. – Adam Greco, evangelista de producto, Amplitude
La privacidad de los datos en el mundo empresarial – Opaque Systems
Las organizaciones tendrán que cambiar a plataformas analíticas informáticas confidenciales que no comprometan la seguridad de los datos: La enorme necesidad de las organizaciones de proteger los datos a lo largo de su ciclo de vida conducirá a la rápida adopción de plataformas analíticas y de IA confidenciales que permitan a los analistas de datos y a los profesionales del aprendizaje automático analizar los datos de forma segura sin tener que exponerlos nunca sin cifrar durante el procesamiento. La adopción se verá impulsada por el aumento de los casos de uso empresarial que exigen análisis confidenciales de datos sensibles y los elevados costes asociados a una filtración de datos o al incumplimiento de la normativa sobre privacidad de datos y las políticas de cumplimiento. – Rishabh Poddar, Consejero Delegado y Cofundador de Opaque Systems
La agilidad de los modelos SaaS – Kinetica
SaaS Free Forever es el nuevo código abierto en 2023: Cuando el software de código abierto llegó a la escena del análisis de datos, el interés y la adopción se dispararon, ya que las organizaciones citaron las ventajas de la rentabilidad, la velocidad y la agilidad, la comunidad y evitar el bloqueo del proveedor. Lo que la mayoría de las empresas aprendieron fue que muchos proyectos requerían una configuración, integración y mantenimiento exhaustivos que ralentizaban tanto la innovación como la migración a la nube. Los modelos SaaS seguirán cumpliendo la promesa de velocidad y agilidad, al tiempo que reducen los costes de cambio. Los nuevos modelos Free Forever SaaS harán que estas ofertas sean aún más rentables y facilitarán la creación de comunidades de desarrolladores sólidas. – Nima Negahban, Consejero Delegado y Cofundador, Kinetica
La experiencia del cliente gracias al análisis de datos – Waterfield
Los datos y la analítica derribarán silos y ofrecerán una visión holística del recorrido del cliente: Están surgiendo nuevas tecnologías para los centros de contacto que derriban silos y muros y ofrecen una visión integral del recorrido del cliente. Esto cambiará la experiencia del cliente tal y como la conocemos. Por ejemplo, en un entorno tradicional, un cliente final puede visitar el sitio web de una empresa y, a continuación, llamar para realizar una compra o resolver un problema a través de un agente.
En cambio, en un entorno de centro de contacto moderno, el agente de IA conversacional ya sabrá que el usuario final ha estado en el sitio web de la empresa e inmediatamente le presentará ofertas personalizadas basadas en cookies que recrean su recorrido de navegación. Los datos y los análisis evolucionarán para crear ese recorrido holístico del cliente junto con un software que ayude a las organizaciones a acortar el tiempo necesario para atender a sus clientes, todo ello siendo más inteligentes. – Steve Kezirian, CEO de Waterfield
Artículo completo: Inside BigData