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Predicciones de Big Data para 2017

Por: Balaji Thiagarajan, Oracle Group Vice President, Big Data

Hoy todo est谩 conectado. Smartphones, laptops, m谩quinas con sensores, veh铆culos y aplicaciones. Todos los aparatos mencionados anteriormente y sus conexiones generan cantidades masivas de data. Esta informaci贸n, para las compa帽铆as que sepan utilizarla y administrarla, puede representar una gran oportunidad y una fuente de conocimiento que aumenta la competitividad frente a sus competidores.

En este sentido, el Big Data impacta todas las industrias y a los individuos tambi茅n, desde profesionales de TI y l铆deres de negocio, hasta los consumidores finales. De ahora en adelante, contaremos con los siguientes escenarios:

- Quienes est茅n de compras en una boutique podr谩n recibir descuentos o direcciones de tiendas de posible inter茅s, 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 茅xito de un producto nuevo en cuesti贸n de d铆as, no en semanas.

- Los conductores pueden tener acceso f谩cil a lugares de estacionamiento en la calle, basados en datos reales que interaccionan con sus dispositivos inteligentes.

Big data y la nube son dos tecnolog铆as que hacen posible la transformaci贸n digital en el mundo. Ahora que est谩 comenzando el 2017, existen nuevas tendencias que se apoderar谩n de todas las industrias. Es importante que las compa帽铆as est茅n preparadas para reaccionar adecuadamente y que puedan aprovechar las nuevas tecnolog铆as para estar delante de sus competidores. A continuaci贸n, algunas de nuestras predicciones:

1. La era de la m谩quina omnipresente ha llegado

El aprendizaje autom谩tico ya no es exclusivo de grupos dedicados a la recaudaci贸n de data. La importancia y adopci贸n de la habilidad de aplicar el conocimiento obtenido a trav茅s de la automatizaci贸n a una gran variedad de data, est谩 incrementando. Existir谩 un gran crecimiento en la transformaci贸n de este tipo de aprendizaje, a herramientas para analistas de negocios y consumidores finales; en consecuencia, habr谩 un impacto en c贸mo corporaciones e instituciones de Gobierno ejecutan sus labores. El aprendizaje autom谩tico afectar谩 la interacci贸n del usuario con absolutamente todo: el seguro personal, la electricidad, el sistema de salud y hasta el estacionamiento p煤blico. La era de la m谩quina 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. T茅rminos de privacidad, regulaciones y soberan铆a 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 est谩 en la implementaci贸n de la nube. En el futuro, m谩s y m谩s organizaciones deber谩n desarrollar estrategias de este tipo para manejar la data en m煤ltiples locaciones y tener mayor campo de acci贸n.

3. Las aplicaciones, no solo analytics, impulsar谩n la adopci贸n de Big Data

Los primeros casos de uso de tecnolog铆a de Big Data se centraron principalmente la eficiencia de TI, el procesamiento de datos a gran escala y los patrones de soluci贸n anal铆tica. Ahora existe una amplia variedad de necesidades espec铆ficas de la industria, impulsadas por las empresas que, a su vez, potencian una nueva generaci贸n de aplicaciones de aplicaciones dependientes de Big Data, las cuales contin煤an impulsando su adopci贸n.

4. El Internet de las Cosas (IoT) integrar谩 las aplicaciones de la empresa

El internet de las cosas es m谩s que objetos inanimados. Todo, desde proveer un sistema de salud para mejorar la asistencia a pacientes hasta maximizar la experiencia del consumidor a trav茅s de aplicaciones en dispositivos m贸viles, requiere un monitoreo constante y una ejecuci贸n basada en la data que las personas generan, a trav茅s lo equipos con los que interact煤an. Las compa帽铆as deben simplificar el desarrollo de las aplicaciones de IoT para integrar r谩pidamente esta informaci贸n a sus aplicaciones de negocio. Al fusionar las nuevas fuentes de datos con Analytics, en tiempo real e informaci贸n del comportamiento del usuario, se pueden desarrollar una nueva generaci贸n de aplicaciones en la nube capaz de adaptarse y aprender r谩pidamente. El impacto se sentir谩 no solo en el mundo de los negocios, sino tambi茅n en los proyectos globales de las ciudades y naciones inteligentes.

5. La virtualizaci贸n de la data ser谩 la luz al final del t煤nel

En las compa帽铆as, 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 dif铆cil accesarla (tambi茅n encontrarla). La virtualizaci贸n de la data est谩 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 c贸mputo de pr贸ximas generaciones permite aprendizajes profundos en una nube escalable

Capas de virtualizaci贸n, tecnolog铆as de aceleraci贸n (GPUs y NVMe), el posicionamiento 贸ptimo de almacenamiento y c谩lculo, 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 computaci贸n, 驴El resultado? Un aprendizaje profundo, escalable y una integraci贸n sencilla con aplicaciones del negocio y sus procesos.

Predicciones de Big Data para 2017
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Esta nota/art韈ulo ha sido originalmente publicado por www.caracasdigital.com, el 18 de Enero de 2017..

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