El Big Data como impulsor de la eficiencia en el mundo empresarial
El Big Data está demostrando su valor para organizaciones de todo tipo y tamaño en una amplia gama de industrias. Las empresas que lo utilizan de forma avanzada están obteniendo beneficios comerciales tangibles.
El resultado es que a medida que las organizaciones encuentran usos para estos grandes almacenes de datos, las tecnologías, prácticas y enfoques del Big Data están evolucionando. Siguen surgiendo nuevos tipos de arquitecturas y técnicas para recopilar, procesar, gestionar y analizar toda la gama de datos de una organización.
Sigue leyendo, porque desde Next Educación te traemos las 4 tendencias del Big Data para 2024:
4 tendencias en Big Data para 2024:
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La IA generativa, el análisis avanzado y el machine learning siguen evolucionando
Con la gran cantidad de datos que se generan, los enfoques analíticos tradicionales se ven desafiados. Las empresas están utilizando tecnologías de análisis de Big Data para optimizar sus iniciativas de análisis e inteligencia empresarial, pasando de herramientas de generación de informes lentas que dependen de la tecnología de almacenamiento de datos a aplicaciones más inteligentes y responsivas que permiten una mayor visibilidad del comportamiento del cliente, los procesos de negocio y las operaciones generales.
Las evoluciones del análisis de Big Data continúan centrándose en el machine learning y los sistemas de inteligencia artificial. Organizaciones de todos los tamaños utilizan cada vez más la IA para optimizar y mejorar sus procesos comerciales.
El machine learning permite a las organizaciones identificar patrones de datos más fácilmente, detectar anomalías en grandes conjuntos de datos y admitir análisis predictivos y otras capacidades avanzadas de análisis de datos.
2. Más cantidad y una mayor diversidad de datos impulsan los avances en el procesamiento
El ritmo de generación de datos continúa acelerándose. Gran parte de estos datos no se generan a partir de las transacciones comerciales, provienen de otras fuentes, incluidos sistemas en la nube, aplicaciones web y dispositivos inteligentes. Estos datos están en gran medida desestructurados y en el pasado las organizaciones los dejaban en su mayoría sin procesar ni utilizar.
Esto nos lleva a una de las mayores tendencias en Big Data: las fuentes no basadas en bases de datos seguirán siendo los generadores dominantes de datos, lo que a su vez obligará a las organizaciones a reexaminar sus necesidades de procesamiento. Los asistentes de voz y los dispositivos IoT, en particular, están impulsando un rápido aumento de las necesidades de gestión de big data. Esta explosión en la diversidad de datos está obligando a las organizaciones a pensar más allá del almacén de datos tradicional como medio para procesar toda esta información.
3. Crecimiento de los lagos de datos
Para hacer frente al inexorable aumento en la generación de datos, las organizaciones están gastando más recursos almacenando estos datos en una gama de sistemas de nube híbrida.
Algunas industrias enfrentan desafíos en el uso de la infraestructura de la nube debido a limitaciones regulatorias o técnicas. Por ejemplo, las industrias fuertemente reguladas tienen restricciones que impiden el uso de la infraestructura de la nube pública. Como resultado, durante la última década, los proveedores de nube han desarrollado formas de proporcionar una infraestructura más respetuosa con las regulaciones, así como enfoques híbridos que combinan aspectos de sistemas de nube de terceros con computación y almacenamiento locales para satisfacer necesidades críticas de infraestructura. Sin duda, la evolución de las infraestructuras de la nube progresará a medida que las organizaciones busquen las ventajas económicas y técnicas de computación.
4. Los DataOps pasan a primer plano
Un área de innovación es el surgimiento de DataOps, una metodología y práctica que se centra en enfoques ágiles e iterativos para abordar el ciclo de vida completo de los datos a medida que fluyen a través de la organización. En lugar de pensar en los datos de forma fragmentada, los procesos y marcos de DataOps abordan las necesidades organizativas a lo largo del ciclo de vida de los datos.
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