El big data y la analítica son una parte fundamental de las tecnologías de la cuarta revolución industrial, en la que, según los expertos, ya estamos inmersos. Se espera que los cambios y las transformaciones en nuestra sociedad sean vertiginosos, aunque quizá los vivamos de forma progresiva desde nuestro punto de vista, un par de años pueden transformar las prácticas empresariales por completo.
El análisis de big data está revolucionando ya todos los campos de la industria, desde la medicina al marketing. ¿Sabías que para el año 2027 se espera que los ingresos producidos por el mercado del big data alcancen los 100.000 millones de dólares?
¡No te quedes atrás! En este artículo te contamos cuáles son las principales tendencias, y los ámbitos de aplicación y las transformaciones que vendrán de la mano del Big Data y Analytics para el 2023.
La transformación digital será más profunda
La consecuencia más evidente es que seguiremos inmersos en una transformación digital que cada vez será más profunda. El big data facilita el aprendizaje automático, y junto al Internet de las cosas, la tecnología digital se seguirá extendiendo en todas las direcciones y ámbitos de nuestra sociedad. Como ejemplo de la magnitud del crecimiento esperado en los próximos años, podemos citar las expectativas de dispositivos conectados a Internet: mientras que en 2020 no llegaban a 10 mil millones, en 2030 se espera que existan casi 30 mil millones de dispositivos conectados a Internet. Es fácil entender que, con tal magnitud de dispositivos conectados, el análisis de big data y la inteligencia artificial serán fundamentales para extraer significados de la cantidad de datos que se producirán y se verterán a la red.
Migración a la nube
La migración a la nube es el proceso de transferir las aplicaciones y los datos desde una ubicación física, a menudo los servidores privados locales de una empresa, conocidos como «el entorno local», para alojarlos en los servidores de un proveedor de nube pública.
La migración a la nube implica grandes ventajas para las empresas, como la reducción de costes de mantenimiento, mejora del rendimiento, la seguridad, y la practicidad. Debido a estas circunstancias la mayor parte de las empresas ya han migrado o migrarán sus datos e infraestructuras digitales a la nube.
Data as Service (DaaS)
La utilización de los datos como servicio, o DaaS, consiste en una forma de administrar los datos masivos que producen las empresas, tratarlos y entregarlos de modo que sean valiosos y útiles para la toma de decisiones. Para entender lo que supone el modelo de datos como servicio, podemos compararlo al software como servicio; en este caso en vez de programas, el servicio es la recolección, el tratamiento y la entrega de datos.
Así, una empresa que produce datos interesantes para otras empresas puede generar ingresos adicionales ofreciendo los datos como servicio.
Big Data aplicado al bienestar
Gracias al análisis de datos y la capacidad de procesamiento, la industria médica y del bienestar es capaz de sacar conclusiones interesantes y reveladoras, que sin esta tecnología, serían imposibles de hallar. Por ejemplo, las empresas pueden investigar qué medidas mejoran la salud y la productividad de sus empleados en los puestos de trabajo; los médicos pueden recopilar datos sobre los tratamientos, sus resultados, los efectos secundarios, etc.
Se espera que la aplicación de los datos mejore el conocimiento médico, y la también la forma en la que son atendidos los pacientes.
Vehículos autónomos
El big data es una de las tecnologías que hacen posible la existencia de los vehículos autónomos. Aunque de momento en nuestro país aún no son una realidad, lo cierto es que ya están siendo utilizados por diferentes empresas en Phoenix, San Francisco y Arkansas.
Los datos recopilados en estas experiencias abren el camino para que a corto plazo podamos disfrutar de los coches autónomos. El big data ayudará a mejorar los sistemas de conducción autónoma, haciéndolos más seguros y confiables.
Robotic Process Automation (RPA)
La automatización robótica de procesos o RPA lleva la robótica al siguiente nivel, permitiendo que las máquinas tomen ciertas decisiones y realicen procesos que hasta ahora solo podían ser realizados por personas. Algunas de estas tareas pueden ser la actualización de formularios, la recopilación de datos, el procesamiento de facturas, la generación de nóminas, actualización de los datos utilizando software de CRM, análisis de métricas e indicadores en tiempo real, etc.
La automatización robótica de procesos permite realizar tareas tediosas, de manera rápida y sin posibilidad de que haya un error humano. Lo mejor de todo es que los trabajos se realizan a una gran velocidad, con precisión y eficacia.
Investigación, sostenibilidad, y cambio climático
El cambio climático es una realidad innegable precisamente gracias a los datos, por eso el big data es una herramienta imprescindible para la lucha contra el cambio climático, no solamente para monitorear su avance, sino para realizar análisis predictivos que requieren del análisis de millones de datos y variables.
Del mismo modo, sólo el uso de big data es capaz de analizar la repercusión en el planeta de los desechos, los residuos, los plásticos, y su impacto ambiental en los distintos ecosistemas.
Los datos ofrecen una información objetiva de lo que está ocurriendo en el planeta, más allá de los intereses económicos o políticos, y son los que realmente pueden ayudar a tomar las decisiones adecuadas para garantizar la sostenibilidad de la vida humana en el planeta.
Desarrollo de la Inteligencia empresarial
La Inteligencia empresarial, también conocida como Business Intelligence en inglés, o BI, es un término que describe las distintas tecnologías de software que utilizan los datos de una empresa para facilitar la toma de decisiones. El Business Intelligence va mucho más allá de las herramientas de analítica web, abarca datos del funcionamiento de las empresas extraídos tanto de la producción, como del entorno, y datos económicos. A través de estos datos, los sistemas de inteligencia empresarial aportan conclusiones e insights sobre el estado de la empresa y las previsiones para el futuro.
El Business Intelligence es cada vez más utilizado para orientar la toma de decisiones en las empresas, las previsiones indican que el mercado de BI alcanzará los 18.000 millones en 2025, lo que implica un gran crecimiento de esta industria basada en la IA y el análisis de datos.
Procesamiento y análisis en tiempo real
Ya hemos visto como el uso de big data mejorará los tratamientos médicos y acortará el tiempo de las investigaciones. Un avance de esta utilidad la vimos durante la pandemia de COVID 19, pero en esa ocasión los datos no solo se utilizaron para investigación médica, sino que el procesamiento y el análisis de los datos en tiempo real resultó fundamental para evitar aglomeraciones en lugares públicos, favorecer la distancia social y evitar un mayor número de contagios. Gracias a esta tecnología fue posible analizar la densidad de personas en tiempo real en lugares públicos como estaciones de transporte público, y tomar las medidas correctivas necesarias.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El big data está permitiendo un desarrollo cada vez más avanzado del procesamiento de lenguaje natural, o lo que es lo mismo, está haciendo posible que las máquinas utilicen el lenguaje humano de forma cada vez más eficaz y precisa. El desarrollo del procesamiento del lenguaje natural tendrá repercusiones como la reducción de la curva de aprendizaje para el uso de algunas tecnologías, y cambios en la manera en la que buscamos información en internet, entre otras muchas. Sin ir más lejos, Google BERT es uno de los mejores ejemplos del uso del procesamiento de lenguaje natural en nuestro día a día,
Inteligencia artificial como servicio
IA as a Service, la inteligencia artificial como servicio es otra de las tendencias para este 2023, del mismo modo que los datos como servicio o el software como servicio, la AIaS permitirá que las pequeñas y medianas empresas puedan acceder a las ventajas y los beneficios de la inteligencia artificial para mejorar su rendimiento, a cambio de una tarifa por su uso.
Augmented analytics
La analítica aumentada está formada por un conjunto de tecnologías que facilitan el aprendizaje automático de las máquinas basado en datos, la inteligencia artificial, y el procesamiento del lenguaje natural. Se utiliza para la preparación de los datos, la generación y la explicación de los modelos de información.
El uso colaborativo de este conjunto de tecnologías se utilizará cada vez más para la Business Intelligence, sectores como defensa y transporte.
Seguridad
Las estrategias de seguridad digital convencionales cada vez resultan menos efectivas debido al aumento del cibercrimen y los fallos de los sistemas. Los análisis de seguridad preparados para utilizar big data hacen posible procesar una gran cantidad de datos que previenen los ciberataques y mejoran la seguridad de los entornos digitales. El big data permite analizar y procesar toda la información nueva que se recaba, haciendo más fácil detectar irregularidades, brechas de seguridad, y pronosticando los posibles fallos.
Analítica predictiva
La analítica predictiva consiste en el uso de big data para realizar análisis, modelos y predicciones que pueden ser aplicados a cualquier ámbito para. Las repercusiones de estas herramientas son infinitas, desde uso empresarial a la predicción del tiempo y la investigación científica.
¿Hay algún otro campo o tecnología que incluirías en esta lista de las 15 tendencias de data y analytics para 2023? ¡Déjanos tu opinión en los comentarios!