El big data es un término que se ha vuelto cada vez más común en el mundo empresarial. Se refiere a la enorme cantidad de datos que se generan y recopilan a diario, provenientes de diversas fuentes como redes sociales, sensores, transacciones en línea, entre otros. Estos datos son valiosos para las empresas, ya que pueden proporcionar información clave para la toma de decisiones estratégicas.
En los últimos años, el crecimiento del big data ha sido exponencial. Según un informe de IDC, se espera que la cantidad de datos creados anualmente aumente de 4.4 zettabytes en 2013 a 44 zettabytes en 2018 a nivel mundial. Esto representa un crecimiento impresionante del 40% por año. Sin embargo, a pesar de esta enorme cantidad de datos, solo un porcentaje muy bajo se utiliza para el análisis en la nube.
El análisis en la nube se refiere al procesamiento y análisis de datos utilizando servicios en la nube, en lugar de hacerlo en servidores locales. Esto ofrece ventajas como la escalabilidad y la capacidad de acceder a los datos desde cualquier lugar. Sin embargo, a medida que la cantidad de datos aumenta, también aumenta la presión para poder analizarlos de manera eficiente.
Uno de los desafíos principales es la capacidad de almacenamiento. Aunque el costo por terabyte de almacenamiento ha disminuido, seguir almacenando todos los datos puede resultar costoso e innecesario. Algunos datos pueden perder su valor con el tiempo y solo es necesario almacenarlos durante un período determinado. Por ejemplo, en la industria vitivinícola, los datos históricos sobre el crecimiento de las uvas y el clima pueden ser valiosos para el análisis a largo plazo. Sin embargo, después de cierto tiempo, puede ser suficiente almacenar solo los datos diarios de temperatura en lugar de los datos tomados cada 15 minutos.
Otro desafío es el acceso a los datos. Según los expertos, menos del 2% de los datos recopilados se utilizan para el análisis. Esto se debe a que los usuarios tienden a enfocarse en los datos más relevantes para sus indicadores clave de rendimiento. Sin embargo, a medida que los algoritmos de análisis evolucionan, es probable que la tasa de acceso a los datos aumente. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático permitirán descubrir tendencias en los datos que los usuarios no estaban buscando inicialmente.
En resumen, el crecimiento del big data plantea desafíos para su análisis en la nube. Las empresas deben encontrar formas eficientes de almacenar y acceder a los datos, teniendo en cuenta su valor a lo largo del tiempo. A medida que la tecnología avanza, es probable que se encuentren soluciones para aprovechar al máximo la enorme cantidad de datos disponibles. El análisis en la nube se convertirá en una herramienta aún más poderosa para las empresas, permitiéndoles tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva en el mercado.
