El big data está en auge y se espera que en 2019 más organizaciones adopten soluciones de big data. Diversos sectores industriales generan una cantidad inmensa de datos y, como resultado, la cantidad de datos existentes exige la implementación de soluciones de big data para su almacenamiento y gestión. Las arquitecturas de big data se establecen para agilizar y mantener los conjuntos de datos. A medida que las empresas de hoy en día se han vuelto impulsadas por los datos, los servicios de big data son muy solicitados.

En sus etapas de incubación, el big data se implementaba solo en empresas de gran escala. Solo estas organizaciones podían permitirse la tecnología, el personal capacitado y los canales para almacenar, recopilar y analizar los datos. Con el tiempo, el alcance de los servicios de big data también ha cambiado. Desde empresas hasta organizaciones de pequeña escala, todas necesitan soluciones de big data para obtener información empresarial inteligente a partir de sus datos. La expansión del big data hacia la nube ha permitido incluso a las pequeñas empresas acceder y aprovecharlo.

La información en términos de datos no estructurados es un flujo interminable. Es bueno tener todos esos datos a tu disposición. Sin embargo, será un desafío si tienes todos esos datos no estructurados y no puedes obtener información accionable de ellos. Aquí es donde el big data presenta tremendas oportunidades para el crecimiento empresarial.

A continuación, se presentan las cinco principales tendencias de big data en 2019:

Computación cuántica

La computación cuántica es lo próximo en el mundo del big data y el análisis. Incluso con las tecnologías existentes, analizar e interpretar conjuntos de datos masivos puede ser desafiante y llevar mucho tiempo. La computación cuántica permite reducir el tiempo de procesamiento y tomar decisiones oportunas para obtener mejores resultados. Gigantes tecnológicos como Google e IBM están en camino de construir el primer ordenador cuántico del mundo. Empresas como 1QB ya son pioneras en el desarrollo de software de computación cuántica. La encriptación de datos, las soluciones en tiempo real y la resolución de problemas complejos se pueden realizar de manera eficiente.

Internet de las cosas (IoT)

La tendencia de más rápido crecimiento en este momento es el Internet de las cosas (IoT). Para finales de 2020, se espera que el IoT genere cerca de $300 mil millones en ingresos. El IoT no se limita solo a los teléfonos inteligentes. Google Home o Alexa son ejemplos de IoT. Pero, ¿por qué esto es relevante para el big data? Esto se debe a la cantidad de datos que se generan a través de todos estos dispositivos. Al estructurar estos grandes conjuntos de datos, se pueden rastrear patrones, tendencias, realizar análisis de clientes, mejorar productos, entre otras cosas, para obtener información accionable.

Análisis predictivo

El análisis predictivo ha estado presente durante un tiempo. Sin embargo, las organizaciones solo ahora están comenzando a darse cuenta de su verdadero potencial. Por ejemplo, predecir el comportamiento del consumidor ayuda a las empresas a ofrecer recomendaciones y les brinda la oportunidad de realizar ventas cruzadas. También se puede utilizar para predecir fallas en equipos de fabricación y la vida útil de equipos médicos en la industria de la salud.

Auge de los datos oscuros

La siguiente etapa después de implementar soluciones de big data es analizar los datos estructurados. Incluso hoy en día, después de enfatizar la importancia de los datos, hay muchas empresas que tienen datos que no se pueden utilizar para el análisis, la toma de decisiones o la obtención de información. A estos datos se les llama “datos oscuros”. Con el auge del análisis de big data, estas bases de datos analógicas se pueden convertir en forma digital y migrar a la nube para su análisis. Esto puede eliminar la posibilidad de perder datos y mitigar cualquier riesgo de seguridad potencial de los datos oscuros.

Herramientas de datos de código abierto en lugar de licenciadas

Lo que vimos surgir durante la segunda mitad de 2018, despegará en grande en 2019: el aumento de las herramientas de código abierto. Las herramientas de software libre y las herramientas de datos de código abierto estarán disponibles en la nube. Muchas más herramientas como Hadoop, Elasticsearch y Cassandra saldrán a la luz. Estas herramientas serán mejoras de las existentes. Las herramientas de código abierto son mucho más económicas que las licenciadas. Esto las hace asequibles y permite a las pequeñas y medianas empresas obtener grandes beneficios de estas tecnologías de big data.

En resumen, el big data continúa evolucionando y ofreciendo nuevas oportunidades para las organizaciones. Las tendencias mencionadas anteriormente son solo algunas de las muchas que se esperan en 2019. A medida que más empresas adopten soluciones de big data, el análisis de datos se volverá aún más crucial para el éxito empresarial.