Tendencias Big Data que Usted debe conocer para el 2021

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Big data ha estado sirviendo a las organizaciones durante mucho tiempo. Los gerentes confían cada vez más en estas soluciones para minimizar los riesgos en la toma de decisiones. En un entorno cada vez más competitivo, los datos son más críticos que nunca en las operaciones del día a día.

En 2020, aumentó la demanda de las empresas para analizar datos en tiempo real. El análisis de datos puede mejorar la experiencia del cliente y, por tanto, la facturación.

Con grandes volúmenes de datos para procesar e interpretar, también se espera un crecimiento en 2021.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP) basado en big data

La última tendencia de big data para 2020 es la PNL. Ayudará a los sistemas de big data a comprender mejor la información obtenida, facilitando así la interacción del usuario.

La PNL humanizará los datos, permitiendo conversaciones e interacciones más naturales.

Las aplicaciones y el análisis de voz no han cambiado mucho en los últimos años. Capturar una entonación diferente y acentos pronunciados de manera diferente presentó desafíos.

Pero la PNL gracias a la inteligencia artificial ha avanzado aquí.

Análisis mediante gráficos

Las hojas de cálculo han jugado un papel fundamental en la participación de las empresas en el análisis. Aunque este método retiene muchos seguidores y simpatizantes, parece cada vez menos adaptado al contexto actual.

Con el análisis gráfico, las empresas podrían determinar más fácilmente las conexiones realizadas entre muchos puntos de datos y acelerar la toma de decisiones.

Análisis aumentado

Los departamentos de TI y los especialistas en datos deben confiar en diferentes niveles de análisis este año. Siempre habrá una base para un análisis rudimentario, luego existirá la posibilidad de optimizar este análisis con consultas de datos generadas por aprendizaje automático.

Las plataformas de aprendizaje automático podrían evaluar las entradas de información más rápido que los humanos y también descubrir problemas que de otro modo podrían pasar desapercibidos. Por lo tanto, los sistemas de big data compatibles con el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático pueden transformar los datos de una empresa en informes más simples y precisos.

El análisis aumentado se basa en el uso de tecnologías estadísticas y aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de la gestión y el análisis de datos.

La gobernanza de datos es una prioridad

Según Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las empresas un promedio de 15 millones de dólares al año. Las consecuencias de la mala calidad de los datos son numerosas, como imprecisión, malentendidos del cliente, resultados de acciones sesgadas, operaciones erróneas, mala toma de decisiones o incluso incumplimiento de los estándares GDPR.

La observación es, por tanto, para facilitar y optimizar el uso de big data ya que la calidad de los datos es fundamental. Se espera que las nuevas herramientas de gobernanza garanticen la confidencialidad e integridad de los datos hasta que vuelvan a desaparecer en un segundo plano.

Automatización de datos

Se espera que la productividad aumente a nivel mundial con la automatización. Las organizaciones se están moviendo hacia la automatización del procesamiento de datos para acelerar la toma de decisiones.

El objetivo principal será automatizar los procesos de recopilación y preparación de datos para ahorrar el tiempo que los científicos de datos dedican a estas tareas.

Este uso de la inteligencia artificial les permitirá centrarse más en misiones estratégicas y creativas.

Además, la automatización de datos también será de gran ayuda para los tomadores de decisiones, ya que podrán dar un paso más y ayudar al crecimiento de sus empresas.

Análisis predictivo

Actualmente, los modelos predictivos son principalmente algoritmos matemáticos complejos dominados por científicos de datos. En 2020, las soluciones de big data los harán accesibles para todos.

A partir de datos históricos y actuales, podremos generar tendencias y predicciones claras y precisas, al tiempo que tenemos una noción de los riesgos y posibilidades de que esto suceda.

Inteligencia continua

El objetivo de la inteligencia continua sobre el que se esperan todas las soluciones de big data en 2020 es integrar análisis en tiempo real con soluciones empresariales. Así, las respuestas a las acciones implementadas para cualquier profesión serán inmediatas y visibles en sus indicadores.

El flujo será continuo entre la creación de los datos y su análisis. Todo se hará sin latencia. Esto promoverá una mayor precisión y eficiencia en las acciones de los distintos departamentos de la empresa.

Palabras finales

Si bien el big data no ha alcanzado su pico de esplendor y es un concepto que parece muy reciente, lo cierto es que su impacto económico ya es visible y son muchas las empresas que observaron de antemano su tendencia alcista.

IDC dice que para 2025, alrededor del 30 por ciento de los datos generados serán en tiempo real. Las organizaciones que esperan brindar una mejor experiencia del cliente (CX) y aumentar la participación deben tener infraestructuras de datos que puedan igualar este crecimiento en datos en tiempo real.

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