Las 9 mayores tendencias de Big Data a tener en cuenta este año
Publicado: 2021-05-13En este nuevo artículo, profundizamos en el tema de los grandes datos y discutimos las tendencias de los grandes datos a tener en cuenta este año.
¡Empecemos!
El año 2021 no resultó como esperaban la mayoría de empresas y personas.
La pandemia del coronavirus usurpó el mundo y las empresas se desviaron repentinamente.
Los empleados se vieron obligados a trabajar desde casa.
Las conferencias se cancelaron o se realizaron en línea.
Los departamentos de TI y los DBA de todo el mundo fueron los más afectados por la presión y el estrés.
Las empresas se vieron afectadas de innumerables formas y, lamentablemente, algunas tuvieron que cerrar definitivamente.
¡Big Data al rescate!
En las últimas décadas, todos subestimaron la promesa de Big Data.
Sin embargo, en 2021, fue Big Data el que abrió el camino para varios nichos de negocios.
Si la pandemia ha demostrado algo, seguramente ha demostrado que una gran cantidad de nichos de negocios pueden trabajar efectivamente desde casa en lugar de la oficina.
En un principio, Big Data llegó con la gran promesa de ser inteligencia accionable en tiempo real, y hoy, esto se está haciendo realidad.
A continuación se presentan las principales tendencias de Big Data para observar que alterarán radicalmente el panorama tecnológico para todos.
Las 9 mayores tendencias de Big Data a tener en cuenta este año
Estaremos cubriendo:
- Datos procesables
- Nube híbrida
- Automatización en la nube
- Datos como servicio (DaaS)
- Más demanda de profesionales de Big Data
- Procesamiento natural del lenguaje
- Inteligencia consistente
- El aprendizaje automático permanecerá en foco
- Experiencia inmersiva
Veamos cada uno con más detalle.
1. Datos procesables
Datos procesables es un término que se refiere a la integración de datos , experiencia del cliente e inteligencia comercial .
Los proveedores de análisis de datos han estado impulsando datos procesables durante casi una década.
Los especialistas en administración de bases de datos con experiencia afirman que 2021 podría ser el año en el que el potencial de Big Data se volverá procesable.
El valor de los datos disminuye a medida que envejecen, por lo que implementarlos más cerca de sus orígenes los hace aún más valiosos.
Los DBA afirman que la mejora en el gobierno de datos, la recopilación de datos, la integración de datos, el modelado analítico y la visualización de datos ha hecho que los datos sean más funcionales y, por lo tanto, más procesables.
El IoT (Internet de las cosas), el procesamiento de datos en tiempo real, la computación en memoria, los canales digitales y la nube que se conecta con los clientes al instante se han fusionado para hacer que los datos actuales no solo sean procesables sino también más útiles y perspicaces.
2. Nube híbrida
La nube ha sido identificada como una tecnología que ha tenido un efecto transformador en el mundo en la última década.
Sin embargo, algunas organizaciones aún no se sienten cómodas colocando sus datos confidenciales en la nube por muchas razones.
Incluyen baja latencia, problemas de privacidad y problemas de seguridad.
Los expertos en el campo de la gestión y administración de datos de la estimada empresa RemoteDBA dicen que aquí es donde la nube híbrida viene al rescate.
¿Qué es la Nube Híbrida?
La nube híbrida es una solución eficaz que une la nube pública con una nube privada que puede ser más de un servicio.
Esto nuevamente viene con un software propietario que permite la comunicación entre ellos.
Con la ayuda de una estrategia de nube efectiva, las empresas obtienen una mayor flexibilidad cuando las cargas de trabajo pueden cambiar entre las diferentes soluciones a medida que cambian los costos y las necesidades.
La nube privada se refiere a una red interna que se hace accesible solo para algunos usuarios.
La nube pública es un servicio informático proporcionado por un proveedor externo como Microsoft, Google, Amazon, etc., a través de Internet que cualquiera puede comprar.
Al conectar uno o más proveedores de servicios de nube pública, la nube híbrida crea una infraestructura de nube que administra la carga de trabajo informática de la empresa.
La nube híbrida aumenta la productividad de los desarrolladores, mejora la eficiencia de la infraestructura y fortalece la seguridad y el cumplimiento normativo de los sistemas.
También acelera la innovación y acorta el tiempo que tarda el producto en llegar al mercado.
También crea una mejor red holística para cada organización.
3. Automatización de la nube
Recolectar datos y Big Data no es una tarea sencilla.
Etiquetar, acorralar, gobernar y utilizarlo requiere muchos recursos de la empresa.
La automatización en la nube ofrece más eficiencia a las empresas a la hora de optimizar sus recursos.
Alivia la carga de los sistemas que están vinculados a la nube, tanto privados como públicos.
También ayuda en la realización de tareas complicadas con solo hacer clic en un botón.
El aprendizaje automático, la IA y AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI) ayudan a una empresa a revisar grandes volúmenes de registros y datos.
Ayuda en la búsqueda de tendencias y evalúa los resultados.
Esto ayuda a las empresas a resolver problemas de manera efectiva antes de que surjan.
Además, cuando las empresas trabajan en conjunto con la automatización de la nube, la planificación de la capacidad correcta reduce los costos no deseados al cerrar y combinar los recursos necesarios solo para la tarea.
4. Datos como servicio (DaaS)
Los datos como servicio se refieren a un sistema en la nube donde los datos se recopilan y distribuyen entre los clientes como archivos de datos que cubren imágenes, texto, videos y archivos de audio según sus funciones y requisitos.
La entrega de datos aumenta la flexibilidad de los datos con un mantenimiento mejorado a un precio justo en un corto período de tiempo.
Por ejemplo, Urban Mapping es un servicio de datos geográficos que ofrece DaaS a los clientes para incorporar estos datos en los sitios y aplicaciones.
5. Más demanda de profesionales de Big Data
La importancia y los requisitos de los datos están aumentando, por lo que los requisitos de los profesionales de datos para administrar y ayudar a las empresas a utilizar los datos aumentarán este año y en el futuro.
Hay un gran volumen de datos.
Gigabytes de datos al día, y procesarlos no es una tarea nada sencilla.
Como resultado, hay muchas opciones de trabajo y especializaciones emergentes en el campo mencionado.
Aquí es donde los científicos de datos, los principales analistas de datos y los directores de datos tendrán más demanda, ya que serán más necesarios.
6. Procesamiento del lenguaje natural
A pesar de que la PNL se promocionó al principio como un subconjunto de la Inteligencia Artificial, inmediatamente avanzó para extender los ejercicios normales y las medidas comerciales.
Desde considerar datos hasta descubrir ejemplos y algo más. 2021 y más allá verá el procesamiento de lenguaje natural para la recuperación inmediata de datos de los repositorios de big data.
No es solo la PNL lo que ayudará a la admisión a datos de calidad; también puede incitar al marco a brindarles las experiencias relacionadas con el negocio que se espera que avancen.
NLP además da a las organizaciones acceso al análisis de sentimientos.
Les permitirá darse cuenta de cómo se sienten sus clientes acerca de sus marcas en un nivel avanzado.
7. Inteligencia consistente
Constant Intelligence es un sistema que ha coordinado la investigación en curso con las actividades comerciales.
Estima información registrada y actual para dar automatización a la toma de decisiones o toma de decisiones.
La inteligencia utiliza algunos avances como la racionalización, la optimización, la gestión de reglas comerciales, el manejo de flujo de eventos, el análisis aumentado y la IA, el aprendizaje automático.
Recomienda ejercicios basados en información verificable y continua.
Gartner predice que más de la mitad de los nuevos marcos comerciales utilizarán información incesante para 2022.
Este movimiento ha comenzado, y varias organizaciones combinarán conocimientos continuos para obtener o mantener una ventaja genuina.
8. El aprendizaje automático permanecerá en el foco
El aprendizaje automático (ML) es otro desarrollo que se espera que influya en nuestro futuro en un sentido general.
ML es un avance en rápido desarrollo que solía extender los ejercicios habituales y las medidas comerciales.
Los proyectos de ML obtuvieron la mayor cantidad de inversiones en 2019/20, se destacaron de los marcos de IA restantes que se unieron.
Los dispositivos de aprendizaje automático automatizado ayudan a generar información que sería difícil de aislar mediante diferentes técnicas, incluso por parte de analistas expertos.
Esta pila de innovación de big data brinda resultados más rápidos y aumenta tanto la eficiencia general como los tiempos de reacción.
En este nuevo artículo, profundizamos en el tema de los grandes datos y discutimos las tendencias de los grandes datos a tener en cuenta este año. Haz clic para twittear9. La experiencia inmersiva se está convirtiendo en una de las grandes tendencias de datos a tener en cuenta
Las experiencias inmersivas van a avanzar hacia el presente.
En su artículo "Su próxima conferencia podría estar dentro de un auricular VR" , Nils Zimmermann cita a Ferhan Ozkan , principal partidario de VR First y XR Boot camp, quien dice: "todo lo que está en un teléfono inteligente pronto será concebible en XR, y también , se diseñará una gama de nuevas aplicaciones que solo es concebible utilizando VR/AR”.
El XR actual, la innovación que envuelve los avances de realidad aumentada, virtual y combinada, es significativamente más vívido y genuinamente cautivador que las versiones anteriores.
A medida que los juegos, las películas en 3D y las aplicaciones comerciales inteligentes pasen a XR, los costos de los cascos de realidad generados por computadora disminuirán claramente, mientras que también se volverán innegablemente más vívidos.
Los auriculares presentes
Los auriculares actuales permiten a los usuarios acceder a espacios que combinan el verdadero simbolismo en condiciones totalmente falsas, lo que permite a los usuarios con auriculares VR investigar e interactuar con artículos virtuales en universos 3D VR.
XR Collaboration afirma que la realidad virtual se compone de condiciones completamente falsificadas, mientras que AR permite que los elementos virtuales se muestren en la realidad, y MR va un paso más allá, lo que permite a los usuarios "cooperar y controlar cosas y condiciones tanto físicas como virtuales, utilizando detección e imágenes de vanguardia". avances ”
Se necesitan auriculares para MR.
Los usuarios se inundan en su entorno general, en cualquier caso, utilizando sus manos para comunicarse con las cosas en el entorno virtual.
Los datos son uno de los más importantes para todas las empresas en la actualidad, y las organizaciones de todo el mundo se dan cuenta de esta realidad.
Tanto los desarrollos como las innovaciones en Big Data tienen el poder de cambiar el escenario de los negocios globales en el futuro.
Las tendencias del mercado de Big Data anteriores están aquí para quedarse, y también podría usarlas para sus necesidades organizacionales en la era de la pandemia.
Las tendencias de datos y análisis anteriores ayudarán a las empresas y a la sociedad a lidiar con la incertidumbre radical, el cambio disruptivo y todas las oportunidades futuras que traerán consigo en el futuro.
Es una gran manera de optimizar su negocio.
Ahora te toca a ti.
Si tiene algo que agregar sobre el tema de las tendencias de big data para observar, háganoslo saber en la sección de comentarios a continuación.
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Saludos Dexter
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