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Cuáles son las tendencias más importantes en Big Data

Publicado por PRAXIS el 28-ago-2018 21:08:00

 

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Actualmente, hay tecnologías que se están perfilando como tendencias dentro del mundo de Big Data, transformando completamente a las empresas.


Es por esto que las compañías basaron su estructura organizacional en datos, formulando estrategias y planes que generen valor al negocio, a la experiencia de usuario, relacionamiento con el cliente y entreguen ese efecto diferenciador de la marca con la competencia, descubriendo las bondades y el valor costo-beneficio que tiene implementar esta disciplina tecnológica.

 

¿Cuáles son las tendencias actuales más importantes en Big Data?:

 

A continuación, descubrirás las principales tendencias y enfoques que están siendo relevantes:

 

IDC (firma global de inteligencia) estima que los ingresos mundiales de Big Data llegarán a 203 mil millones de dólares para 2020.

  • Inteligencia artificial (AI):

    La Inteligencia Artificial, es una herramienta que está evolucionando rápidamente. Por ello, las organizaciones necesitan invertir en plataformas o sistemas para explotar exitosamente las técnicas y sistemas del AI, obteniendo valor de una gran cantidad de información a través de algoritmos, dejando a un lado los largos y engorrosos procesos analíticos de los empleados, para producir gracias a las máquinas: gráficos y tableros inteligentes, optimizando la toma de decisiones empresariales.


    Por ejemplo:

    El reconocimiento de voz y los estudios de video, son una novedad para analizar volúmenes masivos de datos, identificado objetos, personas y contextos en tiempo real, prediciendo rápidamente realidades del negocio, ayudando a tomar óptimas decisiones y enfocando de forma proactiva el desarrollo de sistemas y entornos empresariales inteligentes. 

 

  • Aprendizaje automático:

    El machine learning (ML) o aprendizaje automático, ha crecido en los últimos años de forma vertiginosa.

    Particularmente con el Big Data el ML, utiliza algoritmos en los que extrae datos de textos, imágenes, video, voz y lenguaje natural, permitiendo aplicaciones infinitas para cualquier sector empresarial, además de demostrarnos cómo el hecho de tener bases de datos que se analizan en tiempo real superan la capacidad analítica de las personas, detectando fraude, prediciendo posibles realidades de negocio, reconociendo patrones, administrando infraestructuras informáticas que automatizan las tareas repetitivas del negocio, aumentan los niveles de productividad-eficiencia de la empresa y atención a sus clientes.

    Caso de estudio:

    Según caso entregado por nuestro equipo: un negocio podrá optimizar y agilizar la toma de decisiones empresariales, a través de la inteligencia de negocios o Big Data, evitando la espera hasta fin de mes o fecha de corte para obtener resultados de sus puntos de venta, recibiendo información en tiempo real de cada una de las sucursales o unidades de negocio, a través de la configuración y personalización de las máquinas. 

 

  • Internet de las cosas (IOT):

    Los computadores, dispositivos portátiles, celulares y sensores de máquinas, son grandes generadores de datos componiendo el Internet de las Cosas (interconexión digital de objetos cotidianos con internet).

    Así el IOT se dedica a generar, reunir, y conectar estas fuentes de información, para analizar contextos que impacten a las empresas, mejoren la experiencia del cliente, aceleren el time to market, optimicen la fuerza de trabajo y se dediquen por ejemplo a: comercializar los productos de manera más eficiente o rastreen cuáles son las áreas en tiendas, en las que los clientes compran más a través de sensores ubicados en productos. 

    Según Forbes, mejorar la experiencia de clientes (70%) y seguridad (56%) son algunas de las principales áreas en las que las empresas están usando los beneficios del IOT.

    De hecho, para el 2017 más del 60% de las compañías en el mundo, analizaron y utilizaron registros a través de dispositivos conectados, optimizando procesos y ahorrando dinero al tener una operación remota de los diferentes aparatos. 

 

  • Cloud:

    El data science o las plataformas de ciencias de datos, están migrando al almacenamiento en la nube, utilizando el potencial web y su capacidad de procesamiento junto a los softwares locales para implementar soluciones híbridas que respondan a las necesidades de los empleados y procesos de negocio.


    Así las empresas logran hacerle frente a las bases de datos multidisciplinarias que tienen internamente, aplicando la ingeniería de datos y ciencia de datos a su información, ejecutando su procesamiento en una nube pública, privada, en sus instalaciones o en un entorno híbrido, enfrentando menos costos en hardware y software, así como mayor agilidad en los administradores.

    Por ejemplo: Actualmente hay un gran número de colaboradores que trabajan de forma remota, obligándole a las organizaciones a generar soluciones de acceso seguro a datos, informes y analíticas desde cualquier localización, sin necesidad de estar dentro de la oficina.

    Forrester (empresa de investigación de mercados), espera que el 50% de las compañías adopten una política de nube pública en 2018 para datos, Big Data y análisis, ya que buscan un mayor control sobre los costos y una mayor flexibilidad que la que puede ofrecer el software local.


Contando con un aliado tecnológico como PRAXIS, tendrás el expertise para estudiar de forma masiva los datos, procesando la información, haciendo inteligencia de negocio y sabiendo cómo discriminar los datos que no aportan valor, centralizando y generando re

gistros de forma automática que lleven a conectar-cruzar.


Éstas son algunas de las principales tendencias de Big Data que los expertos aseguran seguirán siendo tendencia durante el transcurso del año.


¡Contáctanos, dentro de los beneficios que aporta PRAXIS a tu empresa, está estar a la vanguardia de las innovaciones, invenciones y descubrimientos tecnológicos que los datos están generando!

 

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Temas: Big Data

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