Big data ya no es sólo una palabra de moda, sino una industria fuerte que se proyecta que tendrá un valor de $ 103 mil millones para 2023, y es que vivimos y respiramos datos, y nuestro ritmo de generación de datos no se ralentizará pronto.
Al ver la importancia de los datos para la eficiencia diaria tanto de las personas como de las organizaciones, es importante saber cuáles son las principales tendencias.
Aquí hay cinco tendencias clave de big data que debe tener en cuenta en 2021:
- La analítica aumentada se volverá más común
Uno de los principales desafíos que surgieron con el auge del big data es lidiar con la gran cantidad de datos disponibles en la actualidad. Con fuentes que indican que generamos aproximadamente 2.5 quintillones de bytes de datos al día, los conjuntos de datos crecen tanto que su manejo e interpretación es ahora un gran desafío.
La analítica aumentada resuelve este problema mediante el uso de técnicas de Machine Learning e inteligencia artificial para automatizar la preparación, el intercambio y el análisis de datos, transformando esencialmente datos más grandes y aparentemente inutilizables en conjuntos de datos más pequeños y utilizables.
Sin duda, la analítica aumentada comenzará a convertirse en la corriente principal en 2021. Mordor Intelligence ha proyectado que el mercado de la analítica aumentada tendrá una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31,2% hasta 2025, mientras que la investigación de Gartner muestra que la analítica aumentada se convertirá en un mercado dominante. impulsor de Business Intelligence (BI) en 2021.
- La unión entre el Big Data y el Blockchain
Si bien podríamos ver el interés renovado en la criptomoneda desde una lente aislada, también podríamos verlo desde un ángulo de cómo se beneficiará el Big Data: los grandes datos aumentarán en la ola de mayor conciencia y adopción de las criptomonedas, lo que resultará en importantes matrimonios de big data y blockchain de algunas de las marcas más importantes del mundo.
La unión entre Big Data y Blockchain aseguran:
- Seguridad de big data debido a una arquitectura de red que es difícil de falsificar o cambiar.
- Mejor estructura de datos que permite analizar y dar significado a los datos.
En esencia, esta unión hace que los datos sean fáciles de leer y seguros; muchos problemas de seguridad de datos desaparecerán.
- Mayor enfoque en los gráficos de conocimiento
Según Gartner, los gráficos de conocimiento se encuentran entre las cinco principales tendencias tecnológicas emergentes que cerrarán la brecha entre humanos y máquinas.
A medida que los macrodatos continúan expandiéndose, estos datos se vuelven cada vez más difíciles de analizar y entender. Aquí es donde entran los gráficos de conocimiento.
Los gráficos de conocimiento son una colección de descripciones interconectadas de objetos, conceptos y eventos que ayudan a crear un mejor contexto para los datos a través de la vinculación y los metadatos semánticos. Esto permite un fácil análisis, integración, intercambio y unificación de datos.
Representados en el marco de descripción de recursos (RDF, por sus siglas en inglés), los gráficos de conocimiento proporcionan un marco que permite una fácil representación de varios tipos de datos, es interoperable y está estandarizado.
- Una revolución sanitaria impulsada por el Big Data
Se avecina una revolución de la salud impulsada por big data, y podríamos comenzar a verla en acción a partir de 2021.
Si bien la tecnología de la salud avanza, el año 2020 y la pandemia COVID-19, en particular, resaltaron la necesidad de adoptar un enfoque diferente para resolver los problemas de salud.
El Big Data se utiliza cada vez más para tratar de encontrar soluciones a los problemas de salud y estamos comenzando a ver los resultados de estos esfuerzos.
Recientemente, Deepmind, el programa de deep learning de Google, dio un gran salto que podría revolucionar la atención médica durante mucho tiempo:
A través de su programa AlphaFold, pudo resolver uno de los mayores desafíos de la biología: determinó con éxito las formas 3D de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, superando a otros 100 equipos para resolver un problema de biología de 50 años, décadas antes. los científicos esperaban una solución.
- Mayor dependencia del Big Data para abordar el cambio climático
El cambio climático se clasifica como uno de los principales problemas del mundo, y las Naciones Unidas lo han clasificado como el desafío número uno del mundo en 2020.
El cambio climático continúa siendo un gran desafío debido al fuerte vínculo entre las acciones que provocan el cambio climático y los beneficios económicos derivados de estas acciones.
Si bien se han tomado varias acciones en el pasado, es probable que 2021 resulte en un mayor enfoque en el uso de datos para combatir el cambio climático.
El análisis de big data se puede utilizar para recopilar datos en tiempo real para comprender la respuesta al cambio climático y las discusiones resultantes de las acciones climáticas, lo que facilita la lucha contra el cambio climático.
Además, los inversores y los consumidores tienen muy poca información sobre los productos básicos que utilizan, lo que dificulta que un consumidor consciente del clima comprenda cómo el proceso de producción de ciertos productos contribuye al cambio climático, una comprensión de cuál puede ayudar a influir en la elección de qué producto apoyar.
Apenas se visualiza la superficie de lo que es capaz del Big Data. En 2021, puede esperar ver aplicaciones más prácticas para resolver algunos de los mayores problemas de la raza humana.
imagen: @acidj
