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El pasado 2016 fue un buen año para el Big Data. El número de empresas que implantaron sistemas para analizar datos masivos aumentó de manera considerable. Las compañías se han servido de esta tecnología para predecir el comportamiento de sus posibles clientes y de esta manera prestar más y mejores servicios.

Durante 2017 se espera que esta tendencia siga al alza, pero eso no es todo. Durante los próximos doce meses, esta tecnología va a estar dominada por dos tendencias imparables: hacer más sencillo y estandarizado el uso de Big Data y analizar cada vez más tipos de datos distintos, favoreciendo la flexibilidad y la movilidad entre herramientas y plataformas. El objetivo final, que la toma de decisiones sea mucho más rápida y eficiente.

Tendencias del Big Data en 2017

  • La gestión de los datos se integrará y se hará más rápida y ágil. Los DPM se irán integrando con áreas de analítica y marketing para poder procesar y actuar conforme a esos datos con mucha mayor rapidez. En este aspecto será muy importante la mejora de los motores de datos basados en SQL, como memSQL, que permiten que el procesamiento y la toma de decisiones sean mucho más rápidos.
  • No sólo datos numéricos. Las nuevas tecnologías permiten capturar las expresiones faciales a través de diversos tipos de cámaras (videollamadas, cámaras de vigilancia, selfies, etc.) y extraer datos de ellas.
  • Las plataformas para analizar Big Data cambian y se hacen más flexibles. Las herramientas para analizar Big Data tendrán más alternativas que Hadoop. El año pasado SQL anunció una compatibilidad de datos con JSON. La movilidad y la flexibilidad son la norma, también en las herramientas y plataformas para analizar datos.
  • Muchos y variados datos. Relacionado con el punto anterior, todo el mundo identifica Big Data como un maremágnum de datos, pero no sólo es eso. Cada vez tendrá más importancia la variedad de datos, poder analizar también enormes cantidades de datos en formatos como JSON, SQL y XML. Además de volumen, también movilidad y flexibilidad.
  • Sistemas de análisis cada vez más estandarizados, económicos y flexibles. Será posible instalar un sistema con tecnología Big Data cada vez más económico con el que se podrán analizar más tipos de datos.
  • Internet de las Cosas. La cantidad de productos de uso cotidiano que incorporan un sensor que emite datos crece paulatinamente. El IoT está aquí y también será analizado mediante Big Data.
  • Ciberseguridad. Parece claro que en 2017 la tecnología Big Data se desarrollará también para prevenir la ciberdelincuencia.
  • Inteligencia Artificial. Uno de los retos para 2017 es el aprendizaje de las máquinas. Aquellas empresas que implanten la inteligencia artificial y consigan que sus máquinas aprendan durante la analítica de datos tendrán una importante ventaja competitiva.
La gestión del #BigData se hará más rápida y ágil durante el 2017 Click Para Twittear

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