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Cuatro tendencias en big data y analítica

Las empresas tienden a confiar cada vez más en big data, habida cuenta de los beneficios que aporta a todos los departamentos de una organización, y el desarrollo empresarial que le asegura a largo plazo.
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Redacción

Es por ello que las tendencias en analítica de datos están cambiando y podemos esperar que, lo que queda de año, sea un periodo en el que se presenten interesantes integraciones entre datos, herramientas de analítica y nuevas soluciones tecnológicas que ayuden a la orquestación y la obtención de la información de valor.

Tales desarrollos se alinean con una tendencia más generalizada que ha visto a la analítica de datos evolucionar desde una pura preocupación tecnológica hasta convertirse en una fuerza cuyo dinamismo está encabezando la vanguardia de la innovación y dirigiéndola al núcleo de la organización, definiendo el comportamiento futuro que ha de adoptar la empresa para conquistar al consumidor.

A día de hoy, el concepto que define la ‘analítica de datos’ abarca muchas más acepciones que implican procesos relacionados con la analítica humana, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la analítica cognitiva. La analítica de datos ha traspasado las fronteras de las metodologías tradicionales del marketing y de la publicidad para pasar a realizar una doble tarea de forma simultánea: crear y explicar el mundo tecnológico en el que habitamos. Mientras transcurre el año 2017, cuatro tendencias en big data --aprendizaje automático, analítica predictiva, internet de las cosas y cloud—van a dar mucho que hablar con respecto al  impacto que van a ocasionar en los negocios modernos.

Cada una de estas cuatro tendencias que se derivan de big data han demostrado su importancia en el desarrollo de los negocios a los largo de los últimos años; no obstante, dado que la cantidad de datos dirigidos al análisis no ha hecho más que incrementar su volumen, la práctica de analítica se generaliza en todo tipo de industrias, sectores, especializaciones universitarias, aplicaciones y objetivos.

Es de prever que la segunda mitad de 2017 (que acabamos de iniciar) venga acompañada de nuevas demandas para extender los beneficios de big data y la analítica de datos a un mayor número de plataformas, y de nuevas e innovadoras técnicas para ayudar a los guardianes de los datos a supervisar y medir big data en la medida en la que quien resulte empoderado, a última instancia, sea el usuario.

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