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Tendencias Analytics para 2017

Analytics

Analítica consumer

El año 2017 se presenta apasionante en el área de Analytics. Aquí os dejo las principales tendencias que vislumbramos para este año desde Ibermática/digital.

El dato no-estructurado, omnipresente en el mundo de la Analítica

Los datos desestructurados son aquellos que no podemos almacenar en una base de datos relacional. Se calcula que aproximadamente un 90% de toda la información disponible es de tipo semiestructurada o no-estructurada. Esto incluye vídeos, fotos, documentos de texto, emails, redes sociales, logs o información procedente de sensórica (IoT). Mientras los datos estructurados nos describen lo que está sucediendo, el dato no-estructurado nos proporciona el porqué de los hechos.

El Científico de Datos, perfil aún más demandado

Si ya el pasado año se le calificó como el perfil más “sexy” del mercado, este año no lo será menos. De acuerdo a una encuesta de Forrester, las empresas invertirán un 300% más en Inteligencia Artificial de lo que lo hicieron en 2016. El futuro del análisis de datos pasa no sólo por la analítica predictiva, sino también por la prescriptiva. Esto es, automatizar decisiones de negocio en base a las predicciones hechas sobre los datos disponibles.

Analítica Mantenimiento

Autoservicio BI y acceso inmediato a la analítica

Tal y como pudimos observar en 2016, los usuarios corporativos y de negocio seguirán demandando un acceso directo a la información, un reto de notable envergadura en la actualidad. Pero además, será de vital importancia el poder reducir los tiempos de preparación de los datos para el análisis.

Hoy en día, gracias al crecimiento de las tecnologías “in-memory” y de los procesos que conectan directamente con las fuentes de datos, las plataformas de analítica pueden procesar millones de registros de datos para ser consultados prácticamente al instante. Esto permite a las compañías diseñar cuadros de mando en un tiempo cuasi-real, proporcionándole al usuario un conocimiento mucho mayor del que nunca tuvo sobre los datos que realmente importan.

Movimiento del dato a la nube

Empresas de todo tipo están llevando a cabo estrategias para migrar su negocio al Cloud, fuera de sus centros de datos. Ante este escenario, muchas organizaciones están optando por desplegar sus plataformas analíticas donde sus datos residen, la mayoría de ellas en una arquitectura Cloud de tipo híbrida.

Analítica datos

La Calidad del Dato, elemento clave

El incremento masivo de datos en los sistemas de información está complicando la tarea de depurar, de separar lo que es útil de lo que no lo es. El éxito de los modelos que elaboran los científicos de datos dependen, en gran medida, de la calidad de la materia prima con la que tratan. Es por ello que algunas plataformas de Big Data están incorporando herramientas de Gobierno y Calidad del dato en sus distribuciones.

La explosión de los datos de IoT

Con ya más de 30 mil millones de objetos conectados entre sí, la explosión del IoT (Internet of Things) supondrá para los sistemas de información uno de los mayores retos en la industria de TI.

Los datos procedentes de dispositivos móviles, smart watches y todo tipo de sensores tendrán que procesarse, almacenarse y analizarse, en muchas ocasiones, en tiempo real. Tecnologías como Spark proporcionan esta capacidad para las empresas.