Retos y tendencias que nos deparará el Big Data para 2018

Según Juan Luis Peñaloza, profesor del Máster en Analítica Web y Big Data de Spain Business School: “2018 será un año de generalización y consolidación del ecosistema de Big-Data, donde, de hecho, los datos gobiernan gran parte de nuestras vidas, porque alguien los explota y los transforma en valor. Los desafíos que nos presenta Big-Data suponen un reto para la inteligencia colectiva y para la sociedad en su conjunto”.

Teniendo en cuenta que cada vez más habrá una colaboración real entre humanos y máquinas gracias a las interfaces mejoradas, a la mejora en las soluciones de analítica e inteligencia empresarial y al desplazamiento de recursos a la nube, el Big Data será uno de los grandes protagonistas del nuevo año. Dicho esto, analicemos las tendencias:

• Las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos de bajo coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado acentuarán el cambio en la forma de interactuar con las máquinas y el entorno interno y externo. Por ejemplo, las start-ups utilizan datos relativos al comportamiento de los clientes para tomar decisiones basadas en información en tiempo real y crear mejores experiencias para sus clientes.
• Los aceleradores de consulta terminarán por eliminar la división entre el almacén de datos tradicionales y la analítica de los mismos. Motores como SQL en Hadoop (Apache Impala, Hive LLAP, Presto, Phoenix y Drill, etc.) y tecnologías OLAP en Hadoop (ATScale, Jethro Data y Kyvos Insight, entre otros) ayudarán a desdibujar definitivamente está línea divisoria.
• Las grandes capacidades de cómputo en el ecosistema de Big-Data pondrán en primer plano a las plataformas que ofrecen aprendizaje automático que incluya cálculo exhaustivo, inteligencia artificial y algoritmos gráficos. En particular, la tecnología de Microsoft de aprendizaje automático destacará aún más, gracias a su facilidad de uso y adaptación para principiantes, así como por las posibilidades de integración con plataformas ya existentes. Poner el aprendizaje automático a disposición de las masas conducirá a la creación de más modelos y aplicaciones que generarán petabytes de datos. A medida que las máquinas aprendan y los sistemas se vuelvan más inteligentes, el software de autoservicio se convertirá en la estrella del ecosistema de Big-Data.
• Los clientes cada vez más requerirán tecnologías analíticas que sean compatibles con todo tipo de datos y fuentes. Las plataformas compatibles con múltiples tipos de datos y fuentes prosperarán, mientras que las diseñadas para ser utilizadas con una única fuente quedarán obsoletas. En particular, se extenderá la compatibilidad de JSON con las distintas tecnologías, dado que puede ser leído por cualquier lenguaje de programación.
• Se acentuará la convergencia entre el ecosistema de Big-Data e Internet de las cosas, debido a la generalización de los sistemas y procesos automáticos en la gestión de datos y transacciones en las empresas y la sociedad.
• La arquitectura del ecosistema de Big-Data evolucionará hacia un marco de trabajo multifuncional, paralelo y remoto, superando las limitaciones de la estandarización y la actividad por departamentos estancos. La extensión del uso de la inteligencia colectiva y las necesidades de eficiencia en el uso del tiempo en la preparación y procesamiento de datos de diversos tipos y formatos, constituyen claros indicadores de la senda que ha de seguir el desarrollo de la arquitectura Big-Data.
• Las plataformas de conversación que han alcanzado su punto de inflexión en la comprensión del lenguaje y la intencionalidad de los usuarios impulsarán el siguiente gran cambio del paradigma de cómo los seres humanos interactúan con el mundo digital. En el 2018, las interfaces de conversación se convertirán en un objetivo primordial de diseño para la interacción del usuario y el desarrollo de hardware dedicado (diseño de tareas específicas).
• El blockchain evolucionarán más rápidamente hacia una plataforma orientada al proceso de transformación digital de las distintas dimensiones de la sociedad del conocimiento. Esta tecnología ofrece una salida radical a los problemas derivados del uso de los actuales mecanismos centralizados de transacción y mantenimiento de registros, y pueden servir como una base de muchas aplicaciones potenciales, incluyendo la actividad de la Administración Pública, el cuidado de la salud, la fabricación de bienes y servicios, la distribución de medios, la verificación de identidades, el registro de títulos y las cadenas de suministros.