La tecnología big data es una herramienta muy potente que genera a las compañías grandes beneficios. Principalmente, las empresas que aprovechan el análisis de datos pueden ejecutar estrategias más adecuadas, aplicar mejoras en sus prácticas para administrar los datos y recabar eficazmente información sobre ellos.
En este sentido, la mayoría de empresas emplean los datos para mejorar dos objetivos: por un lado, tomar mejores decisiones para incrementar la productividad, reducir costes y mejorar su eficacia. Por otro lado, mejorar la experiencia de cliente con el fin de lograr fidelización. Sin duda, el empleo de datos masivos es una gran oportunidad para mejorar sus resultados, encontrar nuevas oportunidades y optimizar los modelos comerciales establecidos. Por ello, conocer las tendencias big data que marcarán el futuro es tan importante.
Contexto actual del Big Data
Después de tres años de transformación digital acelerada, las empresas han tenido que adaptarse a un nuevo contexto económico, empresarial y social, ajustándose a los avances tecnológicos. Esto, unido al desarrollo de tecnologías como el 5G, han convertido a los datos se han convertido en protagonistas de este contexto, donde la gestión de los mismos y las infraestructuras vinculadas a ellos son claves para el éxito de cualquier compañía actual.
En la actualidad las empresas están apostando por herramientas como la existencia de la nube, optimizando sus inversiones en TICs. Además, existen muchas opciones de almacenamiento, computación y aplicaciones que ayudan a las empresas a incorporar estrategias de reemplazo para innovar en materia de datos y análisis.
Durante los próximos meses, cada vez más empresas se centrarán en encontrar métodos innovadores para actualizar sus infraestructuras tecnológicas e incorporar las tendencias big data a sus entornos de trabajo.
5 tendencias Big Data con mayor desarrollo en 2023
-Las FinOps aumentan su importancia
A medida que las compañías trasladan mayor cantidad de datos a la nube, se acelera la incorporación de arquitectura multi-cloud. Asimismo, muchas compañías no han obtenido los beneficios que preveían con las inversiones llevadas a cabo en la nube.
De esta necesidad, surgen las FinOps, o financial operations, unos sistemas de gestión financiera basados en Big Data en el que todos los equipos que trabajaban en la nube están integrados. Con estos programas se controlan de un modo más responsable los gastos que generan las infraestructuras cloud, para optimizar sus costes implicando a distintos equipos como Ti o finanzas.
Una hoja de ruta FinOps es clave para alcanzar varios objetivos. En primer lugar, transformación digital de la compañía, puesto que explican detalladamente en qué consiste y cómo se llevará a cabo para lograr las metas. Seguidamente, un control sobre el gasto y valoración para evitar el uso excesivo o innecesario de los recursos. Y, por último, la optimización de los recursos disponibles, ya que los costes superfluos de cloud se pueden reducir significativamente.
-Data Fabric y Data Mesh
La gestión de datos ha pasado por flujos de centralización como de descentralización. En los últimos años, se ha demostrado que los datos están más descentralizados que centralizados en la mayoría de organizaciones. Consecuentemente, se generan dispositivos de datos y esto provoca que no haya una gobernanza del dato equiparada. Ya en 2022 se aceleró la integración de dos enfoques de arquitectura de datos: Data Fabric y Data Mesh, para gestionar y mejorar el intercambio de los datos que provienen de distintas fuentes.
Ambos modelos estructurales de datos tienen diferencias significativas. Por su parte, Data Fabric es un conjunto modular de tecnologías que permite procesar las grandes cantidades de datos que se generan en una compañía, mientras que Data Mesh es una perspectiva orientada hacia los procesos de los diferentes equipos de gestión de datos según la empresa considere adecuado.
Ambas soluciones son de gran valor para las empresas ya que además facilitan en el acceso, control, integración, gestión y entrega segura de datos.
-Ciberseguridad
Precisamente, el incremento del número de datos ha provocado la necesidad de protegerlos con mayor eficacia. Por esta razón, contar con sistemas especializados en ciberseguridad en la nube son más necesarios que nunca.
Para ello, el uso cada vez más intensivo de soluciones cloud, por ejemplo, necesita de análisis de datos para detectar a tiempo y prevenir ciberataques. Gracias a la velocidad de análisis y la calidad del dato que ofrece, es posible estudiar comportamientos peligrosos y localizar patrones para realizar una detección avanzada de las amenazas.
-Analítica predictiva
La analítica predictiva es una de las prioridades en los departamentos TIC de las compañías. Ahora, los datos son el activo más valioso, por ello, las organizaciones trabajan potencialmente para aumentar el uso de plataformas con analítica predictiva, que permiten una gestión avanzada de los datos de los clientes y anticipar sus necesidades.
Con el uso de Big Data, IA y machine learning, la analítica predictiva tiene un gran potencial especialmente en el sector la industria 4.0, ya que puede mejorar la productividad y el empleo eficiente de recursos.
-Blockchain
Aunque el blockchain se suele vincular a las criptomonedas, lo cierto es que sus aplicaciones son mucho más amplías. Esta tecnología se utiliza como método de seguimiento y trazabilidad de medicamentos y ensayos clínicos, puesto que es capaz de controlar la procedencia de determinados productos alimentarios o para intercambiar información entre diferentes instituciones públicas. En los próximos meses, se irá implantando para mejorar la gestión de la identidad digital de los usuarios, además de realizar un impulso en el desarrollo de la industria 4.0.
