Estamos viviendo una nueva transformación digital gracias a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
De hecho, con el crecimiento exponencial de los datos, las empresas buscan nuevas formas de optimizar el análisis de grandes cantidades de datos, con el objetivo de encontrar patrones de consumo e incluso predecir tendencias. Big Data ha sido muy importante durante la pandemia de COVID-19, mostrando todo su potencial en el sector sanitario, el comercio electrónico, etc.
Se estima que el mercado Big Data crezca a 200 mil millones de dólares para 2025. A continuación, 10 tendencias de Big Data para 2022.
1) TinyML
TinyML es un tipo o técnica de ML (machine learning) destinado a los dispositivos de bajo consumo, como microcontroladores.
La mejor parte de TinyML es que funciona con baja latencia. Dado que son de bajo consumo, no permiten el almacenamiento de datos y esta es la mejor parte cuando se trata de problemas de seguridad.
2) AutoML
AutoML se utiliza para reducir la interacción humana y procesar automáticamente todas las actividades para resolver problemas de la vida real.
3) Data Fabric
Data Fabric es una arquitectura y un grupo de servicios de datos en la nube. Consiste en tecnologías de gestión de datos que incluyen la captación de datos, la integración de datos, el gobierno de datos, etc.
4) Migración a la nube
Las empresas están cambiando a la tecnología en la nube. Pasarse a la nube tiene varias ventajas y no solo las empresas, sino también "nosotros" como individuos confiamos totalmente en la tecnología de la nube.
Migrar a la nube es muy beneficioso en términos de rendimiento, ya que mejora la velocidad y la escalabilidad de cualquier operación, especialmente durante un tráfico intenso.
5) Regulación de datos
Dado que las industrias han comenzado a cambiar sus modelos comerciales y medir las decisiones comerciales, ahora resulta fácil administrar sus operaciones. Sin embargo, el big data aún no ha tenido un mayor impacto en el sector legal. De hecho, algunos han comenzado a adoptar estructuras de big data, pero queda un largo camino por recorrer. Esto conlleva muchas responsabilidades en la transmisión de datos a gran escala y en algunos sectores específicos.
6) Internet de las cosas
El IoT ha jugado un papel importante en los últimos años y la previsión es aún sea mucho más importante en los próximos años.
Se espera que IoT se destine a aplicaciones como resolver problemas de tráfico, la fabricación, la atención médica, etc.
7) PNL
El procesamiento del lenguaje natural es un tipo de inteligencia artificial que ayuda a evaluar las entradas de texto o de voz proporcionadas por humanos. El mejor ejemplo de PNL puede ser Siri de Apple o el Asistente de Google, donde hablas con la IA y te responde con información según tus necesidades.
8) Calidad de los datos
La calidad de los datos ha sido una de las preocupaciones de las empresas durante el año 2021. Hasta la fecha, las empresas no se han centrado en la calidad de los datos, lo que ha resultado en una mala gestión de datos. Se necesita un mayor esfuerzo de filtrado para obtener datos de calidad.
9) Seguridad informática
La ciberseguridad es y será una de las principales tendencias para 2022 en big data y analítica.
10) Análisis predictivo
Ayuda a identificar tendencias y pronósticos futuros con la ayuda de ciertos conjuntos de herramientas estadísticas. El análisis predictivo analiza un modelo de manera significativa y se utiliza para las previsiones meteorológicas. Sin embargo, sus capacidades no se limitan a esto, de hecho, se puede utilizar para clasificar cualquier dato.
