Las cinco tendencias de los datos masivos (big data) para el 2018

Tinámica, compañía líder en soluciones tecnológicas especializadas en el entorno big data, ha destacado las cinco tendencias tecnológicas que impulsarán los datos a gran escala durante este año.

Mujer analizando datos en una pantalla

Durante 2017, el concepto de Big Data ha estado muy ligado a otros más disruptivos como la Inteligencia Artificial y la analítica avanzada, de tal manera que su aplicación y sus virtudes se han extendido a todos aquellos sectores y negocios que disponen de gran volumen de datos.

Las 5 tendencias de Big Data para el año 2018

La primera de las 5 tendencias de Big Data para este año es la extensión del machine learning y analítica avanzada a otros procesos en la empresa más allá de los relacionados con clientes y mercados. Son los casos de los departamentos de Recursos humanos con la disciplina de HR Analytics y las mejoras en la cadena de producción, logística o compras y aprovisionamiento, donde su aplicación permite reducir de días a horas los tiempos de respuesta.

En segundo lugar, la obligatoriedad de administraciones y organismos públicos para la reutilización y puesta a disposición de ciudadanos y empresas de bases de datos abiertas. Esto permite a las empresas contar con información adicional para sus estrategias de negocio.

La verticalización de soluciones analíticas basadas en Big Data en sectores donde aun no habían madurado, es la tercera tendencia. Destaca el sector Agro y la industria pesada, ya que sus proyectos de Big Data y analítica avanzada posibilitan la extracción más inteligente. Permite también dar soporte a las decisiones de negocio de los diferentes actores de la cadena de valor.

La cuarta tendencia tiene relación con la vinculación total con la robótica y el “machine automation” que añade poder de decisión y asimilación al comportamiento humano. Asimismo, será determinante a la hora de llevar a cabo la previsión de piezas en stock, la detención de anomalías o al evitar que se rompa una pieza en la línea de producción.

Por último, la factorización de los departamentos de análisis de las compañías para producir algoritmos bajo la demanda, incluso de usar y tirar, dado que estos se van a expandir para ayudar en cualquier tipo de decisión empresarial, no solo en las más importantes.

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