En los últimos años, los datos han consumido el mundo digital. Las tecnologías de big data han acaparado varios titulares y han demostrado ser la navaja suiza de la era digital actual. El año 2022 también verá avances sustanciales en muchos tipos de tecnología de big data. Examinemos las herramientas y tecnologías de big data que revolucionarán la industria de TI en 2022. Pero primero, comprendamos mejor las clasificaciones de la tecnología de big data.
Ver también: Los diez inventos más importantes de la última década que han transformado el sector tecnológico
Clasificaciones de las tecnologías de Big Data
Las tecnologías de big data incluyen una amplia gama de enfoques e instrumentos que ayudan a recopilar, almacenar y presentar datos de manera eficiente. Al considerar las distintas tecnologías que se pueden implementar, se enfrentan a dos tipos de soluciones: tecnologías operativas y tecnologías analíticas.
Tecnologías administrativas
Este tipo de software gestiona grandes volúmenes de datos generados diariamente por diversos métodos, como pedidos en línea, redes sociales y datos de empresas. Además, las tecnologías operativas cierran la brecha entre los sistemas de información y los analíticos.
Las tecnologías NoSQL, como las bases de datos de documentos, han evolucionado para gestionar diversas tareas operativas. Además de las interacciones humanas con los datos, la mayoría de los sistemas operativos deben proporcionar cierto grado de inteligencia en tiempo real sobre los datos funcionales del sistema.
Técnicas estadísticas
Las herramientas analíticas ayudan a evaluar el rendimiento real y a tomar decisiones comerciales clave en tiempo real. Esta forma de tecnología es más complicada que la tecnología operativa. Por lo tanto, esta forma de software es adecuada para análisis post hoc exhaustivos. Los sistemas de bases de datos MPP y MapReduce se utilizan a menudo para gestionar esta demanda.
Sin embargo, estas dos categorías de tecnología no son mutuamente excluyentes. Las empresas suelen utilizar ambos enfoques para explorar el panorama de conocimientos ocultos.
Principales tecnologías de Big Data que debes conocer en 2022
El crecimiento exponencial y la complejidad de la información no se pueden gestionar sin tecnologías sofisticadas. Estas últimas ayudarán a clasificar la gran cantidad de información. Las tecnologías y metodologías de big data llevan el ruido al borde, mientras que la información se queda en el fondo. Además, deben gestionar rápidamente grandes cantidades de datos mientras se concentran en información organizada y mal estructurada.
Bases de datos NoSQL
Las bases de datos NoSQL encabezan nuestra lista de tecnologías de Big Data. NoSQL surgió para reemplazar las bases de datos relacionales y SQL. A diferencia de los diseños informáticos contemporáneos, estas últimas solo almacenan un conjunto restringido de información organizada.
Las bases de datos NoSQL aplican un paradigma de almacenamiento de información escalable. Contienen información sin una estructura o vínculo discernible. Estas bases de datos tienen materiales diversos, como fotografías, videos y publicaciones en redes sociales, en lugar de tablas organizadas.
Los sistemas NoSQL están diseñados para utilizar arquitecturas de computación en la nube emergentes que brindan cálculos enormes a un costo económico. Esto hace que las tareas operativas sean más manejables y menos costosas de implementar. Con la tecnología NoSQL, las empresas pueden almacenar, recuperar y analizar fácilmente grandes cantidades de datos diversos en tiempo real.
Lagos de datos
Además, el gran volumen de información llevó al desarrollo de técnicas de almacenamiento más sofisticadas. Los usuarios pueden almacenar datos de cualquier tipo y tamaño en lagos de datos. En consecuencia, los lagos de datos pueden recopilar datos de cualquier tecnología relacionada con la empresa, incluidos CRM, ERP, sensores y dispositivos inteligentes.
Las ventajas de estas soluciones de Big Data basadas en la nube incluyen la escalabilidad y la diversidad de formatos de datos, lo que a su vez se traduce en menores gastos de gestión de datos. Además, los lagos de datos permiten el procesamiento in situ. Por ejemplo, los sistemas de BI permiten a las empresas emplear análisis en profundidad, modelado predictivo y visualización de resultados.
Desde el punto de vista de los usuarios finales, se espera que los lagos de datos aumenten en los entornos sanitarios. Debido a la adaptabilidad de los registros médicos, estos últimos constituyen un entorno fértil para esta tecnología. Por ello, Amazon presentó su oferta compatible con HIPAA, HealthLake. Está dirigida a los sectores de la salud y las ciencias biológicas y ofrece una imagen completa de la información sanitaria para consultas y análisis a gran escala.
Inteligencia artificial
Para utilizar el Big Data, las empresas necesitan una herramienta automatizada capaz de analizar enormes cantidades de datos. La inteligencia artificial es precisamente el tipo de instrumento que facilita el procesamiento de datos. La interacción única entre la IA y el Big Data produce capacidades analíticas inigualables.
Los métodos estadísticos, como SQL, el análisis y las computadoras, se han fusionado para crear la IA y el aprendizaje automático. La IA produce modelos analíticos que no son ni laboriosos ni manuales. Según las investigaciones, esta combinación puede automatizar aproximadamente el 80 % de todo el trabajo físico, el 70 % del trabajo de procesamiento de datos y el 64 % de las tareas de recopilación. Esto indica que la inteligencia artificial puede mejorar todos los aspectos del ciclo, incluida la recopilación, el almacenamiento y la recuperación de datos.
Mediante el procesamiento del lenguaje natural, la IA puede diferenciar entre diferentes formas de datos e identificar posibles conexiones entre conjuntos de datos. También puede identificar patrones de error humanos típicos, detectar posibles problemas de datos y resolverlos. Sin embargo, su asociación también es mutuamente beneficiosa. Cuantos más datos tenga un sistema de IA, sus resultados serán más precisos.
Análisis de pronósticos
El siguiente punto de nuestra lista de herramientas y tecnologías relacionadas con el big data es el análisis predictivo. Los mayores activos del big data son la capacidad de prever y pronosticar consecuencias futuras. A su vez, el análisis predictivo utiliza los datos para modelar la predicción y preparar a las organizaciones para los acontecimientos futuros.
El análisis predictivo es una necesidad en varias empresas. Esta forma de análisis es esencial cuando una empresa debe descubrir tendencias ocultas, categorizar artículos o anticipar ventas. Es compatible con sistemas de detección de fraude, campañas publicitarias, precisión en el ámbito de la atención médica y big data.
Cadena de bloques
La tecnología blockchain ha sido una tecnología de vanguardia durante décadas. Se la considera la salvadora de los sistemas financieros y de TI heredados. Sin embargo, ¿qué es exactamente esta tecnología de big data? Esta técnica puede minimizar los costos de almacenamiento de datos transaccionales basados en libros contables cuando se aplica al área de la información.
El uso de proveedores de almacenamiento en la nube tradicionales, como Amazon Web Services o Microsoft Azure, para almacenar estos enormes lagos de datos es costoso. El proyecto piloto ofrecido por Storj y otros proveedores de almacenamiento descentralizado indicó reducciones de costos de hasta el 90% en comparación con AWS.
Ver también: Best Buy adquiere la empresa británica Current Health
Tendencias futuras en inteligencia empresarial
La accesibilidad en tiempo real permite a las empresas analizar los datos entrantes y proporcionar información valiosa. El big data es lo que impulsa la toma de decisiones estratégicas en tiempo real y proporciona una ventaja competitiva.
En los próximos años, sin duda habrá un aumento de la tecnología innovadora, lo que contribuirá a crear nuevas perspectivas comerciales y a una mayor circulación de datos. La inteligencia artificial, el análisis predictivo y la cadena de bloques son las técnicas de procesamiento más eficaces en 2022, por lo que la autoridad para la toma de decisiones recaerá en este trío.
Imagen destacada: Imagen de fullvector
Suscríbete a Whitepapers.online para conocer las nuevas actualizaciones y los cambios realizados por los gigantes tecnológicos que afectan la salud, el marketing, los negocios y otros campos. Además, si te gusta nuestro contenido, compártelo en plataformas de redes sociales como Facebook, WhatsApp, Twitter y más.