Como consultora informática vamos a repasar algunas de las últimas tendencias en materia de analítica y gestión de datos.

En los últimos meses, ha ido ganando peso un término del que puede que no hayas oído hablar: el machine learning. Nos referimos al aprendizaje automático, fundamental para que las empresas aprovechen al máximo los grandes volúmenes de información que casi siempre manejan. Ahí la inteligencia artificial juega un papel determinante.

La importancia de la seguridad hoy en día

Mención especial merece en este contexto el tema de la seguridad. Sobre todo ahora que el teletrabajo ha llegado a muchas empresas para quedarse y se trabaja cada vez más en la nube. La nube pública aún flaquea en lo referido a la seguridad y ese es un campo en el que hay que avanzar.

Cuando hablamos de modelos de aprendizaje automático, se busca cada vez más que las máquinas cuenten con ciertos atributos humanos como la proactividad o el instinto.

Crece, por otro lado, la preocupación por la ética de la inteligencia artificial. Ocupa un lugar destacado en este sentido el anonimato de los datos. La gestión de los mismos abarca áreas como el rastreo de contactos, los vehículos conectados y los dispositivos inteligentes. También los perfiles en redes sociales y demás plataformas para saber cuál es nuestra huella digital. Por suerte, cada vez más personas son conscientes del poder de los datos y de lo responsable que hay que ser en su tratamiento, por parte de las empresas. De hecho, cada vez más compañías apuestan por implementar controles de ética de datos en el desarrollo de sus softwares. Algo muchas veces tan importante como la rentabilidad.

¿Por dónde pasa el futuro del Big Data?

Los expertos coinciden en afirmar que, en lo referido al Big Data para este 2021, la complejidad en el uso de la tecnología irá en aumento. También en lo relativo a la analítica de datos y al internet de las cosas (IoT).

En Imagar somos conscientes de que, en los últimos años, el análisis masivo de datos ha experimentado un salto exponencial. Cada vez hay más catálogos inteligentes de metadatos, análisis en tiempo real con menos latencia, mayor consumo de ancho de banda y simulaciones y algoritmos que identifican patrones de datos y anomalías.

Tendencias en la industria de los datos:

• Soluciones híbridas y multinube. La tecnología en la nube sigue en aumento y perfeccionándose. En cuanto a la agilidad y la funcionalidad aún hay mucho que avanzar. En este sentido, una tendencia creciente es el uso de implementaciones híbridas y multinube. Esto es así porque a muchas empresas les resulta complejo trasladar toda su estructura a la nube y sincronizar plataformas y fuentes de datos desde una solución local. Además, muchas compañías dejan su huella digital en varias nubes. Por eso, muchas recurren a la combinación de soluciones en la nube y locales en modelos híbridos. Usan la nube para almacenar y trabajar de forma dinámica y las plataformas locales para cargas de trabajo estables.

• Analítica aumentada. La analítica aumentada mezcla el estudio de la información con algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para aumentar la productividad. Los algoritmos de aprendizaje automático, claves en la evolución del big data, nos facilitan las predicciones y las estrategias preventivas de las empresas. Esta tecnología combina distintas ramas de inteligencia artificial (por ejemplo, el machine learning) para optimizar la interpretación de datos y la posibilidad de desarrollarlos y compartirlos de forma más rápida.

• Edge Computing. Se trata de optimizar el uso del ancho de banda y los plazos de respuesta en la transferencia de datos. El procesamiento de los datos se realiza en un espacio físico lo más cercano posible a su destino. Esto redunda en una mayor rapidez en el flujo de datos y en una menor densidad de tráfico en la red. Se logra una menor acumulación de retardos temporales.