Tendencias Big Data en 2023: DataOps, Blockchain y más

El empleo de grandes cantidades de datos para analizarlos y después sacarles el máximo partido posible es una realidad. La importancia del Big Data en 2023 será todavía mayor. Estas serán las principales tendencias Big Data este año.

Dado el incremento de datos en las organizaciones el uso de Big Data va a tener una importancia cada vez mayor. Conocer las tendencias del Big Data ayudará a extraer el valor al dato.

El uso de Big Data proporciona a las organizaciones un amplio conjunto de beneficios. Fundamentalmente, las empresas pueden aprovecharse de sus bondades para ejecutar una toma de decisiones más adecuada, aplicar mejores prácticas para administrar el conjunto de los datos y, por supuesto, recabar más y mejor información sobre ellos.

De forma mayoritaria, las empresas están empleando los datos para mejorar en dos frentes: por un lado, tomar mejores decisiones para incrementar la productividad, reducir costes o ser más eficientes y, por otro, para mejorar la experiencia de cliente con el fin de conseguir su fidelización. Las empresas están viendo en el uso Big Data una gran oportunidad para desarrollar su negocio, encontrar nuevas oportunidades o mejorar sus modelos comerciales para poder manejarse en un entorno cada vez más competitivo. Por eso, conocer las tendencias del Big Data es cada vez más importante.

Tendencias Big Data

Muchas de las tendencias Big Data ya llevan tiempo asentadas, aunque se espera que tengan un mayor desarrollo a lo largo de este 2023. Otras, por contra, están en sus inicios, si bien es de prever que van a alcanzar gran relevancia a medida que vayan desarrollándose.

Desarrollo del Machine Learning

Aunque ya hace tiempo que se habla de machine learning, es en los últimos años cuando ha empezado a alcanzar su verdadero potencial. Empleado habitualmente para el desarrollo de diferentes motores de inteligencia artificial, como los algoritmos inteligentes desarrollados por aggity, la piedra de toque actualmente es que la tecnología de machine learning ha alcanzado tal nivel de desarrollo que las máquinas ya no necesitan esperar a los datos servidos por los humanos para aprender, sino que ya pueden hacerlo a través de su propia experiencia y tomar decisiones de forma efectiva por sí mismas.

Importancia de DataOps

Al ir acumulando cada vez mayor cantidad de datos, las empresas se encuentran con el problema de gestionarlos. Son muchas las organizaciones que ven cómo les resulta complicado su gestión para extraer y aplicar todo el valor de los datos al desarrollo y la mejora del negocio. Y es aquí donde DataOps va a jugar un papel cada vez más relevante puesto que es una práctica que se centra en la integración y automatización de flujos de datos entre todo el volumen de los datos de una organización.

Gracias a DataOps, las empresas pueden recopilar, preparar y analizar todos y cada uno de esos datos. Y todo ello automatizando tanto las pruebas como las entregas con el objetivo de tener datos de mayor calidad.

Blockchain, no sólo criptomonedas

Aunque la sociedad en general asocie blockchain a las criptomonedas ya que la totalidad de ellas emplean esta tecnología, lo cierto es que las aplicaciones de blockchain son mucho más amplias. Por ese motivo, blockchain va a seguir consolidándose como tendencia durante el próximo año, a medida que esos casos de uso vayan creciendo.

Actualmente se emplea ya como método de seguimiento y trazabilidad de medicamentos y ensayos clínicos, para controlar la procedencia de determinados productos alimentarios o para intercambiar información entre diferentes administraciones públicas. En los próximos meses iremos viendo cómo se empleará para mejorar la gestión de la identidad digital de los usuarios, para realizar un mejor control en el blanqueo de capitales en el sector de la banca o para impulsar el desarrollo de la Industria 4.0, entre otros.

Seguridad del dato

El incremento en el número de datos es cada vez mayor, por lo que la necesidad de protegerlos cobra cada vez más importancia. Por ese motivo, contar con un partner adecuado que cuente con herramientas específicas de protección como Cloud & Cibersecurity by aggity es más necesario que nunca.

Analítica predictiva

La analítica predictiva es una de las prioridades de los departamentos de TI de las organizaciones. Puesto que los datos son el activo más valioso, las organizaciones van a aumentar el uso de plataformas de analítica predictiva como Digital Customer Engagement by aggity, que permiten una gestión avanzada de los datos de los clientes y anticiparse a sus necesidades. Gracias a la inteligencia artificial y la tecnología de machine learning, la analítica predictiva tiene un potencial enorme en un amplio abanico de sectores, incluyendo la industria, donde la analítica avanzada es una de las bases del avance de la Industria 4.0 Sostenible, que tiene el doble objetivo de mejorar la eficiencia productiva y energética de las plantas de fabricación