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Gartner esboza nuevas tendencias de datos y tecnología

La consultora estima que para el 2022 se reducirá hasta en 45% el manejo manual de datos. Por ello, durante el próximo Data & Analytics Summit 2019, los expertos debatirán nuevas opciones para la gestión de datos.

Entre las principales tecnologías de datos y analítica con un gran potencial disruptivo entre los próximos tres a cinco años, se encuentran la analítica aumentada, la inteligencia continua y la inteligencia artificial. Así lo ha dado a conocer la consultora internacional de TI, Gartner.

Y es que el impulso de procesos como la transformación digital en las empresas, que casi se están volviendo mandatorios, no solamente genera el desafío de manejar una gran cantidad de datos, también representa la oportunidad de utilizar las capacidades de procesamiento que provee la nube para programar y ejecutar algoritmos que ayuden a explotar el potencial de los datos enfocados, por ejemplo, en la inteligencia artificial (IA), explica Donald Feinberg, vicepresidente y analista distinguido de Gartner.

“Las estructuras de procesamiento rígidas poco a poco quedan obsoletas ante el gran tamaño, complejidad y la nueva naturaleza de los datos. La supervivencia de las empresas dependerá de la adopción de nuevas estructuras cuya velocidad de acción e inteligencia aplicada en el procesamiento de datos les brinde a los empresarios la capacidad de responder a cambios continuos”, explicó Feinberg.

De cara al creciente escenario de generación y administración de información, analistas de Gartner presentarán en el Data & Analytics Summit 2019 las tendencias clave de analítica de datos que las organizaciones deben emplear en los próximos años para mejorar su desempeño. El evento tendrá lugar los próximos 10 y 11 de septiembre en el Hotel Camino Real de la Ciudad de México.

Como un avance de la información que se compartirá durante el foro, Gartner recomienda que los líderes de datos y analíticos analicen la posibilidad de integrar a sus compañías algunas de las siguientes tecnologías:

  1. Analítica aumentada - Basándose en el aprendizaje automático (machine learning) y en la inteligencia artificial, la analítica aumentada ayuda a transformar la forma en que los datos son analizados, consumidos y compartidos. Se espera que para el 2020 sea uno de los principales canales de compras de analítica y Business Intelligence.
  2. Manejo de los datos aumentados - Impulsa las capacidades del aprendizaje automático e IA para clasificar con mayor calidad los datos, brindando una mayor autonomía a los usuarios de datos y permitiéndoles enfocarse en tareas de mayor complejidad y valor, de tal forma que para el 2022 se reducirá hasta 45% el manejo manual de datos.
  3. Inteligencia continua - Para 2022 ésta será una de las principales tecnologías empleadas para mejorar la toma de decisiones en las empresas, gracias a su capacidad de procesar datos actuales e históricos y ordenarlos de manera estratégica para responder a determinados eventos en tiempo real.
  4. Inteligencia artificial explicable - A pesar de ya ser utilizada en algunas empresas para la toma de decisiones, los líderes de implementación deben lograr que los modelos actuales sean explicables, pues los modelos actuales no justifican sus recomendaciones, o su toma de decisiones.
  5. Gráficos - Modelar, explorar y mostrar datos de forma eficiente puede construir interrelaciones entre silos de datos, sin embargo, aún no se cuenta con las habilidades especializadas para lograrlo, por lo cual se estima que el procesamiento gráfico de sistemas y bases de datos crezca 100% cada año hasta el 2022, haciendo que la ciencia de datos sea más adaptable y menos compleja.
  6. Tejido de datos – Esta metodología facilita el acceso a bases y permite que los datos sean compartidos en un marco de trabajo seguro y consistente para que sean diseñados y trabajados al mismo tiempo por un equipo y no de manera aislada. Hasta 2022 se espera que los sistemas de tejido de datos sean aplicados a la medida de cada organización dentro de estructuras estáticas, lo cual forzará a las organizaciones a rediseñar sus sistemas internos para desarrollar tejidos de datos más dinámicos.
  7. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) o analítica conversacional - Gartner estima que para el 2020, 50% de las consultas de analítica se realizarán a través de órdenes de voz o mediante el procesamiento natural del lenguaje, obligando a las herramientas de analítica a contar con interfaces más sencillas o a integrar un asistente virtual.
  8. Inteligencia artificial comercial y machine learning (ML) - Gartner predice que para 2022, 75% de las soluciones para usuario final que actualmente se generan a través de técnicas de IA y ML se desarrollarán a través de soluciones comerciales y no con plataformas de código libre.
  9. Blockchain - el valor de esta tecnología es ofrecer confianza entre los participantes de una red, sin embargo, hacen falta algunos años para que cuatro o cinco tecnologías de blockchain se popularicen, mientras tanto, quienes deseen utilizar esta tecnología deberán integrarse a los proveedores ya existentes bajo los estándares que establecen, haciendo que el costo de su implementación contrarreste los beneficios potenciales.
  10. Servidores de memoria persistentes - Esta tecnología ayudará a reducir los costos de adoptar arquitecturas de almacenamiento y a mejorar las cargas de trabajo de alto rendimiento, ya que la memoria persistente brinda la posibilidad de reducir la complejidad de las arquitecturas de datos y de mantener bajos costos.

 

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