Glosario de tecnología: por qué el futuro está en los datos y en su interpretación

La tecnología es parte fundamental de nuestras vidas y que en los próximos años seguirá aumentando su influencia en las actividades que realizamos a diario, por lo que todos tendremos que seguir creciendo a su par.

La pandemia de COVID-19 dejó en claro que había personas que no estaban preparadas para el internet de las cosas, ya que a muchas les parecían ajenas. Rápidamente tuvieron que ponerse al corriente para no quedar atrás y mantener el contacto con las actividades y personas que tuvieron que dejar de ver físicamente.

La tecnología seguirá influenciando nuestra rutina, por lo que es importante no bajar la guardia y seguir ampliando nuestro conocimiento en términos como espacio en la nube, metaverso, USB, criptomonedas, entre otros.

De acuerdo con un estudio elaborado por EY y Nimbus Ninety, el 81% de las empresas reconocen su necesidad de implementar metodologías big data.

Aunque se trata de una disciplina relativamente reciente, su irrupción ha sido transversal y hoy es posible encontrarla dentro de todos los sectores de actividad.

Su consolidación no obstante, se producirá de una forma definitiva en los próximos años a través de una verdadera revolución que, según un informe publicado por Gartner, se traducirá en un mercado con un valor de más de 20.000 millones de dólares. El big data y el business intelligence han abierto grandes oportunidades de empleabilidad dentro del sector tecnológico, algo que se ha reflejado en el ámbito de la formación con programas especializados como este Máster BI.

A partir de las técnicas de análisis big data las empresas adquirirán una gran agilidad en la toma de decisiones, acelerando sus ritmos de gestión hasta cinco veces más frente a sus competidores según concluye un estudio elaborado por Bain & Company.

Las tendencias en big data que marcarán el desarrollo empresarial serán:

Gracias a la recopilación de datos aumentados, los sistemas pueden integrar soluciones basadas en Inteligencia Artificial. El aprendizaje automatizado podrá generar de forma autónoma conclusiones prescriptivas y, como resultado, las fronteras del análisis big data se difuminarán dotando de una mayor accesibilidad a los usuarios y eliminando las restricciones que, hasta ahora, habían sido únicamente sorteadas por los científicos de datos.

Se prevé que esto comience a generalizarse en mayor medida cuando se produzca una combinación con el procesamiento de lenguaje natural, lo cual dará pie a nuevas interfaces más intuitivas y que, en cierto modo, democratizarán el acceso a la información.

La migración del depósito de datos a la nube es, por lo general, una oportunidad de ahorro frente a las soluciones de compilación local. A pesar de ello, aún existen grandes oportunidades de optimización dentro de los sistemas cloud a este nivel.

Debido a esto, una gran cantidad de empresas está optando por alternativas de almacenamiento de datos en frío. La principal ventaja reside en la posibilidad de invertir en procedimientos que puedan revertir un ROI en vez de suponer un coste indirecto.

De forma progresiva, mientras las empresas trasladan sus depósitos de datos clásicos y locales hacia entornos en la nube, crece el protagonismo de las plataformas de integración de datos. Como resultado, hay también una tendencia hacia enfoques más unificados que facilitan la accesibilidad.

Gracias a ello, más empleados pueden utilizar los datos disponibles, lo cual se traduce en unos fundamentos de análisis comunes y centralizados.

El término comenzó a utilizarse en 2018 y desde entonces ha ido ganando cada vez más presencia. El DataOps constituye una de las tendencias del sector más relevantes y, probablemente, una de las más determinantes en el futuro próximo. Especialmente en un momento en el que los procesos de datos multiplican su complejidad y cada vez exigen nuevas herramientas de integración y gestión que proporcionen mayores cotas de rendimiento.

DataOps se basa en la implementación de metodologías DevOps y Agile a lo largo de todas las fases del ciclo de análisis. Esto es, desde la recopilación hasta la preparación. El DataOps contribuye a los procesos de perfeccionamiento y genera unos vínculos de colaboración más sólidos gracias a un riguroso seguimiento estadístico de los procedimientos que permite una monitorización periódica del flujo de datos.

La información de MuyTecnológicos deja en claro cómo estos términos influyen en las labores diarias y por qué es importante conocerlos en este mundo que avanza vertiginosamente.

Aunque unos términos son familiares, o por el contrario, poco conocidos, lo cierto es que conocer su significado permite estar un paso adelante a la hora de convivir en el vasto mundo de la tecnología.