En el mundo actual, vivimos en una era de un nuevo mundo digital donde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han remodelado las empresas y la sociedad. Es posible que no le sorprenda que los grandes datos se hayan hecho cargo de la perspectiva de ver a través de las nuevas tendencias del mercado y tomar decisiones importantes para el negocio. De hecho, con el crecimiento de los datos, las empresas ahora buscan adoptar nuevos métodos para optimizar los datos a mayor escala. Big data también ha desempeñado un papel crucial durante la pandemia de COVID-19 y ha mejorado muchos sectores como la atención médica, el comercio electrónico, etc.
Se espera que el mercado de big data se dispare hasta 200 mil millones de dólares para 2025. Entonces, echemos un vistazo a las 10 principales tendencias de big data para 2022.
1. TinyML
TinyML es un tipo o técnica de ML que funciona con dispositivos pequeños y de bajo consumo, como microcontroladores. La mejor parte de TinyML es que se ejecuta con baja latencia en el perímetro de los dispositivos. Por lo tanto, consume microvatios o milivatios, que es 1000 veces menos que una GPU estándar. Esta cualidad de TinyML ayuda a que los dispositivos funcionen durante un período de tiempo más largo, que también puede ser de años en algunos casos. Dado que tienen un bajo consumo de energía, no permiten que se almacene ningún dato y esa es la mejor parte cuando se trata de preocupaciones de seguridad.
2. AutoML
También se considera como ML moderno en estos días. AutoML se está utilizando para reducir la interacción humana y procesar todas las tareas automáticamente para resolver problemas de la vida real. Esta funcionalidad incluye todo el proceso desde los datos sin procesar hasta un modelo ML final. El motivo de AutoML es ofrecer amplias técnicas y modelos de aprendizaje para no expertos en ML. Sin olvidar, aunque AutoML no requiere interacción humana, eso no significa que vaya a superarlo por completo.
3. Tejido de datos
Data Fabric ha estado en tendencia desde hace un tiempo y continuará dominando en los próximos tiempos. Es una arquitectura y un grupo de servicios de datos en todo el entorno de la nube . No solo esto, sino que el tejido de datos también ha sido catalogado como la mejor herramienta analítica por Gartner. Sin embargo, tiene que seguir extendiéndose por toda la escala empresarial. Consiste en tecnologías clave de gestión de datos que incluyen canalización de datos, integración de datos, gobierno de datos, etc. Ha sido aceptado abiertamente por las escalas empresariales, ya que consume menos tiempo para obtener información comercial que puede ser útil para tomar decisiones comerciales impactantes.
4. Migración a la nube
En el mundo actual de la tecnología, las empresas ahora se están desplazando hacia la tecnología en la nube. Sin embargo, la migración a la nube ha estado en tendencia desde hace un tiempo y este es el próximo futuro en tecnología. Avanzar hacia la nube tiene varios beneficios y no solo las empresas, sino incluso «nosotros» como individuos también confiamos totalmente en la tecnología de la nube . La migración a la nube es muy útil en términos de rendimiento, ya que mejora el rendimiento, la velocidad y la escalabilidad de cualquier operación, especialmente durante un tráfico intenso.
5. Regulación de datos
Dado que las industrias han comenzado a cambiar sus patrones de trabajo y medir las decisiones comerciales , ahora les facilita la gestión de sus operaciones. Sin embargo, el big data aún no ha tenido un mayor impacto en la industria legal. De hecho, algunos han comenzado a adoptar estructuras de big data, pero es un largo camino por recorrer. Esto conlleva una gran responsabilidad de entregar datos a una escala tan grande y algunas industrias específicas, como la atención médica, los campos legales no pueden verse comprometidos o, digamos, si hay datos de pacientes, no se pueden dejar solo con métodos de IA. Entonces, en lo que a nosotros respecta, una mejor regulación de datos jugará un papel importante en 2022.
6. internet de las cosas
Con el ritmo creciente de la tecnología, nos estamos volviendo más confiables en la tecnología. IoT ha jugado un gran papel en esto durante los últimos años y creemos que jugará un papel más interesante en el futuro cercano. Hoy en día, las tecnologías y arquitecturas de datos avanzadas agregan valor a IoT con la ayuda de la supervisión y la recopilación de datos en diferentes formas. Creemos que IoT debería jugarlo a mayor escala ahora para almacenar y procesar datos en tiempo real para resolver problemas inusuales como la gestión del tráfico, la fabricación, la atención médica, etc.
7. PNL
El procesamiento del lenguaje natural es un tipo de IA que ayuda a evaluar las entradas de texto o voz proporcionadas por humanos. En definitiva, se está utilizando hoy en día para entender lo que se dice y funciona a las mil maravillas. Es un logro de siguiente nivel en tecnología en el que hemos estado trabajando ahora e incluso puede encontrar algunos de los ejemplos en los que puede pedirle a una máquina que lea en voz alta por usted. La PNL utiliza un método de metodologías para extraer la vaguedad en el habla y darle un toque natural. Su mejor ejemplo puede ser Siri de Apple o el Asistente de Google, donde habla con la IA y le proporciona la información útil según sus necesidades.
8. Calidad de los datos
La calidad de los datos es una de las preocupaciones más buscadas por las empresas a finales de 2021. De hecho, la proporción es menor cuando las empresas han aceptado que la calidad de los datos se está convirtiendo en un problema para ellas. Bueno, por otro lado, no es una preocupación para ellos. Hasta la fecha, las empresas no se han centrado en la calidad de los datos de varias herramientas de minería, lo que resultó en una gestión deficiente de los datos . La razón es que, si los «datos» son quienes toman las decisiones y desempeñan un papel crucial, es posible que estén estableciendo objetivos incorrectos para su negocio o que se estén dirigiendo al grupo equivocado. Ahí es donde se requiere la filtración para lograr hitos reales.
9. Seguridad cibernética
Con el surgimiento de la pandemia (COVID-19), donde el mundo se vio obligado a cerrar y las empresas se quedaron con nada menos que trabajar desde casa, las cosas comenzaron a cambiar. Incluso después de tantos meses y años, las personas se están enfocando en conseguir trabajo remoto. Todo tiene pros y contras a su manera. Esto también viene con muchos desafíos que incluyen ataques cibernéticos. De hecho, trabajar de forma remota conlleva muchas medidas de seguridad y responsabilidades. Dado que el empleado está fuera del alcance de la seguridad cibernética y, por lo tanto, se convierte en una preocupación para las empresas. A medida que las personas trabajan de forma remota, los atacantes cibernéticos se vuelven más activos para penetrar encontrando diferentes formas de ataque.
Teniendo esto en cuenta, se han introducido XDR (detección y respuesta extendidas) y SOAR, que ayudan a detectar cualquier ataque cibernético mediante la aplicación de análisis de seguridad avanzados en su red. Por tanto, es y será una de las grandes tendencias para 2022 en big data y analítica.
10. Análisis predictivo
Ayuda a identificar tendencias y pronósticos futuros con la ayuda de ciertos conjuntos de herramientas estadísticas . El análisis predictivo analiza un patrón de manera significativa y se utiliza para las previsiones meteorológicas. Sin embargo, su habilidad y técnicas no se limitan solo a esto, de hecho, se puede usar para clasificar cualquier dato y, según el patrón, analiza las estadísticas.
Algunos de los ejemplos son Compartir mercado, Investigación de productos, etc. Según los datos proporcionados, mide y proporciona un informe completo de antemano si alguna participación de mercado está disminuyendo o si desea lanzar algún producto, luego recopila datos de diferentes regiones y en función de sus intereses, lo ayudará a analizar su decisión comercial y, en el mundo de esta fuerte competencia, se está volviendo aún más exigente y estará de moda en los próximos años.
Conclusión
No es tan difícil entender cómo el mundo está cambiando hacia un mundo digital, rodeado de tecnología avanzada. Por lo tanto, implementar tendencias de big data para su negocio puede ser y será definitivamente un encanto. Lo único aquí es que debe averiguar el propósito de aplicarlos en su negocio. Cuanto antes te identifiques, te resultará más fácil elegir cualquier tendencia. Entonces, ¡estas son las 10 principales tendencias de big data para 2022 que seguramente dominarán el mercado de un solo lado!