Tomando palabras de Donald Feinberg, Vicepresidente y analista distinguido de Gartner; la transformación digital ha planteado a las empresas; el desafío de manejar una gran cantidad de datos de todo tipo, representan una gran 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.

“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.

Es por esto que Gartner recomienda que los líderes en el sector de datos y analítica; analicen la posibilidad de integrar a sus compañías algunas de las siguientes tecnologías como estrategia para asegurar su desarrollo:

Analítica Aumentada.

Basándose en el machine Learning y en la Inteligencia Artificial, 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.

Manejo de los datos aumentados. 

Impulsar las capacidades en Machine Learning y la Inteligencia Artificial para clasificar con mayor calidad los datos y brindar mayor autonomía a los usuarios, permitiéndoles enfocarse en tareas de mayor complejidad y valor, una proyección muy interesante nos augura que para el 2022 se reducirá hasta en un 45% el manejo manual de datos.

Inteligencia Continua. 

Para el año 2022 ésta será una de las principales tecnologías empleadas en la toma de decisiones para 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.

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. A pesar de su precisión los humanos requieren interpretar sus argumentos.

Gráficos. 

Modelar, explorar y mostrar grandes cantidades de datos de manera eficiente, puede construir interrelaciones entre silos de datos, sin embargo, es una de las tendencias de datos en desarrollo, 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.

Tejido de datos. 

Es otra de las tendencias de datos que 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.

Procesamiento de Lenguaje Natural o Analítica conversacional.

Gartner estima que para el 2020, 50% de las consultas de analítica se realicen 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 a un asistente virtual.

Inteligencia Artificial comercial y Machine Learning.

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.

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.

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.

“La cantidad de datos está creciendo rápidamente, a la misma velocidad que lo está haciendo la urgencia de traducir los datos en valores; y las nuevas cargas de trabajo de los servidores están exigiendo no solo un desempeño más veloz de los procesadores; sino una memoria enorme y un almacenamiento más rápido”, finalizó Donald Feinberg.

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