Las tendencias de Big Data a tener en cuenta en 2021

Big data ya no es solo una palabra de moda, sino una industria sólida que se proyecta que tendrá un valor de $ 103 mil millones para 2023.

Vivimos y respiramos datos, y nuestro ritmo de generación de datos no se ralentizará pronto. Según una fuente, la persona promedio generará alrededor de 1,7 megabytes de datos por segundo para 2021.

Al ver la importancia de los macrodatos para la eficiencia diaria tanto de las personas como de las organizaciones, es importante saber cuáles son las principales tendencias.

Aquí hay cinco tendencias clave de big data que debe tener en cuenta en 2021:

1. La analítica aumentada se volverá más común

Si es optimista sobre el futuro del big data, debería familiarizarse con la analítica aumentada.

Uno de los principales desafíos que ha surgido con el auge del big data es lidiar con la gran cantidad de datos disponibles en la actualidad. Con fuentes que indican que generamos un estimado de 2.5 quintillones de bytes de datos al día y que estaremos generando la friolera de 463 exabytes de datos dentro de cinco años (¡aproximadamente 185 veces más datos!), Los conjuntos de datos han crecido tanto que manejarlos e interpretarlos ahora es un gran desafío.

La analítica aumentada resuelve este problema mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para automatizar la preparación, el intercambio y el análisis de datos, esencialmente transformando datos más grandes y aparentemente inutilizables en conjuntos de datos más pequeños y utilizables.

Sin duda, la analítica aumentada comenzará a convertirse en la corriente principal en 2021. Mordor Intelligence ya ha proyectado que el mercado de la analítica aumentada tendrá una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31,2 por ciento hasta 2025, mientras que la investigación de Gartner muestra que la analítica aumentada se convertirá en un mercado dominante. impulsor de Business Intelligence (BI) en 2021.

2. Principales matrimonios de Big Data y Blockchain

Recientemente, ha habido un gran interés renovado en las criptomonedas y, por extensión, la tecnología blockchain, gracias al meteórico ascenso de bitcoin y otras criptomonedas.

Ahora, si bien podríamos ver el interés renovado en la criptomoneda desde una lente aislada, también podríamos verlo desde un ángulo de cómo se beneficiarán los macrodatos: los grandes datos aumentarán en la ola de mayor conciencia y adopción de las criptomonedas, lo que resultará en importantes matrimonios de big data y blockchain de algunas de las marcas más importantes del mundo.

El matrimonio de big data y blockchain asegura:

• Seguridad de big data debido a una arquitectura de red que es difícil de falsificar o cambiar.
• Mejor estructura de datos que permite analizar y dar significado a los datos.

En esencia, un matrimonio entre blockchain y big data hace que los datos sean fáciles de leer y seguros; muchas pesadillas de seguridad de datos desaparecerán.

3. Mayor enfoque en los gráficos de conocimiento

Según Gartner, los gráficos de conocimiento se encuentran entre las cinco principales tendencias tecnológicas emergentes que cerrarán la brecha entre humanos y máquinas.

A medida que los macrodatos continúan expandiéndose, estos datos se vuelven cada vez más difíciles de analizar y entender. 

Aquí es donde entran los gráficos de conocimiento.

Los gráficos de conocimiento son una colección de descripciones interconectadas de objetos, conceptos y eventos que ayudan a crear un mejor contexto para los datos a través de la vinculación y los metadatos semánticos. Esto permite un fácil análisis, integración, intercambio y unificación de datos.

Representados en el marco de descripción de recursos (RDF), los gráficos de conocimiento proporcionan un marco que permite una fácil representación de varios tipos de datos, es interoperable y está estandarizado.

Algunos casos de uso de Knowledge Graphs, según Dataversity, incluyen:

• Ayudando a capturar activos de datos a través de muchos conceptos diferentes.
• Armonizar los datos capturados y estandarizar las clasificaciones de datos.
• Mostrar relaciones unificando los datos capturados.

En términos simples, el uso de Knowledge Graphs simplificaría el uso y análisis de big data al ayudar a capturar muchos conjuntos de datos diferentes, armonizarlos y presentarlos de una manera que sea fácil de entender.

4. Una revolución sanitaria impulsada por macrodatos

Se avecina una revolución sanitaria impulsada por macrodatos, y podríamos empezar a verla en acción a partir de 2021.

Si bien la tecnología de la salud continúa avanzando, el año 2020 y la pandemia COVID-19, en particular, han puesto de relieve la necesidad de adoptar un enfoque diferente para resolver los problemas de salud.

Los macrodatos se utilizan cada vez más para tratar de encontrar soluciones a los problemas de salud y estamos empezando a ver los resultados de estos esfuerzos.

Recientemente, Deepmind, el programa de aprendizaje profundo de Google, dio un gran salto que podría revolucionar la atención médica durante mucho tiempo:

A través de su programa AlphaFold, pudo resolver uno de los mayores desafíos de la biología: determinó con éxito las formas 3D de las proteínas a partir de su secuencia de aminoácidos, superando a otros 100 equipos para resolver un problema de biología de 50 años, décadas antes. los científicos esperaban una solución.

AlphaFold de Deepmind pudo resolver este problema décadas antes de lo previsto gracias al big data: entrenado al alimentarlo con un banco de datos de aproximadamente 170,000 estructuras de proteínas, AlphaFold se alimentó del desafío de la estructura de proteínas, que resolvió con mucha más precisión de lo anticipado.

La implicación es un avance médico que podría generar soluciones innovadoras sobre cómo se fabrican los medicamentos y posiblemente conducir a soluciones para el cáncer, la demencia, las enfermedades infecciosas y más.

5. Mayor dependencia de los macrodatos para abordar el cambio climático

El cambio climático se ha clasificado constantemente como uno de los principales problemas del mundo, y las Naciones Unidas lo han clasificado como el desafío número uno del mundo en 2020.

El cambio climático continúa siendo un gran desafío debido al fuerte vínculo entre las acciones que provocan el cambio climático y los beneficios económicos derivados de estas acciones. 

Si bien se han tomado varias acciones en el pasado, es probable que 2021 resulte en un mayor enfoque en el uso de datos para combatir el cambio climático.

El análisis de big data se puede utilizar para recopilar datos en tiempo real para comprender la respuesta al cambio climático y las discusiones resultantes de las acciones climáticas, lo que facilita la lucha contra el cambio climático.

Además, los inversores y los consumidores tienen muy poca información sobre los productos básicos que utilizan, lo que dificulta que un consumidor consciente del clima comprenda cómo el proceso de producción de ciertos productos contribuye al cambio climático, una comprensión de cuál puede ayudar a influir en la elección de qué producto apoyar. 

En conclusión

Apenas hemos arañado la superficie de lo que son capaces los macrodatos. En 2021, puede esperar ver aplicaciones más prácticas de big data para resolver algunos de los mayores problemas de la raza humana. Las anteriores son cinco tendencias de big data a las que debe prestar mucha atención en 2021.