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8 grandes predicciones de datos para el 2017

Predicciones big data 2017

[19/12/2016] La empresa de estudios de mercado Ovum estima que el gran mercado de datos crecerá de 1.700 millones de dólares en el 2016 a 9.400 millones de dólares en el 2020. A medida que el mercado crece, los desafíos empresariales cambian, al igual que las habilidades requeridas y el paisaje de los proveedores. El año que viene promete ser muy concurrido para los profesionales de los grandes datos. Aquí hay algunas predicciones de los observadores de la industria y jugadores de la tecnología.

1. La demanda de científicos de datos disminuirá

La demanda de científicos de datos se está ablandando, sugiere Ovum en su informe sobre las tendencias de big data. La firma de investigación cita datos de Indeed.com que muestra una demanda plana para los científicos de datos durante los últimos cuatro años. Al mismo tiempo, los colegios y universidades están formando a un mayor número de graduados con credenciales de ciencia de datos.

"¿Quién recluta a estos egresados? Con toda probabilidad, excluyendo los negocios digitales en línea, relativamente pocas empresas fuera de la Global 2000 los están absorbiendo, y pocas tendrán alguna idea de cómo utilizar a los científicos de datos", escribe Ovum. "Para la masa de organizaciones que dependen de la analítica empaquetada, la necesidad no es para los científicos de datos en sí, sino las aplicaciones o herramientas que aplican la ciencia de los datos".

2. Hacer de la ciencia de datos un deporte de equipo se convertirá en una prioridad

Los científicos de datos y los ingenieros de datos desempeñan diferentes funciones en la empresa: los científicos de datos forman y prueban hipótesis, mientras que los ingenieros de datos seleccionan conjuntos de datos, agrupan clusters y optimizan sus algoritmos de producción. Sin colaboración, los modelos y las hipótesis que desarrollan los científicos de datos corren el riesgo de quedarse atascadas en sus escritorios, advierte Ovum.

"La necesidad real es que los científicos de datos y los ingenieros de datos estén mejor conectados para asegurarse de que los modelos que el científico de datos ha escrito y probado en su computadora portátil se despliegan correctamente con los conjuntos de datos correctos en el clúster (que es la experiencia del ingeniero de datos)", escribe Ovum.

Al mismo tiempo, el aprendizaje automático se está convirtiendo en software empresarial y herramienta para integrar y preparar los datos, indica Ovum, y eso está presionando a las empresas para asegurarse de que sus científicos de datos y analistas de negocios estén trabajando estrechamente. "Las empresas no ganarán todo el valor del aprendizaje automático, si los modelos permanecen dentro de las cabezas de los científicos de datos", escribe Ovum. "La tendencia predominante será hacia entornos de colaboración, donde analistas de negocios y científicos de datos puedan compartir flujos de trabajo en la planificación, implementación y ejecución de modelos de aprendizaje automático".

3. Habrá más presión para mantener los datos locales

El bufete de abogados Global Morrison & Foerster predice un aumento en las leyes de privacidad que apunten a mantener los datos en el país.

"Esperemos ver que más leyes de localización de datos sigan los recientes desarrollos, como la primera aplicación de la ley de localización de datos de Rusia mantenida por los tribunales rusos, y China que recientemente aprobó su propia ley de localización de datos. Otros países les seguirán el próximo año", anotan Miriam Wugmeister y Andrew Serwin, copresidentes del grupo de Seguridad y protección de datos global de Morrison & Foerster.

4. Las empresas lucharán para monetizar los datos

Las empresas tendrán muchas opciones para producir datos, pero no será fácil de hacer y muchas empresas se perderán oportunidades, advierte la firma de investigación IDC.

"A pesar de los deseos de los líderes empresariales, las empresas lucharán para tener éxito en la creación de productos significativos y flujos de ingresos. Aquellos que tengan éxito serán apoyados por sólidas estrategias de TI y servicios orientados a datos que abarcan: la adquisición de datos; transporte, transformación y almacenamiento; Analítica y cuadros de mando; Datos como producto/servicio; y la seguridad y control de acceso", escribe la firma en su informe, IDC Futurescape: Predicciones mundiales de la agencia del CIO 2017.

Entre las orientaciones ofrecidas por IDC está la sugerencia de que los líderes de TI "establezcan un equipo de innovación compuesto por personal de TI y de negocios que revise las aplicaciones/sistemas existentes y futuros para una posible monetización de los datos resultantes".

5. Los lagos de datos serán finalmente útiles

"Muchas compañías que optaron por la adopción del lago de datos en los primeros días han gastado una cantidad significativa de dinero no solo en la compra de la promesa de almacenamiento y proceso de bajo costo, sino una gran cantidad de servicios con el fin de agregar y poner a disposición importantes grupos de big data para correlacionar y descubrir para tener una mejor visión", anota Ramón Chen, director de marketing del proveedor de gestión de datos Reltio. Los desafíos han sido encontrar personas con las habilidades para darle sentido a la información; permitiendo que los lagos de datos proporcionen entradas y reciban actualizaciones en tiempo real de las aplicaciones operacionales; y reducir las diferencias entre la gestión de datos maestros y las aplicaciones operativas, los almacenes de datos analíticos y los lagos de datos.

"Con los proyectos existentes de big data que reconocen la necesidad de contar con una base de datos confiable, y que los nuevos proyectos se combinen en una estrategia holística de gestión de datos, los lagos de datos pueden finalmente cumplir su promesa en el 2017", predice Chen.

6. La actividad de M & A se acelerará

"No hay duda de que hay un agarre masivo en inteligencia artificial IA, aprendizaje automático o aprendizaje profundo", señala Chen de Reltio. Un factor clave de todas las ofertas ha sido la demanda de expertos en IA: "Debido a la corta historia de operación de la mayoría de las nuevas empresas que se están adquiriendo, estos movimientos tienen que ver con la adquisición del número limitado de expertos en IA en el planeta como el valor de lo que cada compañía ha producido hasta la fecha", indica Chen, quien predice actividades de fusiones y adquisiciones aún más agresivas en el próximo año.

7. La demanda de arquitectos de IoT se disparará

Se prevé que la Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) se convertirá en un mercado de 1,46 billones de dólares hacia el 2020, según IDC. A medida que surja, también lo hará la demanda de expertos en IoT.

"El papel del arquitecto de la Internet de las Cosas eclipsará al científico de datos como el unicornio más valioso para los departamentos de Recursos Humanos. El aumento de IoT producirá un incremento en la computación de borde y diseño operativo de IoT. Miles de hojas de vida serán actualizadas durante la noche", predice Dan Graham, especialista en marketing técnico del Internet de las Cosas en el proveedor y analista de datos Teradata. "Además, menos del 10% de las empresas se dan cuenta de que necesitan un arquitecto analítico de la IoT, una especie distinta del arquitecto de sistemas IoT. Los arquitectos de software que puedan diseñar analíticas distribuidas y centrales para IoT subirán su valor".

8. La analítica de streaming volverá a nacer

"Analizar los datos en movimiento no es nada nuevo -los programas de procesamiento de eventos han existido por casi 20 años", indica Ovum. Pero hay una serie de factores que están transformando la transmisión en tiempo real de una tecnología de nicho, a una que es más atractiva. La tecnología de código abierto, por ejemplo, hace que el streaming en tiempo real sea más accesible, al igual que la disponibilidad de infraestructura de productos escalables, señala la firma. Por el lado de la demanda, IoT está generando interés en las aplicaciones de streaming que pueden detectar, analizar y responder en tiempo real.

Lo que no sucederá de inmediato es la consolidación del mercado: "Hoy en día, hay una creciente variedad de opciones que compiten por nuevas cargas de trabajo. Finalmente, esperamos que el mercado llegue a tres o cuatro plataformas de transmisión", indica Ovum.

Pero plataformas como Spark Streaming y Amazon Kinesis Analytics -y sus competidores- aún están en obras. "Dado el estado inicial del mercado, no esperamos que el mercado caiga en el 2017; Esperamos que lleve unos 24-36 meses para que los motores de streaming maduren y las implementaciones de IoT logren una masa crítica", finaliza Ovum.

Ann Bednarz, Network World (EE.UU.)