El Big Data ha transformado el panorama empresarial y tecnológico en la última década. Desde su surgimiento, ha revolucionado la forma en que las empresas manejan, interpretan y utilizan los datos para obtener información. Sin embargo, en un mundo en constante cambio, el futuro del Big Data promete aún más innovación, con nuevas tendencias y oportunidades que despiertan el interés de muchos. Sigue leyendo, porque desde la UEMC Business School te traemos 4 tendencias emergentes del Big Data.
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Desarrollo de la analítica predictiva
La analítica predictiva es una rama de la analítica de datos que se enfoca en predecir eventos futuros o resultados basados en datos históricos y patrones identificados. Utiliza una variedad de técnicas estadísticas, modelos matemáticos y algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos y hacer predicciones precisas sobre comportamientos futuros.
La importancia de la analítica predictiva en los departamentos de tecnología de la información y comunicación (TIC) de las empresas está en alza. Estas plataformas no solo facilitan una gestión más avanzada de los datos de los clientes, sino que también posibilitan la anticipación de sus necesidades.
La combinación de tecnologías como el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data), la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) ofrece a la analítica predictiva un mayor potencial.
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El Data fabric en la gestión de información
El Data Fabric es una combinación de arquitectura de datos y soluciones de software dedicadas que centralizan, conectan, gestionan y gobiernan datos entre diferentes sistemas y aplicaciones.
Esta herramienta se está convirtiendo en esencial para gestionar la información de manera ágil y eficiente en un entorno unificado y en tiempo real. Este enfoque responde a desafíos tales como el constante aumento de datos, la demanda de información instantánea, la relevancia cada vez mayor de la gobernanza de datos, así como el crecimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
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Análisis aumentado para facilitar la interacción
El análisis aumentado es una categoría de análisis basado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), que amplía la capacidad del ser humano para interactuar con los datos a nivel contextual.
Con la integración del NLP (Natural Language Processing) y la automatización de datos, se facilita la interacción de las personas con la información. Esto lo podemos ver en las grandes empresas tecnológicas con herramientas como Microsoft Copilot, Germini y ChatGPT, que están acercando soluciones tecnológicas avanzadas a los usuarios.
Esta integración tiene el potencial de simplificar el proceso de extracción de información de conjuntos de datos, incluso para usuarios sin experiencia técnica. Como resultado, la combinación de análisis con Inteligencia Artificial tiene un gran potencial para ampliar nuestro conocimiento y tomar mejores decisiones.
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Protección y privacidad de los datos
En un entorno donde los datos son el activo más valioso, la protección y la privacidad de los datos se han convertido en prioridades esenciales. Las regulaciones, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa y la Ley de privacidad del consumidor de California (CCPA) en los Estados Unidos, están estableciendo estándares más estrictos para garantizar la privacidad de los datos de los usuarios.
Las empresas deben enfocarse en implementar medidas sólidas de seguridad de datos y garantizar el cumplimiento de estas regulaciones para mantener la confianza del cliente y evitar posibles sanciones.
Fórmate en Big Data con un Máster Online Oficial
La Inteligencia Artificial y el Big Data se han convertido en una herramienta clave para las empresas que desean mantenerse competitivas en un mercado cada vez más exigente y en constante evolución. Si te gustaría especializarte en este área, échale un ojo al Máster Oficial y Online en Big Data de la UEMC Business School.
El principal objetivo de nuestro máster oficial y online en Big Data es poder dar al estudiante una visión global y completa de la analítica de datos, comenzando con la recolección, y siguiendo con el almacenamiento, el procesamiento, el análisis y la visualización, formándose también en la infraestructura de Big Data necesaria para todo ello.
La metodología práctica del máster está basada en proyectos reales en los que trabajarás áreas clave como: Aprendizaje automático y sus algoritmos; infraestructuras para Big Data, como Hadoop o Spark; frameworks para el aprendizaje automático; IOT o procesamiento del lenguaje natural, como Deep Learning o Chatbots, inteligencia de los negocios, minería de datos y aprendizaje de lenguajes de programación como Python y R, entre otros.
¿A qué esperas para convertirte en un experto capaz de tomar decisiones basadas en datos?
