{"id":170,"date":"2013-12-19T19:52:16","date_gmt":"2013-12-19T18:52:16","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8888\/grupo-boletin\/2013\/12\/19\/al-margen-de-hacer-balance-del-ano-que-esta-por-concluir-information-builders-destaco-las-tendencias-en-el-universo-de-datos\/"},"modified":"2013-12-19T19:52:16","modified_gmt":"2013-12-19T18:52:16","slug":"al-margen-de-hacer-balance-del-ano-que-esta-por-concluir-information-builders-destaco-las-tendencias-en-el-universo-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/imprentaedicom.mx\/boletin2023\/2013\/12\/19\/al-margen-de-hacer-balance-del-ano-que-esta-por-concluir-information-builders-destaco-las-tendencias-en-el-universo-de-datos\/","title":{"rendered":"7 predicciones para el universo de los datos en 2014"},"content":{"rendered":"<p><span class=\"fechaPublicacion\" style=\"font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 11px; color: #ff6633;\">Fecha de publicaci\u00f3n: 18\/12\/2013<\/span><\/p>\n<p><span class=\"texto\" style=\"font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px;\">Ciudad de M\u00e9xico. Al margen de hacer un balance del a\u00f1o que acaba es momento de practicar uno de los deportes favoritos de la industria: realizar predicciones. Tambi\u00e9n es el caso de Information Builders, fabricante especializado en Business Intelligence (BI), quien consider\u00f3 para el 2014 siete tendencias en lo que respecta al universo de los datos:&nbsp;<\/p>\n<p><strong>1. El concepto `Big Data\u00b4 perder\u00e1 relieve:<\/strong>&nbsp;Aunque parezca incre\u00edble, el t\u00e9rmino `Big Data\u00b4 no resonar\u00e1 tanto como estos \u00faltimos a\u00f1os, aunque por supuesto los vol\u00famenes de datos no cesar\u00e1n de crecer. Para finales de 2014 volveremos a llamarles simplemente datos hist\u00f3ricos, aunque seguiremos nadando entre oc\u00e9anos de informaci\u00f3n. Es decir, el crecimiento de los datos seguir\u00e1 siendo un gran problema o una gran oportunidad, seg\u00fan se mire.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>2. El a\u00f1o de las Apps:<\/strong>&nbsp;En 2014 observaremos un incremento significativo en el uso de apps anal\u00edticas en comparaci\u00f3n con el empleo de herramientas tradicionales de an\u00e1lisis de informaci\u00f3n. Pero no estamos hablando de las &#8220;aplicaciones anal\u00edticas&#8221; que desarrollan los fabricantes, y que traen consigo modelos de datos est\u00e1ndar y paquetes de reporting universales. Sino de apps como las que tenemos en nuestros m\u00f3viles: ligeras, interactivas, orientadas al negocio y f\u00e1ciles de usar sin necesidad de formaci\u00f3n. Esas son las clases de apps que la gente quiere emplear. Si se obtienen resultados satisfactorios en este campo, desde un punto de vista de velocidad y flexibilidad, la suerte estar\u00e1 echada para las herramientas anal\u00edticas tradicionales, cada vez m\u00e1s dif\u00edciles de justificar.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>3. El advenimiento de las m\u00e1quinas:<\/strong>&nbsp;Muchos expertos que discuten sobre Big Data se centran en datos desestructurados, generados por los seres humanos, como los provenientes de las redes sociales. De acuerdo, continuaremos observando \u00e9nfasis en este campo. Si bien, el pr\u00f3ximo a\u00f1o adquirir\u00e1n m\u00e1s relevancia los datos generados por las m\u00e1quinas (incluidos los provenientes del `Internet de las Cosas\u00b4), que crecer\u00e1n m\u00e1s r\u00e1pido que cualquier otra fuente de Big Data empleada para prop\u00f3sitos anal\u00edticos. Esta realidad ser\u00e1 especialmente fehaciente en los sectores de industria y salud.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>4. `Data Steward\u00b4 ser\u00e1 el pr\u00f3ximo puesto de trabajo en el universo TI:<\/strong>&nbsp;El cargo de `Data Scientist\u00b4 (Cient\u00edfico de los Datos) dio bastante que hablar en 2013, pero teniendo en cuenta que los vol\u00famenes de datos seguir\u00e1n creciendo de manera imparable en el seno de las empresas, se habr\u00e1 de poner m\u00e1s \u00e9nfasis en la gesti\u00f3n y supervisi\u00f3n de la informaci\u00f3n, y no s\u00f3lo en la parcela cient\u00edfica. Como consecuencia, emerger\u00e1n nuevos puestos como el de `Data Steward\u00b4 (Gestor de los Datos), que, en definitiva, no deja de ser un profesional con perfil de negocio que entienda los datos y sepa c\u00f3mo cualificarlos en el curso de un proyecto.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>5. El ascenso del `data discovery\u00b4 de datos integrados:<\/strong>&nbsp;Las herramientas de `data discovery\u00b4 han cosechado un \u00e9xito relevante en la industria durante los \u00faltimos a\u00f1os, lo que ha revertido en ping\u00fces beneficios para los proveedores de este tipo de tecnolog\u00eda. Si bien, cada vez existe m\u00e1s frustraci\u00f3n entre los usuarios de herramientas estancas de `data discovery\u00b4. Muchos de ellos desconocen c\u00f3mo manipular los datos para obtener los resultados esperados; y en numerosas ocasiones se encuentran con que el dato no proviene del sistema adecuado, contiene errores o no se halla en el formato apto para su integraci\u00f3n con otros datos. Para prevenir este tipo de situaciones, los proveedores deber\u00e1n ser capaces de integrar los datos de confianza de sus clientes con los programas de visualizaci\u00f3n existentes.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>6. La calidad del dato, un problema en aumento:<\/strong>&nbsp;el n\u00famero de incidencias en materia de integridad de la informaci\u00f3n crecer\u00e1 de manera significativa, especialmente en lo que concierne a la anal\u00edtica del Big Data. Teniendo en cuenta que cada vez m\u00e1s organizaciones est\u00e1n tomando sus decisiones estrat\u00e9gicas en base a datos puros, esta problem\u00e1tica ir\u00e1 en aumento. Consideramos que en 2014 el foco sobre la calidad de los datos se intensificar\u00e1 de manera notable.&nbsp;<\/p>\n<p><strong>7. Convergencia anal\u00edtica:<\/strong>&nbsp;la convergencia de la anal\u00edtica predictiva, el `data discovery\u00b4, los sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica (GIS) y otras soluciones de anal\u00edtica comandar\u00e1n la nueva era de la automatizaci\u00f3n anal\u00edtica a trav\u00e9s del aprendizaje autom\u00e1tico, el ETL inteligente y otros procesos automatizados. Diferentes tecnolog\u00edas est\u00e1n virando en la misma direcci\u00f3n, pero cabe destacar dos ejemplos. En primer lugar, los analistas se est\u00e1n encontrando con la existencia de grandes vol\u00famenes de datos, inservibles en s\u00ed mismos, y se est\u00e1n viendo obligados a extraer los subconjuntos m\u00e1s relevantes para poder desarrollar alg\u00fan tipo de an\u00e1lisis. Gracias a la convergencia de la anal\u00edtica estad\u00edstica con las funcionalidades de ETL y extracci\u00f3n de datos, los analistas podr\u00e1n hacer uso de la precisi\u00f3n de la anal\u00edtica predictiva para discernir qu\u00e9 conjuntos de datos deben extraer. Por otro lado, las tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n aunando grandes conjuntos de datos y situ\u00e1ndolos en grupos pre-agregados para que los cient\u00edficos de datos tengan la posibilidad de analizarlos de manera m\u00e1s \u00f3ptima y r\u00e1pida.&nbsp;<\/p>\n<p>Para saber m\u00e1s al respecto, visite&nbsp;<a href=\"http:\/\/www.boletin.com.mx\/noticias\/www.informationbuilders.mx\" target=\"_new\" style=\"color: #003399;\" rel=\"noopener noreferrer\">www.informationbuilders.mx<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Fecha de publicaci\u00f3n: 18\/12\/2013 Ciudad de M\u00e9xico. Al margen de hacer un balance del a\u00f1o que acaba es momento de practicar uno de los deportes favoritos de la industria: realizar predicciones. 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