Big Data
Tendencias

El Data Discovery, los datos en tiempo real o el Data Masking son algunas de las tendencias Big Data del 2015

Este va a ser el año en el que el concepto del Big Data se consolide como núcleo principal en las estrategias de negocio y empiece su despegue definitivo. Tinámica ha elaborado un listado acerca de las tendencias y soluciones que destacarán durante los próximos doce meses.

Big Data

Se espera que durante estos meses crezca la demanda de soluciones que garanticen la calidad de los datos. Errores en nombres o en direcciones postales de los usuarios, junto a problemas derivados de la integración de la información de contacto que proviene del uso de la multicanalidad, están produciendo incidencias en el servicio errores en la facturación, etc, que tienen un impacto directo en la cuenta de resultados. Las grandes empresas han empezado a sufrir el impacto negativo en sus cuentas de resultados de los fallos registrados en las bases de datos de sus clientes. Los Operadores de telecomunicaciones, las utilities y las empresas de energía, intensivas en clientes, son las que presentarán una mayor demanda de este tipo de soluciones.

 

La crisis ha llevado a un incremento en el número de compañías que se asocian, integran, fusionan, compran o venden. La integración de los datos demandará soluciones de Master Data Management y Business Glossary. Estas acelerará estos procesos y las sinergias serán tangibles desde el primer momento al poder tomar decisiones como si de una sola entidad se tratara.

 

Además, el Data Discovery proporcionará nuevos patrones de conducta de clientes y llegará a la Administración. El intercambiar los datos internos empresariales con los datos externos de estadísticas públicas, instituciones, como el INE, Banco de España, Cámaras de Comercio, o de Asociaciones Empresariales, etc. ayudará a descubrir patrones nuevos de comportamiento y conductas de los clientes. Desde el punto de vista político, al ser un año electoral, se va a analizar en tiempo real cualquier impacto en la intención de voto. Desde la Administración, por ejemplo, las Fuerzas de Seguridad del Estado, ya utilizan estas tecnologías para la identificación y señalización de objetivos, especialmente en temas de terrorismo islámico.

 

Por otro lado, se va hacia una personalización de la algorítmica en la búsqueda de "pepitas de oro" huyendo de la tradicional estadística que busca medias, muestras y segmentaciones. Ahora se pueden prever, a través de algoritmos muy complejos repletos de variables y fuentes, comportamientos individualizados de los consumidores o clientes. El límite siempre lo va a establecer la LOPD.

 

Esta personificacion también predominará en la dirección del Business Intelligence. Hay una tendencia cada vez mayor a democratizar en las grandes compañías el acceso a la tecnología de business intelligence con una menor dependencia de las aéreas de tecnología. Soluciones que proporcionan Clikview, Tableau o Microsoft, con gran sencillez y capacidad gráfica enganchan a usuarios que, incluso, comienzan a usarlas de forma privada para temas relacionados con la salud personal, los deportes, etc.

 

El Data Masking va a complementar la seguridad. Una mayor cantidad de datos y el uso y consumo de los mismos conlleva riesgos de acceso a información confidencial o personal que puede ser valiosa o delicada. Esto hace que se incremente el tráfico ilegal de la misma, por lo que las medidas de seguridad, en cuanto al acceso de la información, también se incrementarán. Las técnicas de Data Masking permitirán enmascarar los datos para proporcionar un acceso público a los mismos que mantenga la confidencialidad de las partes más vulnerables. Las variables biométricas asociadas al individuo permitirán securizar los accesos personalizados a la información.

 

También los datos en tiempo real comenzarán a ser vistos como un “deber”. El mercado exige a los directivos la toma de decisiones rápidas y con mayor grado de acierto. Ello requiere disponer de información de calidad y al momento, por lo que tanto los indicadores clave (KPI´s) como los cuadros de mando han de estar continuamente alimentados con el último dato. Ahora, sectores que dependen de la meteorología, como la agricultura, la pesca o el ocio, con la tecnologia adecuada, tienen la capacidad de anticiparse a la realidad y tomar las mejores decisiones.

El análisis de las variables meteorológicas será más preciso. La meteorología influye sobre manera en el comportamiento humano y en la toma de decisiones, así como en las variables asociadas tanto a la oferta como a la demanda. La mayor precisión en el análisis de las mismas permitirá gestionar aún mejor el surtido en el caso de los retailers o integrar mejor los procesos de aprovisionamiento en el caso de los alimentos perecederos.

 

No hay que olvidar, que los datos en cloud continuarán el alza. La interoperatividad entre dispositivos y la creciente necesidad de compartir datos entre los mismos hace que el almacenamiento tenga que ser compartido, y actualmente la forma más rápida y barata para conseguirlo es el cloud. Los fabricantes de soluciones de business intelligence están ya migrando parte de sus antiguas tecnologías a entornos cloud donde la barrera de entrada es menor, se paga solo por uso y la dependencia de terceros e integradores se reduce.

 

Por último, la gestión de la información Machine to Machine o del Internet de las Cosas será una realidad. El sector del automóvil, por ejemplo, está siendo pionero en incorporar la interconectividad entre vehículos y concesionarios para que se puedan detectar averías en tiempo real e, incluso, actualizar online el software y la navegación del vehículo. En esta misma línea, los fabricantes de electrodomésticos, de accesorios deportivos o ropa desarrollarán dispositivos que se van a conectar con el usuario a través de su teléfono móvil. Todo ello, va a suponer una revolución por parte de las compañías que se verán en la necesidad de gestionar toda esta ingente cantidad de información.



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