Industria y Utilities | Noticias | 18 DIC 2014

Internet de las Cosas gana terreno en el universo de los datos

Information Builders lanza sus pronósticos para 2015, y adelanta que se popularizará la analítica predictiva y que el 'data warehouse' proseguirá su declive.
Big Data
CIO España

Todavia en sus inicios, pero pisando fuerte continua su andadura Internet de las Cosas. 2015 será el turno de que los artículos más sofisticados estén conectados (coches, los camiones o los aviones, o, a lo sumo, los relojes inteligentes). Este tipo de bienes generarán grandes volúmenes de datos, que habrán de ser capturados y analizados para mostrar, por ejemplo, cuándo un avión debe ser reparado, cuándo el conductor de un automóvil maniobra de manera que pueda hacer pensar que no es su propietario, o cuándo un camionero puede estar demasiado cansado o bebido por su forma de manejar el volante.

Los datos continúan siendo un problema para la mayoría de las empresas que no saben aún que hacer con ellos. Si se pretende sacar realmente partido de los datos, no sólo se tienen que contemplar desde la perspectiva técnica per se, sino que se han de tener en cuenta otros aspectos del proceso, como el hecho de si son estructurados o desestructurados, si se trata de grandes o pequeños volúmenes, si son registros individuales o archivos colectivos, etc. Hasta la fecha sólo se tenía en cuenta a aquellos profesionales que comprendían el modelo completo de los datos de una empresa, pero a partir de 2015 también se pondrá el foco en aquellas personas que conozcan dónde radican las piezas específicas del todo. Y ese conocimiento no puede residir en la cabeza de una sola persona, lo que avala el nacimiento de un nuevo concepto: ?Big Documentation?. Esto no significa que el término Big Data vaya a desaparecer, pero, de cualquier forma, seguirá perdiendo relevancia.

Diversas tecnologías, hasta ahora de lenta adopción, experimentarán un importante crecimiento. Este es el caso de las herramientas de data discovery para datos ajenos al gobierno de datos, así como de las apps analíticas para smartphones y tabletas. Además, la calidad de los datos se considerará de manera más fehaciente como un problema que afecta al negocio diario, y no sólo a cuestiones técnicas.

Las soluciones de Extracción, Transformación y Carga (ETL) sólo han estado al alcance de los técnicos cualificados en la materia. Su función radicaba en extraer datos de numerosas fuentes variopintas, reconciliar diferentes modelos de datos y ponerlos en manos de los distintos departamentos de las empresas. La analítica moderna dista de este escenario. Los usuarios de negocio desean participar activamente en el proceso de análisis de la información. El empleo de los datos se popularizará gracias a herramientas más personalizadas y enfocadas al usuario de negocio. Cuando hablamos de usuarios de negocio nos referimos a profesionales con ciertos conocimientos tecnológicos, cuya labor tiene que ver directamente con los datos. La mayoría de los empleados de una empresa no cuentan con las habilidades y el tiempo necesarios para localizar los datos que necesitan para realizar su trabajo. Para todos ellos, las denominadas InfoApps se erigen como una opción realmente interesante a la hora de operar con los datos. La labor del departamento de TI, por tanto, pasará de la gestión de almacenes completos de datos al suministro de herramientas a los empleados más familiarizados con la tecnología y de apps al resto de usuarios.

La tecnología predictiva personal ocupará un papel más relevante. Dado que los analistas están comprobando el potencial del data discovery y de otras herramientas analíticas, también querrán contar con soluciones que les permitan predecir mejor el futuro. Desafortunadamente, mucha gente no entiende que las estadísticas son suficientes para elaborar modelos predictivos que funcionen, independientemente de lo sencillos o no que sean. La analítica predictiva se extenderá entre las masas en 2015. 

Y por último el data warehouse proseguirá su declive, aunque con matices. Este tipo de datos solían ser el centro de la arquitectura analítica de cualquier organización, pero conforme se ha ido haciendo énfasis en los almacenes de Big Data, la existencia de los `data warehouses´ cada día es más difícil de justificar. Todavia en determinadas áreas todavía existe una importante necesidad de entornos para datos cualificados, compatibles entre distintos dominios y estructurados en pro de una analítica casi en tiempo real. En algunas ocasiones, estas demandas se verán satisfechas a través de herramientas de gestión de datos maestros; y en otras, mediante `data warehouses´ más tradicionales. El almacén de datos no va a desaparecer, pero se tendrá que ver asociado a un propósito específico para que su justificación tenga sentido.

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