Tendencias en Big Data y Analíticos: Hoy es digital, mañana cognitivo

En la economía de hoy, las compañías, modelos de negocios, productos y procesos están transformándose. Los gobiernos y empresas están “migrando a modelos digitales¨ a medida que buscan reducir costos, mejorar la agilidad y la colaboración. Esto es posible gracias a la habilitación de las tecnologías cloud, analítica, móvil y social.

 

“Actualmente, conseguir llevar valor de los datos al usuario ya no requiere de una inversión alta en hardware o software. Sin embargo, estamos visualizando que lo digital no es el destino, sino la base para una transformación mucho más profunda habilitada por la Analítica Cognitiva y las tecnologías de Inteligencia Artificial. Por ello, las empresas tienen que empezar a prepararse para ser competitivas en un futuro cercano.”, comentó Crispín Vélez, Leader Digital Transformation de Ricoh IT Services Latinoamérica.

 

Según el reciente estudio de IDC, el crecimiento de Big data y soluciones analíticas hacia 2018 será de 33% en infraestructura en la nube, 29% en software, y 29% en servicios.  No obstante, el 70% de las compañías no cuenta con talento analítico necesario para satisfacer las demandas que conlleva su crecimiento en las industrias y por otro lado poder maximizar sus beneficios a nivel negocio.

 

Ante este panorama, presentamos las tendencias en Big data y analíticos:

 

• Computación Cognitiva (CC), el inicio de la era de las máquinas súper inteligentes: A partir de la suma de múltiples algoritmos de alta complejidad, la CC se basa en la idea de una red neuronal utilizada para guardar y correlacionar las experiencias y eventos que atraviesa y organizarlos eficientemente para maximizar el proceso de toma de decisiones, es decir emula las formas de procesamiento del cerebro humano y permite a las computadoras aprender de la experiencia y reaccionar de acuerdo a ella, tal como lo hacen las personas

 

 

• De Big Data a la Computación Cognitiva: El crecimiento exponencial del tráfico de datos en términos de velocidad, variedad y volumen presenta un enorme desafío que hoy en día está siendo manejado por los sistemas de Big Data. Sin embargo, la convergencia de esta tecnología con la CC significará un salto cualitativo en cómo se procesa el inmenso flujo de datos, tanto estructurados como no estructurados ni aprovechados (Dark Data). La CC provee las herramientas para mejorar la interpretación de estos grandes volúmenes de datos e incorporarlos a los procesos de toma de decisiones. De esta forma, la CC permite anticipar diversas situaciones y ofrecer soluciones complejas para cada una de ellas.

 

• La CC se posiciona para alcanzar el ideal de un mundo inteligente: Desarrollar un sistema computacional que se asemeje al cerebro humano para pasar de la inteligencia artificial a la inteligencia real, es un salto cualitativo de una magnitud enorme. La capacidad de aprender de sus propias experiencias permitirá a la CC asumir diversas e importantes responsabilidades en el futuro cercano y traer importantes avances en diversos espacios, como las tecnologías de la información y la comunicación, la agricultura, la generación y distribución de energía, y la industria de salud.

 

• Proyecciones económicas de la CC: Si bien la CC se encuentra hoy en una etapa inicial de desarrollo, su impacto transformador modificará procesos y resultados en una diversidad de sectores. De hecho, la demanda por inteligencia basada en datos y por simulaciones precisas traerá como consecuencia un crecimiento exponencial para esta tecnología que alcanzará 25 mil millones de dólares en ingresos acumulados para el período 2016-2020.

 

• Analíticos Predictivos (AP) y su rol en la toma de decisiones: permiten obtener inteligencia en tiempo real lista para traducirse en acciones concretas y para ofrecer predicciones sobre tendencias y probabilidades futuras. Sumado a esto, agilizan los procesos de toma de decisiones sincronizando las informaciones financieras y operacionales a través de una única vista de la información empresarial, lo que se traduce en la creación de oportunidades de mayores ingresos.

 

• Desarrollando modelos predictivos: El primer paso hacia la AP se basa en la extracción, transformación y carga de datos en plataformas de cómputo distribuido con el objetivo de saber qué datos son valiosos para encontrar perspectivas o descubrir nuevas necesidades de negocio. Con ello, el segundo paso sería la analítica auto-servida que incluye Analítica Avanzada (Procesamiento de lenguaje natural, Retención y Optimización), Soluciones de BI (Report & Query y Data Mining), Soluciones de Data Warehouse y Soluciones integradas de Workflow de información (ECM, ERP, CMS).

 

• Novedosas soluciones: ofrecerán paquetes de algoritmos que evalúan su propio rendimiento, además de la del cliente, e identifican qué métricas son las más eficientes para medir de acuerdo a las características puntuales de cada negocio. La promesa más disruptiva de esta tecnología es prevenir cualquier inconveniente de rendimiento antes de que impacte la experiencia del cliente.

 

• Proyecciones económicas de la AP: De acuerdo a los estudios más recientes de Frost & Sullivan, los ingresos generados globalmente por esta tecnología exhibirán un crecimiento anual compuesto (CAGR) del 25% entre 2016 y 2020, apalancado por la demanda de soluciones de inteligencia de negocios que brinden mayor agilidad y competitividad a las empresas.