El Big Data es uno de los pilares de nuestro futuro cada vez más digital. Este pronóstico está tan contrastado en el contexto actual que es prácticamente indiscutible, salvo algún tipo de catástrofe social o planetaria importante. Además, se ha añadido un nuevo factor que tiene una importancia indiscutible, la Inteligencia Artificial. Aunque este año ya tiene mucho peso, en los próximos se espera que la relación entre el Big Data y la Inteligencia Artificial se vuelva aún más estrecha, impulsando la evolución de la tecnología y su impacto en nuestra vida cotidiana.

Las tendencias en Big Data y análisis de datos continuarán expandiéndose, lo que nos lleva hacia un futuro cada vez más automatizado y basado en datos. Las siguientes son algunas de las principales tendencias se expandirán en 2023 y más allá.

Primero, ¿Qué es Big Data?

Para comprender mejor las tendencias de Big Data, primero debemos definir esta área de una manera que la separe de los conjuntos de datos digitales ordinarios. En pocas palabras, el Big Data es información que contiene una inmensa variedad de fuentes y orígenes, que llegan en volúmenes exponencialmente crecientes y no pueden ser categorizados o analizados por el software de procesamiento tradicional y mucho menos por analistas humanos. En otras palabras, el Big Data conlleva procesar datos de diversas fuentes, a gran velocidad y con una gran variedad de datos, incluyendo datos no estructurados también. La velocidad, el volumen y la variedad se consideran comúnmente como las «tres V» que definen el Big Data como diferente de los volúmenes normales de flujo de datos.

Gestión de datos aumentada

La Gestión de Datos Aumentados, enlazada con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, puede proporcionar diferentes ventajas para la gestión de datos. Augmented Data Management o AMD consiste en una aplicación capaz de mejorar la capacidad de automatizar las tareas de gestión de datos. Esto beneficia a las compañías de dos formas: haciendo más ágil y sencilla la gestión de datos y simplificando la automatización.

Al combinar ADM con IA es factible disminuir la complejidad de las tareas de automatización, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. Por igual, es posible sacar provecho de las plataformas de gestión de datos actuales para el aprendizaje experimental. De acuerdo con expertos en esta tecnología, ADM tiene mayor potencial de aplicación en:

• Gestión de metadatos y de datos maestros.
• Calidad de datos.

Teniendo en cuenta lo anterior, ADM es una de las tendencias en big data a la que debemos prestar mucha atención en el presente.

Publicidad y Marketing Personalizados

Uno de los principales usos para gran parte de los volúmenes de datos de negocios, consumidores y otros datos recopilados hoy en día es la publicidad y la personalización de contenidos. Esto se aplica especialmente a los datos de los consumidores sobre hábitos e intereses personales recopilados a gran escala. Las primeras partes del uso de estos datos implicaban dirigirlos a individuos, empresas u organizaciones de manera específica para sus intereses. En Deyde DataCentric tenemos varios ejemplos de ello, por ejemplo, desde Xcampaign podemos hacer un emailing a un millón de personas, personalizando no sólo cuestiones generales como su sexo o nombre, sino un contenido completamente individualizado en función de sus intereses y navegación pasada. Uno de los próximos pasos, que ya se está refinando en 2023, es añadir también un aspecto predictivo a los anuncios o campañas de marketing. En otras palabras, nos centramos no sólo en la orientación basada en intereses o necesidades actuales, sino también en apuntar el marketing hacia las necesidades e intereses que podemos predecir a partir de estos.  En la competencia cada vez más feroz por los globos oculares y los oídos en la Internet actual, el marketing predictivo y la publicidad de calidad se volverán inmensamente valiosos para los vendedores.

Internet de las cosas

Se espera que para 2025 haya un gran número de objetos conectados en el mundo, alcanzando los 41.600 millones, y que el mercado del IoT tenga un valor entre 5,5 y 12,6 billones de dólares para el año 2030. Los dispositivos de Internet de las cosas, o dispositivos clásicamente no informáticos que ahora vienen con capacidad de procesamiento y recolección de datos computerizados, se están volviendo cada vez más comunes y su producción de datos será interesante para muchas partes. Ejemplos de dispositivos IoT incluyen lavadoras, piezas de automóviles, electrodomésticos de cocina, herramientas domésticas y maquinaria comercial de todo tipo. Son solo algunos ejemplos de los dispositivos cotidianos de los cuales se podrán extraer patrones de comportamiento o hacer predicciones basadas en datos. La introducción de las redes móviles 5G será un gran impulsor para la transformación digital, al permitir la habilitación de tecnologías y ofrecer la velocidad necesaria para transmitir y analizar datos de millones de dispositivos conectados sin apenas latencia.

Patrones y predicciones

Uno de los principales usos de la Inteligencia Artificial aplicada al Big Data es la obtención de patrones de comportamiento que son difíciles de encontrar por el ser humano debido al gran volumen de datos. Los patrones también sirven para crear predicciones de ciertos eventos como hablábamos anteriormente. También se aplican a la personalización de la experiencia de usuario, tanto en anuncios como en servicios. Las empresas pueden ofrecer contenido, recomendaciones y promociones mucho más individualizadas encontrando patrones de comportamiento en la gran cantidad de datos que recogen de los usuarios.

 De hecho, una de las principales áreas del futuro desarrollo de análisis de Big Data radicará en mejorar su capacidad predictiva para que pueda usarse por adelantado, en lugar de reactivamente. Las mejoras predictivas a través de Big Data serán especialmente importantes para problemas prácticos como la gestión del tráfico, la atención médica y la previsión de tendencias económicas. Pero entendámonos, en la mayor parte de los casos no se buscan predicciones seguras, siempre va a haber un margen de error, lo que buscamos es reducirlo al máximo. En ese sentido, desde el equipo analítico de Deyde DataCentric generamos muchos scores que nos permiten mejorar la efectividad de una segmentación o hacer un prescreening de posibles morosos.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

A medida que el volumen de contenido producido e ingerido en grandes conjuntos de datos incluye cada vez más contenido de texto, video y audio producido por personas, las tecnologías de IA que se están desarrollando para el procesamiento del lenguaje natural serán extremadamente importantes. La IA de NLP tendrá que ser capaz de leer y luego interpretar las entradas audiovisuales humanas de manera más efectiva y precisa, y el volumen de estas crecerá enormemente en los próximos años a medida que más personas creen contenido individual a través de fuentes de redes sociales. En Deyde DataCentric utilizamos técnicas de crawling para descargar información de forma masiva de internet. Y utilizamos algoritmos de NLP para descubrir la huella digital de empresas.

OSINT

Las herramientas de Big Data y la infraestructura de almacenamiento siguen siendo lo suficientemente caras como para no ser prácticas para los actores que trabajan con algo menos que presupuestos corporativos o gubernamentales. Sin embargo, esto cambiará y podría crear una nueva ola de avances OSINT (inteligencia de código abierto) que están realmente fuera del ámbito de lo que planean el gobierno o las grandes organizaciones empresariales. Los casos recientes de OSINT que se utilizan y filtran a menor escala (sin usar niveles de análisis y procesamiento de Big Data) incluyen la lucha contra bulos y desinformación en redes sociales y las iniciativas de informes de investigación de organizaciones como Bellingcat. Estos se expandirán y, finalmente, harán uso del análisis de Big Data no demasiado lejos en el futuro.

Tratamientos médicos y cambio climático

La consultora Gartner introdujo el término «X Analytics» para referirse a un amplio conjunto de datos estructurados y no estructurados, en los que incluye la analítica de texto, audio y vídeo. Mediante esta analítica “X” los analistas de datos pueden ayudar a resolver desafíos globales como el cambio climático, la prevención de enfermedades y pandemias y hasta la protección de la fauna. Claramente, esta es una de las tendencias en big data más beneficiosas para la humanidad.

En conjunto con otras tecnologías, big data es capaz de rastrear millones de documentos de investigación, ensayos clínicos, páginas de contenido académico y fuentes informativas. Por un lado, esto permite a los investigadores del clima hallar nuevas maneras de contener el cambio climático masivo y elaborar planes de contención para las zonas más afectadas e identificar núcleos de población con mayor vulnerabilidad. Incluso, es posible predecir catástrofes naturales y otras crisis similares, mediante modelos predictivos y análisis de gráficos. Esto será fundamental para la anticipación de planes de contingencia y de gestión de víctimas.

A medida que las empresas se vuelven cada vez más conscientes del cambio climático y de su responsabilidad social corporativa, se requiere que obtengan Certificados de Eficiencia Energética (CEE) para sus inmuebles e inmuebles asociados a sus servicios. Deyde DataCentric ha creado un sistema que puede extraer las etiquetas de diferentes fuentes que publican los CEE. Para los inmuebles que no tienen esta certificación oficial, se han desarrollado modelos matemáticos que utilizan datos de certificaciones reales de TINSA y de las tasaciones correspondientes para estimar las emisiones y el consumo de energía.

Y si se habla de riesgo medioambientales, se han generado una serie de capas cartográficas con información sobre la existencia de riesgos naturales para todo el territorio nacional, las cuales serán incorporadas a nivel de registro: riesgo fluvial, de desertificación y sísmico. En cada capa, además de los indicadores propios de cada riesgo, se han añadido el indicador de frecuencia y magnitud.

En cuanto a la investigación médica, la integración de big data e IA siguen proporcionando información fiable. Esto ha significado una enorme contribución a la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos y el descubrimiento de más oportunidades y fuentes de información. Entre estas últimas, historiales de los pacientes, recuentos de COVID y viajes notificados por los pacientes. Más aún, los investigadores médicos emplean cada vez más el análisis de big data para diseñar procedimientos de tratamiento de alta precisión.

Ciberseguridad

De acuerdo con información proporcionada por la Universidad de Maryviley, la combinación de Big Data e inteligencia artificial tiene la capacidad de automatizar aproximadamente el 80% de las tareas físicas actuales, el 70% de los procesos de datos de las organizaciones y el 64% de las tareas de recopilación de información. Esto ha sido considerado por expertos como una revolución en el campo de la ciberseguridad, ya que las soluciones basadas en inteligencia artificial y Big Data proporcionan rapidez y conocimiento al sector de la ciberseguridad. En el ámbito de la seguridad digital, estas técnicas se utilizan principalmente para prevenir ataques, permitiendo detectar actividades sospechosas y tomando decisiones inmediatas en caso de cualquier anomalía.

Iniciativas de privacidad

Una gran proporción de las fuentes de Big Data proviene directamente de individuos conectados a Internet, y otra parte importante proviene de las bases de datos de las organizaciones que recopilan información individual de sus usuarios. Todas estas fuentes de información hacen que estas personas (incluyéndonos a todos) sean cada vez más vulnerables a tener su información más personal y privada expuesta a muchas otras. Ese es el problema existente. Una situación aún más aterradora surgirá a medida que los tesoros de Big Data se extraigan, analicen y filtren mejor en patrones predictivos. La información utilizada para estas mejoras de datos se explotará de maneras que podrían causar enormes deterioros de la privacidad para miles de millones de personas. En Deyde DataCentric tenemos por principio, el “compliance by design”. Es decir, articular desde el inicio cualquier nuevo producto o solución de datos con mimbres que cumplan la normativa vigente y una trasparencia en el uso de datos personales.

Big Data en resolución de problemas

Si usted o su organización también quieren hacer uso de las principales tendencias de análisis de Big Data de 2023 por varias razones, no necesariamente necesita la capacidad técnica y de hardware para hacerlo por su cuenta. Data Centric se especializa en la gestión de datos, el enriquecimiento, el análisis y la activación de insights en acciones de negocio y de marketing.  Podemos ayudarte.