Este documento presenta las predicciones y tendencias futuras para el big data. Se prevé que el aprendizaje automático desempeñará un papel importante, y que la privacidad de los datos será el mayor desafío. Se espera que surjan nuevos perfiles profesionales como el técnico de datos y que haya una alta demanda de científicos de datos. Las empresas comprarán algoritmos en lugar de software y aumentarán las inversiones en tecnologías de datos a gran escala.

1. This programme has been funded with
support from the European Commission
Modulo 5:
EL FUTURO
DEL BIG DATA

2. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
Module 5: El
Futuro del Big
Data
El objetivo de este módulo es analizar lo que Big Data puede
ofrecerle en el futuro.
Una vez que termines el modulo serás capaz de:
Ver cuales son las predicciones para el futuro de Big Data.
- Echar un vistazo a algunas tendencias que están surgiendo.
- Obtener una visión general de las posibles oportunidades que su
empresa puede tener con Big Data
- Enfrentarse a algunos de los desafíos iniciales que puedes tener con
Big Data.
Duración del módulo: aproximadamente 1 - 2 horas.
Predicciones1
Tendencias2
Oportunidades3
Desafios4

3. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
PREDICCIONES

4. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
Después de profundizar en 4
módulos, todos podemos estar de
acuerdo en que el big data ha tomado
el mundo de los negocios por
sorpresa, pero ¿qué sigue? ¿Seguirán
creciendo los datos? ¿Qué tecnologías
se desarrollarán a su alrededor? ¿Se
convertirá el big data en una reliquia
tan rápido como la última tendencia:
la tecnología cognitiva? Aquí hay
algunas predicciones de big data de
los expertos más destacados en el
campo.

5. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
EL APRENDIZAJE
AUTOMICO SERÁ LO
PRÓXIMO EN BIG DATA
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Una de las tendencias tecnológicas más actuales hoy en día es el
aprendizaje automático , desempeñará un papel importante en el
futuro del big data. Ayudará a las empresas a preparar datos y
realizar un análisis predictivo para que puedan superar fácilmente los
desafíos futuros.

6. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
LA PRIVACIDAD SERÁ EL
DESAFÍO MÁS GRANDE
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Ya sea el Internet de las cosas o el big data, el mayor desafío para las
tecnologías emergentes ha sido la seguridad y privacidad de los
datos. El volumen de datos que estamos creando en este momento y
el volumen de datos que se crearán en el futuro harán que la
privacidad sea aún más importante ya que las apuestas serán mucho
más altas. La seguridad de los datos y las preocupaciones sobre la
privacidad serán el mayor obstáculo para la industria de big data y, si
no logra enfrentarlos de manera efectiva, veremos una larga lista de
tendencias tecnológicas que se convertirán en una moda muy
rápidamente.

7. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
TÉCNICO OFICIAL DE
DATOS: UN NUEVO PERFIL
PROFESIONAL EMERGENTE
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Es posible que esté familiarizado con el Director Ejecutivo (CEO), el
Director de Marketing (CMO) y el Director de Información (CIO), pero
¿alguna vez ha oído hablar sobre el Director de Datos (CDO)? Según
Forrester, veremos la aparición del director de datos como la nueva
posición y las empresas nombrarán a los directores de datos. Si bien,
la designación de director de datos depende únicamente del tipo de
negocio y sus necesidades de datos, pero una vez que la adopción
de tecnologías de big data se dé en las empresas, la contratación de
un director de datos se convertirá en la norma.

8. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
LOS CIENTÍFICOS DE DATOS SERÁN
ALTAMENTE DEMANDADOS
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A medida que el volumen de datos crece y big data crece, la
demanda de científicos, analistas y expertos en gestión de datos
aumentará. La brecha entre la demanda de profesionales de datos y
la disponibilidad se ampliará. Esto ayudará a los científicos y analistas
de datos a obtener salarios más altos.

9. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
LAS EMPRESAS COMPRARÁN
ALGORITMOS, EN LUGAR DEL
SOFTWARE
5
Veremos un cambio de 360 grados en el enfoque comercial hacia el
software. Cada vez más empresas buscarán comprar algoritmos en
lugar de crear los suyos. Después de comprar un algoritmo, las
empresas pueden agregar sus propios datos. Proporciona a las
empresas más opciones de personalización en comparación con el
software. No se puede modificar el software de acuerdo a tus
necesidades. De hecho, es al revés. Su negocio tendrá que ajustarse
de acuerdo con los procesos del software, pero todo esto terminará
pronto con los algoritmos de venta, situándolos en una primera
posición comercial.

10. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
LAS INVERSIONES EN GRANDES
TECNOLOGÍAS DE DATOS SUBIRAN
COMO UN COHETE
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Según los analistas de IDC, "los ingresos totales de Big Data y análisis
de negocios aumentarán de $ 122 mil millones en 2015 a $ 187 mil
millones en 2019." El gasto comercial en big data superará los $ 57
mil millones de dólares este año. Si bien, las inversiones comerciales
en big data pueden variar de una industria a otra, el aumento en el
gasto en big data seguirá siendo consistente en general. La industria
manufacturera gastará más en la tecnología de big data, mientras
que las industrias de servicios de salud, banca y recursos serán las
más rápidas en adaptarse.

11. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
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MÁS DESARROLLADORES SE UNIRÁN A LA GRAN
REVOLUCIÓN DE DATOS
Según las estadísticas, hay seis millones de desarrolladores que
actualmente trabajan con big data y usan analíticas avanzadas. Esto
significa más del 33% de los desarrolladores en el mundo. Lo que es aún
más sorprendente es que el big data está empezando, por lo que
veremos un aumento en la cantidad de desarrolladores de aplicaciones
de big data en los próximos años. Con las recompensas financieras en
términos de salarios más altos involucrados, a los desarrolladores les
encantará crear aplicaciones que puedan jugar con big data.

12. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
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LOS ANALÍTICOS PRESCRIPTIVOS SERÁN
UNA PARTE INTEGRAL DEL SOFTWARE DE
INTELIGENCIA DE LOS NEGOCIOS
Hoy en día, las empresas demandan un software único que les brinde
todas las funciones que necesitan . El software de inteligencia
empresarial también está siguiendo esa tendencia y veremos
capacidades de análisis prescriptivo agregadas a este software en el
futuro.
IDC predice que la mitad del software de análisis empresarial
incorporará análisis prescriptivos basados en la funcionalidad de
computación cognitiva. Esto ayudará a las empresas a tomar decisiones
inteligentes en el momento adecuado. Con la inteligencia incorporada
en el software, puede analizar grandes cantidades de datos rápidamente
y obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores.

13. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
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BIG DATA TE AYUDARÁ A SUPERAR LOS
RECORDS EN PRODUCTIVIDAD
Ninguna de sus inversiones futuras proporcionará un mayor rendimiento
de su inversión que si invierte en big data, especialmente cuando se
trata de aumentar la productividad de su negocio. Para darte una mejor
idea, vamos a poner los números en perspectiva. Según IDC, las
organizaciones que invierten en esta tecnología y obtienen capacidades
para analizar grandes cantidades de datos rápidamente y extraer
información práctica y segura, pueden obtener hasta $ 430 mil millones
adicionales en términos de beneficios de productividad sobre sus
competidores. Sí, has leído bien, $ 430 mil millones de dólares.
Recuerde, práctica y segura son las palabra clave aquí. Necesita
información procesable para llevar su productividad a nuevas alturas.

14. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
¿LOS GRANDES DATOS SERÁN
REEMPLAZADOS POR DATOS RÁPIDOS Y
ACCIONABLES?
Según algunos expertos en big data, el big data está muerto.
Argumentan que las empresas ni siquiera utilizan una pequeña parte de
los datos a los que tienen acceso, y lo grande no siempre significa
mejor. Más temprano que tarde, los datos grandes serán reemplazados
por datos rápidos y procesables, que ayudarán a las empresas a tomar
las decisiones correctas en el momento adecuado. Tener enormes
cantidades de datos no le dará una ventaja competitiva sobre sus
competidores, pero sí lo hará de manera efectiva y rápida, analizará los
datos y extraerá información procesable.
10

15. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
TENDENCIAS

16. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
Mantener un seguimiento de las
tendencias de Big Data es como intentar
controlar los cambios diarios en el viento:
en el momento en que se percibe una
dirección, cambia. Sin embargo, las
siguientes tendencias están configurando
claramente Big Data en el futuro.

17. Aprendizaje
automático
A medida que las capacidades de análisis de grandes datos han progresado, algunas
empresas han comenzado a invertir en aprendizaje automático (ML). El aprendizaje
automático es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en permitir que
las computadoras aprendan cosas nuevas sin ser programadas explícitamente. En
otras palabras, analiza los almacenes de big data existentes para llegar a
conclusiones que cambian el comportamiento de la aplicación.
Según Gartner, el aprendizaje automático es una de las 10 tendencias tecnológicas
estratégicas más importantes. Señaló que los sistemas de aprendizaje automático e
inteligencia artificial más avanzados de la actualidad se están moviendo "más allá
de los algoritmos tradicionales basados en reglas para crear sistemas que
comprenden, aprenden, predicen, se adaptan y potencialmente operan de manera
autónoma".
Proceso de aprendizaje automático

18. Analítica
predictiva
El análisis predictivo está estrechamente relacionado con el aprendizaje automático; de
hecho, los sistemas ML a menudo proporcionan los motores para el software de análisis
predictivo. En los primeros días del análisis de big data, las organizaciones estaban
revisando sus datos para ver qué pasaba y luego comenzaron a usar sus herramientas de
análisis para investigar por qué sucedieron esas cosas. El análisis predictivo va un paso más
allá, utilizando el análisis de big data para predecir lo que sucederá en el futuro.
El número de organizaciones que utilizan el análisis predictivo hoy en día es
sorprendentemente bajo: solo el 29 por ciento según una encuesta de 2016 realizada por
PwC. Sin embargo, numerosos proveedores han lanzado recientemente herramientas de
análisis predictivo, por lo que el número podría aumentar en los próximos años a medida
que las empresas tomen mayor conciencia de esta poderosa herramienta.
El proceso de
análisis
predictivo

19. Aplicaciones
Inteligentes
de Big Data
Otra forma en que las empresas utilizan el aprendizaje automático y las
tecnologías de IA es crear aplicaciones inteligentes. Estas aplicaciones a menudo
incorporan análisis de datos grandes, analizando los comportamientos anteriores
de los usuarios para proporcionar personalización y un mejor servicio. Un ejemplo
que se ha vuelto muy familiar es el de los motores de recomendación que ahora
impulsan muchas aplicaciones de comercio electrónico y entretenimiento.
En su lista de las 10 principales tendencias tecnológicas estratégicas, Gartner
enumeró las aplicaciones inteligentes en segundo lugar. "Durante los próximos 10
años, prácticamente todas las aplicaciones y servicios incorporarán un cierto nivel
de inteligencia artificial", dijo David Cearley, vicepresidente y miembro de Gartner.
"Esto formará una tendencia a largo plazo que evolucionará continuamente y
expandirá la aplicación de la IA y el aprendizaje automático para aplicaciones y
servicios".

20. Seguridad
inteligente
Muchas empresas también están incorporando el análisis de big data en su
estrategia de seguridad. Los datos de registro de seguridad de las organizaciones
proporcionan un tesoro de información sobre intentos de ataques cibernéticos
pasados que las organizaciones pueden usar para predecir, prevenir y mitigar futuros
intentos. Como resultado, algunas organizaciones están integrando su software de
gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) con plataformas de big data
como Hadoop. Otros recurren a proveedores de seguridad cuyos productos
incorporan capacidades de análisis de datos grandes.

21. Internet de las
Cosas(IoT)
Internet de las cosas también es probable que tenga un impacto considerable en los
grandes datos. Según un informe de IDC, "el 31,4 por ciento de las organizaciones
encuestadas han lanzado soluciones de IoT, y un 43 por ciento adicional busca
implementarse en los próximos 12 meses".
Con todos esos nuevos dispositivos y aplicaciones en línea, las organizaciones
experimentarán un crecimiento de datos aún más rápido que el que experimentaron
en el pasado. Muchos necesitarán nuevas tecnologías y sistemas para poder manejar
y dar sentido al flujo de big data proveniente de sus implementaciones de IoT.
Crecimiento de
Internet de las
cosas.

22. 10%
Puede llevar a grandes rendimientos.
Para la empresa mediana de Fortune 1000, un
aumento del 10% en la facilidad de uso y la
accesibilidad a los datos significa un aumento
significativo en la productividad y las ventas.
PORQUÉ ES BIG DATA UNA GRAN
OPORTUNIDAD?
OPORTUNIDADES

23. ¿Qué significa eso para industrias específicas?
AL POR
MENOR
49%
TRATRANSPORTE
AEREO
21%
FOOD PRODUCTS
20%
AUTOMOVIL
19%
INSTRUMENTOS
INDUSTRIALES
18%
PUBLICIDAD
18%
AL POR
MENO
R
$1.2 bn
TRANSPORTE AEREO
$3.4 bn
ALIMENTACION
$3.4 bn
AUTOMOVIL
$4.2 bn
INSTRUMENTOS
INDUSTRIALES
$0.8 bn
PUBLICIDAD
$0.4 bn
Aumento de
la
productividad
INCREMENTO
DE LAS VENTAS
ALIMENTACION
20%

24. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
GOBIERNO
• Reducir costes, mejorar eficiencias.
• Mejorar la seguridad, la transparencia, la participación pública y la
colaboración interna.
• Analizar y predecir eventos relacionados con la seguridad, reducir el
fraude.TELECOMUNICACIONES
• Gestione grandes volúmenes de datos de clientes controlados por
sistemas operativos.
• Ofrezca valor y servicios teniendo una "vista única" del cliente y su
comportamiento cambiante
• Optimizar los datos móviles y la eficiencia de la red.
BANCA
• Gestionar riesgos y detectar fraudes.
• Gestione el crecimiento explosivo en volúmenes de comercio y
reduciendo el tamaño del comercio.
• Aumentar la atención al cliente para el negocio.
• Reducir los costes de gestión de datos.SEGUROS
• Mejorar la velocidad de procesamiento de nuevas aplicaciones.
• Reducir las inconsistencias en el aumento del procesamiento manual de
reclamos.
• Personalice las campañas de ventas mejorando la segmentación de
reclamaciones.
¿CÓMO
PUEDES
LOGRAR ESOS
NÚMEROS?
Para ser efectivo,
debe poder discutir
las necesidades
específicas de la
industria y los
puntos débiles de los
líderes
empresariales.

25. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
RETAIL
• Manage proliferation of text and numerical data including customer data
and transaction information
• Optimize marketing spend, increase ROI
• Optimize inventory and supply chain
MEDICAL
• Consolidate data and data center
• Automate patient records and vendor payments
• Implement electronic health records
• Innovate – study the human genome
MANUFACTURING
• Optimize supply chain
• Synchronize data with suppliers for sources products and retailers for
sales
• Create centralized view of product and parts data for inventory control
• Reduce production downtime
UTILITIES
• Forecast/plan shutdowns
• Improve utilization of assets, reduce outages
• Improve integration of energy management systems
HOW CAN YOU
ACHIEVE
THOSE
NUMBERS?
To be effective you
must be able to
discuss the industry-
specific needs and
pain points of
business leaders.

26. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
Si bien la mayoría de los equipos de big data
tienen objetivos similares, a menudo se
detienen en diferentes áreas. Estas áreas
pueden abarcar desde decidir exactamente
qué hacer con los datos hasta decidir cómo
proporcionar más acceso a los datos a más
personas. Hemos abordado algunos de los
desafíos de big data que ya se encuentran en
el Módulo 1, ahora echemos un vistazo más
de cerca a los desafíos a los que podría
enfrentarse desde el punto de vista
empresarial cuando se sumerja en Big Data.
DESAFIOS

27. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFIO 1:
Averiguar sus casos
de uso de Big Data
Por qué es un desafío
Si está tratando de demostrar el valor de su programa, debe comenzar
con algunos casos de uso. Hay cientos de casos de uso por ahí el
problema es seleccionar el correcto.
Es mejor si elige uno donde no solo puede analizar datos para encontrar
tendencias significativas, sino también trabajar con los equipos de
negocios para hacer un impacto utilizando sus datos..
Qué puedes hacer?
Hay muchas herramientas en línea como (por ejemplo, Use Case
Browser) con cientos de casos de uso de la vida real. Puede filtrar los
resultados para encontrar los que sean adecuados para sus propósitos.
Elija algunos casos de uso más pequeños primero. Los casos de uso más
pequeños significan que también será más rápido obtener resultados y
comenzar a demostrar el impacto. Esto le dará un impulso a la moral y
algunas victorias rápidas para motivarse a medida que comienza su viaje
de grandes volúmenes de datos.

28. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFIO 2:
Mejora tu agilidad
para obtener
respuestas rápidas
Por qué es un desafío
Las organizaciones quieren encontrar respuestas rápidas.
Cómo mejorar tu agilidad:
- Administración de datos efectiva, con administración eficiente y retención
de los datos correctos para optimizar el almacenamiento y el flujo
- Tratar la complejidad y la inexactitud de los datos, con un proceso de
curación efectivo para domesticar los datos y hacerlos útiles.
- Habilitando el descubrimiento de forma libre, con un enfoque de
autoservicio, el primero en la exploración y el descubrimiento de datos
- Controla los datos sin sofocar la innovación, con un acceso fácilmente
moderado que mantiene los datos privados bloqueados
- Obtención de resultados para el negocio, lo que requiere procesos en
ejecución continua que alimenten datos al negocio
Qué puedes hacer?
Cree un único repositorio de datos de su organización, ya sea estructurado,
no estructurado, interno o externo. Esto le permite a sus analistas de
negocios y científicos de datos minar potencialmente todos los datos de su
organización.

29. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
Desafio 3:
Construyendo una
gobernanza fuerte
alrededor de sus
datos
Por qué es un desafío
Le permite compartir datos mientras controla el acceso. En el mejor de
los casos, la gestión de datos no solo establece una defensa en torno a
sus datos, sino que también crea un entorno que hace que los datos
sean confiables.
La gobernabilidad de los datos es siempre importante.
Qué puedes hacer?
El desarrollo de una estrategia de gestión de datos exitosa requiere un
gran esfuerzo: una planificación cuidadosa, las personas adecuadas y las
herramientas adecuadas.

30. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFIO 4:
Progresando a lo
largo de su gran
viaje de datos
Por qué es un desafío
Muchas empresas se han estancado en sus grandes viajes de datos. La
mayoría de las veces, la tecnología no es el problema; Es muy posible tener
éxito en big data. Sin embargo, un viaje exitoso de big data requiere un
compromiso con los cambios culturales, los ajustes del modelo de negocio,
nuevos procesos y habilidades adicionales. Esa es la parte difícil.
Qué puedes hacer?
Tendrá que tener en cuenta la complejidad de sus datos, la complejidad de
su análisis: decida dónde se encuentra actualmente en su viaje de datos.
Así es como los clasificamos:
Ad-hoc: la fase más temprana, donde las organizaciones experimentan y
aprenden sobre sus necesidades de big data.
Oportunista: la segunda fase en que una organización comienza a entregar
valor al negocio, desarrollando sus habilidades y conocimientos.
Repetible - La organización comenzará a entregar valor al negocio,
desarrollando sus habilidades y conocimientos.
Administrado: el análisis de big data se convierte en un servicio
administrado que comienza a extenderse por toda la organización.
Optimizado: el análisis de big data se convierte en una máquina bien
engrasada, que ofrece continuamente nuevos proyectos y valor
exponencial.

31. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
Desafio 5:
Qué considerar con
el software de
análisis de Big
Data?
Por qué es un desafío
Parte del análisis eficiente de big data es seleccionar la plataforma
adecuada para ayudarle a hacerlo. Pero, ¿qué debes buscar? ¿Y quieres
construir tu solución o comprarla? ¿O unir un software disponible con lo
que tiene en casa?
Qué puedes hacer?
Empieza a investigar. Realmente no hay una respuesta corta a esto,
desafortunadamente. La mayoría de las veces, encontrará que un enfoque
híbrido en el que construye y compra algunos funciona mejor para ofrecer
una visión completa de la empresa.

32. Gracias
Alguna pregunta?
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