El objetivo de este modulo es ofrecer una vision general sobre el impacto futuro del Big Data. Una vez completado este modulo, podrá: Obtener una valiosa información de las predicciones para el futuro del Big Data Conseguir un mayor conocimiento que permita reconocer algunas de las tendencias que están surgiendo Adquirir una vision general de las oportunidades que pueden beneficiar a su negocio con el Big Data Comprender algunos de los desafíos iniciales que podrías tener con el Big Data

1. Este programa ha sido financiado con
el apoyo de la Comisión Europea.
Módulo 5:
El Futuro del
Big Data

2. DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
Módulo 5:
El Futuro del
Big Data
El objetivo de este modulo es ofrecer una vision general sobre el impacto
futuro del Big Data.
Una vez completado este modulo, podrá:
- Obtener una valiosa información de las predicciones para el futuro del Big
Data
- Conseguir un mayor conocimiento que permita reconocer algunas de las
tendencias que están surgiendo
- Adquirir una vision general de las oportunidades que pueden beneficiar a
su negocio con el Big Data
- Comprender algunos de los desafíos iniciales que podrías tener con el Big
Data
Duración del módulo: aproximadamente entre 1 y 2 horas

3. DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
Módulo 5:
El Futuro
del Big Data
PREDICCIONES
TENDENCIAS
OPORTUNIDADES
DESAFÍOS

4. PREDICCIONES
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

5. Después de sumergirnos en 5
módulos, todos podemos estar de
acuerdo en que Big Data ha irrumpido
en el mundo de los negocios, pero
¿qué será lo siguiente? ¿Seguirán
creciendo los datos? ¿Qué tecnologías
se desarrollarán a su alrededor? ¿Se
convertirá el Big Data en una reliquia
tan rápido como la última de las
tendencias: la tecnología cognitiva?
Aquí se exponen algunas predicciones
de los principales expertos sobre Big
Data.
.

6. Una de las tendencias tecnológicas más
populares hoy en día es el Aprendizaje
Automático y, también, jugará un papel
importante en el futuro de Big Data. Ayudará a
las empresas a preparar datos y realizar análisis
predictivos para que puedan superar fácilmente
los desafíos futuros.
EL APRENDIZAJE
MÁQUINA SERÁ
LA GRAN
PROMESA DEL
BIG DATA
1

7. Ya sea en Internet de las Cosas o en Big Data, el
mayor desafío para las tecnologías emergentes ha
sido la seguridad y la privacidad de los datos. El
volumen de datos que estamos creando, ahora
mismo y en el futuro, harán que la privacidad sea
aún más importante, ya que los riesgos serán
mucho mayores. La preocupación por la seguridad
y la privacidad de los datos será el mayor
obstáculo para la gran industria de los datos y si no
logra afrontarlo de manera efectiva, rápidamente
estas tendencias tecnológicas se convertirán en
una moda pasajera.
2
LA PRIVACIDAD
SERÁ EL MAYOR
DESAFÍO

8. Puede que estés familiarizado con el Director
General (CEO), el Responsable de Marketing (CMO)
y el Responsable de Información (CIO), pero ¿has
oído hablar del Responsable de Datos (CDO)? De
acuerdo con la consultora tecnológica Forrester,
veremos la aparición del Responsable de Datos
como un nuevo puesto y las empresas demandarán
este perfil. Aunque el nombramiento del
Responsable de Datos depende del tipo de negocio
y sus necesidades, con la amplia adopción de estas
tecnologías de datos por las organizaciones, la
contratación de un Responsable de Datos se
convertirá en algo habitual.
3
RESPONSABLE DE
DATOS: UN NUEVO
CARGO

9. A medida que el volumen de datos crezca y el Big
Data se siga desarrollando, la demanda de
científicos, analistas y expertos en gestión de
datos se disparará. La brecha entre la demanda
de profesionales de los datos y la disponibilidad se
ampliará. Esto ayudará a obtener salarios más
altos a científicos de datos y analistas.
4
HABRÁ UNA
GRAN DEMANDA
DE CIENTÍFICOS
DE DATOS

10. Veremos un cambio de 360 grados en el
planteamiento del software. Cada vez más empresas
buscarán comprar un algoritmo en lugar de crear su
propio software. Después de comprar un algoritmo,
las empresas pueden añadir sus propios datos. Esto les
proporcionará más opciones de personalización en
comparación con un software comprado, ya que éste
no se puede modificar según necesidades concretas.
Su negocio tendrá que ajustarse a los procesos de
software, pero todo esto terminará pronto cuando se
normalice la utilización de algoritmos de venta de
servicios.
5
LAS EMPRESAS
COMPRARÁN
ALGORITMOS, EN
LUGAR DE
SOFTWARE

11. Según los analistas de IDC, "Los ingresos totales del
Big Data y analítica de negocio aumentarán de
122.000 millones de dólares en 2015 a 187.000
millones en 2019". El gasto de las empresas en Big
Data superará los 57.000 millones de dólares este
año. Aunque las inversiones empresariales en Big
Data pueden variar de una industria a otra, en
general, el aumento del gasto en estas tecnologías
seguirá siendo consistente. La industria
manufacturera será la que más gaste en tecnología
Big Data, mientras que los sectores de salud, banca
y materias primas serán las más rápidas en
adoptarla.
6
MÁS
DESARROLLADORES
SE UNIRÁN A LA
REVOLUCIÓN DEL
BIG DATA

12. Según las estadísticas, hay seis millones de
desarrolladores que trabajan actualmente en Big
Data y utilizan análisis avanzados. Esto representa
más del 33% de los desarrolladores en el mundo. Lo
que es aún más sorprendente es que el Big Data
está empezando, así que veremos un aumento en el
número de desarrolladores que desarrollan
aplicaciones Big Data en los próximos años. Con las
ventajas en las condiciones salariales para estos
perfiles, los desarrolladores estarán más motivados
para desarrollar aplicaciones en este ámbito.
7
LAS INVERSIONES
EN TECNOLOGÍAS
BIG DATA SE
DISPARARÁN

13. Actualmente, las empresas exigen un único software que
proporcione todas las funciones que necesitan y las
empresas de software así se lo proporcionan.
De la misma manera, el software de inteligencia
empresarial está siguiendo esta tendencia. Por tanto, en
el futuro veremos como las capacidades de análisis
prescriptivo se añadirán a estas aplicaciones.
IDC predice que la mitad del software de análisis de
negocios incorporará análisis prescriptivos basados en la
funcionalidad de la computación cognitiva. Esto ayudará
a las empresas para tomar decisiones inteligentes en el
momento adecuado. Con la inteligencia incorporada en el
software, se pueden seleccionar grandes cantidades de
datos rápidamente y obtener una ventaja competitiva
8
EL ANÁLISIS
PRESCRIPTIVO SE
INTEGRARÁ EN EL
SOFTWARE DE
INTELIGENCIA DE
NEGOCIO

14. Ninguna de sus futuras inversiones le proporcionará un
mayor rendimiento que la inversión en Big Data,
especialmente cuando se trata de aumentar la
productividad de su empresa. Veamos algunos datos.
Según IDC, las organizaciones que invierten en esta
tecnología y logran capacidades para analizar grandes
cantidades de datos rápidamente y extraer información
procesable pueden obtener 430.000 millones de dólares
más en términos de productividad que sus competidores.
Sí, leyó bien, 430.000 millones de dólares. Recuerde,
procesable es la palabra clave aquí. Es necesaria
información procesable para elevar la productividad.
9
BIG DATA LE
AYUDARÁ A
SUPERAR LOS
RECORDS DE
PRODUCTIVIDAD

15. Según algunos expertos, el Big Data está muerto.
Argumentan que las empresas ni siquiera utilizan una
pequeña parte de los datos a los que tienen acceso y que
lo grande no siempre significa lo mejor. Más pronto que
tarde, el Big Data será reemplazado por el actionable
data, ayudando a las empresas a tomar las decisiones
correctas en el momento adecuado. El hecho de disponer
de grandes cantidades de datos no le dará una ventaja
competitiva sobre sus competidores, pero sí lo hará la
eficacia y la rapidez con la que analice los datos y extraiga
información procesable de ellos.
10
¿SERÁ EL BIG
DATA SUSTITUIDO
POR EL
ACTIONABLE
DATA?

16. DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
¿Por qué no hace un DESCANSO y
LEE el Artículo 1 que puede
encontrar en la sección
Recursos?:
Future of Big Data
P. Chaudhari, B. Patel

17. TENDENCIAS
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

18. Seguir las tendencias del Big Data es
como intentar controlar los cambios del
viento, en el momento que sigues una
dirección cambia. Sin embargo, las
siguientes tendencias están claramente
dando forma al Big Data del futuro.
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19. Machine
Learning
A medida que han progresado las grandes capacidades de análisis de datos,
algunas empresas han comenzado a invertir en el Machine Learning (ML) o
Aprendizaje Automático (AA). El Aprendizaje Automático es una rama de la
Inteligencia Artificial que se centra en que los ordenadores aprendan cosas
nuevas sin estar programadas explícitamente. En otras palabras, analiza los
grandes almacenes de datos existentes para llegar a conclusiones que
cambien el comportamiento de la aplicación.
Según Gartner, el Aprendizaje Automático es una de las 10 principales
tendencias tecnológicas estratégicas. Los sistemas de Aprendizaje
Automático e Inteligencia Artificial actuales más avanzados se están
moviendo "más allá de los algoritmos tradicionales basados en reglas para
crear sistemas que entienden, aprenden, predicen, adaptan y
potencialmente operan de forma autónoma".
Proceso de Aprendizaje Automático
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20. Análisis
Predictivo
El análisis predictivo está estrechamente relacionado con el Aprendizaje
Automático. De hecho, los sistemas de ML a menudo proporcionan los motores
para el software de análisis predictivo. Al comienzo de la analítica de datos, las
empresas revisaban sus datos para ver lo que sucedía y, más tarde, comenzaron a
utilizar herramientas de analítica para investigar por qué se producían
determinadas situaciones. La analítica predictiva va un paso más allá, utilizando el
análisis de grandes volúmenes de datos para predecir lo que sucederá en el futuro.
Actualmente, el número de empresas que utilizan el Análisis Predictivo es
sorprendentemente bajo -sólo el 29% según una encuesta realizada en 2016 por
PwC. Sin embargo, recientemente numerosos proveedores han lanzado
herramientas de Análisis Predictivo, por lo que ese número podría dispararse en los
próximos años a medida que las empresas adviertan su eficacia.
El proceso de la
Analítica Predictiva
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

21. Aplicaciones
Inteligentes
Big Data
Otra forma en que las empresas están utilizando el Aprendizaje
Automático y las tecnologías de la IA es crear aplicaciones inteligentes.
Estas aplicaciones a menudo incorporan grandes análisis de datos,
analizando los comportamientos previos de los usuarios para proporcionar
una personalización y un mejor servicio. Un ejemplo son 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 situó las aplicaciones inteligentes en segundo lugar. "En los
próximos 10 años, virtualmente cada app, aplicación o servicio incorporará
algún nivel de IA", dijo David Cearley, vicepresidente de Gartner Fellow.
"Esto será una tendencia a largo plazo que evolucionará continuamente y
expandirá la aplicación de la IA y el Aprendizaje Automático para
aplicaciones y servicios".
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

22. Seguridad
Inteligente
Muchas empresas también están incorporando grandes análisis de
datos en su estrategia de seguridad. Los datos de registro de
seguridad de las organizaciones proporcionan un tesoro de
información sobre los intentos de ataques cibernéticos del pasado,
los cuales pueden utilizar para predecir, prevenir y mitigar los
intentos futuros. Como resultado, algunas empresas están integrando
su software de información de seguridad y gestión de eventos (SIEM)
con plataformas big data como Hadoop. Otras están recurriendo a
proveedores de seguridad cuyos productos incorporan análisis de
datos con big data.
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

23. Internet de las
Cosas (IoT)
El Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) también es probable que
tenga un impacto considerable en el Big Data. Según un informe de IDC, “El
31,4% de las organizaciones encuestadas han lanzado soluciones de IoT, con
un 43% adicional buscando desplegarlas en los próximos 12 meses".
Con todos esos nuevos dispositivos y aplicaciones en línea, las empresas
van a experimentar un crecimiento de datos aún más rápido que el que han
experimentado en el pasado. Muchas necesitarán nuevas tecnologías y
sistemas para poder gestionar y dar sentido a la avalancha de grandes
volúmenes de datos procedente de sus despliegues IoT.
Crecimiento de
Internet de las Cosas
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

24. DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
¿Por qué no hace un DESCANSO y
VISUALIZA el Vídeo 1 que puede
encontrar en la sección Recursos?:
How Big Data Will Shape Our Future
Rym Benchaar (Ted X Talk)

25. OPORTUNIDADES

26. DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
¿POR QUÉ ES BIG DATA UNA
GRAN OPORTUNIDAD?
10%
PUEDE PRODUCIR
GRANDES
RENDIMIENTOS
Para la empresa mediana de la lista
Fortune 1000, un aumento del 10% en la
usabilidad y accesibilidad de los datos
significa un aumento considerable de la
productividad y las ventas.

27. ¿Qué supone para sectores concretos?
COMERCIO
MINORISTA
49%
TRANSPORTE AÉREO
21%
AUTOMÓVIL
19%
FABRICACIÓN INDUSTRIAL
18%
EDITORIALES
18%
COMERCIO MINORISTA
$1.2 bn
TRANSPORTE AÉREO
$3.4 bn
PRODUCTOS ALIMENTICIOS
$3.4 bn
AUTOMÓVIL
$4.2 bn
INSTRUMENTOS INDUSTRIALES
$0.8 bn
EDITORIALES
$0.4 bn
Aumento
productividad Aumento
Ventas
PRODUCTOS ALIMENTICIOS
20%

28. GOBIERNO
• Reducir los gastos, mejorar la eficiencia
• Mejorar la seguridad, la transparencia, la participación pública y la
colaboración interna
• Analizar y predecir eventos relacionados con la seguridad, reducir el fraude
TELECOMUNICACIONES
• Gestionar grandes volúmenes de datos de clientes
• Entregar valor y servicios teniendo una "visión única" del cliente y su
comportamiento cambiante
• Optimizar los datos móviles y la eficiencia de la red
BANCA
• Gestionar el riesgo y detectar el fraude
• Gestionar el crecimiento espectacular de los volúmenes de negocio y la pérdida de tamaño del mercado
• Aumentar el enfoque al cliente para el negocio
• Reducir los gastos de gestión de datos
SEGURO
• Mejorar la velocidad de procesamiento de las nuevas aplicaciones
• Reducir la tramitación manual de las reclamaciones
• Personalizar las campañas de ventas mejorando la segmentación
¿CÓMO
PUEDES
CONSEGUIR
ESTOS
NÚMEROS?
Para ser efectivo
debe ser capaz de
analizar las
necesidades
específicas de la
industria y las
dificultades de los
negocios
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

29. COMERCIO MINORISTA
• Gestionar la proliferación de datos de texto y numéricos, incluidos los
datos de los clientes y la información sobre las transacciones
• Optimizar el gasto de marketing, aumentar el ROI
• Optimizar el inventario y la cadena de suministro
SALUD
•Consolidar los datos y el centro de datos
•Automatizar los registros de los pacientes y los pagos a los proveedores
•Implementar los registros sanitarios electrónicos
•Innovar, estudiar el genoma humano
FABRICACIÓN
• Optimizar la cadena de suministro
• Sincronizar los datos con los proveedores para obtener productos y con
los minoristas para su venta
• Crear una vista centralizada de los datos de productos y piezas para el
control de inventario
• Reducir el tiempo de inactividad de la producción
UTILITIES
• Previsión/planificación de los apagones
• Mejorar la utilización de los activos, reducir las interrupciones
• Mejorar la integración de los sistemas de gestión de la energía
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
¿CÓMO
PUEDES
CONSEGUIR
ESTOS
NÚMEROS?
Para ser efectivo
debe ser capaz de
analizar las
necesidades
específicas de la
industria y las
dificultades de los
negocios

30. Mientras que la mayoría de los grandes
equipos de datos tienen objetivos
similares, a menudo se estancan en
áreas diferentes. Estas áreas pueden ir
desde decidir exactamente qué hacer
con los datos hasta decidir cómo
proporcionar a más personas un mayor
acceso a los datos. Hemos mencionado
algunos de los grandes desafíos de los
datos en el Módulo 1, ahora vamos a
ver de cerca los desafíos con los que se
pueden enfrentar los negocios cuando
se introducen en el Big Data.
DESAFÍOS
DATA SET SKILLS FOR BUSINESS

31. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFÍO 1:
Descubrir los
Casos de Uso
del Big Data
¿Por qué es un desafío?
Si estás tratando de probar el valor de tu programa, necesitas empezar con
algunos casos de uso sólidos. Hay cientos de casos de uso, el problema es
seleccionar el correcto.
Lo mejor es que elija uno en el que no sólo pueda analizar los datos para
encontrar tendencias significativas, sino que también trabaje con los equipos
de negocio para lograr un impacto utilizando sus datos.
¿Qué puede hacer?
Hay muchas herramientas en línea (ej. Casos de Uso) con cientos de casos de
uso de la vida real. Puede filtrar los resultados para encontrar los más
adecuados a sus propósitos.
Elija primero los casos de uso más pequeños, será más rápido obtener
resultados y comenzar a demostrar el efecto. Esto le dará un estímulo moral y
algunas ganancias rápidas para motivarle a comenzar su camino hacia el Big
Data.
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32. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFÍO 2:
Mejorando su
habilidad para
obtener
respuestas
rápidas
¿Por qué es un desafío?
Las empresas quieren encontrar respuestas rápidamente
Cómo mejorar su agilidad:
– Una gestión eficaz de los datos, con una administración eficiente y la
conservación de los datos apropiados para optimizar el
almacenamiento y el flujo
– Tratar la complejidad y la inexactitud de los datos, con un proceso de
limpieza eficaz y hacerlos útiles
– Permitir el descubrimiento de forma libre, con un enfoque de
autoservicio y de datos en primer lugar para la exploración y el
descubrimiento
– Controlar los datos sin frenar la innovación, con un acceso fácilmente
controlado que mantiene bloqueados los datos privados
– Obtener resultados para el negocio, lo que requiere procesos continuos
que alimentan de datos al negocio
¿Qué puede hacer?
Construir un único repositorio de datos de su empresa, ya sea
estructurado, no estructurado, interno o externo. Esto permite a los
analistas y a los científicos de datos extraer potencialmente todos los
datos de su organización.
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33. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFÍO 3:
Construir un
Gobierno
fuerte
alrededor de
su Big Data
¿Por qué es un desafío?
Permite compartir datos mientras se controla el
acceso. En el mejor de los casos, el gobierno de datos
no sólo establece una defensa alrededor de sus datos,
sino que también crea un entorno que hace que los
datos sean fiables.
El gobierno de los datos siempre es importante.
¿Qué puede hacer?
La elaboración de una estrategia de gestión de datos
satisfactoria requiere una gran cantidad de esfuerzos,
una planificación rigurosa, las personas adecuadas y
los instrumentos apropiados.
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34. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFÍO 4:
Progresando
en su viaje
alrededor del
Big Data
¿Por qué es un desafío?
Muchas compañías se han estancado en su recorrido con el Big Data. La mayoría
de las veces, la tecnología no es el problema; es muy posible tener éxito en Big
Data. Sin embargo, requiere un compromiso con los cambios culturales, ajustes
en el modelo de negocio, nuevos procesos y habilidades adicionales. Esa es la
parte difícil.
¿Qué puede hacer?
Tendrá que tener en cuenta la complejidad de sus datos, la complejidad de sus
analíticas. Decida en qué punto se encuentra:
– Ad-hoc – La fase más temprana, donde las empresas experimentan y aprenden
sobre sus necesidades Big Data.
– Oportunista – La segunda fase, cuando una organización comienza a entregar
valor al negocio, construyendo sus habilidades y conocimientos.
– Repetible – La organización comenzará a entregar valor al negocio,
construyendo sus habilidades y conocimientos.
– Gestionado – El análisis Big Data se convierte en un servicio gestionado que
empieza a extenderse por toda la organización.
– Optimizado – La analítica Big Data se convierte en una máquina engrasada,
entregando continuamente valor exponencial.

35. AGE FRIENDLY ECONOMY | FUTURE OPPORTUNITIES FOR SMES
DESAFÍO 5:
¿Qué hay que
considerar con
el software de
analítica Big
Data?
¿Por qué es un desafío?
Parte de la eficiencia de la analítica Big Data es seleccionar la plataforma
adecuada. ¿Pero qué deberías buscar? ¿Quieres desarrollar tu solución o
comprarla? ¿O lo que quieres es conectar un software disponible con el
que ya tiene en la empresa?
¿Qué puede hacer?
Empieza a investigar. Por desgracia, no hay una respuesta simple para
esto. La mayoría de las veces, encontrarás que un enfoque híbrido en el
que desarrollas y compras funciona mejor para ofrecer una visión
completa del negocio.
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36. DATA SET SKILLS FOR BUSINESS
CONCLUYA con la LECTURA del
Artículo 2 que podrá encontrar
en la sección Recursos:
Big Data for Open Innovation: Unveiling
Challenges and Opportunities
Pasquale Del Vecchio

37. ¡Gracias!
https://www.data-set.eu/
¿Preguntas?
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