La computadora AlphaGo de Google vence al campeón mundial Lee Se-dol en el juego Go, Data se ha convertido en la nueva moneda y los gobiernos de todo el mundo han comenzado a invertir fuertemente en ciudades inteligentes. La exageración que rodea a Big Data finalmente ha terminado y en este año de 2017, podemos esperar un crecimiento masivo de datos tanto en términos de volumen como de variedad.
HADOOP SE CONVERTIRÁ EN AMPLIO
En este año, seremos testigos de un aumento en la adopción de Hadoop y otras soluciones relacionadas por parte de las organizaciones. Con la adopción de Hadoop, las organizaciones de cualquier tamaño pueden procesar un volumen masivo y una variedad de datos utilizando análisis avanzados. La adopción de bases de datos más avanzadas como MemSQL, Exasol, etc., se había convertido en un imperativo para el éxito de la organización.
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CONVERGENCIA DE IOT, NUBE Y GRANDES DATOS
Con el advenimiento de varios dispositivos IoT conectados a Internet, hay una afluencia masiva de datos estructurados y no estructurados. Gran parte de estos datos se están implementando en servicios en la nube. Estos datos residirán en varios sistemas relacionales y no relacionales que incluyen clústeres de Hadoop a bases de datos NoSQL. Las 10 consideraciones principales para la migración a la nube
LA REALIDAD MIXTA MEJORARÁ LAS VISUALIZACIONES DE DATOS
AR y VR han ganado mucha tracción entre los clientes en los últimos años. Con el lanzamiento de Pokémon Go, la Realidad Aumentada había cosechado alrededor de 100 millones de usuarios en solo unas pocas semanas desde su lanzamiento. Aunque AR o VR pueden no ser muy útiles para grandes corporaciones, el concepto de Realidad Mixta podría serlo. La realidad mixta combina el mundo virtual con nuestro mundo real y dispositivos como Microsoft Hololens ya están ganando terreno. La realidad mixta ofrecerá enormes oportunidades para que las organizaciones realicen mejor las tareas y también para comprender mejor los datos. Las 5 mejores plataformas en las que los chatbots están aumentando
APRENDIZAJE PROFUNDO
El aprendizaje profundo es una forma avanzada de aprendizaje automático que se basa en redes neuronales. El aprendizaje profundo ayuda a reconocer elementos específicos de interés de grandes volúmenes de datos no estructurados. Es sobre todo útil para aprender de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Por lo tanto, las empresas y organizaciones deberían prestar más atención a los algoritmos de aprendizaje profundo para hacer frente a la gran afluencia de datos.
VIRTUALIZACIÓN DE DATOS
La virtualización de datos verá un fuerte impulso en este año. La virtualización de datos tiene la capacidad de desbloquear los conceptos y conclusiones ocultos de un gran conjunto de datos. También permite a las empresas y organizaciones recuperar y manipular datos sobre la marcha.
CONCLUSIÓN
Como se mencionó anteriormente, este año será un año emocionante para Big Data y los sistemas de análisis se convertirán en la máxima prioridad para las organizaciones. Se espera que estos sistemas funcionen bien operativamente y cumplan las promesas de valor comercial para la organización.