¿Cuáles son las tendencias en análisis de big data?

Data Analytics es una de las mayores ventajas que las empresas actuales están optando por obtener información sobre sus operaciones comerciales y el mercado, para tomar decisiones comerciales mejores e informadas. El objetivo principal del análisis de Big Data es simplificar los datos para su posterior análisis a partir de datos no organizados. El análisis de datos es útil para que las organizaciones se pongan al día con los problemas que afectan a las empresas de forma directa o indirecta, y se correspondan con los beneficios de la empresa.

2017 ha sido un gran año para la tecnología digital y ha visto surgir algunas tendencias interesantes en Big Data Analytics, algunas de las cuales son:

Análisis predictivo: para mantenerse relevantes en el mercado, las empresas están inculcando análisis predictivo en sus estrategias. Esto se puede utilizar para analizar los datos y ayuda en las predicciones basadas en hechos. El resultado procesado se puede utilizar para anticipar problemas y fortalezas que la empresa puede utilizar para optimizar sus operaciones, flujos de procesos y mucho más.

Tecnología en memoria: esta tecnología ayuda en el procesamiento de grandes datos de las organizaciones. Aquí los datos se almacenan en RAM, en lugar de discos duros, y son mucho más rápidos. Esto afecta directamente la eficiencia de la organización al aumentar el rendimiento y generar resultados más rápidos y precisos. La mayoría de las grandes organizaciones como Microsoft, Facebook, han estado haciendo un uso significativo de la tecnología en memoria.

Seguridad: para una empresa asegurar sus datos, especialmente cuando atiende al público en general, es vital. Y el análisis de Big Data es una gran herramienta para identificar amenazas y lagunas en un sistema. Por lo tanto, las organizaciones están utilizando análisis de big data como un medio para asegurar datos confidenciales. El análisis de big data puede ayudar a las empresas a reducir el riesgo de ataques cibernéticos. Esto se puede usar como una herramienta de defensa para detectar amenazas desconocidas.

Edge computing: esta tecnología proporciona algunos beneficios significativos para las empresas. Aquí, fluirán menos datos a través de las redes, lo que a su vez aumenta el rendimiento y ahorra costos de computación en la nube. Esto reduce los costos de infraestructura, acelera el motor de análisis y ayuda a los tomadores de decisiones a llegar a una conclusión más rápido que nunca.

Si planea aprovechar el potencial de su grupo de datos, FuGenX Technologies puede ayudarlo. FuGenX Technologies es una compañía global de servicios tecnológicos que ofrece servicios de análisis de datos de clase mundial para las empresas líderes del mundo. Con las compañías de análisis de datos de FuGenX en Delhi , Mumbai y Hyderabad, India, puede obtener información sobre las tendencias del mercado, explorar nuevos mercados, generar nuevas fuentes de ingresos y descubrir correlaciones ocultas y desconocidas.

Big data no es un buzzfeed en estos días. Cada otra persona ha aprendido a jugar con datos en estos días, las herramientas de aprendizaje automático y los lenguajes de programación se han convertido en otra cosa para los técnicos en estos días. Las industrias están creciendo a un ritmo casi doble simplemente aprendiendo administración de big data y contratando analistas de datos. Las tendencias han cambiado en todas las industrias, ya sea moda o educación. Casi el 40 por ciento de las industrias han comenzado a implementar y expandir la adopción de la tecnología de Big Data justo cuando comenzaste a pensar en tener una buena carrera, algunas compañías también han pensado en crear una carrera excelente para ti. Aspiras a crecer, ellos crecen. Su futuro depende de tu arduo trabajo. La disponibilidad de datos, una nueva generación de tecnología y un cambio cultural hacia la toma de decisiones basada en datos continúan impulsando la demanda de big data y tecnología de análisis y es muy claro que el mercado de big data crecerá.

Algunas de las tendencias del análisis de big data durante un período de tiempo son:

• Aplicaciones de código abierto – hadoop y noSQL
• En tecnología de memoria
• Aprendizaje de Mchine: rama de la inteligencia artificial
• Aplicaciones inteligentes y seguridad
• MUCHO – internet de las cosas
• Altos salarios
• Autoservicio

Se están desarrollando varios softwares para hacer que el big data sea más fácil y menos lento y para que se entienda a una persona no experta en tecnología y de alguna manera las industrias están avanzando hacia el éxito en el manejo de tan vastos datos. Para conocer las tendencias en el análisis de big data más conveniente, puede consultar Wikipedia para obtener una definición básica de los términos mencionados anteriormente. Varios proveedores ya han lanzado herramientas de análisis de big data con capacidades de “autoservicio”, y los expertos esperan que esa tendencia continúe en los próximos años. Es probable que TI se involucre menos en el proceso a medida que el análisis de big data se integra más en las formas en que las personas en todas las partes del negocio hacen su trabajo. Con todos esos nuevos dispositivos y aplicaciones en línea, las organizaciones experimentarán un crecimiento de datos aún más rápido que en el pasado. Muchos necesitarán nuevas tecnologías y sistemas para poder manejar y dar sentido a la avalancha de big data proveniente de sus implementaciones de IoT.

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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.

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.

Big Data está listo para su consolidación en 2016, la consolidación se realizará horizontalmente en una variedad de plataformas, donde se agregarán análisis a todo tipo de software empresarial. Se dice que 2016 es el año de aprendizaje profundo, ya que pasará de la tecnología experimental a la implementada en reconocimiento de imágenes, comprensión del lenguaje y superará el rendimiento humano en muchas áreas.

• Internet de cualquier cosa. En 2016, las empresas buscarán obtener valor de todos los datos. No es solo el Internet de las cosas, sino el Internet de todo lo que puede proporcionar información.
• En 2016, más bancos, aseguradoras y firmas de calificación crediticia en todo el mundo recurrirán a medidas de seguridad mejoradas para protegerse contra el fraude en línea de manera más efectiva; el software global y la nube principal Oracle ha predicho.
• 2016 será testigo de un aumento en el aumento de los experimentos en riesgo de incumplimiento, suscripción de políticas y detección de fraude a medida que las empresas intentan identificar puntos críticos para obtener una ventaja algorítmica más rápido que la competencia.
• Los científicos de datos profesionales verán una demanda creciente de sus habilidades por parte de compañías establecidas, incluso en India.
• El nuevo cambio incluirá aplicaciones generalizadas de estas tecnologías en herramientas de TI que admitan aplicaciones, análisis en tiempo real y ciencia de datos.
• Los datos tendrán límites a medida que el uso de datos se regule más, ya que los proveedores no podrán mantenerse al día con la demanda de datos y las empresas no podrán mantenerse al día con el aumento del costo, lo que hará que las empresas comiencen a aprovechar las tecnologías que monitorean estos datos.

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Objetivo de nuestro curso: Desarrollar las habilidades esperadas en un especialista en tecnología de Big Data, completamente familiarizado con las herramientas, plataformas y su arquitectura relacionadas con Big Data para almacenar, programar, procesar y administrar los datos.

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Big data es una colección de grandes volúmenes de datos que no pueden procesarse utilizando los sistemas tradicionales de administración de bases de datos. Esta gran cantidad de datos proviene de varias fuentes, como teléfonos inteligentes, Twitter, Facebook y otras fuentes. Según diversas encuestas, el 90% de los datos mundiales se generan en los últimos dos años.

Tendencias de Big Data

Realmente hacer un seguimiento de las tendencias de Big Data es como tratar de monitorear los cambios diarios en el viento: en el momento en que siente una dirección, cambia. Sin embargo, las siguientes tendencias claramente están dando forma a Big Data en el futuro.

Movimiento a la nube

Las pequeñas y medianas empresas e incluso las grandes empresas son estrategias de mapeo que llevan más de sus aplicaciones a la nube y fuera del centro de datos, y esto es válido tanto para los grandes datos como para los sistemas de procesamiento de transacciones tradicionales. Las empresas desean ver un gasto reducido en sus centros de datos y una mayor flexibilidad en términos de conexión y desconexión de soluciones. La capacidad de hacer esto viene con suscripciones a servicios y no tener que encerrarse durante varios años en equipos locales.

Agregación de datos digitales no estructurados y de máquina de IoT

Los objetivos de agregación de hadoop de big data de las organizaciones se expandirán a visiones donde los datos digitales estándar ingresados ​​originalmente por humanos y los datos emitidos desde máquinas se agregarán en visualizaciones compuestas que transformarán la forma en que se realiza el trabajo. Un buen ejemplo son los datos alojados en drones que combinarán una variedad de entradas de TI sensoriales y estándar en un solo panel de vista de cristal para un operador de cómo está funcionando un dron. Se recurrirá a proveedores y consultores de Big Data y análisis para ayudar a las empresas a definir y alcanzar estos nuevos objetivos de agregación de datos.

: El uso de más datos oscuros

Las empresas comenzarán a controlar la gran cantidad de información contenida en documentos en papel, fotos, videos y otros activos corporativos que están latentes en bóvedas y armarios de almacenamiento, pero que podrían utilizarse en la agregación de grandes datos. Estos activos pueden dar a las organizaciones una visión más completa de las tendencias históricas de rendimiento y los ciclos de productos que pueden ser útiles para la planificación

Administración más sólida de los permisos de seguridad de datos.

A medida que más grandes datos se trasladan a depósitos y depósitos de datos, el objetivo es una “versión única de la verdad”, donde todos los usuarios usan los mismos datos pero no necesariamente tienen la capacidad de acceder a todos. Las empresas reforzarán los permisos de acceso a datos para garantizar que cada usuario de datos tenga los permisos de acceso correctos. Es probable que esto implique crear o revisar políticas de permisos de acceso a datos e implementar tecnología que monitoree y detecte la posible filtración de datos por parte de los usuarios; la exfiltración de datos es un proceso en el que los usuarios, sin autorización, copian, transfieren o recuperan datos que exceden sus autorizaciones de acceso.

Analítica inmediatamente gratificante

Nos guste o no, los ejecutivos y gerentes de línea desean ver análisis que les brinden datos procesables de inmediato. No quieren esperar informes de análisis por lotes, que todavía es la mayoría de los análisis de big data. La presión estará en TI para entregar resultados analíticos accionables más rápido y para enfocar más actividades de big data y análisis en datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Gracias por A2A. Estoy trabajando como consultor de SAP BW / BO.
A continuación se detallan las cosas que percibí mientras trabajaba en múltiples tecnologías SAP.

1. Las empresas con grandes datos ahora se están moviendo con SAP HANA para obtener informes en tiempo real más rápidos y minimizar el tiempo de ejecución de la carga de datos. http://hana.sap.com/abouthana/why-hana.html & nbsp ;

Aquí hay algunas historias de clientes.

2. Los usuarios ahora se están moviendo y se fueron cuando estaban sentados frente a la computadora para ingresar transacciones de ventas, cambiar el estado de las facturas o crear un número de documento para facturas particulares.
SAP Fiori ha facilitado la creación de aplicaciones móviles para todas estas operaciones que anteriormente tenían que hacer desde aplicaciones NetWeaver basadas en escritorio. Aquí lo que es SAP Fiori.

3. El análisis de sentimientos está desempeñando el papel principal cuando se trata de análisis de big data. La inteligencia sentimental de SAP HANA está lista para implementar una solución llamada RDS (solución de implementación rápida) . Se lanzó para atraer a los clientes que están desesperados por animar los sentimientos.

Mi conocimiento es parroquial y solo está restringido para las tecnologías SAP.
Espero que esto te responda.

H ,.

Este artículo puede ayudarte.

El análisis de big data es el proceso de examinar conjuntos de datos grandes y variados, es decir, big data, para descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias del cliente y otra información útil que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales más informadas.

Beneficios de Big Data Analytics

Impulsado por sistemas y software de análisis especializados, el análisis de big data puede señalar el camino hacia diversos beneficios comerciales, incluidas nuevas oportunidades de ingresos, marketing más efectivo, mejor servicio al cliente, mayor eficiencia operativa y ventajas competitivas sobre sus rivales.

Las aplicaciones de análisis de Big Data permiten a los científicos de datos, modeladores predictivos, estadísticos y otros profesionales de análisis analizar volúmenes crecientes de datos de transacciones estructuradas, además de otras formas de datos que a menudo no son aprovechadas por la inteligencia de negocios (BI) convencional y los programas de análisis. Eso abarca una combinación de datos semiestructurados y no estructurados, por ejemplo, datos de clics de Internet, registros de servidores web, contenido de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas de encuestas, registros de detalles de llamadas de teléfonos móviles y datos de máquinas capturados por sensores conectados a El internet de las cosas.

A gran escala, las tecnologías y técnicas de análisis de datos proporcionan un medio para analizar conjuntos de datos y sacar conclusiones sobre ellos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales informadas. Las consultas de BI responden preguntas básicas sobre las operaciones comerciales y el rendimiento. El análisis de Big Data es una forma de análisis avanzado, que involucra aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos basados ​​en sistemas de análisis de alto rendimiento.

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Tendencias más recientes en Big Data Analytics

1.Movimiento a la nube

Las pequeñas y medianas empresas e incluso las grandes empresas son estrategias de mapeo que llevan más de sus aplicaciones a la nube y fuera del centro de datos, y esto es válido tanto para los grandes datos como para los sistemas de procesamiento de transacciones tradicionales. Las empresas desean ver un gasto reducido en sus centros de datos y una mayor flexibilidad en términos de conexión y desconexión de soluciones. La capacidad de hacer esto viene con suscripciones a servicios y no tener que encerrarse durante varios años en equipos locales.

Un factor adicional para el big data y el análisis es la dificultad que incluso las grandes organizaciones tienen para encontrar el talento necesario para ejecutar clústeres y procesos internos de Hadoop.

2. El uso de más datos oscuros

Las empresas comenzarán a controlar la gran cantidad de información contenida en documentos en papel, fotos, videos y otros activos corporativos que están latentes en bóvedas y armarios de almacenamiento, pero que podrían utilizarse en la agregación de grandes datos. Estos activos pueden proporcionar a las organizaciones una visión más completa de las tendencias históricas de rendimiento y los ciclos de productos que pueden ser útiles para la planificación.

3. Analítica inmediatamente gratificante

Nos guste o no, los ejecutivos y gerentes de línea desean ver análisis que les brinden datos procesables de inmediato. No quieren esperar informes de análisis por lotes, que todavía es la mayoría de los análisis de big data. La presión estará en TI para entregar resultados analíticos accionables más rápido y para enfocar más actividades de big data y análisis en datos en tiempo real o casi en tiempo real.

Haga clic aquí para leer la mayoría de los temas de tendencias sobre Hadoop

Las tendencias en análisis de big data son:

Actualmente, las pequeñas y medianas empresas e incluso las grandes empresas están estableciendo estrategias que llevan más aplicaciones a la nube que en el centro de datos.

Los objetivos de agregación de grandes datos de las organizaciones se expandirán a visiones donde los datos digitales estándar ingresados ​​originalmente por humanos y los datos emitidos por las máquinas se agregarán en visualizaciones compuestas

Las empresas comenzarán a controlar la gran cantidad de información contenida en documentos en papel, fotos, videos y otros activos corporativos que están latentes en bóvedas y armarios de almacenamiento, pero que podrían utilizarse en la agregación de grandes datos.

Los ejecutivos y los gerentes de línea desean ver análisis que les brinden datos procesables de inmediato. No quieren esperar informes de análisis por lotes, que todavía es la mayoría de los análisis de big data. La presión estará en TI para entregar resultados analíticos accionables más rápido y para enfocar más actividades de big data y análisis en datos en tiempo real o casi en tiempo real.

También puede consultar algoworks the big data analytics 2017

Qué hay en la tienda para Big Data Analytics en 2017 – Algoworks

Espero que esto te ayudará

Una plataforma analítica de video inteligente puede ayudarlo a manejar grandes cantidades de datos de entrada de video o imagen y producir resultados en tiempo real. El proceso complejo de convertir datos de video no estructurados a una realización visual estructurada en un contexto paralelo se puede hacer fácilmente con Big Data Video Analytic.

El mundo está preparado para un nuevo crecimiento en el tráfico global de IP. Con un número cada vez mayor de dispositivos y conexiones de usuarios de Internet activos en los medios y una banda ancha más y más rápida, es inevitable que el tráfico de video crezca significativamente. Gran parte de los datos del mundo ahora son visuales.

El próximo “Big Thing” la aplicación de Plataforma de análisis de video para Big Data

Los datos de video difieren de los datos más tradicionales, ya que es un flujo continuo de eventos no discretos. El procesamiento de video en general es costoso y requiere aceleración computacional. Sin esa aceleración, el procesamiento de video agota la memoria del sistema y los recursos de ancho de banda.

Además, el procesamiento de video requiere una gestión continua de la transmisión para ser efectivo. El procesamiento posterior, para visualizar los resultados, a menudo requiere mecanismos gráficos para representar eficientemente los datos estructurados extraídos.

La idea de emplear herramientas de Big Data y plataformas basadas en la nube para escalar algoritmos de visión por computadora es atractiva. Para lograr una solución de este tipo, AvidBeam ha desarrollado una plataforma que puede manejar grandes cantidades de datos de video o procesamiento de datos de imágenes que procesan datos en paralelo y en la nube utilizando interfaces abiertas estándar de la industria.

La plataforma AvidBeam puede configurar cualquier algoritmo de visión por computadora de terceros de interés. El usuario de repente tiene la capacidad de escalar y operar en grandes cantidades de datos de video o imagen y producir resultados en tiempo real. Las herramientas de Big Data se han personalizado para manejar el procesamiento de video de forma nativa.

El año 2017, como lo imaginamos, enfrentará algunos desafíos para que los expertos en Big Data Analytics puedan manejar. Como respuesta a estos desafíos, el año anticipa la entrada de nuevas innovaciones y nuevas técnicas para trabajar para aliviar estos desafíos.

Veamos las tendencias de análisis de big data presentadas para el año 2017 previsto.

Qué hay en la tienda para Big Data Analytics en 2017

Después de una cantidad de tiempo aparentemente interminable, los datos se crean de manera exponencial y consistentemente, las empresas en todos los espacios de la industria están luchando con la validez y la calidad de los datos. Los maestros de la tecnología confían en las tendencias tecnológicas de la investigación premonitoria, el big data y la nube no solo ayudarán a las asociaciones a administrar medidas colosales de información, sino que también ayudarán a las asociaciones a abordar los desafíos comerciales. ¡Este espacio aún se está desarrollando y las asociaciones deben responder y ajustarse rápidamente para adaptar la capacidad genuina de sus datos!

¿Cuáles son los principales beneficios de elegir AGILE Infoways como sus socios de Big Data Service?

Tener volúmenes masivos de datos puede ser difícil de administrar y sus complejidades incluyen analizar información compleja y organizarla. Drumrolls for Big Data Solutions que atiende a pequeñas y grandes empresas y se ha convertido en una solución imprescindible para todo tipo de empresas.

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El objetivo es convertir los datos en información y la información en conocimiento – Carly Fiorina
Aquí están las 7 tendencias de datos clave que están creando mucha expectación en estos días.
Análisis predictivo y prescriptivo
Inteligencia artificial
Dato de governancia
Cloud Analytics
Analítica Embebida
Analítica visual
Analítica colaborativa

Analista de negocios / Ciencia de datos / Científico de decisiones, etc. son palabras que describen una nueva oportunidad de trabajo en la era actual. No es de extrañar que se llame el trabajo más sexy del siglo XXI.
El mundo ahora se ha convertido en un espacio de trabajo digital. Tenemos datos a nuestro alrededor y una persona que puede usar estos datos para proporcionar una mejor información se llama analista de ciencia de datos / negocios. Este perfil se ha sugerido como el perfil más popular durante las próximas 5-6 décadas.
Con la llegada de Internet de las cosas (IOT), este dominio tendrá un gran salto.
El trabajo de ciencia de datos es claramente un ganador aquí.
Las principales herramientas y tecnología en este campo son: R, SAS, SQL Python, Hadoop, Hive, Tableau, etc.
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Día a día las tendencias en análisis de big data están aumentando. Una de las principales aplicaciones de los sistemas paralelos y distribuidos de generación futura es el análisis de big data.

1. Análisis de big data en la nube

2. Hadoop: el nuevo sistema operativo de datos empresariales

3. Grandes lagos de datos

4. Más análisis predictivo

5. SQL en Hadoop: más rápido, mejor

6. Más, mejor NoSQL

7. aprendizaje profundo

8. Análisis en memoria

Si bien el tema de Big Data es amplio e involucra muchos estilos y nuevas mejoras tecnológicas, aquí hay una revisión sobre las diez principales innovaciones tecnológicas en crecimiento que están ayudando a los clientes a manejar y administrar Big Data de una manera rentable. Hay muchas tecnologías emergentes en grandes datos como bases de datos orientadas a columnas, MapReduce, recursos de datos sin esquema o bases de datos NoSQL y muchos más.

Junto con las redes sociales, móviles y en la nube, el análisis y las tecnologías de datos asociadas se han ganado un lugar como uno de los principales disruptores de la era digital. En 2015, las iniciativas de Big Data pasaron de la prueba a la producción y un fuerte impulso para aprovechar las nuevas tecnologías de datos para impulsar la inteligencia empresarial. A medida que 2016 se pone en marcha, cinco expertos comparten sus predicciones sobre lo que 2016 tiene reservado para el espacio de datos y análisis: 21 tendencias de datos y análisis que dominarán 2016

La expansión de Internet de las cosas (IoT) ha agregado innumerables nuevas fuentes de Big Data en el entorno de Data Management y será una de las principales tendencias de Big Data en 2018 y más allá. Las computadoras portátiles, los teléfonos inteligentes, los sensores en las máquinas generan grandes cantidades de datos para el IoT