¿Cuál es el futuro del análisis de big data?

Answer 1

Sin lugar a dudas, el potencial de creación de valor número 1 en el análisis de big data reside en el agnosticismo de datos .

La tecnología se ha desarrollado lo suficiente en los últimos años para permitirle automáticamente :

1. Guarda todos tus datos generados por la máquina
2. Estructure todos sus datos generados por máquina
3. Correlaciona todos tus datos generados por la máquina

Hasta hace muy poco, los recursos necesarios para realizar cualquiera de estos pasos estaban fuera del alcance de la mayoría de las organizaciones.

Debido a estas limitaciones, las herramientas existentes de análisis de big data vienen ya fuera de la caja con metodologías destinadas a responder a necesidades específicas o brindan a los usuarios los medios para responder a sus necesidades específicas.

De cualquier manera, estás tratando de resolver algo específico, que ya has definido y confinado. Los objetivos están establecidos y simplemente se muestra el camino hacia ellos ( si la herramienta está haciendo su trabajo). Está haciendo esto solo con una parte de sus datos, que necesita estructurar y correlacionar manualmente .

Un nuevo potencial emergente radica en la capacidad de permitir que las máquinas analicen y correlacionen los conjuntos de Big Data de forma completamente agnóstica, e informen cualquier hallazgo interesante sin que el usuario haya predefinido sus necesidades.

Aunque parezca extraño al principio, este método de análisis de Big Data no solo quita una gran carga de configuración manual a los usuarios, sino que también permite que surjan ideas de los datos más allá de lo que cualquiera podría haber imaginado .

Imagínese poder verter terabytes sobre terabytes de datos en dicha plataforma y permitirle correlacionar los resultados de cientos de miles de eventos, ya sean experimentos científicos, investigaciones médicas, documentos académicos, cualquier cosa.

Sin intentar confirmar o negar ninguna hipótesis específica, una plataforma como esta puede correlacionar estos conjuntos de datos y llevarnos a avances increíbles y perspectivas sin paralelo.

Una de esas plataformas está siendo desarrollada por mi empresa, Loom Systems. Nuestra solución de análisis de datos grandes está creando un inmenso valor para las empresas en muchos campos diferentes. Siéntase libre de comprobarlo o contácteme si desea saber más sobre él.

Sistemas de telar | El primer científico de datos artificialmente inteligente

Answer 2

¿Sabías que los dos más vendidos justo antes de que llegue un huracán son la cerveza y las Pop-Tarts de fresa? ¿O que la demanda de libros aumenta cuando el clima comienza a hacer más frío?

Sabemos estas cosas porque los minoristas de todas las formas y tamaños ahora están usando el análisis de Big Data para comprender mejor el comportamiento del cliente y descubrir información que les ayudará a impulsar las ventas y aumentar la satisfacción.

Analizar Big Data se ha convertido en una parte tremenda del comercio minorista moderno, tanto que ya no se considera opcional para las empresas que desean sobrevivir y competir. Conocer a su cliente es menos acerca de las interacciones cara a cara y más sobre los algoritmos avanzados que analizan las ventas, los datos demográficos y sociales en busca de patrones que puedan proporcionar una comprensión del comportamiento de compra y las tendencias futuras.

La información de Big Data permite a los minoristas tomar decisiones precisas y basadas en datos que se basan en una visión de 360 ​​grados de sus clientes para personalizar y mejorar la experiencia de compra en todos los canales. El análisis del cliente también puede ayudar a los minoristas a pronosticar mejor la demanda, adaptar las ofertas a los clientes individuales y probar la aceptación de cupones y promociones especiales.

Los beneficios de Big Data han sido probados en el mundo del retail. Una encuesta de Strategy & / INSEAD encontró que las organizaciones con un rendimiento por encima del promedio que utiliza datos y análisis de los clientes superan a los competidores 2-3 veces en ventas, márgenes, ganancias y rendimiento para los accionistas.

Thinklayer proporciona Big Data Consulting & Solutions. Nuestro motor de prueba de entrenamiento de diseño de soluciones de análisis de Big Data está organizado por expertos altamente experimentados.

Nuestros servicios

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Answer 3

Big Data no es solo una exageración de estos días, sino un gran avance en el mundo tecnológico. Lo creas o no, pero en 5 años, el análisis de Big Data se convertirá en una de las principales herramientas de planificación y gestión para todas las empresas. Hay muchas razones por las que lo digo. Echemos un vistazo a algunos datos para probar mi idea.

1. Si te gustan las redes sociales y entiendes cómo funcionan, deberías estar convencido de que los datos (información sobre los usuarios) ayudan a las redes sociales a ganar dinero (ofrecer anuncios dirigidos, etc.). Todo esto significa que los datos son un recurso que puede vender y comprar. Big Data es una gran fuente de información que también puede ser monetizada. Aquí hay un ejemplo, Social Data Collective es un portal que intercambia su información privada por bienes y servicios. ¡Cuanta más información proporcione, más bienes y servicios podrá obtener!

2. Las otras cosas importantes a considerar son los resultados de las investigaciones de Statista (portal estadístico conocido y confiable). Statista calculó que las ganancias del análisis de Big Data alcanzarán los $ 40 mil millones en 2018. En 2020, este número aumentará a 57 mil millones de dólares y a 92 mil millones en 2026.

3. Otra investigación del portal Statista mostró que la proporción de ingresos de diferentes sectores de la esfera de Big Data también cambiará. Si ahora los segmentos más rentables en esta área son los servicios (alrededor del 40%) y el hardware vendido (37%), el segmento de software tiene solo el 20%. La situación habrá cambiado para 2026. El segmento de software traerá alrededor del 37% de todos los ingresos, hardware: 38%, mientras que los servicios solo aportarán el 25% de todos los ingresos.

Estos fueron los hechos. Ahora pensemos qué nos pueden dar estos datos y cómo se va a utilizar Big Data en el futuro más cercano:

Mejor enfoque personal. Big Data ya se aplica para estos fines y solo aumentará este uso. Tener análisis de Big Data informa que las personas de negocios aprenden nuestros hábitos, preferencias y necesidades. Y luego nos ofrecen los bienes y servicios que más necesitamos. De esta manera, podemos encontrar y elegir fácilmente las cosas que queremos y maximizan los ingresos.

Predicción de tendencias. Big Data se utilizará para rastrear todas las tendencias en la sociedad y ofrecer las cosas que serían populares el próximo mes o temporada.

En realidad, hay muchos más beneficios que uno puede obtener al aplicar el análisis de Big Data a su negocio. Puedes leer sobre ellos en el artículo Future of the Big Data.

Answer 4

El crecimiento de dispositivos IoT y dispositivos móviles generará un gran volumen de datos, y la consecuencia de este crecimiento llevará el análisis de Big data al siguiente nivel

• Grandes lagos de datos:

Ref. De imagen https://www.linkedin.com/pulse/d …

• Análisis más predictivos.

Con Hopkins , los analistas no solo tienen más datos con los que trabajar, sino también la capacidad de procesamiento para manejar una gran cantidad de registros con muchos atributos. El aprendizaje automático tradicional utiliza el análisis estadístico basado en una muestra de un conjunto total de datos. “Ahora tiene la capacidad de hacer un gran número de registros y un gran número de atributos por registro” y eso aumenta la previsibilidad, dice.

• Aprendizaje profundo

Muy buen artículo para leer: Dentro del cerebro artificial que está rehaciendo Google Empire

El aprendizaje profundo es uno de los únicos métodos mediante los cuales podemos sortear los desafíos de la extracción de características. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje profundo son capaces de aprender a enfocarse en las características correctas por sí mismos, lo que requiere poca orientación del programador. Esto hace que el aprendizaje profundo sea una herramienta extremadamente poderosa para el aprendizaje automático moderno.

tomar ejemplo 0 o 6

Un cero que es difícil de distinguir de un seis algorítmicamente.

también puede referir el proyecto Watson IBM Say Hello a IBM Watson y al servicio de traducción Skype Translator.

• Artículo de Robert L. Mitchell en 8 grandes tendencias en analítica de big data.
• El futuro de la analítica: las 5 mejores predicciones para 2016
• Aprendizaje profundo

Espero que ayude 🙂

Answer 5

Casi todos pueden 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? ¿O los grandes datos se convertirán en una reliquia tan rápido como la próxima tendencia: la tecnología cognitiva? ¿datos rápidos? – Aparece en el horizonte.

Echemos un vistazo a algunas de las predicciones de los expertos más destacados en el campo, y la probabilidad de que se cumplan.

1) Los volúmenes de datos continuarán creciendo . No hay duda alguna de que continuaremos generando volúmenes de datos cada vez más grandes, especialmente considerando que se espera que la cantidad de dispositivos de mano y dispositivos conectados a Internet crezca de manera exponencial.

2) Las formas de analizar los datos mejorarán. Si bien SQL sigue siendo el estándar, Spark se está convirtiendo en una herramienta complementaria para el análisis y continuará creciendo, según Ovum.

3) Surgirán más herramientas para el análisis (sin el analista) . Microsoft y Salesforce, ambas características recientemente anunciadas para permitir que los no programadores creen aplicaciones para ver datos de negocios.

4) El análisis prescriptivo se integrará en el software de análisis de negocios . IDC predice que la mitad de todo el software de análisis de negocios incluirá la inteligencia donde se necesita para 2020.

5) Además, las perspectivas de transmisión de datos en tiempo real serán las características distintivas de los ganadores de datos en el futuro, según Forrester. Los usuarios querrán poder usar los datos para tomar decisiones en tiempo real con programas como Kafka y Spark.

6) El aprendizaje automático es una de las principales tendencias estratégicas para 2016 , según Gartner. Y Ovum predice que el aprendizaje automático será un elemento necesario para la preparación de datos y el análisis predictivo en los negocios que avanzan.

7) Big Data se enfrentará a grandes desafíos en torno a la privacidad , especialmente con la nueva regulación de privacidad de la Unión Europea. Las compañías se verán obligadas a abordar el ‘elefante en la sala’ en torno a sus controles y procedimientos de privacidad. Gartner predice que para 2018, el 50% de las violaciones de ética empresarial estarán relacionadas con los datos.

8) Más compañías nombrarán un director de datos . Forrester cree que la CDO verá un aumento en la prominencia, en el corto plazo. Pero ciertos tipos de negocios e incluso las diferencias generacionales verán menos necesidad de ellos en el futuro.

Solo el tiempo dirá cuál de estas predicciones se cumplirá y cuál simplemente pasará a la oscuridad. Pero lo importante, creo, es que el big data solo se hará más grande, y aquellas empresas que lo ignoren se quedarán cada vez más atrás.

Answer 6

Un futuro de ensueño definitivamente ..

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

Beneficios de Big Data Analytics

Impulsado por sistemas analíticos y software especializados, el análisis de big data puede señalar el camino a varios beneficios comerciales, que incluyen nuevas oportunidades de ingresos, un marketing más efectivo, un mejor servicio al cliente, una mayor eficiencia operativa y ventajas competitivas sobre los rivales.

Las aplicaciones de análisis de datos grandes permiten a los científicos de datos, modeladores predictivos, estadísticos y otros profesionales analíticos analizar volúmenes crecientes de datos de transacciones estructuradas, además de otras formas de datos que a menudo no son aprovechadas por la inteligencia comercial convencional (BI) y los programas analíticos. Esto abarca una combinación de datos semiestructurados y no estructurados, por ejemplo, datos de flujo de clics de Internet, registros de servidores web, contenido de redes sociales, texto de correos electrónicos de clientes y respuestas a 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 empresariales informadas. Las consultas de BI responden preguntas básicas acerca de las operaciones comerciales y el rendimiento. El análisis de Big Data es una forma de análisis avanzado, que involucra aplicaciones complejas con elementos tales como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos basados ​​en sistemas de análisis de alto rendimiento.

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Answer 7

El futuro de Big Data parece muy brillante, extremadamente prometedor. El futuro de Big Data es más grande de lo que posiblemente puedas imaginar

A pesar de que Major League Baseball lo hace con big data, es seguro decir que estamos en la primera entrada, y quizás justo después del primer lanzamiento de la primera entrada, de un juego muy largo por venir.

Quisiera concluir mi respuesta citando las palabras de Peter Sondergaard, vicepresidente sénior de Gartner Research, “Los datos son el petróleo del siglo XXI, y el análisis es el motor de combustión”.

Answer 8

Hola:

El futuro de Big data es realmente brillante. ¡Por IBM, el 90% de los datos que tenemos en el mundo hoy se han generado en los últimos 2 años! Todos los días generamos 2.5 bytes quintilianos (2.500.000 terabytes) de datos. Estos datos llegan de todas partes, como redes sociales, sensores, transacciones, imágenes, videos, etc. Se espera que el crecimiento de estos datos sea incluso más rápido en las próximas décadas.

La conclusión es que Big Data está aquí para quedarse y requerirá una gran cantidad de científicos de datos y máquinas para recopilar estos datos con el fin de obtener información y conocimientos útiles.

Aquí hay un fragmento de algunos de los mejores medios

Espero que esto ayude.

¡Aclamaciones!

Answer 9

El futuro de Big Data es más grande de lo que cualquiera puede imaginar; Debido a los avances en tecnología y computación, estamos generando más datos que nunca. Mucho más. Y estamos aprendiendo a darle un buen uso.

Veamos algunos datos interesantes sobre los datos,
1. Menos del 0,5% de todos los datos que creamos se analizan y se utilizan.
El 2,73% de las organizaciones ya han invertido o invertirán en big data a finales de 2016.
3. Un aumento del 10% en la accesibilidad a los datos resultará en un ingreso neto adicional de más de $ 65 millones para la compañía típica Fortune 1000.
4.Google usa aproximadamente 1,000 computadoras para responder a una única consulta de búsqueda.
5.En 2020, habrá más de 50 mil millones de dispositivos conectados inteligentes en el mundo, que recopilarán, analizarán y compartirán datos.
6.El año pasado, se tomaron aproximadamente 1 billón de fotos y se compartirán miles de millones en línea.
7.Para 2017, casi el 80% de las fotos se tomarán en teléfonos inteligentes y la mayoría se convertirá en datos de búsqueda.
8. Realizamos 40,000 consultas de búsqueda por segundo solo en Google, 1.2 trillones de búsquedas por año.
9. Para 2020, se crearán aproximadamente 1,7 megabytes de nueva información cada segundo para cada humano en el planeta.
10.1 mil millones de piezas de contenido se comparten a través de Open Graph de Facebook todos los días.
11. Los datos falsos cuestan a las empresas estadounidenses solo $ 600 mil millones anuales.
12. Los datos importantes impulsarán un gasto estimado de $ 232 mil millones en 2016.
13.70% de los datos son creados por individuos, pero las empresas son responsables de almacenar y administrar el 80% de eso.
15. Hay casi tantas piezas de información digital como estrellas en el universo.

Como puede ver claramente a partir de los números, el big data no va a ninguna parte, y tampoco es necesario el trabajo para explicarlo y darle un buen uso.

¡¡¡Aclamaciones!!!

Answer 10

El futuro de Big Data Hadoop Administration

IDC ha pronosticado que el mercado de Big Data tendrá un valor de $ 46.340 millones para fines de 2018. Sin duda, esto tendrá un gran impacto en la infraestructura, el software y las soluciones relacionadas con Big Data en los próximos años. Se espera que la tecnología de Big Data y el mercado relacionado crezcan a un 23.1% CAGR hasta 2019. Se espera que el gasto anual alcance los $ 48,6 mil millones para 2019.

Big Data ha salido de la fase de “palabra de moda” y las empresas se han dado cuenta de que las iniciativas de Big Data son extremadamente importantes para sus organizaciones. Muchas empresas ya han implementado soluciones de big data y muchas más están en proceso de implementación. Los “datos” no son menos que oro para las empresas en el mercado actual (que está completamente impulsado por los datos) y a ninguna compañía le gustaría quedarse atrás en la carrera solo por la incapacidad de utilizar todos los datos disponibles para obtener el máximo beneficio. Las empresas buscan continuamente profesionales de big data y una de las funciones más importantes es la gestión y el procesamiento de big data. Hadoop es la plataforma de procesamiento de datos más común y, por lo tanto, la administración de Hadoop se ha convertido en el título de trabajo más buscado en el mundo. Hay una gran demanda de administradores de Hadoop, pero no hay suficientes profesionales capacitados.

De acuerdo con Forbes, las cinco industrias principales que contratan administradores de Hadoop son minoristas, finanzas, manufactura, TI y servicios profesionales y financieros. Hay una contribución significativa de los administradores de Big Data Hadoop para garantizar que los datos de las empresas se almacenen, administren y procesen adecuadamente para que se utilicen para análisis.

Muchos administradores de datos y profesionales de Linux se están moviendo hacia la administración de Big Data Hadoop, ya que ven un gran potencial y una brillante perspectiva profesional.

Collabera TACT ha estado ayudando a los profesionales a realizar su sueño de ser un Administrador de Hadoop exitoso al brindar la mejor capacitación posible en el Administrador de Hadoop. Con veteranos de la industria como capacitadores y poniendo énfasis en la experiencia práctica tanto como en la explicación teórica, este curso es el mejor curso para la capacitación Big Data Hadoop. Para obtener más información sobre las perspectivas de carrera y el futuro de Big Data Hadoop y las tecnologías relacionadas, no dude en ponerse en contacto con [email protected]

Answer 11

Se espera que el análisis de datos cambie radicalmente la forma en que vivimos y hacemos negocios en el futuro. Ya hoy utilizamos el análisis en nuestros dispositivos de tecnología, para muchas decisiones en nuestras vidas. No solo cómo conducir de A a B y evitar atascos de tráfico, sino también identificar el desperdicio en los procesos de negocios con la ayuda de los proyectos de optimización Lean six sigma.

Si bien las organizaciones están tomando medidas para convertir los datos en información, nuestra encuesta global mostró que las organizaciones aún están luchando con la calidad de los datos y el problema para encontrar los recursos adecuados para convertir estas ideas en verdadero valor y volverse más dependientes de los datos.

Las expectativas son que el análisis de datos hará posible lo imposible, pero todavía estamos en las primeras etapas de la era de los datos. Básicamente, cada empresa está invirtiendo actualmente en capacidades de análisis de datos para mantenerse al día con los desarrollos y la competencia conocidos o desconocidos.

El ciclo de desarrollo del análisis de datos conocido se describe en etapas: de descriptivo (qué sucedió) a diagnóstico (por qué sucedió), a descubrimiento (qué podemos aprender de ello), a predictivo (qué es probable que suceda), y, finalmente , a la analítica prescriptiva (qué acción es la mejor a tomar). En general, las organizaciones actualmente se encuentran en las etapas de diagnóstico y descubrimiento.

Otra forma de ver esto es que el análisis de datos inicialmente “apoyó” el proceso de toma de decisiones, pero ahora está permitiendo “mejores” decisiones de las que podemos tomar por nuestra cuenta. Lo que viene a la mente aquí es el caso en el que se aplican los análisis para combinar múltiples fuentes de datos, lo que da como resultado nuevas y mejores perspectivas, por ejemplo, para combinar datos de ventas, ubicación y clima para comprender el aumento de ventas para ciertas tiendas y mejorar el proceso de reposición.

Si en el futuro resulta que un proceso de toma de decisiones basado en el análisis de datos producirá mejores resultados, el paso hacia la toma de decisiones “automatizada” será pequeño (por ejemplo, inteligencia artificial)

Answer 12

El análisis de big data está evolucionando continuamente con el tiempo y existen algunas tecnologías más emergentes para el análisis de big data como las bases de datos orientadas a columnas, el recurso de datos sin esquema o las bases de datos NoSQL, MapReduce y muchas más.