¿Cuáles son las tendencias clave en el almacenamiento de datos empresariales en la actualidad?

Desde robots emocionales hasta autos sin conductor, aquí hay cinco innovaciones innovadoras para mantener un ojo en el transcurso del año:

Nubes híbridas y públicas.

Los servicios de nube híbrida y pública siguen aumentando en popularidad, con los inversores reclamando sus intereses. Las firmas de capital de riesgo están invirtiendo más en empresas SaaS, lo que demuestra que las soluciones en la nube serán aún más lucrativas en el futuro. En 2016 podemos esperar ver una gama cada vez mayor de servicios en la nube, desde SaaS a PaaS, SDN y DBaaS.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (algoritmos que permiten a las computadoras aprender de las experiencias a lo largo del tiempo) continuará creciendo. Esta será una herramienta increíblemente útil en la preparación de datos y el análisis predictivo. Esté atento al aumento de las redes neuronales profundas (DNN), un tipo de aprendizaje automático avanzado que utiliza conjuntos de algoritmos para modelar relaciones complejas no lineales, es decir, máquinas que pueden percibir el mundo que las rodea.

Los sistemas como Siri de Apple y Cortana de Microsoft son precursores de tales agentes autónomos a gran escala.

En un futuro posterior a la aplicación, podemos esperar interactuar no con los botones y menús, sino hablando con un agente inteligente. Al automatizar más procesos que liberan a los humanos para el tipo de trabajo que solo los humanos pueden hacer, nos estamos moviendo hacia un futuro en el que el aprendizaje automático funciona junto con la inteligencia humana.

Avanzando la tecnología automotriz

En todos los ámbitos, estamos presenciando grandes avances en tecnología automotriz: Google ha estado progresando en el desarrollo de autos de conducción automática, mientras que Tesla anunció el desarrollo de un automóvil eléctrico que podrá conducir largas distancias sin un conductor humano, lo que provocará una Futuro en el que su automóvil se parece más a su taxi personal, convocado en su teléfono inteligente. Mientras tanto, la explosión de aplicaciones para compartir viajes como Uber ha puesto en tela de juicio toda la idea de la propiedad de un automóvil, y Lyft se asoció con General Motors por un monto de $ 500 millones para investigar cómo pueden descifrar el código de la carrera de autos compartidos para compartir autos.

Sin conductor o no, el futuro del paisaje automático depende de cómo los automóviles pueden mejorar la experiencia del usuario para los pasajeros.

Software de reconocimiento de emociones

Obviamente, existe una gran fascinación por los robots inteligentes, en parte debido a sus vastas aplicaciones potenciales tanto en entornos personales como profesionales. Mientras que el desarrollo de robótica anterior nos ha dado robots técnicamente inteligentes (piense en Watson de IBM), está capturando el matiz y la variedad de pequeñas conversaciones humanas que es realmente el gran avance para la próxima ola de robots.

Apple adquirió recientemente Emotient, una startup que utiliza una API que permite el análisis emocional en tiempo real basado en la ciencia cognitiva, el aprendizaje automático y la visión por computadora. Esta adquisición se produce inmediatamente después de que Apple comprara Faceshift, una compañía de tecnología que se especializa en el reconocimiento facial.

Basándonos en estas tendencias, podemos esperar que las emociones se vuelvan tan importantes en nuestros dispositivos móviles como los datos en frío.

Es emocionante ver cómo estas tendencias se desarrollarán y cambiarán la forma en que hacemos nuestro trabajo y nuestras vidas.

El artículo completo fue publicado originalmente en TheNextWeb.com

Estoy de acuerdo con Harry. Parece que la mayor tendencia es pasar a un sistema convergente para el almacenamiento.

Esto es lo que un revisor de HP cs500 dijo: “Nos alejamos de la administración de datos tradicional y comenzamos a centrarnos en los ecosistemas de big data. Al evaluar los ecosistemas de big data, sabíamos que queríamos un enfoque híbrido, tanto de fuente abierta como de dispositivo. basada en la arquitectura. Y eso nos llevó a considerar a HP y otras soluciones como parte de ese ecosistema “. Revisión de HP ConvergedSystem 500 para SAP HANA por un usuario real