IoT Industrial5 tendencias en Big Data a tomar en cuenta - NC Tech

En la actualidad, cuando hablamos sobre análisis, flujo, manejo y consumo de grandes cantidades de datos, estamos haciendo referencia directa al fenómeno tecnológico Big Data.

Esta realidad, es la cara más visible de como las tendencias en Big Data, han determinado el camino de vanguardia entorno al universo que estudia la comprensión y preferencia de los clientes, con respecto a un producto/servicio.

Todo este proceso que aún se encuentra en pleno desarrollo, implica que la tecnología y el análisis de datos se acentúen más a través de sus distintos procesos, formas y herramientas. Innovaciones, métodos, instrumentos y sinfín de maneras para que las operaciones industriales puedan ser más eficaces.

Si alguna vez te preguntaste: ¿Cómo el Big Data se ha convertido en una necesidad para las fábricas que integran la industria 4.0? Estás en el post indicado.

¡Sigue leyendo y entérate de las 5 tendencias en Big Data que no debes dejar de conocer!

1. Multinube y sistemas híbridos

No ha existido momento en que la tecnología de la nube haya frenado su proceso de mejoramiento y actualización. Pese a que aún no goza de un alto grado de funcionalidad que agilice enormes cantidades de datos, es una de las tendencias en Big Data que va in crescendo.

Esta herramienta se trata en la implementación de una solución que pueda manejar de manera local y digital toda la estructura de datos que pueda manejar una fábrica.

Dicho en otras palabras, la estructura local estará encargada de operar como un sistema matriz de funcionalidades estables, mientras que la nube hará uso de sus dinámicas de almacenamiento y trabajo sean aprovechadas a la par de la red local.

En este sentido, vamos a utilizar la estructura digital que de un proveedor de servicios de cloud services, lo que genera un ahorro de costes para la empresa debido a que no existirá la necesidad de crear un departamento interno de IT, capacitación y contratación de personal.

En definitiva, es una combinación exitosa que todas las empresas se encuentran aplicando actualmente para mejorar la seguridad de datos informáticos de sus clientes, proveedores y empleados.

2. Analítica aumentada

Como su nombre lo indica, la analítica aumentada está relacionada con la implementación de nuevos espectros de análisis, cambios de conocimientos e información que posteriormente servirán para que las empresas puedan mejorar la efectividad en la toma de decisiones.

Caracterizada por hacer uso del aprendizaje automático —machine learning— y la Inteligencia Artificial —IA—, el desarrollo de este proceso está centralizado en focalizar los métodos de creación, flujo y manejo de datos.

Asimismo, el análisis intrínseco para clientes empresariales será con menores riesgos de error, puesto que será ejecutado automáticamente con valores analizados previamente por las máquinas que, a su vez, están interconectadas por el IoT industrial.

Además, es una herramienta sencilla, accesible y adaptable a los perfiles de cualquier organización, que tiene la posibilidad de verificar un gran conjunto de datos, representando una solución efectiva entre las tendencias en Big Data.

3. Edge computing

El Edge Computing y porque es una de las tendencias en Big Data en la actualidad, se centra en el acercamiento que existe entre el procesamiento de datos y la respuesta que obtiene el usuario (una vez que estos son generados). Se fundamenta en vincular la tecnología de la nube hasta el usuario (e incluso al borde del «puente» de la red).

En su traducción libre, este concepto quiere decir «computación en la frontera o al borde», lo que quiere decir que busca aproximar los datos lo más cerca posible del próximo procedimiento para optimizar el flujo de información y así, mejorar el proceso en general.

Este tipo de tecnología está catalogada por ser la que revolucionará de manera rotunda la forma en la que los seres humanos estamos relacionados a los dispositivos y la conexión a Internet.

Evidentemente, esto será un impacto que llegará a todos los ámbitos que se operan directamente con la tecnología, inteligencia artificial, industria 4.0 e incluso el machine learning.

La evolución del Edge Computing hará que otros sistemas como la nube, sistemas híbridos o el Internet de las Cosas, puedan superar su actual nivel de complejidad y desarrollo.

4. In Memory Computing

Su efectividad para acceder, analizar y calcular datos de manera simplificada en tiempo real es lo que ha convertido al In-Memory Computing (IMC), como una de las tecnologías que seguirá garantizando la aceleración de procesos de datos debido a que permite su ejecución en tiempo real.

En efecto, se trata de una arquitectura digital que envía la información directamente al caché del CPU donde se ejecutan las transacciones o en la memoria RAM.

Esta tecnología busca ahorrar ciclos de operación de procesador, energía y el tiempo que se tarda en viajar de un sector a otro, lo que incrementa la velocidad del procesamiento de datos.

Sin duda alguna, esta es una de las tendencias en Big Data que propone un nuevo paradigma a manera de que los datos puedan estar contenidos en la memoria en lugar del disco.

5. Procesamiento de voz mejorado

El crecimiento que ha experimentado la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas y el machine learning en el mundo del Big Data, permiten que esta inclinación al igual que distintas interfaces con funcionalidad a voz como es el caso de Google, Apple o Amazon, faciliten la accesibilidad a la información como una práctica cotidiana.

De esta manera, ha quedado establecido que a través del desarrollo del lenguaje y el análisis conversacional que emplea el procesamiento de voz mejorado, la información que es entregada a las personas puede ser precisa y eficaz.

Con resultados que aún siguen deparando muchos avances de cara al futuro, será gracias a este tipo de herramientas que el lenguaje humano escrito y hablado, será entendido y procesado para una respuesta oportuna por parte de algún sistema computarizado a fin de aportar soluciones a empresas o personas.

En este caso, existen tecnologías como «reconocimiento del hablante» y «reconocimiento de voz», donde en el primer caso, se busca procesar datos de voz para verificar la identidad de quien habla y, en segundo lugar, se encarga de procesar la voz como un conjunto de datos masivos para trasladarla a un lenguaje escrito —de la voz, al texto—.

¡Bien! Al llegar hasta este punto ya tienes una buena base para determinar la importancia cómo se manejan los datos tanto actualmente como en los próximos años; esto representa un duro impacto de la tecnología dentro de las organizaciones, ¿no crees?

Si quieres aprender más sobre este interesante tema, te invitamos a conectar con nuestro artículo del blog:

Transformación digital: ¿Cómo impacta en las empresas?

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