Las tendencias que marcarán la evolución del Big Data en 2017

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Con la explosión de campos como los coches autónomos y la ciudades inteligentes, dentro del mercado de IoT, será imprescindible entender cómo se puede utilizar toda la información para tomar decisiones más inteligentes.

La inteligencia artificial, el aprendizaje de las máquinas, la adopción de la nube, la demanda de científicos de datos y la creciente importancia del Internet de las Cosas (IoT) marcarán las tendencias del Big Data en 2017.

Este año, las predicciones hablan de la transición de la industria, incluyendo el paso de la analítica pura a escenarios más aplicados, especialmente con respecto al IoT, la inteligencia artificial y los casos de uso del aprendizaje automático.

Se plantea la cuestión de los conjuntos de habilidades y la tecnología versus un enfoque integrado. Sin embargo, lo que es diferente ahora es que los volúmenes de datos son más precisos.

Cabe destacar la predicción de Quentin Gallivan, CEO de Pentaho, de que “la ciberseguridad será el caso de uso de datos más destacado”. El directivo también apunta el aprendizaje de las máquinas, resaltando que “las primeras empreseas que adopten en  2017 la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la analítica obtendrán una ventaja enorme en la digitalización del negocio“, tal y como recoge ZDNet.

Además, gran parte de la necesidad de contar con una mayor potencia de procesamiento de datos provendrá del gran volumen de datos que llegará a través de los sensores incorporados en dispositivos diseñados para aplicaciones del Internet de Cosas (IoT).

Con la expansión de los coches autónomos y las iniciativas de las ciudades inteligentes será imprescindible entender cómo se puede utilizar toda la información de la localización para tomar decisiones más inteligentes.

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