Del Big Data al Big Documentation

Mientras que el Internet de las Cosas, la analítica predictiva personal o el Big Documentation irán ganando terreno, el data warehouse proseguirá su declive. Estas son las seis predicciones de Information Builders para el año que viene en lo que respecta al universo de los datos.

1. El Internet de las Cosas seguirá ganando terreno. Es cierto que en algún momento todo estará conectado, pero para 2015 sólo será el turno de determinados artículos, como los coches, aviones, camiones y relojes inteligentes.

El gran volumen de datos que generarán tendrá que ser capturados y analizados para mostrar, por ejemplo, cuándo un avión debe ser reparado, cuándo el conductor de un automóvil maniobra de manera que pueda hacer pensar que no es su propietario, o cuándo un camionero puede estar demasiado cansado o bebido por su forma de manejar el volante.

2. La mayoría de las empresas todavía no sabrán qué hacer con sus montañas de datos. No basta con descargar todo tipo de datos en clusters Hadoop sin saber cómo van a ser empleados. Si se pretende sacar realmente partido de ellos, hay que tener en cuenta aspectos como si son estructurados o desestructurados, si se trata de grandes o pequeños volúmenes, si son registros individuales o archivos colectivos, etc.

Si hasta ahora se valoraba a aquellos profesionales que comprendían el modelo completo de los datos de una empresa, a partir de 2015 también se pondrá el foco en aquellos que conozcan dónde radican las piezas específicas del todo. Y ese conocimiento no puede residir en la cabeza de una sola persona, lo que avala el nacimiento de un nuevo concepto: “Big Documentation”. Esto no significa que el término Big Data vaya a desaparecer, aunque perderá relevancia.

3. El data warehouse proseguirá su declive, aunque con matices. Con la implementación de los almacenes de Big Data, el data warehouse es cada vez más difícil de justificar y tendrá que asociarse a un propósito específico.

Así, en determinadas áreas, todavía hay una importante necesidad de entornos para datos cualificados, compatibles entre distintos dominios y estructurados en pro de una analítica casi en tiempo real. En algunas ocasiones, estas demandas se verán satisfechas a través de herramientas de gestión de datos maestros; y en otras, mediante data warehouses más tradicionales.

4. El empleo de los datos se popularizará gracias a herramientas más personalizadas y enfocadas al usuario de negocio. Las soluciones de Extracción, Transformación y Carga (ETL) sólo han estado al alcance de los técnicos cualificados en la materia. Su función radicaba en extraer datos de numerosas fuentes variopintas, reconciliar diferentes modelos de datos y ponerlos en manos de los distintos departamentos de las empresas.

La analítica moderna dista de este escenario y los profesionales con ciertos conocimientos tecnológicos desean participar activamente en el proceso de análisis de la información si su labor tiene que ver directamente con los datos. Como la mayoría de los empleados no cuentan con las habilidades y el tiempo necesarios para localizar los datos que necesitan para realizar su trabajo, aparecen las denominadas InfoApps, una opción realmente interesante a la hora de operar con los datos. La labor del departamento de TI, por tanto, pasará de la gestión de almacenes completos de datos al suministro de herramientas a los empleados más familiarizados con la tecnología y de apps al resto de usuarios.

5. La tecnología predictiva personal ocupará un papel más relevante. Dado el potencial del data discovery y de otras herramientas afines, la analítica predictiva se extenderá entre las masas en 2015 con el objetivo de permitir predecir mejor el futuro.

Por ejemplo, gracias a la tecnología predictiva de la plataforma WebFOCUS de Information Builders, numerosos agentes de policía de Estados Unidos pueden pronosticar dónde es más probable que acontezca un delito.

6. Diversas tecnologías, hasta ahora de lenta adopción, experimentarán un importante crecimiento. Es el caso de las herramientas de data discovery para datos ajenos al gobierno de datos, así como de las apps analíticas para smartphones y tabletas. Además, la calidad de los datos se considerará de manera más fehaciente como un problema que afecta al negocio diario, y no sólo a cuestiones técnicas.