Principales tendencias en Data Science y Big Data

Por Ait Staff Writer Mar 10, 2021

Aunque Data Scientist ya no es el trabajo más buscado en 2021, según Glassdoor, sigue siendo uno de los trabajos mejores pagos en Estados Unidos. La tendencia provino de tener información y análisis del mercado. Todos estaban adoptando un método que involucraba análisis, y aquellos que se mostraban reacios se enfrentaban a un gran revés en el desarrollo y la expansión de la empresa. Inicialmente, las empresas usaban Microsoft Excel u hojas de cálculo para este propósito, pero luego surgieron muchas herramientas para facilitar el proceso. Hoy en día, la mayoría de las grandes empresas utilizan datos para crear mejores experiencias para los clientes y generar más beneficios. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que la cantidad de empleos aumentará en aproximadamente 11,5 millones para 2026. En líneas similares, la ciencia de datos se hizo más prominente durante la pandemia de COVID-19, creando estas tendencias que continuaron el año siguiente.

Datos como servicio

DaaS introdujo a los usuarios a un nuevo nivel de accesibilidad a los datos con la ayuda de la tecnología Cloud. Los consumidores pueden obtener acceso, independientemente de su ubicación geográfica o del dispositivo en el que estén operando. Ciertas aplicaciones en el mercado tienen acceso a los almacenes de datos que brindan servicios a sus clientes. Los datos ayudan a las empresas a conocer mejor el comportamiento del cliente y a satisfacer sus necesidades de forma eficaz. DaaS aporta agilidad en el trabajo, ya que la estructura es modificable según las necesidades de la empresa. La calidad de los datos mejora, además de ser muy rentable debido a la capacidad de subcontratar el servicio.

Nubes híbridas

Tanto las nubes públicas como las privadas tienen sus propios beneficios. Hybrid Cloud presenta un sistema de computación en la nube, que se mueve entre las dos nubes (locales y de terceros) para brindar flexibilidad, procesamiento de memoria adaptativa (AMP) y soluciones de implementación dentro de una empresa. Muchas veces, las empresas no pueden depender únicamente de una nube privada debido a la capacidad limitada para algunas necesidades computacionales temporales. En tales casos de uso, la aplicación irrumpe (se expande / funciona) en la nube pública solo por el momento. La empresa debería desarrollar su propia nube privada con un centro de datos para tener esta función a bordo. Una nube híbrida no permanece aislada o no encaja en los límites del proveedor, por eso se presenta como una combinación de nube privada, pública y comunitaria.

Procesamiento natural del lenguaje

Básicamente, la PNL está enseñando a la computadora a procesar, comprender y responder a los lenguajes humanos. Tiene sus raíces en la ciencia de datos y el aprendizaje automático; introducimos ciertos algoritmos para que la computadora obtenga información sobre qué palabras van juntas. También se utiliza mucho en herramientas de traducción. La PNL proporciona información de calidad, como información empresarial y análisis de la opinión del cliente. No se limita a resaltar lo que sienten los clientes, sino que también sugiere qué se debe hacer para obtener un mejor resultado. También recupera información de las tiendas con bastante rapidez siempre que desee algo sobre un tema específico. El procesamiento del lenguaje natural también ayuda en sistemas de correo electrónico automatizados, generación de clientes potenciales, verificaciones gramaticales en la comunicación empresarial, etc.

Datos limpios y procesables

El mayor defecto el desorden y los macrodatos incorrectos, es por eso que las empresas están tratando de organizarlos de una mejor manera. Los datos limpios dan como resultado mejores conocimientos y tiempo de procesamiento reducido. En este proceso, las empresas utilizarían menos recursos y ahorrarían mucho en los costos en comparación con el escenario anterior. Los datos organizados y limpios, además, brindan datos procesables; del cual puede derivar cualquier tipo de conocimiento o percepción. El tamaño de los recursos está más allá de la comprensión, por eso las empresas están recurriendo a soluciones de outsourcing y DaaS.

Computación cuántica y de borde

Las computadoras cuánticas pueden procesar millones de bases de datos en solo unas horas, lo que es mucho menor que las normales. Esto mejoraría una empresa a nivel funcional y daría mejores resultados a través de la analítica. La informática de borde reduce el tiempo necesario para establecer una conexión entre el servidor y el cliente. Los dispositivos responderían más rápidamente y la transmisión de datos se facilitaría más con ellos. La computación perimetral procesa los datos más rápido con menos uso de ancho de banda, en resumen, haciendo que el sistema sea más efectivo.

Fuente: https://aithority.com/

Link: https://aithority.com/technology/analytics/top-trends-in-data-science-and-big-data/