Durante el pasado año, el concepto Big Data estuvo muy ligado a otros más disruptivos como Inteligencia Artificial y analítica avanzada, de tal manera que su aplicación y sus virtudes se han extendido a todos aquellos sectores y negocios que disponen de gran volumen de datos.

En este contexto, Tinámica, compañía dedicada al desarrollo de soluciones tecnológicas especializadas en el entorno Big Data, ha querido destacar las 5 tendencias tecnológicas que impulsarán este concepto durante el 2018:

1. Extensión del machine learning y analítica avanzada a otros procesos en la empresa, más allá de los relacionados con clientes y mercados. Es el caso de los departamentos de Recursos Humanos con disciplina de HR Analitycs y mejoras en la cadena de producción, logística, compras y aprovisionamiento, donde su aplicación permite reducir los tiempos de respuesta de días a horas.

2. Obligatoriedad de las administraciones y organismos públicos para la reutilización y puesta a disposición de ciudadanos y empresas de bases de datos abiertas. Esto permite a las compañías contar con información adicional para sus estrategias de negocio. Por ejemplo, teniendo en cuenta datos sobre previsiones de zonas de riesgo es posible crear un modelo predictivo que analice desastres naturales, conflictos gubernamentales, acciones terroristas o que evite, incluso, la caída de ventas en la zona.

3. Verticalización de soluciones analíticas en sectores donde aún no habían madurado. En este sentido cabe destacar el sector Agro y la industria pesada donde los proyectos de Big Data y analítica avanzada permiten extraer más inteligencia y dar soporte a las decisiones de negocio de los distintos actores de la cadena de valor.

4. Total vinculación con robótica y “machine automationañadiendo poder de decisión y asimilación al comportamiento humano. Será decisivo también a la hora de realizar la previsión de piezas en stock, la detección de anomalías o al evitar que se rompa una pieza en la línea de producción. Esto supondrá grandes ahorros en costes y una mayor eficiencia en el proceso. El desarrollo de robots que autoaprendan mediante observación en la línea de producción es el siguiente paso.

5. Factorización de los departamentos de análisis de las empresas para producir algoritmos bajo demanda, incluso de usar y tirar, dado que estos se van a extender para ayudar en cualquier tipo de decisión empresarial, no solo en las más importantes.

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