{"id":17564,"date":"2019-08-07T08:46:28","date_gmt":"2019-08-07T14:46:28","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=17564"},"modified":"2019-08-07T08:46:28","modified_gmt":"2019-08-07T14:46:28","slug":"identifica-gartner-diez-tendencias-de-datos-y-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/identifica-gartner-diez-tendencias-de-datos-y-tecnologia\/","title":{"rendered":"Identifica Gartner diez tendencias de datos y tecnolog\u00eda"},"content":{"rendered":"

Entre las principales tecnolog\u00edas de datos y anal\u00edtica con potencial disruptivo entre los pr\u00f3ximos tres y cinco a\u00f1os, se menciona la anal\u00edtica aumentada, la inteligencia continua y la inteligencia artificial, entre otras.<\/p>\n

\"\"De acuerdo con Donald Feinberg, vicepresidente y analista distinguido de Gartner, as\u00ed como la transformaci\u00f3n digital ha planteado a las empresas el desaf\u00edo de manejar una gran cantidad de datos, tambi\u00e9n les presenta la gran oportunidad de utilizar las capacidades de procesamiento que provee la nube para programar y ejecutar algoritmos que ayuden a explotar el potencial de los datos enfocados, por ejemplo, en la Inteligencia Artificial (IA).<\/p>\n

\u201cLa supervivencia de las empresas depender\u00e1 de la adopci\u00f3n de nuevas estructuras cuya velocidad de acci\u00f3n e inteligencia aplicada en el procesamiento de datos les brinde a los empresarios la capacidad de responder a cambios continuos\u201d, explic\u00f3 Feinberg.<\/p>\n

De esta manera, Gartner recomienda que los l\u00edderes de datos y anal\u00edticos analicen la posibilidad de integrar a sus compa\u00f1\u00edas algunas de las siguientes tecnolog\u00edas como estrategia para asegurar su desarrollo:<\/p>\n

    \n
  1. Anal\u00edtica aumentada<\/strong>. Bas\u00e1ndose en el machine Learning y en la Inteligencia Artificial, ayuda a transformar la forma en que los datos son analizados, consumidos y compartidos. Se espera que para el 2020 sea uno de los principales canales de compras de anal\u00edtica y Business Intelligence.<\/li>\n
  2. Manejo de los datos aumentados<\/strong>. Impulsa las capacidades del machine learning y la Inteligencia Artificial para clasificar con mayor calidad los datos brindando una mayor autonom\u00eda a los usuarios de datos y permiti\u00e9ndoles enfocarse en tareas de mayor complejidad y valor, de tal forma que para el 2022 se reducir\u00e1 hasta 45% el manejo manual de datos.<\/li>\n
  3. Inteligencia continua<\/strong>. Para 2022 \u00e9sta ser\u00e1 una de las principales tecnolog\u00edas empleadas para mejorar la toma de decisiones en las empresas gracias a su capacidad de procesar datos actuales e hist\u00f3ricos y ordenarlos de manera estrat\u00e9gica para responder a determinados eventos en tiempo real.<\/li>\n
  4. Inteligencia artificial explicable<\/strong>. A pesar de ya ser utilizada en algunas empresas para la toma de decisiones, los l\u00edderes de implementaci\u00f3n deben lograr que los modelos actuales sean explicables, pues los modelos actuales no justifican sus recomendaciones, o su toma de decisiones. A pesar de su precisi\u00f3n los humanos requieren interpretar sus argumentos.<\/li>\n
  5. Gr\u00e1ficos<\/strong>. Modelar, explorar y mostrar datos de forma eficiente puede construir interrelaciones entre silos de datos, sin embargo, a\u00fan no se cuenta con las habilidades especializadas para lograrlo, por lo cual se estima que el procesamiento gr\u00e1fico de sistemas y bases de datos crezca 100% cada a\u00f1o hasta el 2022 haciendo que la ciencia de datos sea m\u00e1s adaptable y menos compleja.<\/li>\n
  6. Tejido de datos<\/strong>. Facilita el acceso a bases y permite que los datos sean compartidos en un marco de trabajo seguro y consistente para que sean dise\u00f1ados y trabajados al mismo tiempo por un equipo y no de manera aislada. Hasta 2022 se espera que los sistemas de tejido de datos sean aplicados a la medida de cada organizaci\u00f3n dentro de estructuras est\u00e1ticas, lo cual forzar\u00e1 a las organizaciones a redise\u00f1ar sus sistemas internos para desarrollar tejidos de datos m\u00e1s din\u00e1micos.<\/li>\n
  7. Procesamiento de lenguaje natural o anal\u00edtica conversacional<\/strong>. Se estima que para el 2020, 50% de las consultas de anal\u00edtica se realicen a trav\u00e9s de ordenes de voz o mediante el procesamiento natural del lenguaje, obligando a las herramientas de anal\u00edtica a contar con interfaces m\u00e1s sencillas o a integrar a un asistente virtual.<\/li>\n
  8. Inteligencia Artificial comercial y machine learning<\/strong>. Se predice que para 2022, 75% de las soluciones para usuario final que actualmente se generan a trav\u00e9s de t\u00e9cnicas de IA y ML se desarrollar\u00e1n a trav\u00e9s de soluciones comerciales y no con plataformas de c\u00f3digo libre.<\/li>\n
  9. Blockchain<\/strong>. El valor de esta tecnolog\u00eda es ofrecer confianza entre los participantes de una red, sin embargo, hacen falta algunos a\u00f1os para que cuatro o cinco tecnolog\u00edas de blockchain se popularicen, mientras tanto, quienes deseen utilizar esta tecnolog\u00eda deber\u00e1n integrarse a los proveedores ya existentes bajo los est\u00e1ndares que establecen, haciendo que el costo de su implementaci\u00f3n contrarreste los beneficios potenciales.<\/li>\n
  10. Servidores de memoria persistentes<\/strong>. Esta tecnolog\u00eda ayudar\u00e1 a reducir los costos de adoptar arquitecturas de almacenamiento y a mejorar las cargas de trabajo de alto rendimiento, ya que la memoria persistente brinda la posibilidad de reducir la complejidad de las arquitecturas de datos y de mantener bajos costos.<\/li>\n<\/ol>\n

    \u201cLa cantidad de datos est\u00e1 creciendo a la misma velocidad que lo est\u00e1 haciendo la urgencia de traducir los datos en valores, y las nuevas cargas de trabajo de los servidores est\u00e1n exigiendo no solo un desempe\u00f1o m\u00e1s veloz de los procesadores sino una memoria enorme y un almacenamiento m\u00e1s r\u00e1pido\u201d, asegur\u00f3 Donald Feinberg.<\/p>\n

    De acuerdo con la consultora, presentar\u00e1n en el Data & Analytics Summit 2019, las tendencias clave de anal\u00edtica de datos que las organizaciones podr\u00edan emplear en los pr\u00f3ximos a\u00f1os para mejorar su desempe\u00f1o. Este evento tendr\u00e1 lugar los pr\u00f3ximos 10 y 11 de septiembre en la Ciudad de M\u00e9xico.<\/p>\n

    Fuente:\u00a0<\/strong><\/p>\n

    Redacci\u00f3n. (2019, 6 agosto). Identifica Gartner diez tendencias de datos y tecnolog\u00eda. Recuperado 7 agosto, 2019, de https:\/\/esemanal.mx\/2019\/08\/identifica-gartner-diez-tendencias-de-datos-y-tecnologia\/<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Entre las principales tecnolog\u00edas de datos y anal\u00edtica con potencial disruptivo entre los pr\u00f3ximos tres y cinco a\u00f1os, se menciona la anal\u00edtica aumentada, la inteligencia continua y la inteligencia artificial, entre otras.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":17565,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-17564","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tech"],"yoast_head":"\nIdentifica Gartner diez tendencias de datos y tecnolog\u00eda - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/identifica-gartner-diez-tendencias-de-datos-y-tecnologia\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Identifica Gartner diez tendencias de datos y tecnolog\u00eda - 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