{"id":25532,"date":"2021-12-06T09:54:02","date_gmt":"2021-12-06T15:54:02","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=25532"},"modified":"2021-12-06T09:54:10","modified_gmt":"2021-12-06T15:54:10","slug":"los-datos-no-estructurados-seran-clave-para-la-analitica-en-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/big-data\/los-datos-no-estructurados-seran-clave-para-la-analitica-en-2022\/","title":{"rendered":"Los datos no estructurados ser\u00e1n clave para la anal\u00edtica en 2022"},"content":{"rendered":"

Durante d\u00e9cadas, la gesti\u00f3n de datos signific\u00f3 productos recopilarlos, almacenarlos y, ocasionalmente, acceder a ellos.<\/span><\/span>Todo eso ha cambiado en los \u00faltimos a\u00f1os, ya que las empresas buscan la informaci\u00f3n que se puede extraer de las enormes cantidades de datos que generan, acceden y almacenan en innumerables ubicaciones, desde centros de datos corporativos hasta la nube y el per\u00edmetro. <\/span>Dado que, el an\u00e1lisis de datos, ayudado por tecnolog\u00edas tan modernas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico, se ha convertido en una capacidad imprescindible y en 2022, la importancia se amplificar\u00e1. <\/span>Las empresas necesitan analizar r\u00e1pidamente los datos, muchos de ellos no estructurados, para encontrar la informaci\u00f3n que impulsar\u00e1 las decisiones comerciales. <\/span>Tambi\u00e9n necesitan crear un entorno de datos moderno en el que hacer que eso suceda.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

A continuaci\u00f3n, se muestran algunas tendencias en la gesti\u00f3n de datos que se destacar\u00e1n en 2022:<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los administradores de datos ampliar\u00e1n su enfoque de datos estructurados a an\u00e1lisis de datos no estructurados<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n

Tradicionalmente, gran parte de la ciencia de datos se centr\u00f3 en alimentar datos estructurados a los almacenes de datos. <\/span>Pero con el 90% de los datos del mundo desestructurados y con el auge del aprendizaje autom\u00e1tico, que se basa en datos no estructurados, los cient\u00edficos de datos deben ampliar sus habilidades para incorporar datos no estructurados. <\/span>Necesitan aprender a obtener valor de los datos que no tienen una estructura o esquema espec\u00edfico y abarcan archivos de video, archivos de gen\u00f3mica, im\u00e1genes s\u00edsmicas, datos de IoT, grabaciones de audio y datos de usuarios como correos electr\u00f3nicos. <\/span>El desarrollo de estas habilidades, que implica mantenerse actualizado y experimentar con nuevas capacidades de an\u00e1lisis de datos no estructurados en lagos de datos, as\u00ed como aprender t\u00e9cnicas de gesti\u00f3n de datos no estructurados,<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de ‘datos correctos’ superar\u00e1 el an\u00e1lisis de big data como tendencia clave<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n

Los macrodatos son casi demasiado grandes y est\u00e1n creando pantanos de datos que son dif\u00edciles de aprovechar. <\/span>Encontrar con precisi\u00f3n los datos correctos en su lugar sin importar d\u00f3nde se crearon e ingerirlos para el an\u00e1lisis de datos es un cambio de juego porque ahorrar\u00e1 mucho tiempo y esfuerzo manual al tiempo que ofrece un an\u00e1lisis m\u00e1s relevante. <\/span>Entonces, en el lugar de Big Data, una nueva tendencia ser\u00e1 el desarrollo de los llamados an\u00e1lisis de “datos correctos”.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

La gesti\u00f3n de datos independiente del almacenamiento se convertir\u00e1 en un componente cr\u00edtico del tejido de datos moderno<\/span><\/span><\/span><\/h3>\n

Una estructura de datos es una arquitectura que proporciona visibilidad de los datos y la capacidad de mover, replicar y acceder a los datos a trav\u00e9s del almacenamiento h\u00edbrido y los recursos de la nube. <\/span>A trav\u00e9s\u00a0 <\/span><\/span>de an\u00e1lisis<\/span><\/span><\/a> \u00a0casi\u00a0 <\/span><\/span>en tiempo real<\/span><\/span><\/a>\u00a0, pone a los propietarios de datos en control de d\u00f3nde se encuentran sus datos en las nubes y el almacenamiento para que los datos puedan residir en el lugar correcto en el momento correcto. <\/span>Los administradores de TI y almacenamiento elegir\u00e1n arquitecturas de estructura de datos para desbloquear los datos del almacenamiento y habilitar la administraci\u00f3n centrada en datos frente a la centrada en el almacenamiento. <\/span>Por ejemplo, en el lugar de almacenar todas las im\u00e1genes m\u00e9dicas en el mismo NAS, los profesionales del almacenamiento pueden utilizar la anal\u00edtica y los comentarios de los usuarios para segmentar estos archivos, por ejemplo, copiando im\u00e1genes m\u00e9dicas para su acceso mediante aprendizaje autom\u00e1tico en un estudio cl\u00ednico o moviendo datos cr\u00edticos a un storage en la nube inmutable. <\/span>para defender del ransomware.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Los tejidos de datos ser\u00e1n una tendencia estrat\u00e9gica de TI empresarial en 2022<\/span><\/h3>\n

El tejido de datos sigue siendo una visi\u00f3n.\u00a0Reconoce que sus datos se encuentran en muchos lugares y una estructura puede salvar los silos y ofrecer una mayor portabilidad, visibilidad y gobernanza.\u00a0La investigaci\u00f3n del tejido de datos se ha centrado normalmente en datos estructurados y semiestructurados.\u00a0Pero el 90% de los datos del mundo ahora no est\u00e1n estructurados (piense en videos, rayos X, archivos de gen\u00f3mica, archivos de registro y datos de sensores), y estos datos no tienen un esquema definido.\u00a0Los lagos de datos y las aplicaciones de an\u00e1lisis de datos no pueden acceder f\u00e1cilmente a estos datos oscuros bloqueados en archivos.\u00a0Las tecnolog\u00edas de tejido de datos deben tender un puente entre el almacenamiento de datos no estructurados (almacenamiento de archivos y almacenamiento de objetos) y las plataformas de an\u00e1lisis de datos (incluidos los lagos de datos, el aprendizaje autom\u00e1tico y los procesadores de lenguaje natural y el an\u00e1lisis de im\u00e1genes).\u00a0El an\u00e1lisis de datos no estructurados se est\u00e1 volviendo fundamental porque el aprendizaje autom\u00e1tico se basa en datos no estructurados.\u00a0Las tecnolog\u00edas de estructura de datos deben ser abiertas, estar basadas en est\u00e1ndares y mirar a trav\u00e9s de los entornos.\u00a0En 2022, la estructura de datos deber\u00eda pasar de ser una visi\u00f3n a un conjunto de principios arquitect\u00f3nicos de gesti\u00f3n de datos.\u00a0Los proveedores de tecnolog\u00eda necesitan incorporar datos no estructurados en sus arquitecturas de tejido de datos dada su creciente relevancia y magnitud.<\/span><\/p>\n

La nube m\u00faltiple evolucionar\u00e1 con diferentes estrategias de datos<\/span><\/h3>\n

Hoy en d\u00eda, muchas organizaciones tienen un entorno de nube h\u00edbrida en el que la mayor parte de los datos se almacena y se realiza una copia de seguridad en centros de datos privados en varios sistemas de proveedores.\u00a0Dado que los datos no estructurados (archivos) han crecido exponencialmente, la nube se est\u00e1 utilizando como un nivel de almacenamiento secundario o terciario.\u00a0Puede ser dif\u00edcil ver m\u00e1s all\u00e1 de los silos para administrar los costos, garantizar el rendimiento y administrar los riesgos.\u00a0Como resultado, los l\u00edderes de TI se dan cuenta de que extraer valor de los datos en las nubes y los entornos locales es un desaf\u00edo formidable.\u00a0Multinube<\/a>Las estrategias funcionan mejor cuando las organizaciones usan diferentes nubes para diferentes casos de uso y conjuntos de datos.\u00a0Sin embargo, esto trae consigo otro problema: mover datos es muy costoso cuando y si necesita mover datos posteriormente de una nube a otra.\u00a0Un concepto m\u00e1s nuevo es llevar la computaci\u00f3n hacia datos que viven en un solo lugar.\u00a0Ese lugar central podr\u00eda ser un centro de coubicaci\u00f3n con enlaces directos a proveedores de nube.\u00a0La nube m\u00faltiple evolucionar\u00e1 con diferentes estrategias: a veces, la computaci\u00f3n llega a sus datos y, a veces, los datos residen en varias nubes.<\/span><\/p>\n

Se necesitar\u00e1n datos sint\u00e9ticos y datos no estructurados para gestionar el crecimiento de los datos<\/span><\/h3>\n

La seguridad y la privacidad de los datos son cada vez m\u00e1s urgentes y los datos sint\u00e9ticos son una excelente soluci\u00f3n para evitar la recopilaci\u00f3n de datos de los usuarios.\u00a0Los datos sint\u00e9ticos tambi\u00e9n son m\u00e1s port\u00e1tiles, ya que no tiene que considerar tantas leyes de privacidad.\u00a0Si bien los datos sint\u00e9ticos reducen la huella de los datos de los clientes, siguen siendo una peque\u00f1a fracci\u00f3n del total de datos no estructurados.\u00a0La mayor parte de los datos son generados por aplicaciones, no datos del usuario, por lo que se necesitan datos sint\u00e9ticos junto con una gesti\u00f3n de datos no estructurados para gestionar el crecimiento de los datos.<\/span><\/p>\n

Las empresas contin\u00faan bajo una presi\u00f3n cada vez mayor para adoptar estrategias de gesti\u00f3n de datos que les permitan obtener informaci\u00f3n \u00fatil del tsunami de datos para impulsar decisiones comerciales cr\u00edticas. <\/span>La anal\u00edtica ser\u00e1 fundamental para este esfuerzo, al igual que la creaci\u00f3n de estructuras de datos abiertas y basadas en est\u00e1ndares que cumplen con las organizaciones tener todos estos datos bajo control para su an\u00e1lisis y acci\u00f3n.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

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

Selecci\u00f3n del editor. <\/span>(2021e, 6 de diciembre). <\/span><\/span>Los datos no estructurados ser\u00e1n clave para la anal\u00edtica en 2022<\/span><\/span><\/i> . <\/span>Edad de informaci\u00f3n. <\/span>Recuperado 6 de diciembre de 2021, de https:\/\/www.information-age.com\/unstructured-data-will-be-key-to-analytics-2022-123497982\/<\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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