¿Cuáles serán las tendencias en Big Data para 2022?
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¿Sabías que las empresas tienden a depender cada vez en mayor medida de los datos a la hora de tomar sus propias decisiones? Durante el año 2021 esta tendencia se ha mantenido al alza y para conseguir que la información sea más accesible y manejable, la demanda de herramientas de integración se ha visto incrementada.

En el artículo de hoy te explicamos cómo será la evolución del mercado de datos y las tendencias en Big Data para este año 2022, lo cual ofrecerá grandes oportunidades para las organizaciones a la hora de procesar, analizar, almacenar e integrar los datos obtenidos.

 

¿Qué es el Big Data?

En palabras del director ejecutivo de Indico Data, Tom Wilde, “la realidad es que todas las empresas del mundo ahora son una empresa de datos. No me importa si es un negocio de camiones, farmacéutico o asegurador. Eres una empresa de datos, te guste o no. Y la medida en que maneje sus datos jugará un papel muy importante en su competitividad en el futuro”.

El Big Data hace referencia a un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados que, por su tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento son difíciles de capturar, gestionar, procesar o analizar mediante tecnologías y herramientas convencionales.

Gracias al Big Data, las organizaciones tienen la capacidad de analizar los datos y obtener ideas y soluciones que ayuden a tomar mejores decisiones respecto a las estrategias de negocio.

En conclusión, una adecuada recopilación y posterior análisis de datos por parte de las empresas permitirá la identificación de nuevas oportunidades, movimientos y respuestas de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, aumento de clientes y por lo tanto, un incremento del volumen de ingresos.

 

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Características del Big Data

Las principales características que forman el Big Data pueden resumirse en 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor.

Estas características pueden provocar que las organizaciones presenten problemas a la hora de extraer y analizar datos reales y de calidad, debido al conjunto y volumen de datos tan alto, las múltiples fuentes y tipos de datos diferentes, la volatilidad y cambios repentinos de los datos y la falta de estándares de calidad de datos unificados.

 

Tendencias en Big Data para el 2022: ¿cómo será la evolución del mercado de datos?

Tal y como venimos detallando hasta el momento, el Big Data, Small Data o el Análisis de Datos se ha convertido en una herramienta cada vez más potente y fundamental para la mayoría de sectores profesionales.

La frase del Director de IoT y Transformación Digital en Cisco España, Antonio Conde, “los datos son el ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía” resume a la perfección la magnitud de valor que posee el Big Data en la actualidad.

A continuación, te contamos cuáles serán las principales tendencias de integración de datos que estarán presentes durante este año 2022:

 

Data Fabric como base para empresas bien distribuidas

En el año 2022 se espera que el Data Fabric se extienda como modelo de integración, con el objetivo principal de mejorar el análisis y la automatización de muchas de las tareas de integración, organización y analítica de datos.

Tras la pandemia de Covid-19 presente en nuestras vidas desde hace ya un tiempo, el eCommerce y el teletrabajo se han consolidado como herramientas fundamentales en nuestro día a día. En consecuencia, también se ha generado un ecosistema más complejo de dispositivos, aplicaciones e infraestructura, lo cual ha supuesto un problema ya que no se ha desarrollado una solución única para englobar e integrar todos los datos aportados por cada uno de ellos.

Gracias a los Data Fabrics los tiempos de entrega se verán reducidos considerablemente, un factor muy importante para todas las organizaciones.

 

La inteligencia de datos para mejorar la toma de decisiones

Gracias a las herramientas de inteligencia, las organizaciones tendrán la capacidad de realizar predicciones de los resultados de un determinado conjunto de acciones y tomar decisiones sobre las acciones más adecuadas para cada situación.

Para ello, se utilizarán las plataformas de Business Intelligence habituales, además de los sistemas de apoyo basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Las empresas, en consecuencia, podrán realizar análisis y evaluaciones más completas y rápidas, en función de los datos obtenidos.

 

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Utilización de las arquitecturas Data Mesh

¿Conoces las arquitecturas Data Mesh? Hacen referencia a un nuevo enfoque de arquitectura de datos descentralizada para el análisis de datos. Gracias a esta arquitectura, la toma de decisiones se trasladará a los departamentos que realmente comprendan los datos en cada área.

El Data Mesh presenta múltiples ventajas para las empresas. Permite que las organizaciones estén capacitadas de forma inteligente, proporcionando la mejor experiencia de usuarios o cliente basada en datos, reducen los costes operativos y disminuyen el tiempo gracias a la optimización y automatización de datos, entre muchos otros beneficios.

En 2022 se espera que las compañías más amplias y con entornos de datos distribuidos optarán por implementar una arquitectura Data Mesh. Esta decisión ayudará a mantener una adecuada infraestructura unificada, lo cual permitirá a cada departamento trabajar con los datos que le corresponda.

 

Infraestructura de datos componibles

La infraestructura componible proporciona un conjunto de recursos fluidos que permiten una perfecta y dinámica combinación para cubrir las necesidades específicas de cualquier aplicación. Esta solución trae consigo un rendimiento óptimo, la reducción de la infrautilización y el sobreaprovisionamiento y desarrolla un centro de datos más ágil y rentable.

En este contexto, las empresas multinacionales podrán elegir varias herramientas con el objetivo de construir partes o toda su infraestructura de análisis integrado de datos.

 

Análisis de datos a pequeña y gran escala

Para tener éxito en un óptimo análisis de datos, la Inteligencia Artificial o Machine Learning deberá combinarse con el análisis de datos históricos, también conocida como análisis de Big Data. En este sentido, y con el objetivo de tener la capacidad de crear experiencias más personalizadas para los clientes y usuarios, también se deberá tener presente el análisis de datos a pequeña escala.

El análisis de información a gran escala permite detectar unidades y procesos que resultarían complicados de identificar a escalas medias y pequeñas.

Las nuevas tecnologías permiten almacenar gran cantidad de datos y llevar a cabo análisis complejos en un período breve de tiempo.

 

Los beneficios del Big Data en el sector Proptech

 

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Con la innovación tecnológica y la transformación digital en auge, el Big Data se presenta como un pilar fundamental para los nuevos modelos de negocio inmobiliario y las Proptech.

El Big Data en el sector inmobiliario se utiliza para el análisis de datos y el desarrollo óptimo de estrategias. Gracias a esta herramienta, los profesionales del sector obtienen la información necesaria para conocer la situación real de cada consumidor: sus hábitos de consumo, tipo de inmueble que adquieren, las razones por las que compran una vivienda en concreto, los canales utilizados y el proceso de compra llevado a cabo.

Por lo tanto, las principales ventajas del Big Data para el sector inmobiliario o Proptech son las que mencionamos a continuación:

  • Anticiparse a la toma de decisiones.
  • Ahorro de dinero y tiempo.
  • Mayor rentabilidad de las operaciones.
  • Reducción de la incertidumbre.
  • Aumento de la transparencia y fiabilidad.

En definitiva, el Big Data permite a las Proptech mejorar la toma de decisiones de inversión, identificar nuevas oportunidades y estrategias de mercado y ser más eficientes.

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