El metaverso es una red de entornos virtuales siempre activos en los que muchas personas pueden interactuar entre sí y con objetos digitales mientras operan representaciones virtuales, o avatares, de sí mismos.
CURSOS
Data Analytics La unión de Big Data y Analytics permite a las empresas aumentar sus ingresos, disminuir sus costes y ser más competitivos dentro de su sector. Esa es la razón por la que este tipo de soluciones están ganando aceptación tan rápidamente en la actualidad.
Las empresas se han dado cuenta de que sus almacenes de big data representan una mina de oro en gran parte sin explotar que podría ayudarles a competir. No quieren solo almacenar vastas cantidades de datos, sino que también quieren convertir esos datos en valiosos conocimientos que puedan ayudarles a mejorar sus empresas.
Como resultado, la inversión en herramientas que aprovechan big data y analytics está aumentando notablemente. Según IDC , las ventas mundiales de herramientas de big data y analytics llegó aproximadamente a los 150 mil millones de dólares en 2017, lo que supuso un 12,4 por ciento más que en 2016. Y la previsión es de un crecimiento anual de 11,9 por ciento hasta 2020, cuando los ingresos superarán los 210 mil millones de dólares.
¿Qué es Big Data Analytics? El término big data se refiere al almacenamiento digital de información que tienen un gran volumen, velocidad y variedad. Big Data Analytics es el proceso de usar software para descubrir tendencias, patrones, correlaciones u otras ideas útiles en esos grandes almacenes de datos.
El análisis de datos no es nuevo. Ha existido durante décadas en la forma de software de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años, ese software ha mejorado de forma espectacular, por lo que puede manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.
La firma de investigación de mercado Gartner categoriza las herramientas de big data y analytics en cuatro categorías diferentes:
Análisis descriptivo. Estas herramientas le dicen a las compañías lo que sucedió. Crean informes simples y visualizaciones que muestran lo que ocurrió en un momento particular o durante un período de tiempo. Estas son las herramientas analíticas menos avanzadas.
Diagnóstico analítico. Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que las herramientas descriptivas de informes, les permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
Análisis Predictivo. Entre las herramientas de big data analytics más populares disponibles en la actualidad, las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder a continuación. A menudo, estas herramientas hacen uso de la inteligencia artificial y la tecnología machine learning.
Análisis prescriptivo. Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas, y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen verdaderas capacidades preceptivas.
Desafíos de Big Data Analytics
Implementar una solución de análisis de big data no siempre es tan sencillo como las empresas esperan que sea. De hecho, la mayoría de las encuestas encuentran que la cantidad de organizaciones que experimentan un beneficio financiero medible a partir de su análisis de big data va a la zaga del número de organizaciones que implementan análisis de big data. Varios obstáculos diferentes pueden dificultar el logro de los beneficios prometidos por el análisis de big data:
Crecimiento de datos. Uno de los mayores desafíos del análisis de big data es la tasa explosiva de crecimiento de datos. Según IDC, la cantidad de datos en los servidores del mundo se duplica aproximadamente cada dos años. Para 2020, esos servidores probablemente tendrán 44 zettabytes de información digital. Para poner eso en perspectiva, eso es suficiente información para llenar una pila de iPads que se extienden desde la tierra a la luna 6.6 veces. Las soluciones de análisis de Big Data deben ser capaces de funcionar bien a gran escala si deben ser útiles para las empresas.
Datos no estructurados. Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. En cambio, se trata de datos no estructurados, como mensajes de correo electrónico, imágenes, informes, archivos de audio, vídeos y otros tipos de archivos. Estos datos no estructurados pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial. Los proveedores actualizan constantemente sus herramientas de análisis de Big Data para que sean mejores al examinar y extraer información de datos no estructurados.
Silos de Datos. Los datos empresariales se crean mediante una amplia variedad de aplicaciones diferentes, como soluciones de planificación de recursos empresariales (ERP), soluciones de gestión de relaciones con los clientes (CRM), software de gestión de la cadena de suministro, soluciones de comercio electrónico, programas de productividad de oficina, etc. Integrando los datos de todos estos diferentes fuentes es uno de los desafíos más difíciles en cualquier proyecto de análisis de big data.
Desafíos culturales. Aunque el análisis de big data se está volviendo común, todavía no se ha infiltrado en la cultura corporativa. En una encuesta de NewVantage Partners, el 52.5 por ciento de los ejecutivos dijeron que los obstáculos organizativos como la falta de alineación, la resistencia interna o la falta de una estrategia coherente les impedían utilizar big data tan ampliamente como les hubiera gustado.
- Machine Learning
- Python
- Database
- Windows Server
- Computer Science – C
- Linux System Admin
- Cloud System Admin
- Network Security
- Cybersecurity
- Cisco System Admin
- A+
No hay comentarios:
Publicar un comentario