La ciencia de los datos (o Data Science) está actualmente en auge, con los últimos desarrollos en diferentes ámbitos tecnológicos y de bases de datos. La gestión de estos datos puede ser tediosa; sin embargo, los múltiples avances tecnológicos pueden ayudar a utilizar los big data de muchas maneras.

La ciencia de los datos ha sido decisiva en la gestión y el análisis de tales cargas masivas de datos; por lo tanto, hay que mantenerse al día con las tendencias contemporáneas de la ciencia de los datos que ocupan el mercado.

La ciencia de los datos no es algo singular, y es una combinación de múltiples dominios como IoT (Internet of things), AI (Artificial intelligence), etc. Es una mezcla de diferentes análisis, cálculos algorítmicos y tecnología apalancada que puede utilizarse para resolver múltiples problemas prácticos.

Esta es una lista acumulada de desarrollos y aplicaciones recientes en este dominio para ayudarte a mantenerte actualizado con las últimas tendencias en ciencia de datos. 

¿Listo? Empecemos. 

1. Evolución de Graph Analytics

Con los datos que se generan a escala masiva y en diferentes direcciones, el análisis es mucho más difícil de seguir.

Graph Analytics ha mostrado resultados prometedores en este sentido gracias a su uso como herramienta flexible para utilizar los gráficos para escalar relaciones complejas y analizar puntos de datos complicados.

La principal motivación de su uso es una representación más sencilla y una representación abstracta de datos complejos.

Con un máximo de conocimientos, esta tecnología es ahora una de las últimas tendencias en la ciencia de datos, resolviendo varias aplicaciones, como:

2. Evolución y auge del Edge Computing

En la actualidad, Edge Computing utiliza sensores para analizar y procesar información físicamente cerca de las áreas de proximidad. Gracias a los rápidos avances del IoT (Internet of things), esta tecnología podría superar a las nubes principales.

A través de las últimas tendencias de la ciencia de datos, las empresas pueden tener fácilmente sus datos de flujo almacenados cerca de sus fuentes para el análisis de datos en tiempo real.

En el futuro, podría ser una alternativa mejor que el análisis de Big Data, que es bastante costoso y requiere dispositivos de alta gama.

Con el aumento del número de sensores, se está pasando a esta tecnología para resolver los problemas de conectividad y latencia. Esto puede combinarse con la gestión de la nube para proporcionar una estructura sincronizada a seguir.

3. Contar historias a través del análisis y la visualización de datos.

Otra complemento a las tendencias de la ciencia de datos es la visualización de datos, la representación de datos a través de herramientas gráficas, como mapas, gráficos, tablas, etc.

Una vez abordado el análisis, esto ayuda a comprender los resultados a través de patrones, valores atípicos y tendencias que se repiten. Será más fácil entender conceptos difíciles e identificar patrones ocultos a través de una representación visual de los datos.

Uno puede cambiar constantemente lo que ve y entender el procesamiento a través de la visualización interactiva de datos.

Muchos negocios y empresas están trasladando ahora sus datos a la nube, lo que provoca un aumento de la necesidad de plataformas de integración y de las herramientas necesarias.

Como resultado, un mayor número de empleados puede emplear el análisis de datos para visualizar la versión de verdad absoluta de los datos disponibles en la nube.

4. El auge de la informática en memoria

La informática en memoria es completamente diferente a la forma de procesar los datos, y está en alza.

A diferencia de los métodos tradicionales mediante el uso de bases de datos relacionales y discos duros, este enfoque utiliza una base de datos en memoria para el cálculo.

A través de un software intermedio, es posible el procesamiento en paralelo mediante una potente memoria RAM en un clúster de diferentes ordenadores. En este caso, el procesamiento se realiza en tiempo real para proporcionar una información y una toma de decisiones mejores e instantáneas.

La memoria es cada vez más barata, y las empresas esperan obtener análisis y resultados en tiempo real.

Este tipo de computación les permite tener un cuadro de mando disponible al instante, más rico y con más información que puede tomar decisiones instantáneas para una visualización actualizada.

5. Rápido crecimiento y desarrollo de la industria del IoT (Internet of things)

Se está convirtiendo en una noción común que la mayoría de los dispositivos en nuestros hogares ahora serán accesibles a través de los teléfonos inteligentes, algo que es posible con el aumento de IoT.

Los dispositivos inteligentes como Microsoft Cortana y Google Home han automatizado los dispositivos habituales. Esto ayuda a la recopilación de grandes cantidades de datos en los hogares, además de medios y pautas para su análisis de forma adecuada.

Actualmente, la industria se está centrando en gran medida en la creación de nuevos dispositivos que sean mejores en la recopilación, el análisis y el procesamiento de datos. 

6. Aumento de las normas y reglamentos en torno al análisis de datos

Un efecto importante de las tendencias de la ciencia de datos es el aumento de las leyes que controlen la obtención, el uso y el análisis de los datos. Recientemente, los últimos desarrollos del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) revelaron la importancia de su regulación.

Ahora es obligatorio para las empresas entender y seguir estas regulaciones, además de estudiar el impacto en las operaciones presentes y futuras.

Cuando se empleen en su totalidad, estas leyes afectarán sustancialmente al manejo, la elaboración de perfiles y el procesamiento de datos. Esto dará paso a científicos de datos que tengan un conocimiento adecuado de dichas leyes para operar sin problemas.

7. Mejora de la experiencia del usuario

La experiencia del usuario es lo único que importa al final. A través de varios de sus subdominios, la Ciencia de Datos ha revolucionado la experiencia del usuario tal y como la conocemos.

El científico tiene que determinar la mejor estrategia y metodología que se puede adoptar para dar a los usuarios una gran experiencia. Varias aplicaciones han empleado esto a lo largo de los años; cuando se combina con un diseño adecuado de UI/UX, dará como resultado una experiencia de usuario definitiva.

Mediante el procesamiento del lenguaje natural, los consumidores pueden hacer preguntas sobre la empresa. El descubrimiento de datos se ha hecho más fácil para extraer información adicional y un proceso más sencillo de seguir.

Los chatbots han proporcionado a los usuarios una forma de expresar sus pensamientos y publicar consultas, dando a las empresas una guía eficiente por la que regirse.

Los sistemas en tiempo real han facilitado mucho la gestión de una empresa, dado el cuadro de mando que puede generarse con toda la información viable.

8. Python como lenguaje de referencia para la ciencia de datos

Python es uno de los lenguajes más versátiles y populares que existen, con soluciones pensadas para resolver una gran variedad de aplicaciones informáticas. Si eres un entusiasta de la Ciencia de Datos o de la Inteligencia Artificial, este es el lenguaje ideal para ti.

Python cuenta con una enorme comunidad en línea a la que se puede acudir en busca de apoyo, y las integraciones relativas a diferentes bibliotecas y lenguajes lo convierten en la opción inmediata para cualquier proyecto.

La sintaxis sencilla, además de las fáciles visualizaciones estadísticas y analíticas, lo convierten en una necesidad para la ciencia de datos.

Algunas de las ventajas que lo convierten en una gran opción son las siguientes:

9. Migración de datos

En la ciencia de los datos, las tendencias futuras también incluyen la migración de la mayoría de los datos a la nube. La cantidad de datos se ha disparado en los últimos años, gracias a la aparición de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos.

Esto ha provocado un aumento de las necesidades de almacenamiento y procesamiento rápido de los datos, lo que ha allanado el camino para que las soluciones en la nube utilicen los datos de forma más controlada y precisa.

Hay múltiples empresas como Google, IBM, Microsoft o Amazon que ofrecen amplios servicios de computación en la nube a empresas de todos los niveles. Con un alto tope de escalabilidad y bajo tiempo de inactividad, buscan ofrecer servicios de servidores en la nube de calidad a sus consumidores.

10. Blockchain como parte de la analítica de datos

Ambas tecnologías forman parte de las tendencias futuras de la ciencia de datos y están en camino de dar forma a un futuro diferente a través de múltiples aplicaciones.

Blockchain es principalmente un registro digital de datos almacenados y gestionados por un grupo de nodos, no vinculados a una sola entidad. La cadena conecta diferentes bloques en la red, asegurados juntos con la ayuda de algoritmos criptográficos.

La ciencia de los datos gira en torno a la obtención de información valiosa a partir del análisis de los datos para tomar mejores decisiones, mientras que Blockchain se centra principalmente en el almacenamiento y la validación de los datos. Estas tecnologías emplean varios algoritmos para resolver diferentes aplicaciones.

11. Migración de datos ocultos a la nube

Se trata de los datos que adquieren las personas y las organizaciones; sin embargo, nadie los ha utilizado para la obtención de información.

Según IBM, más del 80% de los datos son ocultos, y si se aprovechan, pueden ser fructíferos para muchos. En los próximos años, se dice que estos datos sin explotar se trabajarán pronto a través de la migración a la nube.

Con una tecnología de ciencia de datos en constante evolución, esto será útil para las empresas, ayudándolas a obtener una visión aún mejor. 

En resumen

Con el tiempo, las empresas crecerán y generarán aún más datos. La ciencia de los datos será fundamental para el análisis y la gestión de todo lo generado.

Esto no es todo; en la ciencia de los datos, las tendencias futuras prometen un futuro más grande y mejor. También se puede especular que la Ciencia de Datos va a ser el cuarto paradigma en la ciencia, debido a su necesidad de mayor eficiencia y resultados prometedores.

Espero que te haya gustado el artículo. 

¡Hasta pronto!