Tendencias y previsiones en Big Data y Data Analytics

El Big Data y la Analítica de Datos están cambiando constantemente al igual que la Inteligencia Artificial. De hecho es un campo en el que si miras las tendencias del año pasado se quedan claramente obsoletas. A continuación, descubrimos para ti todas las tendencias clave de Big Data y Data Analytics para 2025 ¡No te las pierdas!

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Tendencias clave en big data y data analytics para 2025

1. Crecimiento masivo del volumen de datos

Se espera que el volumen global de datos alcance los 181 zettabytes en 2025, con un crecimiento anual del 40%. Este aumento es impulsado por el IoT, la digitalización masiva y las plataformas en la nube.

2. Analítica predictiva y prescriptiva

La transición hacia modelos predictivos y prescriptivos permitirá a las empresas anticipar eventos y sugerir estrategias basadas en datos en tiempo real, mejorando la toma de decisiones operativas y estratégicas.

3. Integración de inteligencia artificial

La IA seguirá revolucionando el Big Data al facilitar el análisis automatizado y permitir la personalización de experiencias de usuario. Para 2025, se prevé que más del 60% de las organizaciones integren IA en sus estrategias de datos.

4. Sostenibilidad en el procesamiento de datos

La demanda energética de los centros de datos está impulsando prácticas más sostenibles. Las empresas adoptarán el uso de energías renovables, técnicas de refrigeración avanzadas y optimización de hardware.

5. Edge computing para reducir la latencia

El edge computing permite procesar datos localmente, minimizando la latencia y aumentando la privacidad. Su adopción será crítica en sectores como salud y finanzas.

6. Aumento del machine learning automatizado (autoML)

AutoML está simplificando el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, permitiendo a las empresas desarrollar soluciones sin necesidad de grandes equipos de especialistas.

7. Privacidad de datos como prioridad

Las normativas más estrictas, como el GDPR en Europa, están impulsando a las empresas a priorizar la privacidad de datos. Las tecnologías de encriptación avanzadas serán fundamentales.

8. Democratización del acceso a big data

Herramientas accesibles y plataformas no code están facilitando el análisis de datos, permitiendo que empresas pequeñas y medianas accedan a tecnologías avanzadas sin grandes inversiones.

9. Uso del big data en ciberseguridad

El análisis de datos será clave para identificar patrones en ciberataques, permitiendo respuestas más rápidas y efectivas ante amenazas emergentes.

Big Data, el perfil más demandado en 2025

Actualmente, el profesional experto en Big Data se ha convertido en uno de los perfiles profesionales más demandados, una de las tendencia de Big Data a la que deberemos prestar atención, pero también en uno de los más difíciles de cubrir. Esto se debe a que representan un 10’11% del total.

Por otro lado, encontramos también dificultades por parte de las empresas para cubrir los puestos de ingenieros informáticos. Estos representan el 5’85% y supera el perfil de Big Data en demanda.

El estudio también ha revelado que, junto a la demanda de perfiles de Big Data, también se encuentran los operarios de fábrica con ciertas capacidades digitales. Estos están seguidos por los perfiles comerciales. No obstante, las empresas tienen problemas para encontrar perfiles de comerciales digitales y que cada vez serán más demandados.

Pero el informe no recoge solo los perfiles más demandados en Big Data, sino también las habilidades más demandadas por las empresas. Estas son: iniciativa, capacidad de trabajo en equipo y flexibilidad. Por lo que hace a perfiles más sénior, los encargados de captar y seleccionar talento buscan a personas con capacidad de liderazgo. Otra capacidad fundamental y de la cual no podemos olvidarnos son los idiomas, sobre todo el inglés.

De nuevo vemos cómo el mercado busca un equilibrio en las competencias de los perfiles más buscados. Disponer de competencias blandas como la comunicación y la creatividad, junto con competencias específicas de cada tecnología, aseguran una carrera profesional brillante.

Y como no somos de ocultar lo que hemos publicado en años anteriores, nos gustar dejarte las tendencias del año pasado para que veas como avanza el mundo.

Tendencias Big Data y Analítica 2024

Antes de comenzar quiero resaltar una frase del Director de IoT y Transformación Digital en Cisco España, Antonio Conde, para entender la magnitud de valor que posee el Big Data: “Los datos son ‘el nuevo petróleo’, se están convirtiendo en pieza clave de la sociedad y la economía”.   

Esto es así porque el dato es el nuevo valor a gestionar por parte de las organizaciones de todo tipo. Las empresas están buscando capacidades en cuanto a la captura, almacenamiento y procesamiento del dato, y aquellas que lo consigan habrán alcanzado una ventaja sobre su competencia, es lo que se denomina Ventaja Analítica. Aquellas empresas que logren las ansiadas ventajas analíticas podrán decir, entonces sí, que son verdaderas empresas Data Driven, empresas centradas en el valor del dato.

1. Data Strategy: la estrategia de datos integrada en la estrategia de crecimiento de las empresas

Si hasta ahora la estrategia de datos era formulada de forma independientemente por los equipos de IT o de Data dentro de las organizaciones, y creadas para sumar a la estrategia global de las empresas, parece haber cambiado el rumbo, y las empresas ya introducen proyectos de data en sus estrategias primarias formando parte del core business.

Por lo tanto, en 2024 y años posteriores veremos cómo los planes estratégicos de numerosas organizaciones incluirán elementos claros de Data Strategy. De hecho, tenemos que sumar que la gran mayoría de estrategias de transformación digital de las empresas toma como fundamento una estrategia de datos. Una señal más de que es una de las tendencias clave de Big Data.

2. Inteligencia artificial, clave para la toma de decisiones

Otra palabra clave cuando hablamos de avances tecnológicos es la IA que está permitiendo ser más rápido y preciso a la hora de la toma de decisiones estratégicas en muchos sectores empresariales. Lo que sin duda veremos es cómo el auge de las tecnologías digitales, el almacenamiento de datos a un menor coste, el hardware de alto rendimiento y el software integrado fomentarán el cambio tanto en las grandes como en las pequeñas empresas.

Las empresas que adopten la inteligencia artificial formando parte de sus procesos de negocio serán cada vez más. Es lógico, puesto que las ventajas que ofrece esta tecnología son muchas en diferentes niveles como, por ejemplo, a nivel de procesos, de creación de nuevos modelos de negocio, de interacción con el cliente, e incluso de interacción entre las propias personas de una organización.

3. Datos como servicio y Cloud

Los datos como servicio utilizan la tecnología de la nube para dar a los usuarios y a las aplicaciones con acceso a la información a pedido sin depender de dónde puedan estar los usuarios o las aplicaciones. Es una de las tendencias actuales de Big Data.

La computación en memoria son los datos que se almacenan en un nuevo nivel de memoria que está situado entre la memoria flash NAND y la memoria dinámica de acceso aleatorio. Esto proporciona una memoria mucho más rápida que puede soportar cargas de trabajo de alto rendimiento para el análisis avanzado de datos en las empresas.

4. Democratización de datos

Una de las tendencias más importantes del 2024 en relación al Big Data será el empoderamiento de todo el capital humano de la empresa, en relación al análisis de datos y su gestión, no solo por parte de Data Scientists o expertos en Big Data.

Además, están surgiendo nuevas herramientas y aplicaciones inteligentes basadas en data para que sea más accesible el manejo de datos y que cualquier empleado pueda hacer su trabajo de forma eficiente.

De hecho, un estudio realizado por McKinsey descubrió que las empresas que consiguen que sus datos sean accesibles para todo su equipo, tienen 40 veces más posibilidades de tomar decisiones acertadas en relación a los ingresos de la compañía.

5. Data Lakehouse: Más allá del Data Lake

¡Seguimos con más Tendencias Big Data! Actualmente, muchas de las grandes compañías tienen uno o varios Data Lakes y uno o varios Datawarehouses. Probablemente, la mayoría también separe los casos de uso en casos de IA (Inteligencia Artificial) o Data Science de los casos de Business Intelligence. Lo más común es que para los primeros se usen los Data Lakes y para los segundos se usen los Datawarehouses.

Hasta hace unos años, esto era lo normal. El grado de madurez de las tecnologías no permitía que el grado de las sinergias entre los dos mundos fuera grande, nos cuenta José Luis Sánchez, experto en el ámbito.

Desafortunadamente, todavía los mundos de BI y Big Data siguen separados. Principalmente, porque la manera de contestar las preguntas del negocio son diferentes:

• BI: Las preguntas son conocidas por los que modelamos los datos para obtener respuestas a esas preguntas
• Big Data: No sabemos las preguntas por lo que analizamos los datos buscando esa pepita de oro

Afortunadamente, la industria se mueve a modelos más holísticos. Concretamente, las arquitecturas de datos se están uniendo en plataformas que pueden extraer lo mejor de los dos mundos favoreciendo las sinergias entre BI y Big Data.

Características fundamentales de un Data Lakehouse

«Este cambio tiene que seguir satisfaciendo las necesidades de velocidad, rendimiento, calidad y veracidad que las grandes compañías siguen requiriendo», añade Sánchez. Nos cuenta que La idea de un Data Lakehouse es la siguiente:

• ¿Se podría crear un Datawarehouse sobre un sistema de almacenamiento distribuido barato, sin perder el rendimiento del sistema y que siga cubriendo los casos de uso más enterprise? 

La respuesta es: Sí. Y es que, en esencia, un Data Lakehouse es un Datawarehouse que tiene como almacenamiento de datos un Data Lake. La idea es simple, pero esconde una gran complejidad técnica que muchas compañías han sabido trasladar a la realidad: Databricks, Snowflake, Microsoft… 

Las características fundamentales de un Data Lakehouse según Sánchez son:

• Soporte ACID
• Gestión de los esquemas y los metadatos
• Conectividad con herramientas BI
• Almacenamiento desacoplado del procesamiento
• Formatos de almacenamiento Open Source (parquet)
• Soporte para datos estructurados y no estructurados
• Soporte para diferentes casos de uso: Machine learning, reporting/dashboarding, ETL
• Capacidad de gestionar datos en real-time/streaming

Para terminar, Sánchez asegura que Lakehouse es un nuevo paradigma que simplifica radicalmente la infraestructura de datos empresariales. También, explica, acelera la innovación en una era en la que Machine Learning está listo para revolucionar todas las industrias. Especialmente, mezclando todo tipo de datos, entre los que engloba aquellos:

• Internos
• Externos
• Estructurados
• No estructurados

6. Big Data y cambio climático

Puede que el cambio climático no sea un tema nuevo para los científicos, pero el aprovechamiento del Big Data para combatirlo puede ser la corriente principal del 2024. De hecho, se cree que el aprovechamiento del Big Data puede ayudarnos a conocer el estado actual de las emisiones de dióxido de carbono. No sólo eso, sino que incluso los datos de la investigación meteorológica, las ciencias de la tierra, la investigación oceánica e incluso las instalaciones de investigación nuclear están estipulados para ayudarnos a comprender el cambio climático y otras condiciones ambientales relacionadas con el planeta.

7. Procesamiento del lenguaje natural (PNL) y análisis conversacional.

Al igual que las interfaces de búsqueda como Google hicieron que Internet fuera accesible para los consumidores cotidianos, las PNL brindan una forma más fácil de hacer preguntas sobre datos y obtener información más precisa. La analítica conversacional lleva el concepto de PNL un paso más allá al permitir que tales preguntas se planteen y respondan verbalmente en lugar de a través de texto.

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Según los informes, otra de las tendencias Big Data para 2024 será la PNL y la analítica conversacional impulsarán la adopción de la analítica y la inteligencia empresarial del 35% de los empleados a más del 50%, incluidas las nuevas clases de usuarios.

La voz parece que logrará imponerse como el principal canal de interacción entre máquinas y personas, y en cierto modo tiene todo el sentido. La tecnología ha de ser transparente a las personas en su uso, y por tanto, ha de ser natural. ¿Qué hay más natural que utilizar la voz para comunicarnos? Esta tecnología está en fases muy inmaduras pero sólo es cuestión de tiempo.

8. Plataformas de datos conectadas

Pascual Parada, Director de Innovación y Data en IEBS y profesor y director de varios masters como el MBA Online en Digital Business, asegura que las plataformas de datos de las empresas no pueden permanecer aisladas de otras organizaciones dentro de la cadena de valor propia del sector o la industria.

«La tendencia es hacia la interconexión de plataformas de datos dentro de un ecosistema que permita agregar mayor valor a la experiencia del cliente en su conjunto, y no de forma aislada», añade. Esta tendencia, que ya existía en años anteriores, se espera que se potencie para 2024 gracias al uso del Cloud Computing. Esto permitirá desarrollar acciones de analítica avanzada con menores costes. Las grandes empresas tecnológicas como Amazon, Google y Microsoft están desarrollando fuertes inversiones en sus plataformas Cloud para permitir este tipo de computación avanzada en datos.

9. Inteligencia activa

Otra de las tendencias en Big Data es la Inteligencia activa. Los procesos actuales que tienen las empresas para migrar los datos desde sus distintas fuentes hasta el catálogo, sigue siendo un gran reto para las organizaciones, nos cuenta Parada.

«Las empresas que tengan por objetivo ser Data Driven, y que hayan pasado por las primeras fases de recolección y transformación de datos han de seguir su evolución hacia procesos de Inteligencia Activa. Es decir, la tendencia es hacia la automatización del camino del dato, desde su fuente hasta el Data Like», asegura.

10. Legislación y protección

Durante el año 2021, las distintas administraciones gubernamentales tomaron las riendas para ordenar y crear la legislación oportuna en cuanto a la analítica de datos en particular, y la inteligencia artificial en general. De este modo, Europa desarrolló una nueva regulación sobre IA. Esta garantiza la seguridad de las personas y fortalece la inversión en una IA humanista. El objetivo es buscar un equilibrio entre los derechos fundamentales de las personas y la innovación.

A nivel geoestratégico, Europa busca su independencia de la hegemonía que China y EEUU mantienen sobre ésta tecnología. No se puede olvidar que Europa tiene grandes activos como su red de conexión por fibra y el 5G, sus algoritmos o su industria 4.0 entre otros.

En este sentido, para 2024 se espera una mayor profundización y detalle en las distintas normativas europeas que puedan ser traspuestas por los distintos países miembros de la Unión Europea, que sirvan de protección ante las grandes plataformas y empresas tecnológicas de China y EEUU.

11. Metaverso y analítica de datos

En la lista de las tendencias de Big Data no podía faltar el metaverso. La apuesta de Meta, anteriormente Facebook, por la creación de un metaverso como espacio digital para la interacción humana crea un mundo de oportunidades nuevo para la analítica de datos. Si hasta ahora la geolocalización de una persona sólo puede ser realizada bajo la autorización de un juez, en el metaverso no existiría dicha restricción. Esto abre una nueva línea de análisis de datos geolocalizados en metaversos.

La parte negativa de esta nueva oportunidad de análisis del comportamiento será de nuevo quién podrá realizar este tipo de acciones. También surgen dudas sobre los objetivos y si el usuario podría negarse a que se utilizasen los datos de su navegación en el metaverso.

12. Datos en tiempo real

Los datos en tiempo real empiezan a ser la fuente más valiosa para las grandes empresas. Estos requieren de técnicas y herramientas de análisis de datos más minuciosas, pero el beneficio es poder actuar más rápido y tomar ventajas frente a la competencia.

Si tomamos decisiones en tiempo real, optimizaremos nuestros recursos y nuestro balance de resultados será mayor.

13. Evolución de la analítica aumentada

Muchos expertos coinciden que 2024 será el año en que el Big Data logrará una evolución tecnología considerable pero aún nos queda mucho para ver todo lo que el Big Data puede hacer por nosotros. Sin duda, será un cambio de contexto económico y social.

Con la analítica aumentada veremos la aparición de conocimientos o cambios más importantes que servirán a los negocios a optimizar la toma de decisiones.

Por todo esto, otra de las tendencias de Big Data es la analítica aumentada. La analítica aumentada utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar el análisis de los datos mediante la búsqueda de un nuevo método de creación, desarrollo y compartición de análisis de datos. Muchos clientes empresariales prefieren el análisis aumentado a los análisis tradicionales para reducir los errores y sesgos humanos.

Para 2024, la analítica aumentada será un impulsor dominante de nuevas herramientas tecnológicas que hagan del propio proceso de analítica de datos algo sencillo y accesible para gran parte de los perfiles de una organización. Estas herramientas tratarán de democratizar la ciencia de datos y el aprendizaje automático a toda una organización.

Comparte este artículo con tus colegas para mantenerse informado sobre el futuro del Big Data y la analítica. Si quieres liderar el cambio, ¡ahora es el momento de prepararte!