40 BIG DATA hacer que nuestras estrategias y compañas no desemboquen en buenos resultados. “Por este motivo es importante revisar que los datos que se están recogiendo son los adecuados y con la calidad necesaria para luego confiar en ellos de cara a la toma de decisiones. La tecnología y diferentes soluciones de Data Quality son necesarias para poder tener el control en el día a día, sin estos sistemas iremos a ciegas”. EL GRAN POTENCIAL DEL DEEP LEARNING Muchos expertos coinciden que 2022 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. Para Paula Pérez, Making Science, las tendencias tecnológicas que combinan machine learning con inteligencia artificial y que ayudan a predecir comportamientos de usuarios ganan cada vez mas terreno y las compañía están interesadas en estas ya que les permite optimizar recursos pero también generar más beneficios. Jordi Calvera, por su lado observa que una tendencia que está tomando mucha importancia en las empresas, cuya trayectoria se inició entre las de servicios financieros y está siendo valorada por el resto de sectores, es Data Fabric, que, según Forrester, se trata del futuro de la gestión de datos. Como indica el responsable de Intersystems, este enfoque facilita utilizar mejor las arquitecturas de datos con que ya cuenta la organización sin tener que reconstruir las aplicaciones o los almacenes. Hace posible el acceso a información valiosa en tiempo real y esto facilita que la organización se adapte a la evolución del mercado cuando es necesario y no después. “En InterSystems hemos llevado data fabric más allá con Smart Data Fabric, al que hemos incorporado amplia gama de capacidades de análisis, incluida la exploración de los datos, la inteligencia empresarial, el procesamiento de lenguaje y machine learning. Esto hace posible la obtención de nuevos conocimientos del negocio, tendencias y mercados, y que, además, se puedan crear aplicaciones y servicios prescriptivos inteligentes”. Para Maximiliano Fernández, U-tad, como tendencia tenemos que prestar mucha atención al Deep Learning, el área con el mayor potencial de impacto y crecimiento en nuestros días. “Nuevamente, si bien las técnicas de Deep Learning ya se encuentras desarrolladas y disponibles, el éxito de una estrategia de Big Data siempre depende del tipo de negocio y del conocimiento de sus profesionales para poder generar resultados tangibles a partir de las mismas. No todo problema es apto para Deep Learning, pero desde luego que éste posee el mayor potencial para generar disrupción”. EL SOFTWARE DE GESTIÓN SE ENRIQUECE CON LA ANALÍTICA DE DATOS Cada vezmás los programas de gestión van incorporando funcionalidades que tienen su base en las tecnologías de Big Data, incluso agregando fuentes de información externas a la propia compañía y que enriquecen la analítica de datos, tal y como explica Israel Serrano, Scality España. “Resulta de máxima importancia tener en cuenta la eficiencia de las tecnologías implicadas, especialmente la que se encarga de almacenar y gestionar los datos sobre los que se aplica esa analítica. No es extraño ver cómo organizaciones descartan lanzar procesos de análisis de datos en entornos de Big Data porque los costes iniciales desincentivan el posible beneficio resultante de ese análisis. Cuando hablamos de Big Data, hablamos de una cantidad enorme de datos que además tiene “La calidad del dato suele ser el primer baño de realidad para los profesionales del Big Data, quienes tienen que invertir una significativa cantidad de tiempo y recursos en la preparación de los datos en comparación a la etapa de creación, entrenamiento y validación de los modelos Machine Learning”, Maximiliano Fernández, profesor en el área de Inteligencia Artificial y Data Science en el Centro Universitario U-tad
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