Dan Sommer, Global Market Intelligence Lead de Qlik reveló en un seminario web mundial las 11 tendencias que harán que el 2018 sea el año de la “desiloficación” de los datos.

¿Qué es la “desiloficación”?

Actualmente estamos en un escenario en el que la fragmentación de los datos se está acelerando: las necesidades de datos varía en cada área del negocio, por lo que la información se está fragmentando cada vez más según las distintas formas de uso y almacenamiento. Adaptarse a esta nueva realidad ha sido un reto para las empresas e implica una necesidad de mayor gobernanza, protección y calidad de los datos.

La desiloficación busca tomar los datos fragmentados para conectarlos de formas gobernadas, ágiles e innovadoras, poniendo fin a los sistemas aislados y dándole el control a las empresas de la forma en que se usa, almacena y combina su información.

Estas son las tendencias que, de acuerdo a Qlik, harán posible la desiloficación en 2018:

La alfabetización de datos cobrará mayor importancia

Según una encuesta de Qlik, cerca del 50% de los trabajadores tienen dificultades para diferenciar entre datos reales y manipulados, por lo que la habilidad de trabajar, interpretar y discutir los datos se hará más importarte en la economía analítica de 2018. Para combatir las deficiencias en alfabetización que aún persisten en las organizaciones, muchas empresas comenzarán a implementar programas de capacitación este año.

La multi-nube híbrida llegará a conectar los puntos

Actualmente, las empresas IT más grandes poseen un promedio de 1.000 servicios en la nube, y seguirán aumentando. Pero en 2018, parte de la data tendrá que sacarse de la nube por motivos de costos, regulaciones, seguridad y desempeño. Esto, aunado al incremento del “edge computing”, llevará a datos fragmentados y dominios de aplicación.

Significa que las arquitecturas analíticas que puedan soportar ambientes híbridos, multi-nube y multi-plataforma serán la nueva norma.

Los datos estarán al límite

Se están incrementando los casos en que es más beneficioso para las empresas correr cargas de trabajo de forma local, en lugar de usar centros de datos públicos. Esto está sucediendo especialmente en los casos de IoT, análisis inmersivo y dispositivos móviles offline.

2018 verá un gran incremento de cargas de trabajo directas en gran variedad de dispositivos locales de las compañías, ya que este enfoque resulta más adecuado en muchos casos por su latencia, ancho de banda, autonomía y privacidad.

Big data, data discovery y la ciencia de datos se unirán

Estas áreas, típicamente separadas porque requieren de un conjunto de habilidades distintas, ahora cuentan con más formas de compartir su trabajo con una audiencia más amplia: los progresos en inteligencia artificial, indexación de big data y la integración motor a motor están abriendo nuevas oportunidades a los usuarios para explorar conjuntos de datos más grandes, variados y complejos.

Los catálogos de datos serán la próxima frontera para la analítica self-service

El incremento de los usuarios alfabetizados en datos ha facilitado ir más allá del análisis self-service a la preparación de datos self-service visualmente atractiva. En 2017, vimos esta misma tendencia self-service surgir en los catálogos de datos, pero el armado aún sigue siendo dominio de personas especializadas.

En 2018, veremos que las nuevas formas de catalogar datos estarán profundamente integradas con la preparación y análisis. Esto ayudará a llevar a una audiencia más amplia la posibilidad de combinar fácilmente data corporativa gobernada, lagos de datos, y datos externos como un servicio.