En esta época del año, los profesionales del sector solemos buscar las Tendencias (que a mi me gusta llamarlas también predicciones) para el próximo año 2018. El blog @noeliagorod no va ha ser diferente, y como el próximo año nuevo termina en 18 mencionaré las 18 tendencias a nivel mundial en Data Science, aquí vamos:
- Uso masivo de algoritmos en cual sector de actividad.
- Predicciones para un gran abanico de sectores con datos basados en imagen satelital.
- Pasamos de la analítica in real time a near real time, o también conocida como Hyperfast Analytics.
- Uso de Deep learning en tiempo real dentro de cual sistema (Embedded Deep learning).
- Inteligencia Artificial (AI) seguirá siendo punto de interés en todos los sectores de actividad. El 59% de las organizaciones durante el año 2017 todavía están desarrollando estrategias para desarrollar AI, todavía sin ninguna implantación (según datos de Gartner).
- Smart Everything: Las aplicaciones inteligentes estarán presentes en todo de nuestra vida, que integrarán inteligencia artificial.
- Mundo conectado por sensores: Digital Twins conectará a los sensores y humanos.
- Blockchain: permite a las partes que no son de confianza realizar transacciones, es una tecnología que aún está madurando.
- Ciberseguridad; el uso de técnicas sofisticadas data science será esencial para seguir trabajando en la seguridad de las compañías.
- Data Streaming: aumento de análisis de datos NoSQL uniéndolos con los datos estructuras en servicios en streaming. El uso de plataformas como Hadoop o Spark crecerá de manera exponencial.
- Data for Society Good: Por qué no utilizar Big Data Science para reducir el número de asesinatos y salvar vidas?. El periodista Thomas Hargrove cree que se puede enseñar a un sistema predecir asesinatos, y no es de serio de ficción.
- El valor económico de los datos será esencial en las estrategias Big Data Science. El uso de datos de manera continua estará relacionada directamente con el impacto económico que generan.
- Experiencia de Cliente llevado al máximo detalle. La personalización será la base de la estrategia de fidelización de nuestros clientes.
- Cognitive Machine Learning: Las tecnologías cognitivas evolucionan constantemente y se vuelven cada vez más capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana.
- Realidad Aumentada: Al igual que mencionaba en el punto de AI, la interacción maquina – hombre sigue avanzando en el mundo de realidad aumentada, por lo que las técnicas data science utilizadas en este ámbito serán más avanzadas y masivas.
- Natural Languaje Generation (NLG): Aunque ya llevamos más de una década trabajando en el reconocimiento del lenguaje humano por las maquinas, el uso de las nuevas técnicas y tecnologías permitirá avanzar de forma más rápida en este área.
- Healhcare: el ámbito de la salud conectado con los múltiples sensores biométricos permitirá el utilizar las más avanzadas técnicas de ciencias de datos para dar soluciones a nuestro bienestar.
- Human Capital: cada vez son más los departamentos de Recursos Humanos (RRHH) de las compañías que van más allá de los KPIs habituales de gestión, sino que quieren modelos que les den la probabilidad de abandono dentro de sus compañías, modelos de productividad de empleados, …. Por tanto, está será un área de continuo aumento de la disciplina Data Science.
En definitiva estas tendencias giran al rededor de Big Data, Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial (AI), para continuar con la búsqueda del raciocinio o aprendizaje humano a través de las maquinas. Pero, ¿cuál será la tendencia 19?. Según mi opinión será el que toda la sociedad interiorizará de forma natural que existe una disciplina innovadora y afianzada en nuestro día a día y sector de actividad, el BIG DATA SCIENCE.
Veremos al finalizar el año 2018 si estas tendencias se han cumplido o no, pero para hacer este balance tienen que pasar muchos meses, que será un post que espero realizar en el año 2019.
Post by @noeliagorod
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