De Big Data a Small Data

Las tendencias en analítica de datos para 2024 apuntan a un avance significativo en la manera en que las organizaciones recopilan, procesan y utilizan datos. Este año se presenta con innovaciones y enfoques transformadores en este ámbito, marcando un avance significativo.

Big Data: Un pilar en evolución

La analítica de datos sigue evolucionando rápidamente, y actualmente, una de las tendencias emergentes será el cambio de enfoque de Big Data a Small Data.

Durante la última década, el Big Data ha dominado el panorama de la analítica de datos, permitiendo a las empresas manejar y analizar enormes volúmenes de información a gran velocidad, este enfoque ha permitido a las empresas obtener valiosos insights al identificar patrones y tendencias que no serían visibles de otra manera. Esta herramienta sigue siendo crucial para las empresas hoy en día, abarcando desde el análisis de comportamiento del cliente y la optimización de la cadena de suministro hasta la detección de fraudes y el análisis predictivo.

Sin embargo, su uso también puede presentar desafíos significativos, como la necesidad de grandes capacidades de almacenamiento, procesamiento avanzado y personal altamente capacitado.

Small Data, una nueva tendencia en la analítica de datos

La nueva tendencia está cambiando hacia Small Data, que se enfoca en conjuntos de datos más manejables y específicos, permitiendo un análisis más detallado y contextualizado, lo que facilita la toma de decisiones rápidas y precisas. Esta tendencia, a diferencia de Big Data, se basa en la idea de que no siempre se necesita una cantidad masiva de datos para obtener insights valiosos. Small Data es más fácil de manejar, interpretar y aplicar, lo que permite una toma de decisiones más rápida y precisa.

Ventajas del Small Data

• Accesibilidad y manejo: Small Data es más fácil de manejar y no requiere la infraestructura masiva que necesita Big Data

• Contextualización: Permite un análisis más enfocado y relevante, proporcionando insights directamente aplicables.

• Rapidez: Con menos datos que procesar, los análisis son más rápidos, permitiendo tomar decisiones casi en tiempo real.

• Reducción de costes: Menor necesidad de infraestructura y personal especializado reduce los costos de gestión y análisis.

Otras tendencias de valor

Algunas otras tendencias principales para este año son:

• Analítica impulsada por Inteligencia Artificial (IA): La integración de la inteligencia artificial en la analítica de datos continúa siendo una de las principales tendencias,permitiendo con la IA analizar grandes volúmenes de datos a una velocidad sin precedentes, proporcionando insights valiosos que serían imposibles de obtener manualmente.

• Analítica aumentada: La analítica aumentada combina el poder de la IA y el machine learning con la inteligencia humana, mejorando significativamente la capacidad de análisis de los usuarios. Estas herramientas automatizan tareas rutinarias de análisis, permitiendo a los analistas centrarse en la interpretación de los datos y la toma de decisiones estratégicas. 

• Democratización de datos: La democratización de datos busca hacer que los datos y las herramientas de analítica estén disponibles para una mayor cantidad de personas dentro de una organización. Esta tendencia permite que empleados de diferentes departamentos, no solo los especialistas en datos, puedan acceder y utilizar los datos para mejorar la toma de decisiones.

• Ética en datos: A medida que el uso de datos se expande, la ética en el manejo de datos se convierte en una preocupación crucial. Las organizaciones deben asegurarse de que sus prácticas de recolección y análisis de datos respeten la privacidad y cumplan con las regulaciones legales. La ética en datos incluye el uso responsable de los datos, la transparencia en los procesos de análisis y la protección contra el sesgo algorítmico.

• Gestión de datos en entornos híbridos y multi-nube: La creciente adopción de arquitecturas híbridas y multi-nube para la gestión de datos es otra tendencia clave. Las empresas están distribuyendo sus datos entre diferentes entornos de nube pública y privada, así como centros de datos locales, para maximizar la flexibilidad, seguridad y eficiencia.

Proyecto Destacado: Smart Airport

En Secmotic, hemos desarrollado un proyecto para la empresa DTN basado en un Smart Airport. Una iniciativa que optimiza la operativa aeroportuaria.

Este proyecto implica el uso de análisis de datos avanzados para mejorar la eficiencia de las operaciones aeroportuarias, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la experiencia del pasajero.

Al integrar sensores en los equipos y analizar los datos en tiempo real, Smart Airport permite una gestión más inteligente y eficaz de los recursos aeroportuarios.

Esta iniciativa no solo demuestra nuestro compromiso con la innovación en la analítica de datos, sino que también ejemplifica cómo la transición de Big Data a Small Data puede resultar en mejoras tangibles y significativas en la eficiencia operativa.