Los usuarios desean aplicar las tendencias en analíticas en sus flujos de trabajo existentes para hacer que los insights sean más procesables, además de que cada vez preguntan por insights en tiempo real.

La tecnología está cambiando cada vez más rápido de lo que nosotros podemos comprender. Estos cambios están impactando nuestras vidas a nivel personal, en la comunidad y a nivel empresarial. Ha reformulado la forma como funciona la sociedad al generar un cambio en el poder, de la propiedad física a la propiedad de la información. Pero esto no es el único cambio que la tecnología (y, lo que es más importante, los datos) traerá en el futuro.

Para las empresas que buscan sobrevivir y prosperar, la toma de decisiones basada en datos se ha convertido en una parte esencial para impulsar el crecimiento y seguir siendo competitivo. A medida que los datos se vuelven más disponibles para las empresas en crecimiento, aumenta la presión para utilizar esos datos de manera efectiva para guiar a la empresa a través de las aguas turbulentas del mercado competitivo de hoy. En resumen, cuantos más datos estén disponibles, mayor será la demanda para dar sentido a esos datos.

Big Data se expande cada vez más a diversos tipos de clientes y empresas, pero ¿qué tecnologías tienen más demanda y prometen el mayor potencial de crecimiento? De acuerdo con un nuevo estudio de Forrester evalúa la madurez y trayectoria de 22 tecnologías a través del ciclo de vida de los datos.

Te compartimos las 10 tecnologías que cumplen con las expectativas del cliente:

Más de la mitad de las empresas a nivel mundial ven el Big Data como una oportunidad y un plan para incrementar sus inversiones en poco tiempo.

Pero el valor no viene solo de recolectar información, este solo es un punto inicial. El verdadero valor del Big Data proviene de la habilidad de utilizar esa información almacenada para descubrir nuevos insights y posterior convertirlas en decisiones de negocio

Con cada año que pasa, los datos crecen. Sin embargo, sin prácticas que guíen a identificar los datos relevantes del Big Data, las empresas se están quedando con cajones llenos de datos basura.

Una de las características más importantes para los analistas de datos es la habilidad de traducir datos en descubrimientos que son claros e importantes para la persona que toma las decisiones.

Python es ahora el lenguaje de programación con mayor crecimiento en los últimos años, ¿A qué se debe este crecimiento? De acuerdo con un estudio, está impulsado por el crecimiento en la ciencia de datos.

Tanto el Big Data como la Inteligencia de Datos Empresariales (Business Data Intelligence), son términos que tienen beneficios similares y que muchas veces llegan a confundirse. Sin embargo, si se consideran los aspectos técnicos, podemos ver una amplia brecha entre ambos términos.

Algunos consideran que el Big Data es el sucesor de la Inteligencia de Negocios, ¿Qué tan cierto es?:

Big Data engloba tanto el gigantesco volumen de información accesible en la actualidad gracias a las nuevas técnicas de análisis necesarias para interpretarlos. Big Data implica tener acceso a más resultados e información que nunca con el objeto de filtrar esos datos para el desarrollo de áreas de negocios, medicina, etc.

En un mundo interconectado debemos saber cómo está funcionando el negocio, cuánto estamos vendiendo, cuánto estamos comprando, cómo se sienten nuestros clientes, así como un sin fin de indicadores que nos muestran el pulso del negocio.