Predicciones 2019: La economía de datos y el panorama del futuro

18 diciembre, 2018
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Por Michele Guglielmo, Regional Sales de Cloudera, la plataforma de machine learning y análisis de datos optimizada para la nube.

2018 fue un año fundamentalmente de cambios, entre los que destacan el impacto en la gestión del análisis de datos y, por supuesto, el RGPD. Cloudera comenta 2018 y analiza seis áreas tecnológicas clave para 2019.

IoT

Somos demasiado confiados con las soluciones del internet de las cosas (IoT) y redes de computación distribuida. En 2019, la seguridad debe ser el principal foco de las organizaciones para garantizar la seguridad y la eficacia de estos dispositivos y redes. La realidad es que existen demasiadas vulnerabilidades y vacíos de seguridad en los dispositivos IoT, y las organizaciones deben tomar una posición proactiva para hacerlos más seguros. Para ello, las empresas deben utilizar el dato, el metadato y los registros en dispositivos como si fueran cualquier otra red, para predecir respuestas y responder con precisión a las señales disponibles.

El contexto es la próxima frontera importante en IoT

Con el Internet de las cosas se han creado islas de datos, y aunque estamos construyendo los primeros puentes entre ellas, sigue sin haber un mismo idioma colectivo. Por eso, es necesario alinear datos de sistemas dispares a un método común, para poder utilizar la información con confianza. En las empresas el tiempo de toma de decisiones es cada vez mayor y la información disponible no deja de aumentar. En este sentido, a medida que el machine learning (IA) y la inteligencia artificial (IA) evolucionan, es más fácil organizar esos datos y obtener conocimiento autodidacta, generando oportunidades antes inimaginables. Por otra parte, el lineaje de datos (lo que sabemos y desde cuando lo sabíamos) será una capacidad clave para que las organizaciones puedan utilizar los datos de manera óptima.

En este sentido, en 2019 veremos más casos de éxito del internet de las cosas en el hogar, en ciudades inteligentes y en industria (automatización y vehículos autónomos). Estamos creando los ecosistemas tecnológicos, por lo que es importante tener una visión completa de los datos, desde la computación en la nube hasta la distribuida, para maximizar el efecto de la información en los diversos ecosistemas. Cloudera es un habilitador que favorece a la comunidad al ofrecer valor añadido y protección de los datos y del consumidor, garantizando así una mayor seguridad y gobierno de datos.

GDPR

Las multas asociadas al no cumplimiento de la regulación son importantes: hasta el 4% de la facturación o 20 millones (la cifra mayor). Y para las empresas que no se estremezcan  con los números, sí deberán tener en cuenta el impacto en su reputación. El GDPR, en grandes términos, muestra a clientes y empleados que se está siendo cuidadoso con sus datos, que se utilizan con el propósito adecuado y que se tiene control sobre los mismos. De este modo, las empresas son de más confianza, y este punto sí es relevante para todas.

Las empresas se han responsabilizado personalmente de cómo tratan la privacidad

Es cierto que las empresas se están responsabilizando personalmente de los datos regulados por el RGPD en todo su recorrido, incluyendo los terceros con los que necesitan intercambiar la información. De este modo las compañías pequeñas, proveedores de otras más grandes, que mantengan y cumplan con el RGPD tendrán una ventaja competitiva.

Veremos grandes multas para grandes empresas que no cuentan con la seguridad adecuada

La seguridad de datos solo es una parte del RGPD, pero es una muy importante: las organizaciones ahora tienen la obligación de notificar al regulador en 72 horas si han descubierto una brecha de seguridad. El proceso completo posterior a la violación, que incluye informar a las personas afectadas, está bien definido y es parte de los requisitos de cumplimiento. Según el artículo 25, la protección de datos debe implementarse por diseño y por defecto; la seguridad forma de este modo una parte natural.

Los efectos del cloud computing

El efecto del cloud computing es muy importante para las empresas y deben garantizar que los servicios en la nube que utilizan cumplen con los requisitos y que sus sistemas y aplicaciones están diseñados para no exponer riesgos.

¿Piensa que el RGPD se expandirá y será una regulación global en 2019?

Que el RGPD se expanda y se convierta en una regulación global es una posibilidad. Los clientes de Cloudera y las organizaciones que no estuvieran sujetas a la regulación la están tomando como un punto de arranque para su privacidad y para las líneas de trabajo en protección de datos. Sin embargo, para que se convierta en una verdadera regulación global, primero deberá demostrar su valía en su forma actual. Una vez haya progresado bien y haya demostrado ser viable, las posibilidades de que influya de forma internacional serán mucho mayores.

Lo que las empresas sujetas al RGPD ya han descubierto es que mayo de 2018 no fue el final del proceso, si no todo lo contario. Crear el cumplimiento era una cosa, pero el mantenimiento del cumplimiento a gran escala es otra. Además, la RGPD también evolucionará desde su forma actual, y las empresas que creen una base sólida ahora, podrán mantener la evolución del cumplimiento con menos esfuerzo.

Salud

El 80% de los datos de salud se encuentran desestructurados para los profesionales de la salud y existe una gran cantidad de información oculta entre miles de notas clínicas, datos EHR e imágenes médicas, y que podrían ayudar a entender mejor el registro de los pacientes. Actualmente, somos testigos de una revolución en la industria de la salud, en la que existe la oportunidad de implementar un nuevo modelo de cuidado clínico mediante datos, mejorado, personalizado y evidente.

Para obtener datos de calidad, las organizaciones están esforzándose en integrar, visualizar y desarrollar esos datos, aunque están muy sujetas a restricciones presupuestarias y tienen habilidades limitadas en data science. De este modo, la salud se enfrenta a múltiples retos, incluyendo el desarrollo, implementación e integración de soluciones de machine learning y de inteligencia artificial en el flujo de trabajo médico y de salud. Se espera, de este modo, tener una infraestructura apropiada con las capacidades de almacenamiento y procesamiento requeridas, para poder diseñar y ejecutar de modo eficiente estas soluciones. Cloudera está comprometida con apoyar a los profesionales e instituciones de salud para impulsar un nuevo escenario en el cuidado del paciente y el desarrollo médico.

Almacenamiento de datos

¿Se traslada la gestión de datos a la nube?

A medida que las organizaciones sean conscientes de las ventajas económicas y de lo fácil que es trabajar en la nube, habrá un incremento de la inversión. En la mayoría de casos el cloud se utiliza para análisis de datos, especialmente de autoservicio y de flujos de trabajo de transición y a corto plazo.

Con las nuevas tecnologías, que nos permiten crear contextos de datos (definición de modelos de seguridad, metadato, fuentes y transformación), veremos cómo muchas organizaciones comienzan a gestionar los datos en la nube y en desarrollos híbridos. Serán necesarios nuevos tipos de datos para el análisis de los negocios, incluyendo social media e Internet de las Cosas, lo que impulsará la necesidad de un almacenamiento flexible. Además, la nube permitirá nuevas aplicaciones como la exploración  (consultas ad hoc de forma iterativa en conjuntos de datos para obtener conocimiento con el descubrimiento de nuevos patrones) y el machine learning, sin incrementar el crecimiento de la demanda de recursos IT.

Machine Learning

Las empresas seguirán sumándose al machine learning, ya que les permite automatizar la detección de patrones, la toma de decisiones y la predicción, para impulsar mejoras eficientes y transformacionales y a tener una mayor ventaja competitiva y crecimiento. Mientras los early-adopters avancen desde la prueba de conceptos a la implementación de múltiples casos de uso, seguiremos viendo como emergen nuevas tecnologías. La aplicación de estas tecnologías ayudará a la mejora de las operaciones y a escalar e industrializar todas las capacidades, lo que permite conseguir un valor transformacional completo.

La infraestructura y las herramientas evolucionarán para automatizar desarrollar aplicaciones e implementar nuevas aplicaciones del machine learning a escala empresarial.

En particular, el almacenamiento y la orquestación Kubernetes, darán a las empresas un camino para construir, desarrollar y escalar de manera eficiente estas aplicaciones tanto en la nube pública como en la privada. Además, veremos un crecimiento continuado del ecosistema de herramientas de automatización de machine learning (AutoML), a medida que los proveedores aprovechan las oportunidades de agilizar el machine learning, desde la preparación de datos hasta la gestión del modelo de ciclo de vida. La racionalización y ampliación de los flujos de trabajo del machine learning, desde la investigación hasta la producción, impulsará nuevos requerimientos para desarrolladores, así como para las áreas de IT y de Seguridad y Cumplimiento, a medida que los equipos de científicos de datos amplían su demanda de infraestructura, integran el desarrollo de flujos de información, capacidades de colaboración entre equipos, y seguridad y cumplimento corporativas para gobernar cientos de modelos de machine learning desarrollados en producción.

Más allá de la tecnología, seguiremos demandando expertos para escalar las estrategias en la organización y para implantar el machine learning en todos los productos de negocio, procesos y servicio. Los más visionarios buscarán la construcción de un portafolio de capacidades de machine learning y optimizarán a sus equipos en habilidades tecnológicas.

Cloud

A medida que aumente el conocimiento de las empresas del cloud, se dará mayor importancia a la decisión de optar por el cloud. Existen multitud de posibilidades, como un mix de nube pública y privada o local, así como contar con proveedores multicloud que ofrecen gran flexibilidad. Cualquier proveedor que solo ofrezca una opción dejará a sus clientes en desventaja. Con la elección de estas opciones, la necesidad de un marco de trabajo que garantice la seguridad, gobierno y gestión de metadatos será incluso más importante. Esto simplificará  el desarrollo y la implementación de aplicaciones, independientemente de dónde se ejecuten y dónde esté almacenada la información. Este marco de trabajo asegurará que las empresas usen una variedad de posibilidades de análisis y machine learning, y trabajen en conjunto con datos de otras fuentes en un mismo lugar.

Estas opciones forman parte de un movimiento más amplio hacia un modelo de nube híbrido, que tendrá flujos de trabajo y procesamiento de datos en nube privada y pública, basándose en las necesidades de la compañía y que ofrece  “lo mejor de ambos mundos”. El modelo híbrido es un reto para los proveedores que solo ofrecen nube pública o privada. Para prepararse, están haciendo adquisiciones para este nuevo escenario, como la reciente adquisición de Red Hat por IBM. Se esperan más adquisiciones y fusiones entre proveedores, para que puedan ampliar sus ofertas de producto y desarrollo en la nube híbrida.

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