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    Publicado el 21.2.2019 por Equipo GNOSS

    Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

    La consultora Gartner ha aprovechado la celebración de la cumbre Gartner Data & Analytics, celebrada en Sydney en febrero, para identificar las principales tendencias tecnológicas de datos y análisis que contarán con un gran potencial entre los próximos tres a cinco años, marcando las futuras líneas de investigación y desarrollo en este ámbito.  

    Dentro de este ránking de tendencias encontramos en la cuarta posición la Inteligencia Artificial Explicable, implementada cada vez más para aumentar y remplazar la toma de decisiones humanas. La Inteligencia Artificial Explicable en la ciencia de datos y las plataformas de aprendizaje automático (ML), por ejemplo, sería capaz de generar automáticamente una explicación de los modelos en términos de precisión, atributos y estadísticas en lenguaje natural.

    En la quinta posición se sitúa Graph Analytics, conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre entidades de interés, tales como organizaciones, personas y transacciones.

    La aplicación del procesamiento de gráficos y los DBMS de gráficos crecerá al 100% anual hasta 2022 para acelerar continuamente la preparación de datos y permitir una ciencia de datos más compleja y adaptable. 

    En su intervención, Rita Sallam, vicepresidente de investigación de Gartner, ha dejado patente el potencial impacto que los líderes de datos y análisis pueden tener en el negocio de estas tendencias, adaptando en consecuencia a ello modelos de negocio y operaciones.

    Asimismo, Gartner recomienda que los líderes de datos y análisis hablen con los líderes empresariales sobre sus prioridades comerciales y exploren cómo estas tendencias pueden posibilitar nuevas posibilidades de negocio.

     

    ‘TOP 10’ de Tendencias Tecnológicas:

    N ° 1: Análisis Aumentado

    Nº 2: Gestión de datos aumentados

    Nº 3: Inteligencia continua

    Nº 4: Inteligencia Artificial Explicable

    Nº 5: Graph Analytics                                                   

    Nº 6: Red de datos

    Nº 7: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) / Análisis Conversacional

    Nº 8: Aprendizaje automático (ML) e Inteligencia Artificial  con soluciones comerciales

    Nº 9: Blockchain

    Nº 10: Servidores de memoria persistentes

     

    Las próximas cumbres Gartner Data & Analytics 2019 se llevarán a cabo del 4 al 6 de marzo en Londres , del 18 al 21 de marzo en Orlando , del 29 al 30 de mayo en Sao Paulo , del 10 al 11 de junio en Mumbai , del 11 al 12 de septiembre en la Ciudad de México y del 19 al 19 de octubre. 20 en Frankfurt. 

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    Compartido el 13.1.2011 por Equipo GNOSS

    Para 'ayudar a los investigadores a publicar sus datos en Internet de forma sencilla'. Palnetdata se regirá, entre otros, por los principios de Linked Data y de estándares Web como URI, HTTP y RDF para la publicación e interconexión de datos estructurados en entornos abiertos y descentralizados. Puedes ver más información sobre los Datos yTecnología de Planetdata.

    Ha sido creada por investigadores del Grupo de Ingeniería Ontológica de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid (FIUPM)  junto a expertos de otros cuatro países europeos.  
    Planet data está financiada con tres millones de euros dentro del VII Programa Marco de la UE. El proyecto se inició en octubre de 2010 y terminará en septiembre de 2014.

     Imagen: Darren Hester

    Su objetivo es 'establecer una comunidad europea sostenible de investigadores que apoye a las organizaciones en la publicación de sus datos en nuevas y útiles formas, aumentando sus habilidades en dar sentido a las enormes cantidades de datos publicados online de forma continua, incluyendo datos estructurados y no estructurados, flujos de datos, (micro) entradas de blogs, archivos digitales, recursos de e-Ciencia, conjuntos de datos del sector público, y datos enlazados de “la nube”.

    El proyecto se centra en una serie de retos clave que deben abordarse para la exposición real de los datos de una forma servible a gran escala. Ofrece representaciones del tipo flujo de datos y técnicas escalables para integrar, publicar y acceder a tales recursos de datos en la Web.

    Asimismo, PlanetData define las mejores prácticas para captar el contexto en que los datos se producen y tienen sentido - incluyendo procedencia, y su espacio, tiempo y características sociales - como medio para aumentar la eficacia del tratamiento de los datos y de las técnicas de recuperación'. Fuente del texto e imagen precedentes: plataformasinc.es

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