La evolución del Big Data en 2026
El artículo publicado por Innowise, empresa de desarrollo de software, identifica dieciséis tendencias que definen el uso del big data en 2026, con la inteligencia artificial como hilo conductor de casi todas ellas.
La IA toma las riendas de la ingeniería de datos
Según el análisis, la generación de datos sintéticos y la automatización impulsada por IA generativa ya se integran en las canalizaciones de datos empresariales. Plataformas como Databricks y Snowflake incorporan funciones de pipelines de datos generativos que ayudan a las organizaciones a automatizar la transformación de datos, el relleno de lagunas y la entrega de conjuntos de datos listos para IA. El reporte destaca además el avance de la «IA explicable» (XAI), cada vez más exigida por bancos, hospitales y áreas de recursos humanos que necesitan justificar sus decisiones automatizadas.
Nuevas arquitecturas: Data Mesh, Data Fabric y el modelo lakehouse
El texto describe cómo las empresas abandonan las arquitecturas centralizadas tradicionales en favor de modelos descentralizados. El crecimiento del mercado de malla de datos, proyectado para alcanzar 5.090 millones de dólares en 2032, muestra la rapidez con que las empresas están cambiando hacia modelos de datos descentralizados. A esto se suma la consolidación del modelo «lakehouse» —que combina lagos y almacenes de datos— impulsado por proveedores como Databricks, Snowflake y Google BigQuery.
El tiempo real deja de ser un lujo
Uno de los puntos centrales del informe es el paso del análisis por lotes al procesamiento en tiempo real. El sector mundial de análisis de streaming se valoró en 23.400 millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca hasta aproximadamente 128.400 millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta de alrededor del 28,3% entre 2024 y 2030. Sectores como finanzas, telecomunicaciones y manufactura ya aplican este enfoque para detectar fraudes y anticipar fallos en equipos.
Otras tendencias señaladas en el informe
- Datos como producto: cada conjunto de datos gestionado con propietario, documentación y métricas de valor, siguiendo el modelo de plataformas como Snowflake Data Cloud.
- Multi-nube e híbrido: combinación de AWS, Azure y Google Cloud para evitar la dependencia de un único proveedor.
- Edge computing: procesamiento de datos cerca de su origen. Las previsiones de IDC indican que el gasto mundial en soluciones de computación periférica crecerá a una tasa compuesta anual de aproximadamente 13,8% hasta alcanzar casi 380.000 millones de dólares en 2028.
- Datos sintéticos: usados para entrenar modelos de IA sin exponer información sensible; Gartner anticipa que para 2030 los datos sintéticos superarán a los datos reales en el entrenamiento de IA.
- Inteligencia de decisión: sistemas que simulan escenarios antes de tomar decisiones de negocio, con un mercado que se estimó en 15.220 millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance 36.340 millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual del 15,4%.
- Análisis multimodal: cruce de texto, imagen, video y datos de sensores en un mismo flujo de trabajo.
- FinOps para datos e IA: control de costos de nube y de entrenamiento de modelos.
Conclusión del informe
El artículo, firmado por Philip Tikhanovich —responsable de Big Data en Innowise— y actualizado en mayo de 2026, sostiene que el diferencial competitivo ya no está en adoptar tecnología por sí misma, sino en conectarla con objetivos de negocio concretos. La nota fue publicada originalmente en enero de 2024 y actualizada este año para reflejar el estado del mercado.
Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú
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