Las tendencias futuras de open data

 

El open data o datos abiertos se refiere a la publicación y difusión de datos en formatos accesibles y reutilizables por cualquier persona, sin restricciones legales o técnicas. El open data tiene como objetivo promover la transparencia, la innovación, la participación ciudadana y el desarrollo social y económico.

En los últimos años, el open data ha cobrado cada vez más relevancia a nivel mundial, tanto en el sector público como en el privado.

Pero ¿cuáles son las tendencias que marcarán el futuro del open data en los próximos años? A continuación, presentamos algunas de las más destacadas:

 

Las tendencias futuras de open data

El open data o datos abiertos se refiere a la publicación y difusión de datos en formatos accesibles y reutilizables por cualquier persona, sin restricciones legales o técnicas. El open data tiene como objetivo promover la transparencia, la innovación, la participación ciudadana y el desarrollo social y económico.

Estas son algunas de las tendencias que marcarán el futuro del open data en los próximos años:

Inteligencia artificial y análisis de datos

La inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos son dos tecnologías que se complementan con el open data, ya que permiten extraer valor e insights de los grandes volúmenes de información disponible. Se espera que la IA se vuelva más inteligente, responsable y escalable, gracias a nuevas técnicas que requieren menos datos, con mayor ética y resistencia. Además, se prevé que el análisis de datos se oriente cada vez más hacia los datos en tiempo real y la predicción de lo impredecible.

Datos como servicio y cloud

Otra tendencia que se observa en el ámbito del open data es la oferta de datos como servicio (DaaS), es decir, la provisión de datos bajo demanda a través de plataformas en la nube. Esto facilita el acceso, la integración y el consumo de los datos por parte de los usuarios finales, sin necesidad de contar con infraestructuras propias o complejas. Esto supone un desafío para el open data, que debe garantizar la interoperabilidad y la portabilidad de los datos entre diferentes entornos cloud.

Democratización de datos

La democratización de datos se refiere al proceso por el cual los datos se hacen accesibles y comprensibles para todos los miembros de una organización o una sociedad, sin importar su nivel de conocimiento o habilidad técnica. Esto implica eliminar las barreras que limitan el uso y el aprovechamiento de los datos, tales como la falta de formación, las herramientas inadecuadas o las restricciones legales.

Data Lakehouse: Más allá del Data Lake

Un Data Lake es un repositorio centralizado que almacena grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados en su formato original. Un Data Lake permite integrar y procesar los datos de forma flexible y escalable, pero también presenta algunos inconvenientes, como la falta de gobernabilidad, la baja calidad o la dificultad para acceder y consultar los datos.

Un Data Lakehouse es una evolución del Data Lake que combina las ventajas de este con las de un Data Warehouse, que es un repositorio que almacena datos estructurados y organizados según un esquema predefinido. Un Data Lakehouse permite gestionar y analizar los datos con mayor fiabilidad, seguridad y rendimiento, sin perder la flexibilidad y la escalabilidad del Data Lake.

Conclusión

El open data es una tendencia que seguirá creciendo en los próximos años, impulsada por las demandas sociales y económicas de una mayor transparencia, innovación y participación. Sin embargo, el open data también se enfrenta a diversos retos y oportunidades que requieren de una adaptación constante a las nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial, el cloud o el Data Lakehouse. Así, el open data debe buscar la forma de ofrecer datos más inteligentes, accesibles, integrados y confiables, que generen valor para todos los actores involucrados.

Elías Escobar