¿Qué tienen en común la inteligencia artificial, el análisis de datos masivos, la creciente ola de dispositivos IoT, las nuevas redes de conectividad móvil 5G y el Edge Computing? Si pensó en datos, acertó. Estas nuevas tecnologías se nutren de la generación, adquisición y procesamiento de grandes volúmenes de datos; por ello, si queremos imaginar cómo será el futuro, debemos empezar conociendo las tendencias del Big Data para 2025.
Según la analista IDC, 2025 será precisamente el año en que se generen más de 175 zettabytes de información, que para ponerlo en contexto, si quisiéramos almacenarlos necesitaríamos más de 6 billones de smartphones, casi equivalente a darles 1000 teléfonos inteligentes a cada habitante del planeta.
De acuerdo con el informe ‘The future of big data: statistics for 2025 & future predictions’, el mercado de analítica de Big Data, valorado en 348.21 mil millones de dólares en 2024, se espera que alcance los 961.89 mil millones para 2032. La ciencia de datos se proyecta como una de las 4 ocupaciones de más rápido crecimiento entre 2023 y 2033, con un aumento del empleo del 36 %. Los empleadores consideran el Big Data y la IA como habilidades cruciales. El rápido crecimiento del mercado de Big Data y la alta demanda de roles de ciencia de datos crean un imperativo de talento para las empresas.
El gasto mundial en TI alcanzará los 5.61 billones de dólares en 2025, con los sistemas de centros de datos (405.5 mil millones, 23 % de crecimiento) y el software (1,25 billones, 14 % de crecimiento) entre los de mayor crecimiento. Los servicios de TI y los hiperescaladores representarán más del 70 % del gasto. Esta información proporciona un contexto macroeconómico para las inversiones en Big Data.
Inversión global en TI por segmento (2024 vs. 2025) – Datos de Gartner
| Segmento de TI | Gasto 2024 (Billones USD) | Gasto 2025 (Billones USD) | Crecimiento % (2024-2025) |
| Total Mundial en TI | $5.11 | $5.61 | 9.8% |
| Sistemas de Centros de Datos | $329.1 | $405.5 | 23% |
| Software | $1.09 | $1.25 | 14% |
| Servicios de TI y Hiperescaladores | – | >70% del gasto total | – |
Pero mucha de esta información, por gigantesca que sea, no tiene valor por sí misma; son miles de millones de datos estructurados y no estructurados: cifras, fotos, audios, etc., que solo cuando son procesados tienen el valor suficiente para tomar decisiones inteligentes y cambiar el futuro de las empresas, y es cuando el Big Data cobra sentido.
La importancia de los datos en el entorno empresarial actual es innegable. Como afirmó Geoffrey Moore, consultor de gestión y autor: “Sin Big Data, estás ciego y sordo, y en medio de una autopista“. Esta poderosa metáfora subraya que operar sin una comprensión profunda de los datos equivale a navegar un mercado competitivo sin la información vital sobre clientes, operaciones y el panorama general. La incapacidad de procesar y entender la vasta cantidad de información generada lleva a la obsolescencia.
Sin embargo, Big Data también acarrea desafíos que no pueden desconocerse. David Reyero, colaborador de Do Better, destaca algunos de sus riesgos, en el artículo ‘Big data: ¿El nuevo petróleo y una nueva dictadura?’. El autor incluye la ciberseguridad, la privacidad y el uso indebido de la información, haciendo eco de la preocupación de expertos como Yuval Noah Harari sobre un posible “colonialismo de datos” y una “dictadura digital” que amenace las libertades.
Reyero concluye que, si bien el Big Data es una realidad ineludible, su éxito dependerá de una gestión inteligente y colaborativa. Propone un enfoque que integre la perspectiva de expertos multidisciplinares, el aprendizaje continuo y la consideración del bien común. La clave, según el autor, radica en una “inteligencia colectiva y colaborativa” para guiar esta innovación disruptiva hacia una sociedad más humanista y digital, que promueva la calidad de vida y la prosperidad.
Como era de esperarse, la principal tendencia de Big Data para 2025 es la Inteligencia Artificial como una herramienta integrada en la automatización del procesamiento, limpieza, estructuración y análisis de datos. Pero estos avances no estarán exentos de problemas que irán desde el cumplimiento normativo en el manejo de los datos, la escasez de talento calificado, los silos de datos incrustados en múltiples organizaciones y la ciberseguridad, entre otros factores.
Sin más preámbulos, las tendencias del Big Data para 2025 son:
Índice de temas
Inteligencia Artificial y Machine Learning
Con los volúmenes de información generados en la actualidad, la automatización del procesamiento y captura de datos es una necesidad, y por ello veremos una mayor integración de la IA y el machine learning en estos procesos. En cifras concretas, Statista proyecta que a finales de 2025 este mercado de IA en Big Data moverá más de 243 700 millones de dólares.
Las razones para estas inversiones se basan en sus beneficios, porque la analítica basada en Inteligencia Artificial puede identificar automáticamente patrones, predecir tendencias y generar recomendaciones prácticas para la alta gerencia.
La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) no son meras herramientas complementarias, sino que están intrínsecamente integradas en las plataformas de Big Data, optimizando cada faceta de las operaciones y la seguridad. En 2025, el 48 % de las empresas ya utilizan IA para una gestión eficaz de los macrodatos. Esta profunda integración permite que la IA se vuelva indispensable para gestionar la escala del Big Data, lo que a su vez alimenta la necesidad de más IA. El volumen de datos es tan inmenso que las herramientas tradicionales de gestión son insuficientes, y la IA ofrece la capacidad de automatizar la limpieza, organización y procesamiento de estos vastos conjuntos de datos
Yendo a los extremos: Edge computing
El Edge Computing es una tendencia creciente tanto por sus beneficios como por las nuevas exigencias del mercado. Al acercar el procesamiento de los datos cerca al lugar donde se generan, no solo se reduce la latencia, también se minimizan los riesgos de privacidad y manejo de información.
Además, gracias al crecimiento en nichos de movilidad inteligente y Ciudades Inteligentes, el Edge Computing permitirá a las organizaciones responder a los acontecimientos con mayor rapidez y eficacia. Esta demanda se vería representada en más centros de datos en la periferia.
Una red para todos los datos: el Data Fabric crece en importancia
El Data Fabric, esa arquitectura que facilita la gestión de los datos de una organización sin importar dónde se encuentren o el formato que usen, seguirá creciendo en el mercado. Según Precedence Research, esta tendencia llegará a mover un mercado de más de 11.900 millones de dólares para 2034.
Aunque el término Data Fabric es una tendencia en furor, su nacimiento se le acredita a Noel Yuhanna, analista senior de Forrester, en el año 2000. Como dato curioso, otra firma analista, Gartner, fue uno de los grandes promotores de su uso.
Data-as-a-Service (DaaS)
En tiempos de tercerización y la nube, es imposible no hablar del Data-as-a-Service (DaaS), un modelo que permite a las organizaciones acceder a los datos y utilizarlos sin tener que adquirir ni gestionar la infraestructura subyacente. Básicamente, es un servicio basado en la nube que proporciona a los usuarios acceso a los datos bajo demanda, independientemente de su ubicación o infraestructura.
De esta forma, los proveedores de DaaS recopilan datos de diversas fuentes, los limpian, los organizan y los almacenan en la nube, mientras sus clientes acceden a ellos a través de API o interfaces web para analizarlos y utilizarlos para sus necesidades y objetivos específicos.
Mayor presencia de Blockchain en el Big Data
Para nadie es un secreto las ventajas de transparencia y seguridad ofrecidas por el Blockchain, y esto incluye su uso en ambientes corporativos para mejorar la integridad, seguridad y trazabilidad de los datos usando sistemas de control descentralizados que aseguren su integridad (sin manipulaciones).
Para 2025 podemos esperar un mayor desarrollo de soluciones de intercambio y almacenamiento de datos basadas en Blockchain para crear ecosistemas de datos más seguros que incluyan las cadenas de suministro empresarial.
Otras tendencias del Big Data importantes que no incluimos en el listado, pero con gran potencial e influencia en 2025, serán la computación cuántica, los ambientes multicloud y, por supuesto, una mayor preocupación por el manejo más ético de los datos.
Preguntas frecuentes sobre el futuro del Big Data
¿Por qué es crucial el Big Data para las empresas?
El Big Data es crucial porque proporciona conocimientos en tiempo real, permite la toma de decisiones basada en datos, impulsa la innovación y es fundamental para mantener la competitividad en un mercado en constante evolución. Sin él, las empresas están en desventaja estratégica.
¿De qué manera la Inteligencia Artificial transforma el Big Data?
La IA transforma el Big Data al automatizar el procesamiento, mejorar las capacidades predictivas, personalizar experiencias y permitir la analítica aumentada, haciendo que los datos sean más accesibles y accionables para todos los niveles de la organización.
¿Cuáles son los desafíos clave en la seguridad y privacidad de los datos?
Los desafíos clave incluyen la navegación de un complejo y creciente panorama regulatorio global (GDPR, EU AI Act), la protección contra brechas de datos y la gestión de los riesgos de privacidad introducidos por las innovaciones de IA.
¿Cómo influye la computación en la nube en las tendencias de Big Data?
La computación en la nube es fundamental para el Big Data al ofrecer escalabilidad, eficiencia de costos y flexibilidad a través de modelos híbridos y multi-nube. La emergencia del Supercloud busca unificar la gestión de estos entornos complejos, mientras que la sostenibilidad de la nube se convierte en una prioridad estratégica.
