3 avances de Predictive Analytics que permitirán conocer con exactitud el clima

Los pronósticos meteorológicos siempre han tenido un margen de error. En el peor de los casos, la fuerza de la naturaleza nos ha sorprendido con tormentas, olas de frío, tsunamis y hasta terremotos, que han cobrado la vida de muchas personas. Sin embargo, llegó la hora de evolucionar y para eso los avances de Predictive Analytics se muestran como la solución.  

En un principio, los equipos de meteorología tenían la posibilidad de conocer el clima sólo con un día de anticipación, y aún así no eran pronósticos exactos. Luego, con los avances de la tecnología y el acceso a una mayor cantidad de datos, se pudo hacer aproximaciones del tiempo para hasta dos semanas, pero seguían siendo imprecisas.

Los superordenadores impulsan la evolución de las predicciones del tiempo 

La falta de datos, debido a la escasez de herramientas tecnológicas para su gestión y análisis, cambió en la última década gracias a algunos avances tecnológicos.

Si antes no se podían enviar alertas tempranas de tsunamis o maremotos ni se conocía la trayectoria de los huracanes para resguardar a la población, ahora los superordenadores son capaces de identificar una cantidad infinita de datos mediante sensores colocados en satélites, boyas oceanográficas y otros instrumentos que miden el clima. 

Las 3 herramientas que se implementarán de aquí a 2030

Dentro de los próximos 10 años el Predictive Analytics tomará fuerza en la industria meteorológica y la revolucionará con tres avances tecnológicos que permitirán conocer con exactitud el tiempo. A continuación puedes conocerlas.

  1. Computación a exaescala

Estos superordenadores impulsarán la creación de nuevos modelos meteorológicos más sofisticados y con mejor resolución. Para hacerse una idea, International Data Corporation (IDC) estima que en cinco años más habrá 175 zettabytes de datos en el mundo (cada ZB equivale a 1 billón de gigabytes), los cuales serán manejados por computadores a exaescala. Así, podrán incorporar más DATA a las simulaciones.

  1. Uso y generación de datos

De aquí a 2030 aumentará bruscamente la cantidad de datos almacenados en la nube. El Big Data tendrá un rol aún más demandante porque requerirá ser ordenado, analizado e interpretado para entregar precisión, un concepto que en la industria meteorológica es prioritario. 

  1. Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial será fundamental para ayudar a los meteorólogos a interpretar los cambios climáticos con mayor velocidad y rigurosidad que los expertos. Con el poder de la AI se pretende predecir el tiempo en tiempo real en un futuro cercano.
La analítica predictiva puede lograr esto y más, incorporando AI y Machine Learning para adelantarse a hechos futuros. Por eso, si esta tecnología es la que necesitas incorporar en tu empresa para aumentar la efectividad de su servicio y reducir costos, no dudes y haz click AQUÍ.

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