Estamos en el 2022 y ya nos estamos acostumbrando a escuchar con frecuencia términos como Big Data o Inteligencia Artificial (IA), pero en la mayoría de los casos no se sabe bien a que se refiere.
Sin duda, es de gran interés conocer que són y como funcionan estas nuevas tecnologías, o lo que llamamos tecnologías habilitadoras digitales.
En este post lo voy a explicar con brevedad.
Big Data
Que es el Big Data ?
Sabes cuanta gente se conecta a la vez a la red? se calcula que para el 2025 mas de 50.000 millones de dispositivos conectados en todo en el mundo.
A través de las búsquedas que se realizan a través de todos estos dispositivos, se genera enormes cantidades de información que se guardan de manera dispersa alrededor del mundo por diversas empresas, para después ser tratada y analizada y para que estas empresas puedan tomar decisiones. Esto es lo que se conoce como el «Big Data».
Dicho de manera mas técnica : es el análisis masivo de datos que nos proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas o profesionales no sabían que disponían.
También incluye el procesamiento y la transformación de estos datos.
Esta en constante crecimiento y evolución con el paso del tiempo.
Ejemplos de uso :
Información de quien consume un producto
Edad de la persona
Lugar
Hora
para poder :
reducir producción, hacer campañas de publicidad, etc.
Qué es la Anaítica de datos:
Podemos definir la analítica de datos como la investigacion de los datos para construir modelos utilizando los datos de entrada, haciendo uso de técnicas de anñalisis, para poder conseguir unos resultados o datos de salida relevantes para los negocios.
Tipos más avanzados de analítica de datos:
Estracción de datos
Donde podemos ordenar grandes conjuntos de datos para la identificación de tendencias, relaciones y patrones de comportamiento.
Análisis predictivo
Es el tipo que busca precedir el comportamiento del cliente, como por ejemplo fallos en maquinas así como otros eventos futuros.
Aprencizaje automático
Haciendo uso de algoritmos automatizados analizan los datos mas rápidamente que no los cientificos o profesionales.
Principales técnicas que se utilizan en la analítica de datos :
Árboles de categorización
Algoritmos genéticos
«Machine Learning»
Análisis de regresión
Análisis de sentimientos
Análisis en redes sociales
Minería de datos
Se realizan más de 40.000 búsquedas en Google por segundo.
Son 4 las propiedades que tienen qu econtener las bases de datos para poder obtener conclusiones válidas y dar sentidos a todos los datos :
Volumen
Variedad
Velocidad
Veracidad
En los próximos años más del 7% de los empleos ofertados estarán relacionados con el Big Data y la Data Science.
En la actualidad existe un grupo de perfiles que trabajan en espacios de inteligencia empresarial, análisis de datos, ciencia de datos y otras áreas relacionadas.
Perfiles principales :
Ingeniero de Datos
Encargado de preparar todo el ecosistema para que los demás miembros del equipo puedan tener datos limpios y listos para su análisis.
Analista de Datos
Se dedica, principalmente, al reporting, es decir, a generar informes y analizar los datos con diferentes herramientas.
Científico de Datos
Implementa los métodos y algoritmos de minería de datos y machine learning.
Otros perfiles en un equipo Big Data
CDO
Este es el rol más conocido dentro de una empresa que gestione datos. El CDO lidera la gestión global de los datos que tiene la empresa y obtiene analíticas para la toma de decisiones.
En otras palabras, es el director del resto de perfiles profesionales relacionados con el Big Data.
Data Steward
Es responsable de mantener la calidad, disponibilidad y seguridad de los datos. Posee conocimientos sobre los procesos de negocio y de cómo los datos se utilizan dentro de estos procesos.
Data Manager
Los data manager supervisan los diferentes sistemas de datos de una empresa, se encargan de organizar, almacenar y analizar los datos de la forma más eficiente posible.
Inteligencia Artificial
Es la tecnologia mas disruptiva que hemos conocido desde hace tiempo.
Casi aseguraría que has hecho uso de esta sin haberte dado cuenta. GPS, musica que se ajusta a tus gustos, etc..
La inteligencia artificial nacio el año 1956 com concepto, por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon, cientificos destacados de la época, definiéndola como la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cálculos inteligentes.
La inteligencia artificial es la simulación de la inteligencia humana por parte de las máquinas.
«Los humanos pueden crear, por lo general, uno o dos buenos modelos por semana; el Machine Learning puede crear miles de modelos por semana».
Thomas H. Davenport, autor especializado en inteligencia artificial
Tecnologías que enmarcan la inteligencia artificial:
«Machine Learning» (ML) o aprendizaje automático
«Deep Learning» o aprendizaje profundo
«Neural Networks» o redes neuronales
Visión artificial
Procesamiento del lenguaje natural – (NLP)
Generación de lenguajes naturales – (NLG)