Big Data Analytics

Data gives you endless possibilities, you just need to discover its Value.

It is not the amount of data that matters, what really matters is what you do with it

Identify patterns and trends, and discover new opportunities

Big Data Analytics

Data gives you endless possibilities, you just need to discover its Value

It is not the amount of data that matters, what really matters is what you do with it

Identify patterns and trends, and discover new opportunities

Big Data Analytics

Big Data Analytics helps companies take advantage of data and use it to make better decisions more quickly, reduce costs, define new products or services, and many more possibilities.

Big Data makes it possible to obtain answers with greater accuracy, taking into account that more information is available, which becomes a clear advantage when addressing any complex issue.

Some characteristics include the three (3) “V’s” of big data: Volume: Large volumes of data need to be processed, such as information from customers, products, or digital channels, which could generate terabytes or petabytes of data. Speed: defines the pace at which data is received, considering that in some cases it is required to update and receive data in real time. Variety: Refers to the various types of data available: structured data that is organized in relational databases, semi-structured data, or unstructured data such as text, audio, or video that requires prior processing to be able to analyze it and find insights.

Another two (2) “Vs” have been defined: Value and Veracity, which are equally important than the previous ones so that the analytical process leads to accurate and successful results and discoveries for the business.

Solutions

1. Cloud architectures

The cloud boasts the elasticity and scalability to rapidly evolve the business on demand. It also gives immediate access to the processing infrastructure. We mustn’t disregard that the cloud also allows for higher levels of data security, which is key in analytics projects.

We are specialists in the implementation of this type of data architectures on the main public cloud providers: AWS, Azure and GCP.

2. Connecting data sources and systems

In order to have a complete vision of the customer and the business and apply advanced analytics, it is necessary to integrate all data sources and unify the information. Through the use of analytical models, it is possible to relate different types and sources of data to make significant associations and findings.

This alignment gives the organization a business perspective that is much more valuable when relating and integrating big data from all data sources and systems.

info@binalytics.ai

(+57) 302 236 7748

Bogota - Colombia

Solutions

Company

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning (ML) es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras "aprender" de los datos. Esto significa que, en lugar de seguir instrucciones predefinidas para realizar una tarea, el sistema ML identifica patrones en los datos y utiliza estos patrones para tomar decisiones o hacer predicciones.

✅ Por ejemplo, imagina que tienes muchísimas fotos de frutas, y quieres que una máquina aprenda a identificar las manzanas entre todas esas imágenes. En lugar de escribir código detallado que describa cada característica de una manzana, proporcionas a la máquina muchas imágenes etiquetadas de manzanas y otras frutas. Con el tiempo y suficiente práctica (o entrenamiento), la máquina comienza a reconocer por sí sola qué imágenes contienen manzanas.

Categorias amplias de Machine Learning

El Machine Learning se divide en tres categorías principales, cada una de las cuales aborda diferentes problemas y tipos de datos:

1. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados. Esto significa que los datos de entrenamiento incluyen tanto las entradas (por ejemplo, imágenes de frutas) como las salidas correspondientes (por ejemplo, etiquetas que indican si la imagen es de una manzana o no).

✅ Imagina que estás enseñando a un niño a clasificar frutas. Le das una canasta llena de diferentes frutas y le dices cuáles son manzanas, cuáles son naranjas, etc. Con esta guía, el niño aprende a identificar cada fruta por su cuenta. Así funciona el aprendizaje supervisado: la máquina recibe ejemplos ya etiquetados y aprende a clasificar los nuevos.

2. Aprendizaje No Supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje no supervisado el modelo trabaja con datos que no están etiquetados. El objetivo aquí es encontrar patrones o estructuras ocultas en los datos sin ninguna guía explícita.

✅ Imagina que el mismo niño ahora recibe una canasta de frutas, pero esta vez no le dices qué fruta es cuál. El niño observa las frutas y comienza a agruparlas por similitudes: tamaño, color, forma. Tal vez agrupe todas las frutas redondas juntas y todas las frutas alargadas en otro grupo. Eso es aprendizaje no supervisado: la máquina agrupa los datos basándose en patrones que descubre por sí misma.

3. Aprendizaje por Refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se basa en la idea de aprender a través de la experiencia, similar a cómo un ser humano podría aprender a andar en bicicleta. Aquí, el modelo toma decisiones y recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos, y ajusta su comportamiento en consecuencia.

✅ Piensa en un videojuego en el que el niño está aprendiendo a moverse por un laberinto. Cada vez que toma un camino correcto, obtiene puntos; cada vez que toma un camino equivocado, pierde puntos. Con el tiempo, el niño aprende cuál es la mejor ruta para maximizar sus puntos. Eso es aprendizaje por refuerzo: la máquina aprende de las consecuencias de sus acciones para mejorar su desempeño en futuras tareas.