Analítica de big data

Los datos te dan infinitas posibilidades, solo tienes que descubrir su Valor

No es la cantidad de datos lo que importa, lo realmente importante es lo que tu hagas con ellos

Identifica patrones y tendencias y descubre nuevas oportunidades

Analítica de Big Data

Los datos te dan infinitas posibilidades, solo tienes que descubrir su Valor

No es la cantidad de datos lo que importa, lo realmente importante es lo que tu hagas con ellos

Identifica patrones y tendencias y descubre nuevas oportunidades

Analítica de Big Data

La analítica de los macrodatos o big data ayuda a las compañías a aprovechar los datos y utilizarlos para tomar mejores decisiones con mayor rapidez, reducir costos, definir nuevos productos o servicios y muchas más posibilidades.

El big data permite obtener respuestas con mayor exactitud teniendo en cuenta que se dispone de mayor información, lo que se convierte en una ventaja a la hora de abordar problemas complejos.

Las características incluyen las tres “V” del big data: Volumen – es necesario procesar grandes volúmenes de datos como información de clientes, productos, o canales digitales, que pueden generar terabytes o petabytes de datos. Velocidad – define el ritmo al que se reciben los datos, considerando que algunos casos de uso requieren la recepción y actuación de los datos en tiempo real.

Variedad – esta hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles, datos estructurados que son los convencionales organizados en bases de datos relacionales, datos semi-estructurados o no estructurados como texto, audio o video que requieren un pre-procesamiento previo para poder analizarlos y encontrar información de valor.

Se han definido otras dos “V” que son el Valor y la Veracidad; igualmente importantes que las anteriores para que el proceso analítico lleve a resultados y descubrimientos precisos y acertados para el negocio.

Soluciones

1. Arquitecturas en la nube

La nube permite la elasticidad y escalabilidad para evolucionar el negocio rápidamente en función de la demanda, también da acceso inmediato a la infraestructura de procesamiento. Sin dejar de lado que la nube permite mayores niveles de seguridad de los datos, lo cual es clave en proyectos de analítica.

Somos especialistas en la implementación de este tipo de arquitecturas de datos en los principales proveedores de nube pública: AWS, Azure y GCP.

2. Conexión de fuentes de datos y sistemas

Para lograr tener una visión completa del cliente y del negocio y aplicar analítica avanzada, es necesario integrar todas las fuentes de datos y unificar la información. Mediante el uso de modelos analíticos es posible relacionar distintos tipos y fuentes de datos para realizar asociaciones y hallazgos significativos.

Esta alineación da a la organización una perspectiva empresarial mucho más valiosa relacionando e integrando el big data desde todas las fuentes de datos y sistemas.

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¿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.