Big Data y Machine Learning en la empresa del siglo XXI

Big Data y Machine Learning en la empresa del siglo XXI

En qué consisten y qué uso se les da en las empresas

El “Big Data” está considerado como uno de los grandes avances a implantar en las empresas desde hace ya varios años. Pero, ¿sabemos realmente en qué consiste? El término “Big Data” hace referencia al enorme volumen de datos, estructurados, no estructurados y semiestructurados, que se crean y mantienen en internet diariamente y son utilizados posteriormente por las empresas en su beneficio.

Cada día se generan datos que van desde los 30 terabytes hasta varios petabytes. Esta gigantesca cantidad de datos supera cualquier capacidad de las herramientas utilizadas para la captura y procesamiento de estos. Por ello, para poder aprovechar eficazmente los datos generados, es de vital importancia combinarlos con datos estructurados.

Pero, ¿por qué el “Big Data” resulta tan útil para las empresas? Porque proporciona un punto de referencia: la colección de cantidades masivas de datos ayuda a las empresas a localizar tendencias sociales y dirigir sus esfuerzos hacia ellas.[pic 1][pic 2]

Las fuentes del “Big Data” son enormemente abundantes: datos de internet y móviles, datos reunidos por empresas especializadas, datos experimentales, etc. Esto proporciona a las empresas la capacidad de utilizar información cuyo origen se encuentra fuera de las mismas, por ejemplo: interacciones de los usuarios en RRSS, datos estadísticos o resultados de campañas publicitarias.[pic 3]

Por otro lado, la calidad de los datos que se encuentran en el “Big Data” puede verse afectada por lo que se conoce como las cinco Vs: Volumen, Variedad y Velocidad, las tres Vs originales a las cuales, con el paso del tiempo y la experiencia de las empresas, se les sumó Veracidad y Valor. El concepto “Big Data” supone un volumen de datos que es imposible abarcar con los softwares actuales. La variedad se refiere a las distintas fuentes de donde se pueden obtener datos, y que son diferentes a las que se manejan normalmente. Por su parte, la velocidad hace referencia a la rapidez con la que la información obtenida de los datos es procesada. La veracidad es entendida como la confianza que suscitan los datos cosechados, los cuales deben ser de calidad para evitar cometer errores y pasar por alto oportunidades de la empresa. Por último se encuentra el valor: cómo de importantes son los distintos datos obtenidos para la empresa. Conocer qué datos deben ser analizados resulta esencial para la toma de decisiones.

A día de hoy, el “Big Data” es utilizado por una gran cantidad de empresas de infinidad de sectores. Uno de sus usos más habituales es para la medida de la satisfacción del cliente, lo cual suele resultar una ardua tarea. El análisis de la información obtenida a través del “Big Data” proporciona a estas empresas la posibilidad de reunir datos de los clientes y reconocer problemas que de otro modo habrían sido imposibles de apreciar.

Por su parte el “Machine Learning” hace referencia al aprendizaje automático a través  de algoritmos. Se trata de una rama de la inteligencia artificial cuyo propósito es aprender a través de la información de datos de clientes proporcionada por la empresa y detectar patrones de comportamiento que puedan ser posteriormente utilizados por la misma.[pic 4]

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