Big Data, Machine Learning y Deep Learning para la toma de decisiones empresariales

Análisis de datos

Machine learning (Aprendizaje Automático) y deep learning (Aprendizaje Profundo) son tecnologías clave en el tratamiento y explotación de datos. Dame más datos, por favor. Dame más información, por favor.

¿Información o dato?

Datos: hechos, eventos, transacciones… que han sido registrados. Son la entrada sin procesar a partir de la cual se produce la información.

Información: datos que han sido procesados y comunicados de tal manera que pueden interpretarse. Un dato se convierte en información cuando le añadimos algo relevante.

Ejemplos:

• 5% → dato.
• Hemos incrementado un 5% las ventas → información.
• Hemos incrementado un 5% las ventas en el último año/mes → información contextualizada.

La cantidad de datos podría ser contraproducente ya que:

• Dificultan enfocarse en lo relevante.
• Son difíciles de entender.
• Solo describen una parte de la realidad.

La toma de decisiones se basa en datos, pero estos no dicen nada por sí solos; son la base para obtener la información. La información se procesa para convertirse en conocimiento; es entonces cuando resulta útil para tomar decisiones correctas —decisiones informadas, no al azar ni por impulsividad.

Objetivos del procesamiento de datos:

• Comparar datos.
• Entender consecuencias.
• Entender causas.
• Establecer conexiones.
• Relacionar datos.
• Compartir información.
• Contrastar información.

El ciclo de vida de los datos

Conjunto de etapas que los datos atraviesan desde su creación hasta su eliminación o archivado:

• Captura: generación o recopilación por primera vez mediante diversos métodos.
• Almacenamiento: custodia en un repositorio apropiado.
• Procesamiento y visualización: los datos se procesan y analizan para extraer información (cribado de datos, análisis estadístico, presentación en infografías, etc.).
• Uso operativo: los datos analizados proporcionan información que genera conocimiento para la toma de decisiones.
• Archivado/eliminación/reutilización: pueden archivarse de forma permanente para liberar espacio, eliminarse según la normativa de privacidad y seguridad o reutilizarse si siguen siendo relevantes y así repetir el ciclo.

El big data

Big Data se encarga de recoger, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos para darles sentido y coherencia, presentando informes con datos transformados en información relevante.

Problemas que pueden surgir

• Calidad y cantidad de los datos: un volumen alto de datos dificulta su análisis y puede provocar la obsolescencia del software por no poder procesar tanta información.
• Falta de personal capacitado: es una ciencia en desarrollo y un mercado en expansión.
• Ciberseguridad: necesidad de actualizar políticas de protección de datos frente a ciberdelincuentes; los gobiernos deben proteger mediante la normativa adecuada.
• Costes elevados: solo las grandes empresas pueden mantener la inversión necesaria para su desarrollo si no se optimizan recursos y estrategias.

Las 5 V del Big Data:

• Velocidad: hace referencia a la rapidez con la que los datos se generan y deben ser procesados.
• Veracidad: hace referencia a la confiabilidad y calidad de los datos.
• Variedad: se refiere a la diversidad de los datos, que pueden ser estructurados o no estructurados.
• Volumen: se refiere a la enorme cantidad de datos que se generan y recopilan en diferentes fuentes.
• Valor: se refiere a la capacidad de extraer conocimiento y valor de los datos.

Big data, deep learning e inteligencia artificial

• Big Data: procesamiento y explotación de datos para extraer información significativa.
• Machine Learning: uso de algoritmos para que las máquinas aprendan a realizar tareas sin intervención humana directa.
• Deep Learning: forma avanzada de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para tareas complejas (por ejemplo, reconocimiento de imágenes).
• Inteligencia Artificial (IA): posibilidad de que las máquinas realicen tareas que requieren inteligencia humana.

Aplicaciones del big data

Big Data posibilita obtener información detallada de los potenciales clientes, sobre sus gustos y hábitos de compra. Esto mejora la segmentación del mercado y permite realizar predicciones más precisas. Además, permite medir el impacto de las campañas publicitarias y optimizar recursos.

Aplicaciones concretas:

• Segmentación avanzada de clientes.
• Predicción de comportamientos y tendencias de compra.
• Medición y optimización de campañas publicitarias.
• Mejora en la personalización de productos y servicios.