{"id":1231,"date":"2018-05-04T14:03:36","date_gmt":"2018-05-04T14:03:36","guid":{"rendered":"https:\/\/amiti.org.mx\/index.php\/2018\/05\/04\/big-data-mas-que-numeros-cifras-y-experiencias\/"},"modified":"2022-04-23T21:20:15","modified_gmt":"2022-04-23T21:20:15","slug":"big-data-mas-que-numeros-cifras-y-experiencias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/amiti.org.mx\/en\/1231\/big-data-mas-que-numeros-cifras-y-experiencias\/","title":{"rendered":"Big Data: m\u00e1s que n\u00fameros, cifras y experiencias"},"content":{"rendered":"<p>Por Jos\u00e9 Luis Zurita, Director General de AK Consulting<\/p>\n<p>En 1999, una pel\u00edcula nos tom\u00f3 por sorpresa, planteando la posibilidad de vivir una realidad alterna creada por las computadoras. Matrix, la trilog\u00eda de las ahora hermanas Lana y Lilly Wachowski, nos mostraba una serie de n\u00fameros, letras, caracteres japoneses y otros s\u00edmbolos como una forma de acceder a esta nueva realidad. Curiosamente, esa simbolog\u00eda color verde en las pantallas bien podr\u00eda definir algo que est\u00e1 en boca de todos actualmente: big data.<\/p>\n<p>Hoy todo mundo habla de big data. Que si es bueno para hacer crecer a los negocios. Que si utilizando big data la empresa lograr\u00e1 conocer mejor al cliente. Incluso que si es el primer paso antes de la inteligencia artificial. La realidad es que los datos son parte esencial de nuestra vida diaria, dentro y fuera de internet.<\/p>\n<p>Recordemos que, en Matrix, Neo \u2013el personaje principal\u2013 es introducido a otra realidad y por medio de datos logra \u201caprender\u201d cosas que le son \u00fatiles a lo largo de la saga. Sin embargo, para entender c\u00f3mo es su realidad, Neo debi\u00f3 consolidar los datos. De igual manera, las empresas aprenden de sus necesidades a partir de aquella informaci\u00f3n que le resulta \u00fatil. \u00c9sta se almacena en servidores y es procesada por software que ayuda a las empresas a encontrar la manera m\u00e1s r\u00e1pida para utilizar esos datos, de la misma forma que Matrix creaba escenarios.<\/p>\n<p>Si revisamos las noticias, el planteamiento de absorber conocimiento de manera digital ya no es solamente un elemento de ciencia ficci\u00f3n. Un grupo de cient\u00edficos del Laboratorio de Ciencias de Sistemas en California, USA, desarrollaron una forma de amplificar el aprendizaje imitando los m\u00e9todos de Matrix. En la pel\u00edcula, Neo \u201crecibe\u201d directamente en su cerebro una serie de habilidades en tan s\u00f3lo unos segundos. Los cient\u00edficos de California han replicado este proceso, estudiando las se\u00f1ales el\u00e9ctricas en el cerebro de un piloto entrenado, y alimentando datos en una persona no calificada a trav\u00e9s de un artefacto que se coloca en contacto con el cuero cabelludo y transmite se\u00f1ales el\u00e9ctricas, en la misma zona del cerebro del piloto del cual extrajeron los pulsos electromagn\u00e9ticos.<\/p>\n<p>En este contexto, el valor ya no reside en qui\u00e9n tiene la informaci\u00f3n, pues \u00e9sta se encuentra al alcance de todos; el valor radica en qu\u00e9 se hace con dicha informaci\u00f3n. \u00bfC\u00f3mo pueden las empresas explotar la gran cantidad de datos existentes, tanto al interior de su empresa como en el mercado?<\/p>\n<p><strong>Creando mejores experiencias a partir de los datos<br \/>\n<\/strong>Big data, o los grandes vol\u00famenes de datos, es un t\u00e9rmino que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, que tienen el potencial de ser extra\u00eddos para obtener informaci\u00f3n. A este respecto Gartner, la consultora de tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n, define que los datos no estructurados son aquellos que no pertenecen a un modelo no definido o espec\u00edfico. Incluso estima que el 80 por ciento de los datos son no estructurados, como el cuerpo de un correo. En pocas palabras, los datos no estructurados son aquellos que no caben en una base de datos. Por su parte, los datos estructurados son aquellos que pueden ser ingresados en una base, como: fecha, hora, nombres, cuentas de correo, n\u00fameros, etc. En pocas palabras, hay un sinf\u00edn de fuentes de datos que producen informaci\u00f3n nueva cada minuto.<\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 pueden hacer las empresas para tomar ventaja de tanta informaci\u00f3n? \u00bfY c\u00f3mo pueden extraer \u00fanicamente los datos que necesitan de entre el oc\u00e9ano de datos?<\/p>\n<p>Actualmente, la adopci\u00f3n de soluciones de big data permite que las compa\u00f1\u00edas ocupen datos para su beneficio. Para lograrlo, primero hay que considerar las tres Vs de big data: el Volumen extremo de datos, la gran Variedad de tipos de datos y la Velocidad a la que se deben procesar dichos datos.<\/p>\n<p><strong>Volumen de datos.<\/strong> <a href=\"https:\/\/searchdatacenter.techtarget.com\/es\/cronica\/Se-requiere-balance-entre-el-volumen-de-big-data-y-las-necesidades-de-analitica\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La organizaci\u00f3n debe poder extraer un conjunto de datos de entrenamiento que pueda analizarse r\u00e1pidamente<\/a> utilizando los diferentes algoritmos candidatos, pero tambi\u00e9n uno que refleje adecuadamente el conjunto completo de datos. Su organizaci\u00f3n debe contar con suficientes datos para representar correctamente las incidencias reales, a la vez que considera todos los escenarios posibles para los resultados que est\u00e1 buscando.<\/p>\n<p><strong>Variedad de datos.<\/strong> Conforme los datos no estructurados se vuelven esenciales para los procesos de negocio, se convierten en fuentes necesarias para los modelos predictivos. Esto significa que una empresa debe tener un conjunto de procesos s\u00f3lidos para escanear, analizar y contextualizar datos no estructurados y transformarlos en conjuntos de datos que alimenten los algoritmos de anal\u00edtica.<\/p>\n<p><strong>Velocidad de los datos.<\/strong> Cada vez m\u00e1s r\u00e1pido se reciben grandes cantidades de datos y a menudo no se puede predecir cu\u00e1ndo podr\u00edan cambiar, lo que forzar\u00eda una necesidad casi continua de creaci\u00f3n y preparaci\u00f3n de perfiles de datos. La necesidad de grandes velocidades de datos requiere una potente infraestructura de c\u00f3mputo, capaz de procesar r\u00e1pidamente grandes vol\u00famenes y variedades de datos sin sobrecargar los servidores. Esto puede requerir cientos o miles de servidores para distribuir el trabajo y operar de manera colaborativa. Pero la computaci\u00f3n en la nube ofrece alternativas para el almacenamiento y an\u00e1lisis de datos, de forma que las empresas puedan implementar proyectos de big data sin impactar su propia infraestructura.<\/p>\n<p>En resumen, al planear una estrategia de big data que le permita obtener informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones que definir\u00e1n las estrategias de su negocio, se deben contemplar los siguientes pasos: consolidaci\u00f3n de datos, segmentaci\u00f3n, elaboraci\u00f3n de reportes, comparaci\u00f3n de resultados contra informaci\u00f3n hist\u00f3rica, toma de decisiones. Y de ah\u00ed, volver a empezar, realizando los ajustes necesarios en la segmentaci\u00f3n de datos para obtener los reportes que arrojen los resultados deseados.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Jos\u00e9 Luis Zurita, Director General de AK Consulting En 1999, una pel\u00edcula nos tom\u00f3 por sorpresa, planteando la posibilidad de vivir una realidad alterna creada por las computadoras. 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