En pleno 2021, las empresas más grandes del mundo están apostando por obtener el máximo provecho al Big Data y al Machine Learning; sin embargo, para poder entender mejor las implicaciones de estas dos áreas, es necesario identificar las diferencias entre ellas y la forma en que ambas se complementan.
Big Data: ¿Qué es y para qué sirve?
El término Big Data comenzó a emplearse en la década de los 90, y se define como un área encargada de analizar y extraer grandes cantidades de información de manera sistemática, las cuales son demasiado extensas para procesar por medio de softwares convencionales.
Existen tres conceptos principales sobre los que se basa el Big Data:
- Volumen: Cada día, se generan aproximadamente 2.5 trillones de bytes de datos; esta cantidad de datos se almacena en servidores o dispositivos de almacenamiento especializados que las empresas utilizan par
- Variedad: Con el paso del tiempo y las innovaciones tecnológicas, el Big Data ha pasado de contener información en formatos como Word, y Excel, a incluir datos de video, PDF y gráficos obtenidos a través de redes sociales.
- Velocidad: Algunos datos llegarán a las empresas de forma simultánea a la que son producidos, mientras que otros serán procesados, filtrados y agrupados antes de ser entregados.
El Big Data, entre otras cosas, sirve para realizar análisis estadísticos y predicción de comportamiento con información precisa para, así, identificar tendencias, prevenir acciones y combatir retos que de otra forma no se habrían podido identificar.
Entre sus usos, destacan:
- Desarrollo de productos.
- Generación de procesos innovadores.
- Prevención de fraude.
- Machine Learning.
Este último presenta un universo de posibilidades para la mejora de operaciones en una empresa:
Machine Learning: ¿Cuáles son sus beneficios?
El Big Data y la gran cantidad de información contenida en él ha permitido que las máquinas adquieran una mayor importancia, lo que tiene como resultado la generación de herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Esta última abre la posibilidad a que las máquinas “aprendan” por medio de la generación de algoritmos, sin que alguien tenga que programarlas. El Machine Learning contempla cuatro enfoques principales:
1. Aprendizaje supervisado
2. Aprendizaje no supervisado
3. Aprendizaje semi supervisado
4. Aprendizaje de reforzamiento
Entre los principales beneficios del Machine Learning se encuentra la identificación de tendencias en el comportamiento de los clientes, patrones operativos en las empresas y bases sólidas para la generación de productos, anticipándose a las necesidades futuras del mercado.
Las grandes compañías se encuentran aún en la tarea de absorber tanto conocimiento como sea posible a partir del Big Data y del Machine Learning para obtener el mayor provecho de ambas, siendo uno de los principales retos la selección y la filtración de los datos para crear un panorama de posibilidades más eficiente y eficaz.
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