{"id":41,"date":"2023-02-01T07:14:02","date_gmt":"2023-02-01T13:14:02","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.digitalgeko.com\/blog\/?p=43"},"modified":"2024-09-06T14:12:39","modified_gmt":"2024-09-06T20:12:39","slug":"big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digitalgeko.com\/blog\/nuevas-tecnologias\/big-data\/","title":{"rendered":"Big Data e AI"},"content":{"rendered":"\n
\u00bfQu\u00e9 hay de nuevo?<\/h2>\n\n\n\n
A diferencia de BI, el Big Data no responde a las preguntas cr\u00edticas que tienen las empresas, sino que les proporciona nueva informaci\u00f3n que puede generar nuevas preguntas que las empresas no han pensado en hacerse. <\/p>\n\n\n\n
Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo tama\u00f1o (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gesti\u00f3n, procesamiento o an\u00e1lisis mediante tecnolog\u00edas y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estad\u00edsticas convencionales o paquetes de visualizaci\u00f3n, dentro del tiempo necesario para que sean \u00fatiles. (Fuente: PowerData<\/em>). Mientras que los sistemas de BI extraen datos espec\u00edficos de fuentes predefinidas para convertirlos en conocimientos, las tecnolog\u00edas de Big Data capturan datos de una variedad de fuentes en tiempo real, independientemente de sus formatos o estructura.<\/p>\n\n\n\n
Las especiales caracter\u00edsticas del Big Data hacen que su calidad de datos se enfrente a m\u00faltiples desaf\u00edos. Se trata de las conocidas como 5 Vs: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor, que definen la problem\u00e1tica del Big Data. Estas 5 caracter\u00edsticas del Big Data provocan que las empresas tengan problemas para extraer datos reales y de alta calidad, de conjuntos de datos tan masivos, cambiantes y complicados.<\/p>\n\n\n\n
En 1987 la Organizaci\u00f3n Internacional de Normalizaci\u00f3n (ISO) public\u00f3 las normas ISO 9000 para garantizar la calidad de productos y servicios. Sin embargo, el estudio de los est\u00e1ndares de calidad de los datos no comenz\u00f3 hasta los a\u00f1os noventa, y no fue hasta 2011 cuando ISO public\u00f3 las normas de calidad de datos ISO 8000.<\/p>\n\n\n\n
Estas normas necesitan madurar y perfeccionarse. Adem\u00e1s, la investigaci\u00f3n sobre la calidad de datos de Big Data ha comenzado hace poco y no hay apenas resultados.<\/p>\n\n\n\n
La calidad de datos de Big Data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino tambi\u00e9n impedir que incurramos en graves errores estrat\u00e9gicos y operacionales bas\u00e1ndonos en datos err\u00f3neos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves. <\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, Structuralia<\/em> propone que trabajar el Big Data en las empresas requiere de mucha planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica, inversi\u00f3n y, sobre todo, un cambio radical de paradigmas, con el fin de verdaderamente \u201cgobernar\u201d los datos que sean recogidos. El t\u00e9rmino utilizado para esto es \u201cData Governance\u201d, y quiere decir que los datos deben tener los permisos necesarios, estar autorizados, actualizados, accesibles en una base de datos, con la menor cantidad de errores, y manteniendo siempre la seguridad y la privacidad. Lo cual, plantea tener muy en cuenta los siguientes desaf\u00edos:<\/p>\n\n\n\n
\n
Lograr integrar tantas fuentes y tipos de datos con estructuras complejas<\/li>\n\n\n\n
Procesar tal volumen de datos dentro de tiempos razonables<\/li>\n\n\n\n
Ser capaz de reaccionar a la alta volatilidad de los datos<\/li>\n\n\n\n
La falta de est\u00e1ndares de calidad de datos unificados y suficientemente maduros<\/li>\n<\/ul>\n\n\n
La Inteligencia Artificial es ahora una tecnolog\u00eda posible para todas las empresas, sin importar su tama\u00f1o o su poder econ\u00f3mico, pues un modelo de \u00abpago por uso\u00bb esta tecnolog\u00eda se hace m\u00e1s democr\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n
En los a\u00f1os 50 del pasado siglo, el matem\u00e1tico Alan Turing mencion\u00f3 en un art\u00edculo que, en el a\u00f1o 2000, existir\u00edan m\u00e1quinas capaces de desarrollar juegos de imitaci\u00f3n, t\u00e1ctica que se esconde bajo el test que lleva su nombre, gracias al cual Turing es considerado como el padre de la IA. La industria automotriz, el sector del entretenimiento o el retail, entre otros, se han beneficiado enormemente de los avances en este campo. (Fuente: PWC<\/em>)<\/p>\n\n\n\n
Red Hat<\/em> se\u00f1ala que se espera que la cantidad de datos almacenados a nivel global alcance los 8,9 zettabytes en el a\u00f1o 2024. En un mundo digital, los datos pueden representar una ventaja competitiva. Aun as\u00ed, recopilarlos es solo el comienzo; el factor diferencial radica en c\u00f3mo los utiliza. La inteligencia artificial implica que las m\u00e1quinas imiten el comportamiento humano para llevar a cabo tareas que generalmente requieren la intervenci\u00f3n de personas.<\/p>\n\n\n\n
Am\u00e9rica Econom\u00eda se\u00f1alaba en uno de sus editoriales: <\/em>La IA es a menudo un objeto de deseo que las organizaciones quieren, pero no han pensado completamente por qu\u00e9 lo necesitan. La adopci\u00f3n de IA es un viaje que requiere pasos medidos y con prop\u00f3sito. Cada paso debe abordarse con un objetivo claro en mente y con un claro objetivo de retorno de inversi\u00f3n en un plazo establecido, recordando que el ROI va m\u00e1s all\u00e1 del valor monetario y puede incluir ganancias de productividad y otros beneficios. Para definir por qu\u00e9 hay que tener una visi\u00f3n realista de su negocio. \u00bfQu\u00e9 \u00e1rea necesita mejorar? \u00bfNecesita mejorar la conversi\u00f3n y aumentar los ingresos por cliente? \u00bfTiene los empleados adecuados? \u00bfNecesita mejorar la productividad de los empleados o aumentar la moral? \u00bfTiene un plan de sucesi\u00f3n? \u00bfSu red de proveedores es saludable?<\/p>\n\n\n\n
La siguiente pregunta l\u00f3gica es \u00ab\u00bfC\u00f3mo implemento?\u00bb Esto esencialmente se reduce a uno de dos caminos: comprar una aplicaci\u00f3n de IA pre-construida o construir una propia.<\/p>\n\n\n\n
La compra de una aplicaci\u00f3n de IA lista para usar proporciona una barrera de entrada m\u00e1s baja, los beneficios son casi inmediatos y, a menudo, se combinan con fuentes de datos de terceros. Esto tambi\u00e9n transfiere el riesgo de su organizaci\u00f3n al proveedor de la aplicaci\u00f3n, que tiene la tarea de mantener la aplicaci\u00f3n, asegurar y validar los datos, y garantizar que cumpla con las normas locales y globales de seguridad y privacidad.<\/p>\n\n\n\n
La inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico les brindan a las personas mejores perspectivas para que puedan tomar decisiones m\u00e1s inteligentes, pero, en la mayor\u00eda de los casos de uso, todav\u00eda requieren supervisi\u00f3n humana. Un tema importante es la confianza. La m\u00e1quina proporciona una salida, pero \u00bfc\u00f3mo puede el usuario confiar en que la m\u00e1quina tom\u00f3 la decisi\u00f3n correcta o recomendar la acci\u00f3n correcta? Para establecer la confianza, un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico debe mostrar su funcionamiento y qu\u00e9 datos fueron importantes para que la m\u00e1quina produzca un resultado espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n
La complejidad de las soluciones de IA y el rendimiento de la infraestructura necesaria para ejecutar una aplicaci\u00f3n de aprendizaje continuo hace que la nube sea una necesidad para su despliegue. La nube proporciona a las organizaciones una infraestructura rentable y f\u00e1cil de mantener que es r\u00e1pida de implementar y f\u00e1cil de escalar.<\/p>\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 hay de nuevo? A diferencia de BI, el Big Data no responde a las preguntas cr\u00edticas que tienen las empresas, sino que les proporciona nueva informaci\u00f3n que puede generar nuevas preguntas que las empresas no han pensado en hacerse. Cuando hablamos de Big Data nos referimos a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":158,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4,6],"tags":[],"class_list":["post-41","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nuevas-tecnologias","category-spanish"],"yoast_head":"\n
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