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Usos de Big Data: aquí y ahora

Recurso artículo | Big data | 3 minutos de lectura


Manuel Suárez
COO

usos big data

En los últimos años se ha escrito mucho sobre los usos de Big Data, inteligencia artificial (AI) y cloud computing. El vínculo entre estos tres factores con las herramientas de Business Intelligence (BI), las plataformas de escucha en redes sociales y las soluciones CRM omni-channel es cada vez más fuerte, e impacta seriamente en la experiencia de cliente.
En todos los casos de usos de Big Data, se observa un proceso en cuatro fases. Las empresas acumulan inicialmente enormes cantidades de datos utilizando diferentes aplicaciones de tipo SaaS (Software as a Service) y Apps en smartphones. A continuación, almacenan esos datos en la nube utilizando un datawarehouse o un datalake, utilizando la herramientas de datamagement para hacer los datos accesibles y con sentido para el negocio. Seguidamente se experimenta a través de pruebas de concepto (PoC) diferentes algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning- ML) y de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para realizar algún tipo de análisis predictivo con impacto directo en el negocio. Finalmente, teniendo en cuenta los resultados en la fase anterior, se decide usar DataScience con datos más profundos y algoritmos más afinados que supongan una ventaja competitiva con un objetivo de negocio concreto.




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Para cada proyecto los objetivos, tipos de datos y la ejecución son distintos, pero las fases son siempre las mismas. De esta manera irán tornándose las tendencias marcadas para este 2017 en realidades (o no). Los casos de Uso en IoT (Internet of Things) alzarán la analítica de datos en tiempo real, haciendo del datascience una prioridad. Big Data en la nube agudizará la batalla entre Hadoop y Spark, entre el batch y el real.time. La gestión del dato, su gobernabilidad y seguridad serán la piedra donde tropezarán algunos de los proyectos de datalakes, bloqueando su puesta en producción.
Pero sin duda los usos más impactantes serán los relacionados con el aprendizaje automático, que ya está omnipresente en muchos de los servicios que los consumidores damos por sentado que son personalizados, obteniéndose una clara mejora en la experiencia de cliente (CX).
La explosión en el ancho de banda y la tecnología de sensores inteligentes ha abierto usos de big data que van desde marketing basado en localización, hasta aplicaciones de salud, detección de intrusos y mantenimiento predictivo de dispositivos y vehículos, atrayendo a una amplia gama de industrias hacia su uso. Big Data ha pasado de ser una buzzword en las empresas a ser una urgencia en algunas de ellas. Sin duda el aprendizaje automático está convirtiendo de forma acelerada a muchas empresas en “data centric companies”.
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