El procesamiento de datos es el punto de partida para la construcción de modelos predictivos que ayuden a mejorar la experiencia e incrementar el bienestar de las personas que acceden a productos y servicios en la web. Hoy día, la Big Data y la Data Science son áreas indispensables para avanzar en las nuevas propuestas electrónicas para satisfacer expectativas.
La digitalización presenta retos a superar de manera constante y las transformaciones e innovación pasa por la recopilación, selección y comprensión de los datos con análisis estadísticos que aportan información de alto valor para diseñar nuevas soluciones digitales.
Qué es la Big Data
La Big Data es el procedimiento que aporta grandes cantidades de datos que se necesitan para el desarrollo de modelos de Machine Learning y del desarrollo de diseños de Inteligencia Artificial y del Data Science.
Es esencial para describir grandes volúmenes de datos que sin sus sistemas es imposible de procesar. Facilita insumos para el entrenamiento de diferentes modelos y patrones. Proporciona la infraestructura y datos en grandes conjuntos.
Para qué sirve
Su aporte de datos ayuda a generar ideas y a tomar decisiones en los negocios y otros ámbitos, una acción muy necesaria ante la alta competitividad en el mercado, ya que la Big Data analiza e interpreta grandes cantidades de datos, estructurados y no estructurados, para que sean usados como base para conocer y comprender mejor al consumidor y mejorar estrategias y procesos.
El proceso de Big Data puede ser predictivo, prescriptivo, descriptivo y de diagnóstico con sus propósitos definidos. Sus especialistas se encargan de la gestión y análisis de datos con herramientas y software que recogen datos y conocimientos que favorecen el aumento de innovación y rentabilidad.
Qué es Data Science
Es la ciencia de datos con la capacidad de aprovechar su poder para cubrir necesidades digitales de diferentes áreas. Los datos e información se presentan en la realidad de forma dispersa y desorganizada. La Data Science ordena ese caos y le da sentido y estructura a la información para su uso, que ayuda a mejorar la calidad de vida en los entornos.
Para qué sirve
Sirve para tomar mejores decisiones y asumir retos de cambio en muchos campos de la sociedad actual, porque facilita la realización de muchas tareas de manera más eficiente y con más rapidez, como la optimización de procesos con algoritmos que eligen rutas más eficaces.
También, es de gran utilidad para crear sistemas de recomendación con plataformas de análisis que asocian contenidos con preferencias de los usuarios. Un mecanismo que funciona perfectamente para observar todas las opciones disponibles para resolver una problemática antes de elegir cómo actuar en determinada situación.
La Data Science es vital para diseñar modelos de datos históricos muy útiles para hacer predicciones e inferir comportamientos a futuro y visualización de tendencias. Son funciones que además permiten la planificación de recursos necesarios para cualquier programa o acción a realizar posteriormente.
En ese orden de ideas, la Data Science desarrolla modelos y algoritmos relacionados con la Inteligencia Artificial (IA) que se usan para preparar y transformar los datos que alimentan esos patrones recopilados y analizados.
Sus lenguajes de programación
Python es versátil para el análisis de datos y creación de modelos de Machine Learning. Tiene alto nivel y potencia para procesar datos con bibliotecas como Pandas. El lenguaje R se usa por su diseño para análisis estadístico.
Frameworks como TensorFlow se usa para el diseño de redes neuronales y visión artificial y bibliotecas como Sci-kit Learn, facilitan la implementación de modelos de aprendizaje automático o Machine Learning para acelerar proyectos.
Sus plataformas
Sus plataformas son Jupyter Notebook para la ejecución de códigos y Tableau y Power BI con funcionalidades avanzadas para hacer gráficos de datos de la información, con presentaciones más amenas, que no requieren de conocimientos estadísticos para su comprensión.
Relación entre la Big Data y Data Science
Según Gadiel Ringvald es la relación constante y vital entre el análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data en gigabytes y terabytes) para proporcionar infraestructura y recursos de almacenaje y gestión en bruto y su procesamiento aportado por la Data Science que extrae y analiza la información de los datos para su aplicación en áreas como matemática, estadística y programación.
Sinergia que impulsa la autonomía
Es una sinergia que impulsa grandes avances y ayuda a la transformación de las formas como ahora se pueden tomar las decisiones más relevantes. Asimismo, las técnicas y tecnologías que alimentan a la Inteligencia Artificial con Big Data, procesada con Data Science, crean sistemas autónomos y con inteligencia que les capacita para resolver problemas de forma independiente.
Modelos sólidos con soluciones más eficientes
La relación entre Big Data y Data Science es más sólida cuando son utilizadas para aplicaciones de Inteligencia Artificial, ya que se complementan y aprovechan las correlaciones e implicaciones que están disponibles en la información para ofrecer soluciones más versátiles.
Por Gadiel Ringvald (gadiel.ringvald@gmail.com)
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