Machine Learning, Big Data y el futuro del procesamiento de datos

Machine Learning, Big Data y otros conceptos se han convertido, con el paso de estos últimos años, en temas esenciales para estar a la vanguardia de las tendencias actuales en el procesamiento y análisis de datos de la web. Este campo de conocimiento relacionado con las nuevas tecnologías de la información sigue adquiriendo un creciente interés, principalmente para perfiles de empresarios conscientes de la importancia de la red como el terreno de acción ideal para posicionar su marca.

Desde este momento puedes darte una idea de las técnicas y conceptos que te darán una mayor ventaja frente a tu competencia.

Machine Learning y Big Data ¿Cómo funcionan?

El Big Data

Este sistema se encarga del procesamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Pero no estamos refiriéndonos a cualquier cifra; estos números pueden oscilar en los millones de GB de información, claramente una cantidad que sería imposible de asimilar con métodos de procesamiento convencionales.

Además del volumen de los almacenamientos de datos, la utilidad del Big Data se puede resumir con sus otras 2 V: velocidad y variedad. En cuestión de segundos se están creando más y más datos a una velocidad de difícil gestión; y por otra parte, se encuentra la heterogeneidad en las características de esta información: tamaños, tipologías, formatos, estructuras y múltiples procedencias.

El Machine Learning

Se traduce como Aprendizaje Automático, que es una ramificación de la Inteligencia Artificial, en la cual se busca que los sistemas computarizados adopten los mecanismos de aprendizaje de los humanos. Así, los algoritmos propios del Machine Learning tienen la capacidad de modificarse para adaptarse a los datos procesados.

Su objetivo es resolver problemas computacionales, como descubrir patrones de comportamiento imperceptibles a simple vista, o efectuar una serie de tareas complejas de forma automática. Por esta razón, se complementa recíprocamente con la función del Big Data.

La principal diferencia entre Big Data y Machine Learning es la siguiente: el Big Data tiene la capacidad de organizar y procesar la información de las grandes cantidades de datos que recopila, con el fin de facilitar su consulta. En cambio, el Machine Learning realiza los análisis avanzados de estas bases de datos organizadas, con el fin de identificar con mayor facilidad patrones y tendencias que se enfocan a delimitar de forma precisa las decisiones de negocio.

Tipos de análisis y contexto empresarial

El Machine Learning tiene una característica fundamental, que es la capacidad de aprender de los datos, sin necesidad de tener una programación determinada. Estos algoritmos que presentan dicha habilidad se han clasificado en dos grandes grupos:

• Supervised Learning (Aprendizaje supervisado): Es el caso en el que ya tenemos información previa que nos sirve de ayuda para comprender los datos que van llegando.
• Unsupervised Learning: (Aprendizaje no supervisado): Aquí no tenemos ninguna información previa relacionada con los datos analizados. En este caso el algoritmo se enfoca en buscar patrones.

Deep Learning: El siguiente nivel en el análisis de datos

Este sistema se traduce como Aprendizaje Profundo, y es una sub-área que se desprende de las redes neuronales artificiales. Esto sucede cuando en dichas redes se caracterizan por funcionar a partir de grandes cantidades de capas de nodos, que implican un mayor nivel de profundidad en la red neuronal.

Nos encontramos así, con los últimos avances en los sistemas de procesamiento y análisis de datos. Predecir tendencias, fenómenos o circunstancias con un alcance más desarrollado es parte de la gran utilidad que estas herramientas nos ofrecen para optimizar la ejecución de las estrategias de marketing que nos darán mejores resultados.