Machine learning y big data: qué son y cómo funcionan

Machine learning y big data son disciplinas que se complementan precisamente a partir de sus diferencias. Las operaciones logísticas generan en su desarrollo una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados en cuyo análisis se utilizan técnicas de big data y machine learning, lo que hace relevante conocer de qué manera se complementan, y cuál es el aporte de big data en logística y de machine learning en ecommerce.

¿Qué son el machine learning y el big data?

Machine learning y big data, junto al internet de las cosas, minería de datos y otras aplicaciones de inteligencia artificial, son ejemplos de innovación tecnológica, que gracias a la automatización optimizan las operaciones logísticas de las empresas.  

Son técnicas de análisis de datos, que evidencian el impacto de la ciencia y la tecnología en los negocios actuales, que con el soporte de software informático introducen a las compañías en la transformación digital. 

La cadena de suministro produce una enorme cantidad de datos utilizables para su evaluación,  la combinación de la agilidad de las técnicas del big data y la escalabilidad de la inteligencia artificial en logística, entregan más que nunca valor a las empresas al optimizar los procesos.

El big data se ocupa de la procedencia y la naturaleza de las grandes cantidades de información que procesa, el machine learning mediante análisis inteligente se encarga del aprendizaje computacional.

¿Qué es machine learning?

Para responder la pregunta ¿qué es machine learning?, podemos decir que es una forma de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender sin ser expresamente programadas para ello.

Llamado también aprendizaje automático, mediante algoritmos prepara a los ordenadores para identificar patrones y realizar predicciones.

¿Qué es big data? 

¿Qué es big data? La respuesta es la siguiente: un conjunto de técnicas analíticas que procesan una gran cantidad de datos para detectar patrones ocultos y visibilizar información relevante para la toma de decisiones acertadas y la generación de negocios innovadores.

La aplicación de las técnicas de big data en ecommerce proporcionan a este sector herramientas para la optimización de la cadena de suministro, especialmente en las operaciones de distribución. 

¿Cómo funcionan machine learning y el big data?

A pesar de utilizar métodos distintos, el machine learning y big data actúan de manera complementaria. La acción de una potencia es el resultado de la otra: el machine learning utiliza IA para dar a los ordenadores la capacidad de aprendizaje a partir de los datos procesados por big data, para que estos realicen tareas automáticas.

El big data es la fuente de obtención y adecuación de datos para el machine learning, detecta patrones y hace disponible la información ante los algoritmos del machine learning.

¿Cómo funciona el machine learning?

Entender cómo funciona el machine learning parte de la idea de que las máquinas aprenden de los datos, identifican patrones y toman decisiones con muy poca participación humana. Utilizan en su gestión métodos estadísticos y algoritmos de optimización.

El aprendizaje automático ha recobrado vigencia y su aplicación en el campo logístico se complementa con las técnicas de big data y minería de datos.

¿Cómo funciona el big data?

La mejor manera de entender ¿que es big data? es conociendo su funcionamiento, es decir describiendo sus características:

• Volumen: posee los dispositivos adecuados para almacenar enormes cantidades de información.
• Variedad: analiza datos estructurados y no estructurados de diversa procedencia: redes sociales, motores de búsqueda, comercio electrónico, dispositivos con IoT, inteligencia artificial en el consumo masivo.
• Velocidad: procesa información a gran velocidad en tiempo real.
• Valor: selecciona la información realmente relevante para la toma de decisiones, lo que en logística corresponde al smart data.

Ejemplos de machine learning y big data

Uno de los ejemplos de machine learning y big data como técnicas complementarias lo constituye el Big Data Analist, una disciplina de análisis inteligente que convierte datos crudos en información de inteligencia empresarial profunda, transforma datos en decisiones estratégicas y como una aplicación de la tecnología en los negocios.

Ejemplos de machine learning

Entre los ejemplos de machine learning y las aplicaciones de machine learning se pueden citar:

• Los dispositivos de reconocimiento de imágenes y de caracteres ópticos OCR.

• Los sistemas de reconocimiento de voz.

• Los coches autónomos.

• Las plataformas de recomendación (Netflix, Spotify).

• En el transporte de productos, inteligencia artificial en los recorridos de última milla.

Ejemplos de big data

Actualmente en casi todos los campos de la actividad humana se encuentran  aplicaciones de las técnicas analíticas del big data que constituyen representativos ejemplos de big data:

• En el área de marketing: los insights permiten diseñar estrategias para aumentar la lealtad de los clientes, y transmiten mayor precisión en la gestión de la lista de prospectos, y en la segmentación del mercado.
• En los deportes: planeación estratégica, cuidados del deportista, acertada selección de los fichajes. 
• En la salud pública: diagnósticos y tratamientos acertados, prevención y optimización de la gestión de los servicios. 
• Seguridad informática: establecimiento de protocolos de acceso a los datos, protección especial a la información procesada. 

La importancia de la tecnología se refleja en todos los campos de la actividad humana. En el campo de la logística, la inteligencia artificial, la interacción de técnicas analíticas como machine learning y big data, o big data y minería de datos, las aplicaciones de internet de las cosas, los servicios en la nube, las TIC’s en las empresas y otras innovaciones tecnológicas  dan a las compañías la oportunidad de competir analíticamente, de desarrollar modelos predictivos y de tomar decisiones en tiempo real, basadas en una enorme cantidad de información útil que optimiza sus operaciones logísticas.