Esta vez nos enfocaremos en las diferentes técnicas y herramientas que las empresas pueden utilizar para transformar los datos en información valiosa y utilizarla para tomar decisiones estratégicas.
También hablaremos sobre la arquitectura de datos, el aprendizaje automático y el uso de tecnologías como el Big Data y la inteligencia artificial, y como estas pueden ayudar a las empresas a transformar los datos en «oro» y obtener una valiosa ventaja competitiva. Iniciaremos con la arquitectura de datos, la cual es la estructura lógica y física que permite el almacenamiento, gestión y acceso a los datos de una organización, y como esta es esencial para lograr una estrategia basada en datos, ya que permite la recopilación, análisis y toma de decisiones basadas en información precisa y relevante en tiempo real.
Una arquitectura de datos eficaz debe cumplir con varios requisitos clave. En primer lugar, debe garantizar la integridad de los datos, asegurando que sean precisos, completos y consistentes y que se manejen de manera uniforme en toda la organización.
Además, debe permitir el acceso a los datos para todos los usuarios del sistema que lo necesiten y que sean parte de los usuarios que la empresa ha permitido su acceso, así como es importante garantizar su recuperación rápida en caso de un desastre (servidor se daña, etc..) La escalabilidad es otro factor clave a considerar, ya que la arquitectura debe poder escalar con el crecimiento de la compañía y el aumento de la cantidad de datos.
La flexibilidad también es esencial, ya que la arquitectura debe poder adaptarse fácilmente a los cambios en los requerimientos de los datos y en las tecnologías utilizadas.
La seguridad también es vital, ya que es esencial proteger los datos contra accesos no autorizados y ataques externos. Esto puede lograrse mediante la implementación de medidas de seguridad físicas y lógicas, como firewalls, encriptación y autenticación de usuarios. Además de estos requisitos clave, es importante hacer preguntas sobre las metas y objetivos de la compañía, el uso previsto de los datos y los sistemas y herramientas actuales para poder diseñar una arquitectura de datos que se adapte a las necesidades específicas de la empresa.
La era digital ha dado lugar a una gran cantidad de datos, y las empresas están buscando constantemente nuevas formas de obtener valor de ellos. Una estrategia basada en datos puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas y mejorar su rendimiento como ya se indica. Sin embargo, para poder obtener ese valor, es necesario limpiar, analizar y entender los datos. A continuación, se discutirán algunas técnicas y herramientas que las empresas deben utilizar:
- La limpieza de datos es el primer paso para obtener valor de los datos. Se trata de identificar y eliminar datos duplicados, corregir errores y completar información faltante. Herramientas como OpenRefine y Trifacta pueden ayudar en este proceso al limpiar y transformar los datos de manera automatizada. En la empresa utilizamos Python para el EDA, es decir, el Exploratory Data Analysis.
- Una vez limpios los datos, es necesario analizarlos para obtener información valiosa. El análisis de datos puede incluir técnicas como el análisis estadístico descriptivo, multivariado, uso de algoritmos, y otros. Herramientas como R, Python y Tableau pueden ayudar en este proceso al permitir la visualización y el análisis de los datos.
- El aprendizaje automático es una técnica de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y tomar decisiones sin la intervención humana. Herramientas como TensorFlow y scikit-learn pueden ayudar a las empresas a utilizar el aprendizaje automático para mejorar la precisión de los modelos y tomar decisiones más informadas. Utilizamos en la compañía Orange que nos resulta muy óptimo pero hay varias.
- El Big Data se refiere a la gran cantidad de datos que se generan y se recopilan. La capacidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos es esencial para el análisis y la toma de decisiones basadas en datos. Herramientas como Hadoop y Spark pueden ayudar a las empresas a manejar y analizar grandes conjuntos de datos.
- Un proyecto de BIG DATA, implica un conjunto de tecnologías que realizarían distintas acciones de forma complementaria, así:
- Almacenamiento y conectores de datos.
- Programas analíticos.
- Representación.
- Hardware: Cloud
- Software: procesamiento y almacenamiento
- Hadoop, Apache Spark y NoSQL
- Almacenamiento vía HDFS
- Map Reduce
- Ecosistema Hadoop
- Spark
- Distribuciones Hadoop
- Hortonwork y/o Cloudera, entre otros…
Las alternativas de escalamiento de infraestructura, tomando en cuenta los requisitos de escalabilidad, flexibilidad, rentabilidad y consistencia. Lo anterior se presenta como un framework unificado, donde pasa a soportar todo tipo de aplicaciones sobre un único motor de procesamiento. El mismo framework sirve para procesamiento tipo batch, interactivo y en tiempo real. Está integrado con Scala, Python, Java, Clojure y R., permite programar en un nivel de abstracción superior, soporte consultas SQL, procesamiento de streams, algoritmos de Machine Learning o procesamiento de grafos. La anterior configuración vendría a ser la alternativa de gestión de datos adecuadas, asimismo la valoración de integrarse en AWS.
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