Significado de la analítica de datos
La analítica de big data es el uso de técnicas analíticas avanzadas contra conjuntos de big data muy grandes y diversos que incluyen datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, de diferentes fuentes y en diferentes tamaños, desde terabytes hasta zettabytes.
¿Qué son exactamente los big data? Puede definirse como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo supera la capacidad de las bases de datos relacionales tradicionales para capturar, gestionar y procesar los datos con baja latencia. Las características de los big data incluyen un alto volumen, una alta velocidad y una gran variedad. Las fuentes de datos se están volviendo más complejas que las de los datos tradicionales porque están siendo impulsadas por la inteligencia artificial (IA), los dispositivos móviles, los medios sociales y el Internet de las cosas (IoT). Por ejemplo, los diferentes tipos de datos proceden de sensores, dispositivos, vídeo/audio, redes, archivos de registro, aplicaciones transaccionales, web y medios sociales, muchos de ellos generados en tiempo real y a muy gran escala.
Con la analítica de big data, puede impulsar una toma de decisiones mejor y más rápida, la modelización y predicción de resultados futuros y la mejora de la inteligencia empresarial. A la hora de crear su solución de big data, considere el software de código abierto como Apache Hadoop, Apache Spark y todo el ecosistema Hadoop como herramientas de procesamiento y almacenamiento de datos rentables y flexibles, diseñadas para manejar el volumen de datos que se genera hoy en día.
Análisis de datos frente a ciencia de datos
AnalíticaLas empresas utilizan la analítica para explorar y examinar sus datos y, a continuación, transformar sus conclusiones en conocimientos que, en última instancia, ayuden a los ejecutivos, los gestores y los empleados operativos a tomar decisiones empresariales mejores y más informadas. Las empresas utilizan tres tipos clave de análisis: análisis descriptivo, que es lo que ha ocurrido en una empresa; análisis predictivo, que es lo que podría ocurrir; y análisis prescriptivo, que es lo que debería ocurrir. Aunque cada una de estas metodologías ofrece su propia visión, ventajas y desventajas en su aplicación, utilizadas en combinación estas herramientas de análisis pueden ser un activo especialmente poderoso para una empresa.
A la hora de utilizar los datos, es importante tener en cuenta la guía del Gobierno australiano sobre el análisis de datos y los Principios Australianos de Privacidad. Esta guía describe cómo debe tenerse en cuenta la privacidad de las personas cuando las agencias gubernamentales y el sector privado utilizan los datos, así como la forma en que los Principios de Privacidad Australianos se aplican a la analítica de datos. Este tipo de directrices son cada vez más necesarias para la regulación, ya que cada vez más empresas recurren a los big data (conjuntos de datos grandes y complejos) para aumentar los ingresos y mejorar la eficiencia y la eficacia de la empresa.
Análisis de datos
Analítica avanzada, ciencia de los datos, inteligencia empresarial, análisis de datos, aprendizaje automático, minería de datos, análisis predictivo… son términos que se lanzan en el mundo del big data y la analítica, y que a menudo se utilizan indistintamente. Es comprensible. Todas estas prácticas están relacionadas, pero no son lo mismo.
Cuando hablamos con las empresas sobre la creación de equipos y capacidades de análisis avanzado, nos encontramos con que la gente suele tener ideas diferentes sobre lo que significa el análisis avanzado. Algunos piensan en términos de automatización de las prácticas manuales de análisis de negocio, otros están poniendo en marcha iniciativas de aprendizaje automático.
Históricamente, la “analítica” se remonta a los tiempos en que Henry Ford controlaba la velocidad de sus líneas de montaje. Con la llegada de los ordenadores, la analítica moderna ha evolucionado realmente hacia lo que ahora llamamos “analítica de datos”. La analítica de datos ha evolucionado aún más en la era del big data y la nube. Según Dataversity, la analítica de datos puede definirse como “la investigación, el descubrimiento y la interpretación de patrones dentro de los datos”. Las técnicas analíticas avanzadas se engloban en este amplio paraguas de la analítica de datos.
Cuatro tipos de análisis
La analítica predictiva es una rama de la analítica avanzada que realiza predicciones sobre resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de extracción de datos y aprendizaje automático. Las empresas emplean la analítica predictiva para encontrar patrones en estos datos e identificar riesgos y oportunidades.
El análisis predictivo se asocia a menudo con el big data y la ciencia de los datos. Hoy en día, las empresas nadan en datos que residen en bases de datos transaccionales, archivos de registro de equipos, imágenes, vídeo, sensores u otras fuentes de datos. Para obtener información de estos datos, los científicos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático para encontrar patrones y hacer predicciones sobre eventos futuros. Entre ellos se encuentran la regresión lineal y no lineal, las redes neuronales, las máquinas de vectores de apoyo y los árboles de decisión. Los aprendizajes obtenidos a través de la analítica predictiva pueden utilizarse posteriormente dentro de la analítica prescriptiva para impulsar acciones basadas en conocimientos predictivos.
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