5 tendencias más importantes de Big Data para 2023
El análisis de datos marcará el futuro de la tecnología este año. Según el informe de DataToBiz, se prevé que los ingresos del mercado mundial de big data alcancen los 95.000 millones de euros en 2027. El mercado actual de software de BI y análisis está valorado en 14.000 millones de euros en todo el mundo. Y es que, el big data, en asociación con la inteligencia artificial, el machine learning y otras tecnologías, están impulsando lo que llamamos
La importancia del modelado de datos para el rendimiento de tu empresa
A estas alturas, el enorme impacto que tienen los datos sobre las decisiones de una empresa está más que demostrado. Algo que ya sabemos es que todas las grandes compañías a día de hoy se benefician del big data y de la analítica de datos. No obstante, para utilizar estas efectivas tecnologías, ninguna de estas organizaciones puede saltarse uno de los pasos más importantes en el análisis de los datos: el modelado de datos.Técnicamente, el modelado de datos
¿Qué utilidades tiene la analítica predictiva para cualquier empresa?
Hoy en día, las empresas utilizan regularmente el análisis predictivo para analizar al cliente objetivo y obtener resultados operativos. En términos sencillos, el análisis predictivo ayuda a predecir tendencias y patrones futuros utilizando datos históricos. Este efectivo método utiliza diferentes patrones de datos e identifica las correlaciones entre las variables, ayudando a reducir los riesgos y los costes de la empresa mediante la predicción de los valores futuros de determinadas variables. Por ejemplo, la organización puede determinar los beneficios
La Inteligencia Artificial solo es beneficiosa cuando se centra en el dato
La Inteligencia Artificial centrada en los datos es un nuevo enfoque del Machine Learning que se basa en el científico de datos para definir todo el proceso: desde la limpieza y la ingestión de datos hasta el entrenamiento del modelo. En este enfoque, no es necesario tener conocimientos profundos sobre los algoritmos de IA, sino que todo gira en torno a los datos. La idea detrás de este proceso es muy simple: comenzar con datos limpios y entrenar
Visualización de datos: beneficios y cómo llevarla a cabo en tu empresa
En el centro de toda transformación digital se encuentra la democratización de los datos: la práctica de hacer que los datos sean accesibles en todos los departamentos de una empresa, no solo en la dirección y el equipo de TI. Al estar los conjuntos de datos de una organización en constante crecimiento, los directivos de las empresas se ven obligados a visualizar y mapear los datos para tener el control de la información. La visualización de datos es la
¿Por qué tu empresa debe disponer de un Data Lake?
En artículos anteriores hablábamos del famoso Data Lake , un repositorio centralizado que permite almacenar todos los datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Gracias a los lagos de datos se pueden almacenar éstos según entran en la BBDD, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis (desde cuadros de mando y visualizaciones hasta grandes procesamientos de datos, análisis en tiempo real o Machine Learning para la toma de decisiones). Para entender bien por qué los
Integración de datos: el secreto del éxito de las empresas actuales
Es un hecho irrefutable que en las operaciones que realiza cada uno de los departamentos de tu empresa se generan una gran cantidad de datos, siendo muchos de ellos beneficiosos para la toma de decisiones inteligentes. En España, todavía es muy común ver a empresas que separan los datos generados en función de cada uno de sus departamentos. Lo que no saben es que esta práctica es bastante ineficiente. Tener los datos de una misma compañía distribuidos en distintas
Limpieza y Normalización: los 2 métodos clave para mejorar la Calidad de tus Datos
Cuando una empresa recopila datos, éstos se encuentran compuestos por valores irregulares e incoherentes, lo que los hace datos de baja calidad. Basar tus decisiones en datos brutos solamente acarrea problemas para tu negocio. Y es que si los datos son incorrectos, los resultados y algoritmos siempre serán poco fiables, aunque puedan parecer correctos. Para solventar este problema, se deben aplicar 2 métodos importantísimos en el proceso de la Gestión del Ciclo de Vida de los Datos: la Limpieza y
Ética de Datos: La gran responsabilidad de una empresa a la hora de manejar la información de sus clientes
Desde que los datos se convirtieron en un activo empresarial de grandísimo valor, cada vez más empresas han tratado de sustraer los datos de sus clientes para convertirlos en información de valor, operando o comercializando con ella. No obstante, si echamos la vista atrás, todos recordaremos algún escándalo en el que una gran empresa se haya visto envuelto. El caso de Facebook en 2018 fue el ejemplo perfecto de cómo una empresa puede verse increíblemente perjudicada si no respeta
