Big data y machine learning: ¿cómo se complementan?

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Siempre se ha afirmado que la información es poder. Y esta frase tiene mucha vigencia en la actualidad, más aún en el mundo de los negocios, donde los datos son protagonistas cuando hablamos del big data y el machine learning.

Estos términos pueden traducirse como «macrodatos» y «aprendizaje automático» respectivamente, lo que nos aproxima bastante a lo que representan.

Del big data se ha escuchado desde hace algunos años, pero del machine learning se sabe menos, a pesar de que no es un concepto reciente.

¿Te gustaría conocer más sobre ellos? No dejes de leer para que conozcas de qué tratan.

¿Qué es el big data

Empecemos con el más popular, pero todavía poco entendido, big data. También se le llama «datos masivos», «inteligencia de datos» y, como ya señalamos, «macrodatos».

Fue entre 1960 y 1970 cuando se comenzaron a formar los primeros centros de datos, y estos dieron piso al desarrollo de bases de datos. No obstante, el boom de estos se dio en 2005, cuando se notó la cantidad de información generada a través de las redes sociales.

En ese año nace Hadoop, un código abierto que permite almacenar y analizar grandes grupos de datos. Al mismo tiempo comenzaría a tomar popularidad NoSQL. El desarrollo de este tipo de códigos abiertos permitió el crecimiento de la big data, ya que hacía que fuera mucho más fácil de usar y más barato en su almacenaje.

Hasta nuestros días los usuarios del Internet siguen generando una gran cantidad de datos; pero a ellos se ha sumado el Internet de las cosas (IoT), pues también los objetos y dispositivos introducen a la red información valiosa de su estado y comportamiento.

Se dice que solo la información que se almacenó en Internet hasta 2014 es de 5 zettabytes, lo que equivale a 4,500 pilas de libros que llegarían hasta el sol.

Usos del big data

Al reconocerse el valor de la información y la posibilidad de analizarla para poder generar valor a los negocios, el big data se ha convertido en un aliado importante para las empresas. Algunos de sus usos son la creación de productos. En la actualidad, plataformas como Netflix, Amazon y otras hacen uso del big data para prever la demanda de los clientes sobre sus servicios.

Ahora bien, en la industria manufacturera exiten herramientas que permite predecir fallas mecánicas a través de datos estructurados y no estructurados. Esto favorece el mantenimiento predictivo y evita que tales fallas se produzcan.

El big data también se utiliza en la experiencia del cliente, pues permite recolectar datos en redes sociales, páginas web, registros de llamadas, etc. acerca de las opiniones de los usuarios finales.

¿Qué es el machine learning?

El también conocido como «aprendizaje automático», es una rama de la inteligencia artificial que trata de la capacidad de aprender de las computadoras sin necesidad de ser programadas.

El término machine learning data de 1950, cuando Alan Turing creó el test de Turing con el fin de descubrir si una máquina era realmente inteligente. En la actualidad, el machine learning ha tomado fuerza, pues resulta ser un componente importante del big data. Se divide en dos ramas:

·      Supervised learning. Se tiene conocimiento anterior que ayuda a entender los datos que llegan, lo que ayuda a hacer predicciones y a tomar decisiones.

·      Unsupervised learningEstá orientado a la búsqueda de patrones. Analiza datos, ayuda a clasificar tendencias y anomalías de grandes bases de datos. También sirve para la segmentación de clientes y el análisis de redes sociales.

Un algoritmo hace que las máquinas realmente aprendan al revisar los datos almacenados, lo cual le permite predecir comportamientos futuros.

¿Cómo se complementan el big data y el learning machine

Estos dos ámbitos tienen mucho que ver entre sí, pues el aprendizaje de las máquinas es un elemento primordial del análisis de datos.

Así, no pueden vivir separados: el big data es el gran almacén de datos del que se nutre la inteligencia artificial, y sin el cual el learning machine no existiría. Y recíprocamente, sin el machine learning sería humanamente imposible analizar la cantidad de datos que el big data almacena. Por tanto estos dos son indispensables en el campo del análisis de datos.

En el mundo de los negocios, el machine learning y el big data pueden usarse para muchas actividades, como por ejemplo los chatbots, que permiten automatizar la atención al cliente.

También permiten la recomendación de cierto producto o servicio. Por ejemplo, en Netflix la inteligencia artificial permite hacer sugerencias de películas o programas de acuerdo a la tendencia de contenido visto por el usuario.

Manufactura, machine learning y big data

Como hemos visto, estos dos elementos han sido utilizados en diferentes áreas de los negocios como la atención a clientes, la experiencia del usuario y el social listening.

Sin embargo, existen muchas otras áreas e industrias a las que el big data y el machine learning están evolucionando, y una de ellas es la manufacturera.

Algunos de los ámbitos donde el almacenamiento de datos y la inteligencia artificial han comenzado a tener repercusiones positivas dentro de este sector son el monitoreo, recopilación, intercambio, análisis y entrega de datos de los equipos involucrados en la producción.

Asimismo, otra de las áreas donde las tecnologías analíticas ofrecen grandes oportunidades es en la toma de decisiones. Los gerentes que hacen uso de ellas logran grandes resultados reflejados en eficiencia en la producción, aumento de ingresos y ahorro de los costos.

Algo que deben hacer las empresas del sector manufacturero para entrar en esta transición digital es tener claros aspectos como:

  • Entender el significado de los algoritmos del machine learning
  • Explorar de qué manera el machine learning puede ser incorporado a sus procesos
  • Definir casos de uso en los que se pueda aplicar

El big data y el machine learning son elementos que debes considerar incorporar en tu empresa si quieres responder a los retos que el futuro trae a la industria de manufactura.

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