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  El año pasado en nuestro país, tras una larga tempestad de incertidumbre provocada por el COVID-19, el Gobierno publicaba la Agenda Oficial del “España Digital 2025”. Un plan que contaba con 47 medidas, todas ellas enfocadas al impulso de la Transformación Digital en España.   Son varios los motivos por los que se ha diseñado este programa de gran trascendencia: la urgencia de relanzar el crecimiento económico y la productividad después de la pandemia, la necesidad de reducir la desigualdad social o el aprovechamiento de

  Cada día se generan en el mundo 2.500 millones de GB de datos. Debido al constante aumento de la capacidad de almacenaje de las nuevas tecnologías, actualmente podemos producir, almacenar y enviar más datos que nunca en la historia.   “El 90% de los datos disponibles actualmente en la Tierra se han creado en los 2 últimos años ”   Este colosal océano de datos en continua expansión ha favorecido directamente el desarrollo de la Inteligencia Artificial  a través del aprendizaje automático, más conocido como Machine Learning; una

  Las personas que trabajamos en sectores relacionados con la tecnología somos, desde hace un tiempo, plenamente conscientes de los grandes avances que ha protagonizado la Inteligencia Artificial en el ecosistema empresarial: automatización de procesos repetitivos, reducción de errores humanos, mejores decisiones.   La Inteligencia Artificial (IA) es la tecnología de moda por todas todas las ventajas que ofrece al trabajo humano. Sin embargo, han surgido varios mitos que han construido una “Leyenda Negra” alrededor de la IA. Por ejemplo, muchos la asocian con escenas tipo

  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 la Normalización de Datos. Hablemos

Cada día, las empresas, organizaciones públicas e individuos generamos 2.500 millones de gigabytes de datos en todo el mundo. Un promedio que continúa creciendo ferozmente, pues hay que tener en cuenta que pasamos de generar 33 zettabytes en 2018, a producir alrededor de 44 zettabytes el pasado 2020. Las organizaciones conocen este contínuo aumento del tráfico de datos y cada vez son más conscientes del verdadero valor de éstos. Es por ello que muchas empresas, fundamentalmente multinacionales, han comenzado a invertir en herramientas de

  Data Management , Big Data o Business Intelligence  son algunas de las palabras que, hasta hace no mucho, nos sonaban demasiado futuristas y lejanas. Ahora, sin comerlo ni beberlo, nos encontramos en un mercado ampliamente globalizado y competitivo, en donde la inmensa mayoría de las grandes empresas basan sus decisiones en el uso de los datos. Esto las convierte en empresas Data Driven: organizaciones que han transformado por completo su cultura empresarial para orientarla a una Cultura de los Datos. De esta manera, dichas empresas deben