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
Cómo la hiperautomatización está mejorando la manera de trabajar de las empresas
Tanto si se trata de una gran empresa como de la más pequeña, las amenazas de la web y el robo de datos pueden causar trastornos masivos en las operaciones cotidianas de cualquier negocio. Sin la seguridad y los procedimientos adecuados, las empresas se exponen a las consecuencias de estos ataques, que en el mejor de los casos son frustrantes y en el peor, irreparables. Aunque las amenazas a la seguridad de los datos de una empresa pueden ser
5 tips para garantizar la seguridad de los datos de tu organización
La hiperautomatización se define como un enfoque racionalizado de la automatización de los procesos empresariales y de TI en toda la organización para obtener flujos de trabajo más precisos y acelerados. Mientras que la automatización implica la digitalización de una tarea repetitiva sin intervención manual, la hiperautomatización combina múltiples herramientas y plataformas de automatización para aumentar la eficiencia sin errores. Las herramientas que combina son la inteligencia artificial (IA), la automatización robótica de procesos (RPA) y la gestión
¿Cómo consigue la Inteligencia Artificial escribir igual que un humano?
¿Crees que la inteligencia artificial tiene la capacidad de generar texto como lo hace un humano? Mucha gente es escéptica al respecto, pero algunos investigadores están trabajando en el desarrollo de una IA capaz de hacerlo. De hecho, ya existen algunos programas informáticos que pueden generar textos con un sonido muy realista. ¿Cómo se utiliza la IA para crear contenidos? Cualquiera que pase algo de tiempo en Internet sabe que hay una oferta interminable de contenidos. Desde artículos y entradas
Alfabetización de datos: la clave para aprovechar los datos de tu empresa
En su forma más sencilla, la alfabetización se define como la capacidad de leer y escribir. La definición formal de alfabetizado es "tener conocimientos o competencia".Pero como el mundo ha cambiado, lo que asociamos con la alfabetización también ha cambiado. Este concepto ha evolucionado hacia el ámbito de la alfabetización financiera, la alfabetización sanitaria, la alfabetización digital o la alfabetización de datos.La alfabetización financiera, por ejemplo, significa que se entiende y se puede utilizar la información financiera para
¿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
¿Por qué el 70% de las empresas están acelerando su migración a la nube?
La infraestructura de TI es cada vez más compleja y las empresas deben buscar soluciones de gestión de datos escalables para mantenerse a flote. Llevar a cabo esa gestión en la nube se ha convertido en la solución a la que recurren muchas de ellas. Y es que estas compañías están adoptando ampliamente la nube porque ofrece ahorro de costes, disponibilidad de datos, flexibilidad, escalabilidad y otras muchas ventajas. Según el estudio del “Cloud Computing Survey 2022”, casi las
¿Cuál es la diferencia entre un científico de datos y un analista de datos? gestionar metadatos
La analítica empresarial surgió como disciplina poco después de que Microsoft introdujera Excel en 1985, permitiendo a las empresas recopilar y coordinar mucha más información que antes. Durante los siguientes treinta años, la analítica de datos creció y evolucionó hasta convertirse en una parte integral de las operaciones empresariales modernas. Ahora, la ciencia de datos mira al futuro y permite a las empresas crear valor a partir de los datos. La pregunta que mucha gente se formula a día