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
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
7 ventajas de gestionar metadatos
Muchas organizaciones siguen luchando por comprender el significado y el valor de uno de sus activos más importantes y sosteniblestiempo: los datos. Sin embargo, estos suelen presentarse en nuestra base de datos sin ningún tipo de contexto. Los metadatos son los "datos sobre los datos", ese contexto que necesitamos para convertir estos activos en información de valor para la empresa. Sin metadatos, los datos brutos no son utilizables, por lo que una de las principales ventajas de la creación
¿Puede la Inteligencia Artificial mejorar la integración de datos?
El mundo de la integración de datos lleva años cambiando. Con un mayor número de empleados en todo el mundo que trabajan a distancia, las empresas necesitan ahora más que nunca acceso en tiempo real a sus datos. Gracias a la Inteligencia Artificial (IA), las organizaciones de ahora pueden analizar de forma más eficiente grandes conjuntos de información y compartir sus análisis con cada área de la compañía. La IA y el Machine Learning (ML) están haciendo más viable
¿Cómo está cambiando el Deep Learning la forma de analizar datos?
La Inteligencia Artificial y el Machine Learning son las piedras angulares de la próxima revolución informática. Estas tecnologías se basan en la capacidad de reconocer patrones y, a partir de datos observados en el pasado, predecir resultados futuros. Aunque las máquinas que utilizan los principios de la IA suelen denominarse "inteligentes", la mayoría de estos sistemas no aprenden por sí solos; es necesaria la intervención de la programación humana. Los científicos de datos preparan las entradas, seleccionando las variables
La cultura Data Centric
Los datos están en el centro de todo lo que hace una organización: ayudan a los ejecutivos de las empresas a tomar decisiones mejor informadas, a predecir lo que es probable que compren los clientes, a producir productos y servicios más inteligentes y a optimizar los procesos empresariales. Los datos también impulsan tecnologías transformadoras (Inteligencia Artificial, análisis predictivo, Machine Learning), que las organizaciones están aprovechando para crear una ventaja competitiva o alcanzar objetivos estratégicos. Según el McKinsey Global Institute, una
5 cualidades que debe tener un buen científico de datos
La ciencia de los datos sigue siendo un tema candente entre los profesionales cualificados, así como para las organizaciones que se centran en la recopilación de datos que favorezcan el crecimiento del negocio. Poseer una gran cantidad de datos es un activo para cualquier organización, pero sólo si se procesan de manera eficiente. Las necesidades de almacenamiento se multiplicaron cuando entramos en la era del Big Data. Hasta 2010, todo el trabajo se centraba en la construcción de una
