El valor de la gestión de datos

Cómo machine learning impulsa la productividad en la gestión de datos

Posted on Sat, Nov 4, 2017

Machine learning es una técnica mediante la cual los programas aprenden iterativamente a partir de los datos en lugar de ser estáticos. Los sistemas de machine learning se utilizan para crear un modelo basado en aportación continua que se puede utilizar para hacer predicciones o tomar decisiones.

machine_learning.jpg

Créditos fotográficos: wutwhanphoto

Los sistemas machine learning aprenden de los datos y pueden ajustarse a sí mismos para producir mejores resultados. Cuantos más datos tengan, más rápido aprenderán y más precisos serán sus resultados. Es la mejora continua, aplicada al conocimiento.

 

Machine learning y la gestión de los datos: de la dificultad a la oportunidad

Gestionar los datos de la organización es un desafío cada vez mayor para las empresas. Sin embargo, la solución a este reto no pasa por centrarse en los procesos y los sistemas de negocio; sino que tiene que ver con la innovación.

 

Descárgate aquí la guía "Cómo instaurar una cultura Data Driven en mi empresa"  y descubre todo lo que necesitas saber. 

 

Recurrir al aprendizaje automático es la manera de transformar dificultad en oportunidad y convertir inconvenientes en beneficios, como:

  • Un volumen de datos en aumento: si la gestión de datos complejos, heterogéneos, veloces y en un entorno big data escapa a las capacidades humanas, no ocurre lo mismo con el machine learning, que aprovecha todos esos zetabytes de información y explota las ventajas de los billones de sensores del IoT que hay conectados a día de hoy para aprender y contribuir a crear un sistema más inteligente.
  • Un número de usuarios de negocio que no deja de crecer: y que, si bien plantea un desafío de seguridad para las empresas, que deben cuidar escrupulosamente la gestión de los endpoints, resulta extraordinariamente efectivo para que machine learning no cese en su aprendizaje continuo.
  • Nuevos hábitos: migraciones, transformaciones, integración de datos o procesos analíticos avanzados no son circunstancias excepcionales en ninguna organización, sino patrones que se repiten cada vez más, a medida que los usuarios de negocio apuestan por la experimentación y las organizaciones les empoderan para ello, dotándoles de las herramientas adecuadas. Machine learning aprovecha todos estos inputs para seguir aprendiendo y aportando al sistema nuevas perspectivas, una visión más completa y un conocimiento más profundo sobre cada dato.

Se trata de una oportunidad extraordinaria para avanzar hacia un modelo de liderazgo basado en datos que haga triunfar a la organización, impulsándola hacia el éxito en cada una de sus iniciativas disruptivas y permitiéndole hallar respuestas a todas esas cuestiones que nunca hubiera podido permitirse responder por limitaciones de presupuesto.

 

Aprendizaje automático: 4 beneficios que podría experimentar tu negocio

¿Son los datos tu prioridad? ¿Está tu organización lista para liberar el potencial de cada bit de información? Hay que tener claro que los resultados de cualquier iniciativa digital sólo podrán llegar a ser tan buenos como la calidad de los datos en base a los que se ejecute.

Además de implementar los software de calidad que permitan garantizar los estándares adecuados, la decisión de optar por el aprendizaje automático para la gestión de datos implica muchos beneficios para todos los usuarios de negocio, como:

  1. Aumento de la velocidad de entrega de datos para iniciativas comerciales críticas.
  2. Incremento de la productividad y la efectividad de los procesos.
  3. Mejora de la idoneidad de las recomendaciones, cuando el machine learning se combina con la visibilidad de metadatos en toda la empresa.
  4. Reducción de las latencias, gracias a la automatización de muchas tareas de gestión de datos.

Además, entre las ventajas del aprendizaje automático está el hecho de que machine learning se puede utilizar para mejorar tareas que serían imposibles de realizar por humanos o resultarían improductivamente largas o costosas, como las operaciones predictivas o el descubrimiento e identificación de patrones a gran escala.

 

 Cómo instaurar una cultura DATA-DRIVEN en mi empresa

Topics: Data Driven