Machine learning y gestión de datos: usos y buenas prácticas

El machine learning -o aprendizaje automático- es la rama de la inteligencia artificial que trabaja con algoritmos que se van mejorando a través de la experiencia, es decir, aprenden iterativamente a partir de los datos.

Los sistemas de machine learning se utilizan para crear modelos predictivos basados en aportación continua que se utiliza para poder anticipar, predecir y tomar decisiones.

Los modelos de 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: una gran oportunidad

Gestionar los datos de una 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.

Recurrir al aprendizaje automático entrenando un algoritmo y logrando un modelo predictivo es la manera de transformar dificultad en oportunidad y convertir inconvenientes en beneficios como los siguientes:

• Un volumen de datos en aumento: si la gestión de datos complejos, heterogéneos, veloces y en un entorno de big data escapa a las capacidades humanas, no ocurre lo mismo con el machine learning. Este aprovecha todos esos zetabytes de información y explota las ventajas de los billones de sensores del IoT que hay conectados al día de hoy, para aprender y contribuir a crear un sistema más inteligente.

• Un número de usuarios de negocio que no deja de crecer: si bien plantea un desafío de seguridad para las empresas que deben cuidar escrupulosamente la gestión de los endpoints, resulta extraordinariamente efectivo para que el algoritmo no cese en su aprendizaje continuo.

• Nuevos hábitos: migraciones, transformaciones, integración de datos o procesos analíticos avanzados, no son circunstancias excepcionales en ninguna organización; más bien son patrones que se repiten cada vez más, a medida que los usuarios de negocios apuestan por la experimentación y las organizaciones les empoderan para ello, dotándolos 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.

El uso del machine learning para la gestión de datos es una oportunidad extraordinaria para avanzar hacia un modelo de liderazgo basado en la información, que impulse a la organización hacia el éxito en cada una de sus iniciativas disruptivas. A su vez, le permitirá hallar respuestas a todas esas cuestiones que nunca hubiera podido permitirse responder, por limitaciones de presupuesto o, simplemente, porque no era humanamente posible.

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Aprendizaje automático: 4 beneficios parar tu negocio

¿Los datos son tu prioridad? ¿Está tu organización lista para liberar el potencial de cada bit de información? Es importante tener en cuenta 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 los usuarios de negocio. Por ejemplo:

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 modelo predictivo 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.

La inteligencia artificial en general -y, en este caso, el machine learning en particular-, nos abre un mundo de posibilidades antes impensadas para la inteligencia humana: lo vemos en diagnósticos médicos, en análisis de reconocimiento facial multitudinarios, e incluso ahora con el rastreo del contagio del COVID-19.

Las empresas ya están desarrollando este tipo de proyectos para aprovechar cada bit de sus datos y así resolver cuestiones estratégicas, identificar patrones a gran escala y predecir escenarios, entre muchos otros usos que, antes por una cuestión de tiempo, costo y espacio, no se podían llevar a cabo.