Big Data y Machine Learning: Cómo potenciar sus beneficios

Big Data y Machine Learning: Cómo potenciar sus beneficios
Big Data y Machine Learning: Cómo potenciar sus beneficios

Algunas semanas atrás, expertos de DataArt entrevistaron a docenas de oradores de la Strata Data Conference para comprender las últimas tendencias en la aplicación de Big Data y Machine Learning en el mundo de los negocios. ¡Descubrí en este artículo qué ideas compartieron!

1. En la era de la plataformización, las empresas necesitan asistencia para resolver problemas específicos.

Las organizaciones generan miles de millones de terabytes de datos, los cuales son necesarios a la hora de tomar decisiones fundamentadas. Para aprovecharlos al máximo, algunas compañías están creando una interfaz de programación de aplicaciones (API, por sus siglas en inglés) que analiza la información sin procesar y la transforma en datos útiles.

Según IDC, el 70% de las organizaciones estadounidenses ya utilizan APIs para crear un vínculo más sólido con sus clientes, basándose en abundantes experiencias del usuario. No obstante, muchas empresas no aprovechan al máximo este potencial.

“Muchas compañías aún no saben qué herramientas existen ni cómo utilizarlas de la manera correcta, y los datos de dominio público normalmente requieren una empresa prestadora de servicios, tal como RedHat o DataStax. En este caso, se necesita la asesoría externa de una consultora de tecnología como DataArt. De lo contrario, el potencial de Big Data no podrá aprovecharse al máximo” - detalló Matt Ambrogi, desarrollador de negocios en DataArt.

2. La privacidad, la seguridad y la detección de fraudes continúan siendo cuestiones claves para ser abordadas por Machine Learning.

De acuerdo con la Encuesta Global sobre Delitos Económicos de PwC, el 49% de las empresas sufrió fraude de forma global en 2018, mucho más que el 36% documentado el año anterior.

La Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) pueden ayudar a evitarlo. Lógicamente, esto es cierto: compara la eficiencia de la detección de anomalías que tiene el ser humano (incluso en empresas medianas o pequeñas) con la eficiencia que tienen los algoritmos de ML.

“Mientras las tecnologías de AI y ML continúan expandiéndose, la seguridad de la información debería estar primera en la “lista de tareas” de cualquier organización, para proteger los datos de la empresa y de los clientes” - aseguró Peter Rakowsky, desarrollador de negocios en DataArt.

“Para aprovechar al máximo el potencial de ML, las empresas necesitan tener información clara, organizada y estructurada” - observó por su parte Ambrogi.

Si se percibe cierto agobio por el volumen de datos y surge la necesidad de conseguir ayuda para analizarlos por una cuestión de seguridad, no caben dudas de que es necesario acudir a especialistas.

3. Big Data ayuda a las empresas a comprender las necesidades de sus clientes.

Una investigación de Deloitte muestra que 60% de las empresas podrían ser más rentables por su enfoque centralizado en los clientes. La idea fundamental es recibir experiencias positivas por parte de los clientes, para mantenerlos en la empresa.

Cómo potenciar sus beneficios

Pero ¿qué significa esto desde el punto de vista técnico?

Primero, las empresas necesitan configurar el entorno de datos de forma apropiada para asegurarse de que están recolectando los datos correctos. Luego, deben sistematizarlos para poder ser analizados correctamente e identificar las zonas para agregarles valor a las interacciones entre las empresas y los clientes.

“Strata, una empresa de gestión de activos, dijo que está en medio de un plan para construir un sistema interno para:   

  • solicitudes de flujo de trabajo;
  • cumplimiento normativo de cartera de valores y de cuenta;
  • gestión de riesgos;
  • investigación de datos;
  • operaciones de compraventa;
  • convenios.

Planean incluir en el sistema básicamente todo lo que sea necesario para integrar Big Data con las operaciones diarias,” explicó Ambrogi.

Si el Big Data se aplica correctamente, permite que la información “alternativa” actual de las empresas sea la información “estándar” del futuro.

4. La IA se está convirtiendo en la fuerza impulsora en muchos dominios.

Las funcionalidades de la Inteligencia Artificial abren paso a una nueva realidad para muchas industrias. Los asistentes virtuales, las investigaciones de mercado basada en datos y la automatización del sistema revolucionario son solo el comienzo.

De acuerdo con una investigación de Juniper, en 2023 los bot conversacionales de los bancos les ayudarán a ahorrar 7.3 millones de dólares a las empresas, el doble de las ganancias netas de Ford en el 2018. En el sector de los seguros, automatizar el proceso de reclamos a través de bots supone un ahorro de 1.2 millones de dólares durante los próximos cuatro años.

Todas estas cifras parecen muy impresionantes, pero lo que realmente representan es el potencial que tiene la IA. No hay que subestimarla; hay que aprender a adoptar esta tecnología, saber cuál es su costo y qué beneficios puede aportar en la empresa.

5. El lago de datos es un arma secreta para los negocios.

Si bien en un principio fueron diseñados como un área de almacenamiento de no procesados, los lagos de datos se han convertido hoy en un componente esencial para el procesamiento de la información.

Esto se debe a que, al buscar entre los datos no procesados, el análisis empresarial puede obtener información valiosa que no hubiese podido conseguir de ninguna otra fuente.

 

Cómo potenciar sus beneficios

6. La nube es la reina.

La infraestructura de informática en la nube es un gran mercado: se espera que alcance US$ 9.8 mil millones en 2019. Esto significa que cuanto antes se adopte esta tecnología, mejor posicionamiento se tendrá, así como que las empresas que no aprovechen el enfoque moderno basado en la nube terminarán quedando obsoletas, superadas por organizaciones más pequeñas, astutas e innovadoras.

“Operar antiguos sistemas se volverá más costoso que invertir para construir una estructura de datos moderna en la nube” contó Neil Smullian, desarrollador de negocios en DataArt. “Dentro de las empresas existen posibilidades de que haya infracciones y, en este sentido, la nube es mucho más segura. ¿Por qué afirmo esto? Porque el equipo de seguridad de los tres proveedores más importantes de la nube probablemente sea más grande que toda tu empresa”.

7. La analítica de datos es el alma de las empresas exitosas.

Una cosa es recolectar información, y otra cosa es utilizarla. El proceso en el cual usamos correctamente los datos para generar beneficios y acortar gastos no puede minimizarse. Si se aplica la analítica de datos de forma apropiada, se puede:

  • tomar decisiones fundamentadas basadas en datos;
  • detectar cuellos de botella;
  • encontrar nuevas oportunidades para tu empresa;
  • comprender la eficiencia paulatina de tus acciones;
  • generar más beneficios.

Las empresas que pelean por un asiento en la mesa no pueden darse el lujo de desaprovechar la oportunidad que ofrece el Big Data. La recolección, el análisis y la adaptabilidad tienen el mismo grado de relevancia y está claro que, por los temas