Al igual que en la mayoría de las situaciones, es mejor ir paso a paso, construir un Big Data es algo que suele suponer mucho tiempo.
Lo importante es empezar cuanto antes a registrar y almacenar los datos para que no se nos pierdan, pero cuando se implanta una solución de este tipo, también hay que tener claro cuál es el objetivo que queremos alcanzar,
Realizar la pregunta correcta suele ser más importante que la respuesta en si, por lo que hay que definir también desde el principio, qué uso se pretende dar a estos datos, y qué queremos obtener de ellos.
Debemos plantearnos las 5 V:
– Volumen o cantidad de datos
– Velocidad a la que capturaremos y procesaremos los datos.
– Variedad, tanto de origen de datos, como en su tipología, con datos estructurados, semi – estructurados y no estructurados.
– Veracidad, gracias a la automatización en la captura y procesamiento
– Valor, gracias a su enlace con la analítica.
Big Data son datos distribuidos
Es importante saber que un Big Data almacena los datos en muchas ubicaciones para poder gestionar el volumen y la velocidad a la que se generan.
Pero también, para poder acceder a ellos de una forma rápida, muchos ordenadores lentos pueden ser más rápidos que el ordenador individual más rápido del mercado.
Por eso, el Big Data utiliza también el concepto de nube o cloud, ya que es la tecnología que nos permite trabajar con los datos.
La Analítica y el arte de preguntar
Para plantear una estrategia de Big Data es importante definir las preguntas qué queremos responder, para que luego la analítica predictiva trate de responderlas.
Las preguntas nos tienen que permitir entender qué es lo que sucede, después por qué sucede y por último, qué es lo siguiente que sucederá. Y dentro de lo que sucederá, prever qué es lo mejor que puede suceder.
El orden de estas preguntas es importante, ya que unas nos ayudarán a llegar a las siguientes. En este tema, intentar atajar puede suponer perder mucho tiempo respondiendo a la pregunta equivocada.
De la Analítica a la Inteligencia Artificial
No es lo mismo hablar de una evolución, dónde se mejora algo existente y se adapta a nuevas situaciones, que hablar de una revolución, donde se excluye lo anterior y se reemplaza con algo totalmente nuevo.
La inteligencia artificial trae muchos paradigmas o revoluciones, pero en otros casos es sencillamente una evolución, y este seria el caso de la analítica. De hecho, algunos de los principios matemáticos y estadísticos son prácticamente los mismos.
Pero si en la analítica preventiva es el ser humano el que toma las decisiones sobre lo que interesaría o no predecir, en la inteligencia artificial cada vez más la máquina la que no sólo calcula, sino que empieza a auto – aprender y tomar decisiones sobre los siguientes pasos a tomar.
La Automatización del Mundo
El mundo va camino de regirse por máquinas que automaticen los trabajos en la mayoría de ámbitos.
«Todo aquello que pueda ser reducido a un algoritmo será realizado, antes o después, por una máquina en lugar de por un hombre».
La inteligencia artificial está llegando a todos los dominios, tanto a los lógicos como a los físicos, gracias a la robótica, por lo que, cuanto antes se asimilen las implicaciones, más tiempo tendremos para actuar en consecuencia.
Aún queda tiempo para desarrollar sistemas que, gradualmente, automatizarán todos los trabajos y también queda tiempo para preparar a la sociedad para este cambio. Ésta es una tarea en la que todos podemos y debemos participar, ya que el efecto es global.
Espero que este articulo os haya servido para despertar esta curiosidad y sea el primer paso en esta preparación, tan necesaria para el mundo del futuro, que cada vez es más presente.
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Por Melchor Sáez de LaAnet
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