El Big Data y el Machine Learning

El Big Data y el machine learning son dos tecnologías que conviven y se complementan de manera única. Se trata de dos de los procesos relacionados con los datos que tienen una mayor relevancia en el mundo empresarial actual. Además, en los próximos años seguirá aumentando tanto su presencia como su relevancia.

Conocer ambos conceptos y  formarse en ellos te permitirá abrir nuevas puertas en el mercado laboral. Las empresas demandan cada vez más profesionales con estos conocimientos, ya que se aplican tanto a los procesos productivos como a las tomas de decisiones.

La relación entre el Big Data y el machine learning

El machine learning y el Big Data son dos conceptos que cuentan con una gran relación que es imprescindible entender. Para conocerla es imprescindible tener claros ambos conceptos por separado para poder aunarlos en un todo:

• Big Data: hace referencia a los datos que son recogidos y almacenados por las empresas.
• Machine learning: recibe el nombre de aprendizaje automático y es la capacidad de aprender de un sistema gracias a los algoritmos que se encuentran en la programación del mismo.

El punto de unión entre ambos conceptos es la necesidad del segundo de los datos del primero. Es decir, los sistemas necesitan una ingente cantidad de datos para aprender y evolucionar y estos son proporcionados por los almacenes de Big Data con los que cuentan las empresas.

Cada uno de ellos necesita al otro para existir en la actualidad. Es imprescindible entender que hoy en día, cada segundo una persona puede generar hasta dos megas de datos. Por ejemplo, un coche conectado es capaz de generar 4 terabytes de datos en un solo día. Además, también se generan más de 5 billones de búsquedas en 24 horas que quedan registradas.

Esto implica que los datos recogidos por la tecnología son enormes y que no dejan de crecer conforme se implantan más elementos con IoT (Internet de las Cosas). Este volumen se vuelve imposible de gestionar tanto por las personas como por los programas de procesamiento tradicionales. Este inconveniente fue uno de los gérmenes de la aparición de los programas de aprendizaje automático que han derivado en tecnologías cada vez más complejas.

Estos algoritmos y programaciones disponen de la capacidad de identificar patrones o tendencias mediante el procesamiento y análisis de los datos. Gracias a ello son capaces de generar diferentes estrategias y tomar decisiones que puedan resultar beneficiosas para la sociedad.

Ambos conceptos acaban generando IA (Inteligencia Artificial). Se espera que esta esté presente en más procesos productivos cada día hasta una implantación total. Según IDC Research España, el mercado donde se combina el Big Data con el machine learning cuenta con un crecimiento anual del 48 %.

Además, la evolución constante de esta tecnología ha abierto el mercado a empresas de menor tamaño que pueden acceder a este tipo de servicios. Gracias a ello, el mercado laboral de los profesionales de ambos conceptos se mantiene en aumento.

El Big Data como base para el Machine Learning

El Big Data actúa como el combustible que impulsa las aplicaciones de Machine Learning. Para que los algoritmos de aprendizaje automático puedan identificar patrones y realizar predicciones precisas, necesitan ser entrenados con grandes cantidades de datos. Aquí es donde entra en juego el Big Data. La capacidad de almacenar y procesar enormes volúmenes de datos permite a las empresas alimentar sus modelos de Machine Learning con información rica y variada, mejorando así la calidad de las decisiones automatizadas.

Por ejemplo, en el sector minorista, los datos de compras, comportamiento en línea, y preferencias del cliente se recopilan y almacenan en plataformas de Big Data. Estos datos luego se utilizan para entrenar algoritmos de Machine Learning que pueden predecir qué productos son más propensos a ser comprados por un cliente en particular, optimizando las estrategias de marketing y mejorando la experiencia del cliente. Sin el Big Data, el Machine Learning sería limitado en su capacidad para aprender y adaptarse a nuevas situaciones. Por lo tanto, el Big Data no solo proporciona los datos necesarios, sino que también enriquece los modelos de Machine Learning, permitiendo que estos evolucionen y se vuelvan más efectivos con el tiempo.

Innovaciones en la toma de decisiones automatizada

El impacto de la combinación del Big Data y el Machine Learning se refleja claramente en la automatización de la toma de decisiones. Tradicionalmente, las decisiones empresariales importantes dependían de la intuición y la experiencia de los ejecutivos, apoyadas por análisis manuales que a menudo eran lentos y propensos a errores. Con la llegada del Machine Learning, esto ha cambiado drásticamente. Ahora, las decisiones se pueden automatizar utilizando modelos predictivos entrenados con datos históricos. Estos modelos no solo son capaces de tomar decisiones más rápidas, sino también más precisas, al identificar patrones y relaciones que pueden pasar desapercibidos para los seres humanos.

Un buen ejemplo de esto es la detección de fraudes en el sector financiero. Los sistemas de Machine Learning entrenados con datos de transacciones financieras pasadas pueden identificar rápidamente actividades sospechosas, alertando a las instituciones antes de que ocurra un fraude. Del mismo modo, en la fabricación, los datos recopilados de la maquinaria pueden ser analizados en tiempo real para predecir fallos antes de que sucedan, permitiendo un mantenimiento predictivo que minimiza el tiempo de inactividad y reduce costos. Estas innovaciones en la toma de decisiones automatizada no solo mejoran la eficiencia operativa, sino que también abren nuevas oportunidades para la optimización de procesos y la personalización de servicios.

El futuro de la inteligencia artificial impulsado por Big Data y Machine Learning

El avance continuo de la inteligencia artificial (IA) está profundamente entrelazado con el desarrollo del Big Data y el Machine Learning. A medida que estas tecnologías maduran, se espera que la IA juegue un papel cada vez más importante en la automatización de procesos, la mejora de la productividad, y la creación de nuevos productos y servicios. La clave para desbloquear todo el potencial de la IA reside en la capacidad de gestionar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente, algo que solo es posible mediante la integración del Big Data y el Machine Learning.

En el futuro, veremos cómo estas tecnologías se aplican en nuevas áreas, como la personalización de la educación, donde los datos de los estudiantes pueden ser utilizados para crear planes de estudio adaptativos que se ajusten a las necesidades individuales. También se espera que la IA, apoyada por el Big Data y el Machine Learning, desempeñe un papel crucial en la lucha contra el cambio climático, analizando datos ambientales para desarrollar soluciones más sostenibles. Además, la seguridad cibernética se verá fortalecida, con sistemas de IA capaces de predecir y neutralizar amenazas antes de que se materialicen.

La combinación de Big Data y Machine Learning es, sin duda, una de las fuerzas más poderosas que impulsarán la próxima generación de innovaciones tecnológicas. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, las empresas que logren aprovechar su sinergia estarán mejor posicionadas para liderar sus industrias y responder a los desafíos y oportunidades del futuro. La demanda de profesionales capacitados en estas áreas seguirá creciendo, haciendo que la formación en Big Data y Machine Learning sea una inversión valiosa para cualquier persona interesada en participar en la vanguardia de la revolución digital.

Ejemplos de trabajo conjunto entre Big Data y Machine Learning

Existen una gran variedad de ejemplos de diferentes sectores en los que se unen estos conceptos. Sin embargo, cada vez serán más las empresas y organizaciones que apuesten por este tipo de tecnología para destacar y crecer en un mercado cada vez más competitivo.

Transporte

El diseño de las rutas de reparto, especialmente en la conocida como última milla, emplea esta tecnología. Se recopilan infinidad de datos sobre la congestión del tráfico, semáforos y otros en tiempo real como accidentes para que se pueda generar la ruta óptima. Además, estos programas son capaces de aprender acerca de los cambios entre días laborables y fines de semana o el consumo, para lograr la ruta más beneficiosa en tiempo y gasto para la empresa.

Fabricación

Las líneas de producción se benefician del procesamiento de los datos, tanto en el punto de entrada como en el de salida. La información sobre las materias primas y la demanda de producto final permite a los algoritmos tomar decisiones acerca de las prioridades de fabricación. Gracias a ello las empresas son más eficientes, reduciendo su gasto en stock excesivo.

Hábitos de consumo

Sin duda uno de los usos más comunes y conocidos está relacionado con la recomendación de productos de compra. Grandes compañías como Amazon se benefician de esta tecnología para ofrecer al consumidor productos que puede necesitar con base en sus hábitos de consumo. Sus compras y búsquedas son almacenadas por el Big Data y el machine learning identifica los patrones de compra para recordar el consumo o recomendar productos relacionados.

Financiero

La banca es otro de los actores que no renuncia a su uso. Estos mecanismos permiten reducir la carga de trabajo y automatizar un gran número de tareas. Un ejemplo de ello son los préstamos preconcedidos, los datos obtenidos se procesan para fijar la cantidad total que se le puede prestar a cada cliente de manera inmediata.

Salud

Es uno de los sectores en los que más se está evolucionando con esta tecnología. Los datos obtenidos de los historiales médicos se entrecruzan para lograr identificar patrones que permitan diagnosticar enfermedades de manera más rápida. Además, se están empezando a realizar pruebas de generación automática de diagnóstico por aprendizaje para optimizar la labor de los facultativos.

Conducción autónoma

Se trata de uno de los ejemplos más conocidos debido a su popularidad. Los coches autónomos gestionan datos que obtienen mientras se desplazan así como datos previos y de otros vehículos. Al procesarlos y gestionarlos son capaces de tomar las decisiones adecuadas en el desarrollo de la conducción. Es uno de los campos de prueba más eficientes de las IA debido a la multitud de variables que surgen.

El machine learning es una de las mejores soluciones para poder utilizar de manera eficiente la gran cantidad de datos con los que cuenta el Big Data. Disponer de conocimientos en ambos campos y poder usarlos de manera eficiente te abrirá las puertas del mercado laboral. ¡Llegó el momento de completar tu formación con nuestro Máster en Big Data para dar un paso al frente!