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Conceptos que debes manejar si quieres trabajar con Big Data: modelos estadísticos para ordenadores

Trabajar con big data es sinónimo de futuro, de apostar por una nueva manera de enriquecer tu vida laboral y de conocer una disciplina fundamental para la nueva economía. Pero ¿sabes en qué consiste exactamente?

Trabajar con big data

Consiste, básicamente, en la recopilación de datos de cualquier usuario para proponerle alternativas que le inviten a adquirir algún producto o servicio. Lo habitual es lograrlo gracias al envío de campañas personalizadas o a través de newsletters. Aprender en qué consiste esta ciencia es siempre positivo.

Sí es importante diferenciar entre big data y cloud computing. Los datos se almacenan en cloud computing y esta plataforma también se utiliza para usar las aplicaciones y los programas necesarios para sacarles el máximo partido a los datos obtenidos. Al ser escalable, es más fácil lograr almacenar tan importante información y usarla en el beneficio de la empresa que ordene la realización del estudio correspondiente.

La recopilación constante de datos te exige tener unidades virtuales que se amolden a tus necesidades progresivamente. Algunas de las más usadas son VirtualBox, Google Drive, Jupyter Notebook, AWS (y sus complemento EC2 y S3) o Iaas.

Igualmente, es habitual usar sistemas operativos como Ubuntu y lenguajes de programación libres como Python. El uso de la metodología Scrum se complementa con la codificación de los datos en formatos como JSON, XML o Table au.

Big Data y los modelos estadísticos para ordenadores

La invención de los ordenadores fue fundamental para poder almacenar más datos y también para realizar una comparativa estadística de los mismos.

La importancia del machine learning

El objetivo final del big data sigue siendo conocer cómo va a comportarse un cliente potencial e instarle a comprar. Si bien en el pasado los ordenadores eran espacios de almacenamiento de datos, en la actualidad han aprendido a leer esa información para emitir informes de indudable valor.

Es lo que se conoce como machine learning. La creación de un algoritmo que tiene la inteligencia necesaria de detectar el comportamiento habitual de la clientela es el primer paso hacia la consecución de un informe más completo en el que sea posible adelantarse a lo que va a hacer esa persona en una futura visita a una página web específica.

Cualquier empresa almacena datos de sus clientes a los que se les puede sacar un interesante partido. Con esta disciplina es posible diseñar un patrón de actuación, predecir cómo se comporta la clientela real y potencial, conocer cuáles son los puntos fuertes y débiles de la empresa y crear campañas publicitarias que puedan aumentar la competitividad de la compañía. Para alcanzar esta meta final se usan diversas técnicas.

Principales técnicas de análisis de datos en Big Data

Cada una de las siguientes técnicas tiene unas características concretas que pueden convertirla en la mejor opción para una empresa concreta. Las técnicas a desarrollar se podrían dividir en dos grandes grupos.

Habituales

Son las más usadas y las que siguen demostrando su eficacia a pesar de sus años de existencia. Consisten en:

  • Obtener la media aritmética de los datos obtenidos.
  • Analizar la desviación esperada de los datos. Es importante prestarle atención a las anomalías bruscas en las tendencias habituales para no cometer errores de apreciación.
  • La segmentación. Segmentando correctamente todos los datos recopilados es posible deducir patrones de comportamiento eficaces.
  • El retroceso en la evolución del tráfico, las ventas o las reacciones de los clientes. Es imprescindible analizar los motivos y cómo corregirlo.
  • Las hipótesis. Confirma, o desmiente, si los patrones de comportamiento que ha anticipado el sistema son ciertos.

Específicas

Suponen la alternativa y el complemento más lógico a las anteriores. Están siempre en continua evolución y ofrecen resultados más que eficaces:

  • La creación de algoritmos. Es el resultado del machine learning y permite especificar al máximo el tipo de datos que se quiere recopilar.
  • Las redes neuronales. Gracias a la inteligencia artificial, el análisis se lleva a cabo tal y como funciona el sistema nervioso: asociando ideas similares y actuando con mayor libertad. Sorprenden por su adaptabilidad y por su innegable capacidad de predicción.
  • La asociación. Encuentra los puntos en común entre diversos grupos de datos, dándoles mayor sentido y utilidad. Permite conocer las necesidades de reposición de productos y planificar mejor cualquier actividad promocional.
  • Algoritmos vivos. Conviven con los arriba citados, pero se caracterizan por irse adaptando, de forma automática, al comportamiento de los clientes. Es decir, van mutando dependiendo de lo que vaya sucediendo, analizan el rendimiento de cada departamento y son idóneos para mejorar el proceso de producción.
  • Análisis de la información temporal. Se tienen en cuenta secuencias que se han repetido en el tiempo para conocer por qué siguen siendo una constante y lograr así prever lo que va a suceder en un futuro próximo.
  • Análisis semántico y de sentimientos. Esta técnica estudia el significado y las sensaciones que genera un contenido aportándole a cada dato recopilado un componente nuevo. El objetivo es lograr que los algoritmos tengan la capacidad de entender qué van a indexar y cómo enfocar las acciones de promoción más adecuadas para conseguir el sentimiento más adecuado en cada caso.
  • Optimización matemática. En algunos casos, es necesario conocer un dato concreto dada una situación determinada. Esta técnica permite acceder a esa información de inmediato y corregir el posible error en menos tiempo, con el consiguiente ahorro que ello conlleva.
  • Montecarlo. Es el nombre de un tipo de simulación que permite conocer las consecuencias de una acción en el nivel de ventas o en otros departamentos de la empresa.

Como habrás comprobado, las posibilidades que ofrece la técnica que te hemos descrito son múltiples y siempre recomendables para convertir cualquier empresa en una más exitosa. Si te interesa trabajar con Big Data, contacta con nosotros para comenzar a formarte en una disciplina destinada a convertirte en un profesional de un sector al alza. Estaremos encantados de responderte a cualquier duda que tengas y de darte toda la información que necesites para comenzar tu formación. Comienza ya una nueva etapa llena de éxitos profesionales.

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