Las bases de datos son un elemento fundamental en la gestión de información, el almacenaje masivo, su gestión, análisis y difusión.

Estos son campos y conceptos extremadamente importantes que se vuelven cada vez más críticos. El mundo nunca ha recopilado ni almacenado tantos datos tan rápido como lo hace hoy en día. Además, la variedad y el volumen de datos está creciendo a un ritmo alarmante.

Las Bases de Datos para sistemas y aplicaciones de procesamiento de grandes cantidades y flujos de datos, como en el entorno Big Data y Ciencia de Datos necesitan ser rápidas, escalables horizontal y verticalmente, tener tolerancia a fallos y servir tanto para datos estructurados como no estructurados.

El campo de la ciencia de los datos, que involucra diferentes áreas profesionales, requiere de diversas herramientas y habilidades cognitivas para hacer de su producto una información comprensible y manejable para las compañías.

Ahora veremos un análisis de estas dos ramas de estudio:

Ciencia de Datos

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos combina múltiples campos, como las estadísticas, los métodos científicos, la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos para extraer el valor de los datos. Los practicantes de la ciencia de datos se llaman científicos de datos y combinan una variedad de conocimientos para analizar los datos recopilados de la web, teléfonos inteligentes, clientes, sensores y otras fuentes para obtener información útil.

Ahora que la tecnología moderna ha permitido la creación y el almacenamiento de cantidades cada vez mayores de información, el volumen de datos explotó. Se estima que el 90% de los datos en el mundo se crearon en los últimos dos años. Por ejemplo, los usuarios de Facebook suben 10 millones de fotos por hora.

Pero estos datos frecuentemente solo están inmóviles en las bases de datos y los lagos de datos, básicamente sin tocar.

La gran cantidad de datos recopilados y almacenados por estas tecnologías puede generar beneficios transformadores para las organizaciones y sociedades de todo el mundo, pero solo si sabemos interpretarlos. Ahí es donde entra en acción la ciencia de datos.

La ciencia de datos revela tendencias y genera información que las empresas pueden utilizar para tomar mejores decisiones y crear productos y servicios más innovadores. Quizás lo más importante es que permite que los modelos de aprendizaje automático (ML) aprendan de las grandes cantidades de datos que se les suministran en vez de depender principalmente de los analistas de negocios para ver qué pueden descubrir a partir de los datos.

Los datos son la base de la innovación, pero su valor proviene de la información que los científicos pueden extraer y luego utilizar a partir de estos.

Transformación en los negocios a partir del inicio de la Ciencia de Datos

Las organizaciones están utilizando la ciencia de datos para convertir los datos en una ventaja competitiva al perfeccionar los productos y servicios. Algunos casos de uso de la ciencia de datos y el aprendizaje automático incluyen:

  • Determinar la fuga de clientes analizando los datos que se recopilan de los centros de llamadas, para que el departamento de Marketing pueda tomar medidas a fin de retenerlos.
  • Mejorar la eficiencia al analizar los patrones de tráfico, las condiciones climáticas y otros factores para que las empresas de logística puedan mejorar los tiempos de entrega y reducir los costos.
  • Mejorar los diagnósticos de los pacientes mediante el análisis de los exámenes médicos y los síntomas informados para que los médicos puedan diagnosticar antes las enfermedades y tratarlas de manera más eficaz.
  • Optimizar la cadena de suministro al predecir cuándo se producirán fallos en los equipos.
  • Detectar los fraudes en los servicios financieros mediante el reconocimiento de los comportamientos sospechosos y las acciones anómalas.
  • Mejorar las ventas al crear recomendaciones para los clientes basadas en las compras anteriores.

Beneficios de una plataforma de Ciencia de Datos

Una plataforma de ciencia de datos disminuye las redundancias y fomenta la innovación al permitir que los equipos compartan código, resultados e informes. Elimina los cuellos de botella en el flujo de trabajo al simplificar la administración e incorporar prácticas recomendadas.

En general, las mejores plataformas de ciencia de datos tienen como objetivo:

  • Permitir que los científicos de datos sean más productivos al ayudarlos a acelerar y entregar los modelos en forma más rápida y con menos errores.
  • Facilitar que los científicos de datos trabajen con grandes volúmenes y variedades de datos.
  • Brindar una inteligencia artificial confiable, de categoría empresarial, que esté libre de sesgos, sea auditable y reproducible.

BIG DATA

¿Qué es Big Data?

Big data es un término que describe grandes volúmenes de datos difíciles de administrar, tanto estructurados como no estructurados, que inundan las empresas en el día a día.

Los Big Data son conjuntos de datos de mayor tamaño y más complejos, procedentes particularmente de nuevas fuentes de datos. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede administrarlos. Sin embargo, estos volúmenes masivos de datos pueden utilizarse para abordar problemas empresariales que antes no hubiera sido posible solucionar.

El concepto de Big Data ganó impulso a principios de la década de 2000 cuando el analista de la industria Doug Laney articuló la definición ahora convencional de Big Data como las tres V:

Volumen: las organizaciones recopilan datos de una variedad de fuentes, incluidas transacciones comerciales, dispositivos inteligentes (IoT), equipos industriales, videos, redes sociales y más. En el pasado, almacenarlo habría sido un problema, pero el almacenamiento más barato en plataformas como lagos de datos y Hadoop ha aliviado la carga.

Velocidad: con el crecimiento de la internet de las cosas, los datos llegan a las empresas a una velocidad sin precedentes y deben manejarse de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de lidiar con estos torrentes de datos casi en tiempo real.

Variedad: los  datos vienen en todo tipo de formatos, desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, videos, audios, datos de cotizaciones bursátiles y transacciones financieras

¿Por qué el Big Data es tan importante?

Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápido, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

Reducción de coste: Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.

Más rápido, mejor toma de decisiones: Con la velocidad de Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.

Nuevos productos y servicios: Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.