Los resultados de big data analytics se reducen, muchas veces, a una cuestión de calidad. En este sentido, es el modelo de datos donde reside el potencial necesario para asegurar la idoneidad de la toma de decisiones, pero debe implementarse en condiciones óptimas ya que, de lo contrario, podrían poner trabas al negocio en vez de apoyarlo.

No siempre se logran los resultados esperados, ya que los sistemas e interfaces a menudo requieren un gran esfuerzo en lo relativo a su construcción y mantenimiento y la calidad debe asegurarse en todo momento en el proceso de data modelling. Pero, ¿dónde residen las principales dificultades?

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La comunidad científica y los expertos en el desarrollo de soluciones TI hace tiempo que trabajan en lo que se ha convenido llamar «computación neuronal», o «redes neuronales artificiales», una nueva tecnología que pretende desarrollar sistemas artificiales que imiten la composición de las redes neuronales del cerebro humano, capaces de llevar a cabo sus funciones más básicas.

La proliferación de las redes sociales, el incremento en el número de usuarios y las posibilidades que ofrecen para dar a conocer al público la misión, la visión, los productos y los servicios ofrecidos por cualquier compañía han abierto las puertas a nuevas oportunidades de negocio. Unas oportunidades que, a la vez, conllevan retos de distintas magnitudes, algunos de los cuales son fácilmente dirimibles si disponemos de las herramientas necesarias para ello.

El modelo relacional es un modelo de gestión de los datos albergados en las data warehouses (o bases de datos) diseñado para dar una respuesta eficaz a los retos planteados por el ingente volumen, la creciente variedad y la mayor velocidad en la afluencia de los datos que debe manejar una organización.

Al hablar de visualización creativa muchos se imaginarán, y no sin motivos, que nos estamos refiriendo a uno de los términos más de moda empleados en contextos de autoayuda o self-help, amparados normalmente al abrigo de lo que se conoce como tendencias new age —muy a menudo a las antípodas (al menos aparentemente) de las consideraciones pragmatistas que caracterizan el ámbito de los negocios.

Internet de las Cosas (IdC), también referido a menudo mediante su expresión en inglés Internet of Things (IoT), es un concepto relativamente nuevo que se afana en concretarse, con una premura extrema, en propuestas y soluciones prácticas para su uso cotidiano, con la intención de consolidarse cuanto antes en los ámbitos y quehaceres humanos más variados.

¿Lo sabes todo sobre big data anaytics? ¿Crees que ya no te puede seguir sorprendiendo la analítica de grandes datos? ¿Queda algo por conocer en este área o ya está todo descubierto? Big data analytics continúa avanzando al servicio del conocimiento humano. Los próximos meses la tecnología se hará aún más necesaria para los negocios, como muestran las tendencias que suenan con más fuerza.

El análisis predictivo se utiliza hoy día en numerosas ocasiones como sinónimo del término "aprendizaje automático", también conocido como machine learning. Si hay una técnica en análisis predictivo que captura este aspecto más que cualquier otro, es el modelado de redes neuronales artificiales. Su funcionamiento se basa en el aprendizaje, una búsqueda iterativa de los coeficientes o pesos dados a inputs y outputs.

No hace muchos días destacábamos, en este mismo blog, los importantes avances experimentados en el ámbito de la investigación científica, propiciados principalmente por la evolución de las herramientas de análisis y visualización de datos. Y también, en posts anteriores, dedicábamos una atención especial a repasar otros usos y aplicaciones del Big Data alejados de su ámbito natural originario (finanzas y seguros, principalmente), visibilizando usos posibles que ya a día de hoy están brindando, entre otras posibilidades, la oportunidad de disponer de una atención médica o una oferta educativa más personalizada, entre otras.