Los datos nunca se quedan quietos, al igual que la red de aviones que sobrepasan nuestras cabezas todos los días en infinidad de momentos. Las personas siempre intentamos encontrar las mejores soluciones a nuestros problemas o necesidades, pero ¿Sabíais que el análisis de datos es nuestro mejor aliado en estas ocasiones?
¡En este nuevo webinar te lo demostramos! ¿Quieres saber cómo viaja un Data Scientist?
El análisis de datos tiene infinitas aplicaciones, en este webinar podremos aprender una de ellas, cómo optimizar las búsquedas de vuelos directos mediante Python.
¿Te has pasado horas buscando las mejores combinaciones de vuelos para llegar a tu destino? Jorge López Lázaro (Senior-Expert Data Scientist en BBVA) se encargará de explicar mediante este caso de uso, cómo solucionar estos problemas con Python.
En este evento se resumirá en:
Ponencia de Jorge López Lázaro
Ponencia de Jorge López Lázaro
No dejes escapar esta oportunidad e infórmate junto a verdaderos profesionales del Big Data.
Jorge López Lázaro
Senior-Expert Data Scientist en BBVA
¡Anímate y realiza este caso práctico para desarrollar tus capacidades en Python!
¿Qué tienes que hacer para asistir a este #webinargratuito? Muy sencillo. Únicamente tendrás que registrarte desde este evento y esperar al día 29 (se realizará desde LinkedIn Live por lo que se deberá acceder a la plataforma de LinkedIn a la hora del evento).
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En este artículo creado por Rafael Garrote Hernández, vamos a conocer más a fondo el Snowflake.
El ecosistema de almacenes de datos está en continuo crecimiento y cada poco oímos de un nuevo miembro de la familia. En este caso quiero hablaros de Snowflake, que recoge la tradición de las bases de datos específicas para crear un data Warehouse y la actualiza para adecuarse a los tiempos que imperan, haciéndola nativa al cloud, con capacidades para gestionar grandes volúmenes de datos y con capacidades de procesamiento en streaming.
Snowflake, como su propio nombre indica, es una base de datos pensada para albergar los modelos de datos dimensionales tradicionales de un data warehouse, copo de nieve, data mart, pero además permite adecuarse a las necesidades para crear modelos más actuales como data vaults o data hubs. Sus principales características son que está diseñada para trabajar de forma nativa en los principales proveedores de infraestructura y que separa la capa de almacenamiento de datos de la capa de procesamiento de datos. Son precisamente estas dos características las que hacen que Snowflake pueda gestionar volúmenes de datos mucho más grandes que sus predecesoras. Vamos a ver sus características más en detalle.
Arquitectura
Snowflake está diseñada en una arquitectura con tres capas; la capa de almacenamiento que se encarga de persistir el dato y gestionar las micro particiones, una capa de procesamiento de datos independiente al resto organizada en clusters aislados de máquinas que trabajan sobre el conjunto de datos y por último la capa de servicios cloud entre los que encontramos la autorización, la gestión de la infraestructura, gestión de metadatos, control de accesos, seguridad y parseo y optimización de consultas.
Almacenamiento de datos
Como capa de almacenamiento Snowflake utiliza el sistema de almacenamiento del proveedor de infraestructura, AWS S3, Azure Blob Storage y Google Cloud Storage respectivamente. De esta manera, podemos utilizar estos almacenamientos como capa de staging desde la que cargar los datos de forma sencilla en Snowflake.
Permite almacenar tanto datos estructurados como semiestructurados y con soporte nativo para formatos abiertos de datos: JSON, XML, CSV, Avro, Parquet, ORC, etc.
El almacenamiento está orientado a columnas lo que la hace idónea para ejecutar trabajos de tipo analítico tradicionales de un data warehouse y además permite particionado de las tablas.
Y por último es transaccional y ACID, dos características muy valiosas y que no encontramos en todos los competidores.
Micro Particionado
Snowflake basa su almacenamiento en lo que él denomina micro particiones que gestiona de forma automática y transparente para el usuario. Las tablas se particionan de forma transparente utilizando el orden de carga o inserción de los datos creando particiones de 50 a 500 MB.
Para esas consultas que necesitan más rendimiento o para gestionar volúmenes de datos más grandes, Snowflake nos permite modificar el comportamiento por defecto del micro particionado y gestionar estas particiones para optimizar las consultas sobre conjuntos de datos más grandes especificando la clave de particionado con la cláusula CLUSTER BY tanto al crear la tabla como al modificarla. De esta manera podremos indicar qué campo o campos queremos utilizar como clave de particionado para crear unas particiones acordes al patrón de acceso al dato optimizando por tanto el rendimiento de las consultas.
Time travel
El almacenamiento de datos de Snowflake permite indicar un tiempo de retención a los datos entre 1 y 90 días, de tal forma que se puede consultar el estado de los datos en un punto anterior en el tiempo, por ejemplo, antes de que hayan sido modificados o borrados. También permite clonar o recuperar tablas en un punto en concreto en el pasado, incluso si se han borrado.
Adicionalmente al tiempo de retención del time travel, se le puede indicar a Snowflake un tiempo adicional de como máximo 7 días, en los que guardará los datos de las tablas para poder recuperarse de fallos eventuales. Estos datos sólo son recuperables por Snowflake y no se pueden consultar hasta su recuperación. Este tiempo de fail-safe empieza a contar justo después de que termine el tiempo de retención del time travel.
Capa de computación
Como se ha indicado antes, la capa de procesamiento está separada de la capa de almacenamiento y consta de uno o varios clusters de máquinas encargados de realizar las tareas de cómputo sobre los datos. Estos clusters se denominan Virtual Warehouses y podemos crear tantos como necesitemos. Idealmente crearemos uno por tipología de procesos que realicemos sobre los datos. Por ejemplo podemos tener un Virtual Warehouse para realizar las tareas de ETL y otro para los procesos de ciencia de datos. De esta manera garantizamos los recursos necesarios para cada uno de estos procesos ya que los Virtual Warehouses no comparten recursos entre sí.
Estos clusters se pueden configurar para que crezcan o decrezcan de forma elástica según la demanda de carga en cada momento y además se pueden auto suspender y reiniciar según las necesidades para hacer una correcta gestión de los recursos y del coste de la infraestructura.
Snowflake no sólo está pensada para ejecutar sentencias de consulta, sino que al igual que sus predecesoras, permite realizar procesos de Extracción Carga y Transformación (ELT) para realizar las transformaciones de los datos e integrarlos en el modelo dimensional creado. Para ello permite encadenar las sentencias para ejecutarlas en un orden específico y bajo ciertas condiciones.
Cada sentencia SQL es una tarea o task y estas task se pueden encadenar formando un árbol de ejecución. Este árbol representa el pipeline de ejecución de una ELT. Una Task se puede programar para ser ejecutada de forma periódica o como consecuencia de una Task anterior. Esto que permite encadenar Task en función del resultado anterior en lo que se denomina Tasks condicionales.
Adquisición o ingesta de datos
Para ingestar datos en Snowflake, esta hace uso del almacenamiento de datos nativo del cloud, así por ejemplo en AWS S3, dejaríamos los ficheros con el dato en bruto a ingestar en un bucket de S3. Indicaremos a snowflake que use ese bucket como staging, creamos la tabla que alojará estos datos y le decimos a Snowflake que copie los datos del staging a la tabla. Una vez que los datos ya están en Snowflake podemos crear los pipelines necesarios para transformar e integrar el dato según nuestras necesidades.
Además de este procesamiento de datos por lotes o en batch, Snowflake provee de un mecanismo para la ingesta de datos en streaming y/o tiempo real que denomina Snowpipe.
Snowpipe permite quedarse escuchando un fichero de la capa de almacenamiento de la infraestructura, por ejemplo AWS S3 y cada nueva inserción en este fichero, automáticamente se insertarla en la tabla de destino. Otra opción es utilizar el conector de Kafka que permite conectar Snowflake a Kafka para consumir los mensajes que se vayan almacenando en los topics de Kafka.
Junto con estos mecanismos de ingesta en streaming, Snowflake dispone de un conjunto de operaciones de ventana para poder realizar operaciones de transformación y cálculo en streaming.
A parte de todas estas funcionalidades Snowflake provee las siguientes capacidades:
Por todo lo que hemos visto en este artículo Snowflake moderniza los sistemas de bases de datos tradicionales para data Warehouses, actualizándose a las necesidades actuales del mercado convirtiéndose en una tendencia al alza sobre todo si se busca una alternativa que te independice del proveedor de infraestructura considerándola una alternativa a tener en cuenta a la hora de diseñar nuestro sistema informacional.
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Por Antonio Fernández Troyanno.
Es innegable que hoy en día tener conocimientos de programación es imprescindible. Hace años conocer y manejar adecuadamente el paquete Office “básico” (Word, Power Point, Excel) te permitía acceder a puestos laborales mejores que la media. Hoy en día y más después de la pandemia, la utilización de las herramientas Office es un fondo de armario que casi cualquier persona tiene conocimiento.
Pero, ¿qué pasa si quieres seguir formándote y desarrollando tus capacidades para, no solo acceder más fácilmente a otros puestos de trabajo, si no también para ser un profesional mucho más productivo y que puede aportar mejores soluciones tanto en el ámbito laboral como personal?
Desde mi punto de vista, lo mejor es formarte en algún lenguaje de programación que te permita automatizar y sistematizar tareas que, de otra manera, tendrías que ejecutar de manera manual y tediosa una a una.
Para todas aquellas personas que nunca han programado, uno de los mejores lenguajes para empezar es Python: un lenguaje de programación sencillo, fácil de comprender y con una curva de aprendizaje asequible que te permitirá poner a funcionar pequeños y no tan pequeños programas.
Con el fin de ilustrar el potencial de Python, a continuación, te presentaré una serie de proyectos programados en Python para que veas el potencial de este magnífico lenguaje de programación.
ATENCIÓN: En este artículo vais a poder ver ciertos fragmentos de código que, si no tenéis conocimiento ninguno de programación, quizás pueda asustarte. Aleja esos terrores de tu mente, con un poco de trabajo y formación, verás que no es nada del otro mundo.
¡Vamos con ello!
En muchas ocasiones nos surge la necesidad de concatenar o unir varios ficheros Excel de cientos o miles de líneas.
Imaginemos que cada mes se genera un reporte con información de financiera de la empresa, información de tus cuentas bancarias o cualquier otro ejemplo que se te pueda ocurrir.
Imagina que tenemos 12 ficheros Excel con sus mismas columnas y necesitamos unificar toda esa información en 1 solo fichero.
¿Qué soluciones tenemos?
Opción a) Abrir uno a uno cada fichero, copiar y pegar esa información y repetir esa tarea 10 veces más.
Opción b) Utilizar algún lenguaje de programación que nos permita simplificar esta tarea.
Sin duda, la opción a utilizar es la Opción b). Quizás inicialmente te lleve más tiempo programar en Python tu programa “UNIR EXCELS”, pero, ¿imagina que en lugar de 12 ficheros son 50? O, peor aún, que cada semana tienes que unificar 20 Excels….
¿No tiene sentido programar y automatizar esa tarea? Pues con Python podrías, y es mucho más sencillo de lo que parece…
<script src="https://gist.github.com/afernandez119/c4777133ef457f9569684811d611eb18.js"></script>
Con nuestro Máster Experto en Data Science y Big Data puedes profundizar en las aplicaciones de Python y así volverte un experto en la materia.
¿Quién podría imaginar que utilizando Python podríamos automatizar el envío de correos electrónicos?
Imagina que todos los días tienes que enviar una serie de correos electrónicos a proveedores, empleados o alumnos, ¿por qué no automatizarlo?
En Python existen diferentes librerías que te facilitan esta tarea, veamos un ejemplo.
<script src="https://gist.github.com/afernandez119/6a93f9ad5673efcc29e0061cb1c0141e.js"></script>
¿Nunca te ha pasado que necesitas cambiar la extensión de una imagen y no sabes cómo hacerlo?
Buscas en Google como un loco y te sale un montón de servicios online, software de gratis pero con limitaciones, … ¿por qué no utilizar Python para esto?
Gracias a la librería de Python Pillow podremos, entre otras muchas cosas, modificar la extensión de nuestra imagen de forma rápida y sencilla (3 líneas de código…)
<script src="https://gist.github.com/afernandez119/f712eeb44ed35471b32cce379554c5d7.js"></script>
Y…. ¿si queremos algo más elaborado? ¡Pues aquí tienes! A continuación te presento un proyecto mucho más completo en Python en el que intentamos predecir el éxito que va a tener una noticia antes de publicarla analizando el éxito que tuvieron noticias pasadas.
El proyecto incluye:
En este caso te un vídeo del proyecto completo sobre “Cómo predecir el éxito de una noticia mediante Machine Learning”
Y… ¡hasta aquí el artículo de hoy! Como ves estos son 4 ejemplos muy diversos sobre el potencial que tiene la utilización de Python a nivel profesional y personal, sin duda una herramienta muy potente e imprescindible conocer en el entorno de digitalización actual.
Si quieres más información sobre nuestro master, puedes contactar con nosotros bien por teléfono al +34 910 91 28 42 o +34 630 88 13 53, por whatsapp directamente pinchando aquí o aquí, o mandando un mail con tus datos de contacto (nombre completo y teléfono) a: info@datahack.es
Antonio Fernández Troyano.
Microsoft Azure permite virtualizar máquinas, respaldar datos mediante backups, realizar analíticas, bases de datos, redes, almacenamiento y web, con una mayor rapidez, menor latencia, y ahorrando costes.
El día 5 de abril a las 18:30h datahack ofrece una sesión impartida por Borja Díez, sobre cómo utilizar el procesamiento en la nube para entrenar modelos de Machine Learning mucho más rápido y gastando lo mínimo.
Durante una hora, veremos una pequeña introducción a Azure, el servicio cloud de Microsoft, y cómo utilizarlo para hacer tareas básicas de data science a nivel usuario particular.
Para todo esto, aprovecharemos el crédito de bienvenida que te da la plataforma cuando al darse de alta para probar gratis.
Al registraros aquí: https://azure.microsoft.com/es-es/free/ tendréis 30 días para gastar el crédito inicial y servicios gratuitos durante un año.
La idea principal de esta sesión es explicar qué es Azure, las herramientas de Machine Learning que ofrece y cómo lo puede utilizar una persona sin conocimientos previos para hacer procesamientos más potentes de los que su ordenador puede soportar.
🔵 Esta sesión será online en directo.
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Meta (antigua Facebook), Microsoft, Epic Games o Google son algunas de las empresas que están destinando gran parte de sus recursos en el desarrollo del metaverso. Sin duda, este concepto ha supuesto un cambio total del paradigma, ya que puede suponer una revolución en la forma en la que entendemos las relaciones, tanto personales como laborales.
Viendo el creciente interés generado alrededor del metaverso, desde datahack nos hemos propuesto transmitiros una visión clara e independiente de qué es el metaverso y vislumbrar el impacto que va a tener en la economía, las empresas y las personas.
Por ello, el día 17 de enero a las 18:30h y de la mano de Lourdes Hernández Vozmediano, podremos conocer cuáles son las características principales del metaverso, los intereses asociados al mismo, las compañías que están detrás y las causas que van a provocar el cambio.
Lourdes Hernández Vozmediano es licenciada en matemáticas por la UAM, desarrolló su carrera profesional en grandes consultoras como PwC, IBM, HP o T-Systems. Hace 7 años fundó datahack, compuesta por apasionados de los datos dedicados a la formación, servicios profesionales y divulgación de conocimiento, para ayudar a empresas y particulares en su estrategia digital con los datos.
➡ ¿Qué tienes que hacer para asistir a este #𝐖𝐞𝐛𝐢𝐧𝐚𝐫𝐆𝐫𝐚𝐭𝐮𝐢𝐭𝐨? Muy sencillo. Únicamente tendrás que registrarte desde el evento en LinkedIn y esperar al día 17 (se realizará desde LinkedIn Live por lo que se deberá acceder a la plataforma de LinkedIn a la hora del evento).
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✅ Durante el taller podrás preguntar todas las dudas que tengas al ponente y las irá respondiendo. ¡No te quedes con ninguna duda!
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¿𝐏𝐫𝐞𝐩𝐚𝐫𝐚𝐝𝐨/𝐚?
La pandemia por el virus SARS-CoV-2, declarada en 2020,ha colocado a la salud en el centro de nuestras preocupaciones. Gobiernos, multinacionales y organizaciones globales están destinando gran cantidad de recursos a la persecución de un único objetivo: la erradicación de la enfermedad. Y, de entre todas las tecnologías que se han puesto en juego con este fin, el informe Perspectiva del COVID-19. Tecnología e innovación contra el Coronavirus de Grant Thornton destaca al Big Data y a la Inteligencia Artificial como la de mayor impacto en la mitigación de la COVID-19, con un 53% del peso, seguida muy de lejos por la robótica (22%) y la ciberseguridad (12%).
Más allá de esta situación excepcional derivada del coronavirus, la alianza entre Big Data y Salud nos aporta muchas más ventajas. Solo tenemos que mirar a nuestro alrededor: la industria sanitaria demanda cada vez más especialistas en tratamiento de datos y algunas de las aplicaciones del Big Data en Salud ya han comenzado a hacernos la vida más fácil.
El artículo Big Data in Health Care: Applications and Challenges (Liang Hong et al., publicado en Sciendo) hace un repaso de las distintas fuentes de datos que se pueden integrar para llevar a cabo un análisis Big Data aplicado a la Salud. El listado incluye:
Si quieres conocer más acerca de las aplicaciones reales que tiene el Big Data, conoce nuestro Máster en Data Science y Big Data.
El Big Data, según los especialistas en Salud, allana el camino hacia la Medicina 4P, un nuevo paradigma con cuatro pilares:
Para avanzar en esta dirección, la Agencia Europea del Medicamento ha emitido 10 recomendaciones para sacar al máximo partido al uso del Big Data en Salud en la UE, entre las que destaca la creación de una plataforma europea de acceso y análisis de datos de atención médica, así como apoyar el aprendizaje del Big Data entre los distintos actores sanitarios.
La utilización del Big Data en Salud cristaliza en aplicaciones como estas:
Como comentábamos en nuestro artículo sobre coronavirus y Big Data, en 2008 los científicos de datos de Google fueron capaces de prever la localización de nuevos brotes de gripe mediante el estudio de los patrones de búsqueda en Internet sobre síntomas o vacunas. Este tipo de prácticas se puede hacer extensible a otras enfermedades infecciosas y en la actualidad, con la pandemia de la COVID-19, se hace patente en la creación de herramientas como el mapa mundial de evolución de los contagios de la Universidad Johns Hopkins, que se actualiza en tiempo real con información de la red.
El seguimiento de pacientes que toman determinados medicamentos con técnicas de Big Data sirve para detectar con rapidez efectos secundarios significativos que no se habían previsto antes de la comercialización. Esto ayuda a abordar la reevaluación de la seguridad del fármaco en tiempo récord.
El Big Data en Salud permite hacer predicciones bien fundadas de afluencia de pacientes y de evolución de la presión asistencial en los centros médicos. Con ellas se puede ajustar la política de Recursos Humanos, la gestión de turnos del personal o la compra de materiales.
Los wearables son un accesorio inestimable para utilizar el Big Data en pro de nuestro bienestar. La información registrada por estos dispositivos puede orientar a los facultativos sobre nuestros hábitos y estado de salud, lo que redunda en diagnósticos más certeros, además de enviarles alertas inmediatas ante situaciones de emergencia.
Una gran ayuda para los radiólogos. Los algoritmos de Big Data rastrean píxel a píxel las irregularidades en una imagen, llamando la atención acerca de detalles clave para guiar e, incluso, automatizar el diagnóstico.
¿Te gustaría participar en el desarrollo de soluciones como estas? Únete la revolución del Big Data en Salud con datahack. Aún puedes inscribirte en nuestro Máster en Data Science y Big Data, práctico, 100% online y orientado a disparar tu proyección profesional. ¿Alguna pregunta? Contacta con nosotros: estamos a tu disposición para resolver todas tus inquietudes.
Cuando hablamos de IA, nos referimos a inteligencia artificial y normalmente todo el mundo piensa en robots. Según Kaplan y Haenlein es la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible. En nuestro blog puedes descubrir más usos del big data y machine learning.
Las empresas están utilizando el big data y machine learning para sobrevivir estas navidades. Gracias a estos sistemas, han descubierto que el 30% de las compras online de esta época sean devueltas en enero. Por este motivo, los expertos animan a las compañías a utilizar asistentes virtuales, es decir, la IA, para facilitar el proceso. La Inteligencia Artificial y el Big Data están proporcionando información en tiempo real para optimizar la toma de decisiones.
Debido a la pandemia de este 2020, los consumidores han decidido realizar sus compras por internet. Ha aumentado su nivel, pero también el número de devoluciones. Además, es más complicado realizar las devoluciones de productos de manera presencial, ya que hay que conocer el caso y sus posibles resoluciones.
La inteligencia artificial podrá asistir a estos consumidores y les podrá guiar por los mejores caminos para conseguir su propósito. Puede ser descubrir un producto mejor adecuado a sus necesidades, un cambio etc. Además, existe un chat donde podrán preguntar a la IA y el asistente virutal les contestará.
Gracias a todos los datos que aporta el Big Data, la inteligencia artificial cada vez es más precisa. Conoce todas las preferencias de los usuarios y qué tipo de regalos podrán funcionar. También es una buena manera para evitar el aumento de las devoluciones, ya que, al estudiar a los clientes potenciales, sabremos sus necesidades y gustos.
Si tenéis alguna duda o sugerencia, no dudéis en contactarnos.
En el anterior artículo sobre Machine Learning os explicamos las aplicaciones más importantes en el ámbito de la empresa y los negocios. En este os explicamos sus usos generales que pueden ayudar al emprendimiento de una PYME.
El machine learning ayuda de manera rápida a la seguridad en, por ejemplo, un aeropuerto. Mediante sus algoritmos y patrones previos puede detectar si una alarma es falsa y anomalías que el ser humano no es capaz de ver con claridad.
También puede analizar imágenes de alta calidad, como por ejemplo el Face ID. Numerosas empresas de seguridad utilizan este sistema.
Estos coches se adaptan a las preferencias y gustos del conductor. Un ejemplo es la temperatura deseada o la opción de "mascota dentro del vehículo". Según un estudio de IBM, se espera que en 2025 ya podamos ver coches inteligentes en la carretera y predecir el tráfico en las ciudades.
Además, la empresa Tesla utiliza este sistema para reconocer los patrones de conducción de la persona y predice accidentes con antelación.
El sistema de machine learning es capaz de procesar y detectar patrones e información mucho más rápido que la mente humana y desarrollar diagnósticos a partir de los informes de patología. Además, puede detectar síntomas de una enfermedad o el riesgo de tenerla en grandes poblaciones. Un ejemplo es el cáncer de mama, que fue capaz de ser detectado con antelación tiempo antes de que las mujeres fuesen diagnosticadas.
El machine learning es capaz de entender el lenguaje humano y responder en el mismo idioma. Ya se está utilizando en varias empresas. Pueden sustituir al empleado en el servicio al cliente y llevar al usuario a la información que desea obtener.
También tiene la función de reconocimiento de voz y uno de los sistemas más famosos que lo utilizan es Siri de IOS.
El Big Data se ha convertido en algo esencial para nuestra empresa. No podemos prescindir de ello. El Workflow o flujo de trabajo es el estudio realizado de las operaciones de una actividad o tarea. En este post explicamos cómo se pueden unificar estos dos sistemas y cuáles son las mejores estrategias.
Por un lado, los procesos tienden a diseñarse como estructuras de extremo a extremo de alto nivel, útiles para la toma de decisiones y normalizan cómo se hacen las cosas en una empresa u organización. Por el contrario, los flujos de trabajo están orientados a tareas y, a menudo, requieren datos más específicos que los procesos que se componen de uno o más flujos de trabajo relevantes para el objetivo final.
Las empresas están buscando una mayor eficacia en la captura de datos. Los almacenan y procesan para conseguir mayor competitividad en el sector. Además, un negocio puede, con el big data, realizar un test constantemente sobre sus tareas y rendimiento de los recursos de la empresa para conseguir la mejor optimización. Con esta base de datos puede analizar de manera fácil y rápida cuáles de estos procesos son más rentables y seguros. Las aplicaciones del big data están marcando un cambio, puedes descubrir cuáles son en nuestro blog.
Antes de llevar a cabo el análisis de datos del big data es necesario es necesario vigilar, modelizar y documentar las tareas, teniendo en cuenta el método elegido por la empresa y su disciplina. Por un lado, cada vez más empresas incluyen este software en sus tareas, con ello consiguen una integración y optimización de los procesos. Gracias a esto, su flujo de trabajo se ve incrementado y mejorado.
En el software de big data incluye unos bots integrados con procesos de Inteligencia Artificial, que permiten la automatización de procesos específicos de cada sector industrial. También existe un análisis de los trabajadores. Cuáles son sus competencias, su perfil, su puesto y su desempeño, lo que le permitiría a la persona encargada predecir las acciones actuales y futuras del empleado. Así sus posibles promociones o dimisiones. En este apartado se incluye el Machine Learning que podéis leer en nuestro blog.
Durante el confinamiento y con el teletrabajo, la inclusión e implementación del Big Data en las empresas ha sido indispensable. Además, ha permitido una mejor relación y optimización de las comunicaciones entre trabajadores. Hoy en día millones de negocios están aprendiendo y utilizan este software, lo que ha conseguido una gran abundancia de datos en redes.
Este análisis de datos ha permitido a las empresas prever situaciones de riesgo durante la pandemia y conseguir la solución más segura y óptima. Este software ayuda a los procesos de venta, los procesos de comunicación y recursos humanos, monitorizan las acciones y predicen sus riesgos.
Además, según Dummies, los pasos para unificar son:
Las empresas que consiguen una buena integración de ambos procesos, obtienen una optimización y progresión, de sus procesos, de gran valor. Big data y workflow son inseparables para tu negocio. Si quieres saber más sobre el Big data y sus usos, puedes entrar en nuestro blog.
La cantidad y variedad de datos que podemos obtener hoy en día es cada vez mayor. Esos datos, limpios y organizados, pueden ayudarnos a mejorar nuestras acciones o nuestra imagen, a conocer mejor nuestro público y la competencia o incluso a reducir costes. No obstante, hay cientos de métricas, de las que cada plataforma en la que tiene presencia nuestra empresa tiene sus propias definiciones, si es que coinciden en las mismas. Por no hablar de que cada plataforma ofrece sus datos en distintos formatos. Recopilar y utilizar todos estos datos en bruto no solo requiere muchísimo tiempo, y por tanto dinero, sino que probablemente compararlos entre sí sin tratarlos antes dé lugar a equívocos al ser diferentes las unidades de medida. Por ello, se hace necesario el uso la implantación del Big Data en nuestra empresa, pero antes de eso debemos realizar otras acciones.
Antes de ponerte a tratar todos los datos, tienes que definir cuáles son relevantes para los objetivos de tu empresa. Tus KPI’s y los datos que necesitas (además de los que tienes) no serán los mismos si quieres implantar una marca nueva que si ya lleva años consolidada y posicionada, ni serán iguales si buscas vender un producto o solo incrementar tu notoriedad. Por ello, el primer paso es saber qué es lo que quieres y qué métricas son relevantes en el camino para alcanzar esa meta.
Una vez que has decidido qué es lo que quieres y qué datos necesitas, debes preguntarte cuáles tienes (teniendo en cuenta todas las plataformas en las que estás presente y otras fuentes a las que puedas acceder de forma más o menos fácil). Además, por supuesto, debes saber cuáles no están a tu disposición y, de esos, cuáles puedes conseguir y cómo hacerlo al menor coste (comprándolos, desarrollando una API propia…).
Una vez tenemos los datos, debemos proceder a limpiarlos, organizarlos y realizar visualizaciones para sacar conclusiones que nos ayuden a cumplir nuestros objetivos. Esto no es fácil, por supuesto, ya que se necesita dominar una serie de herramientas y programas en continuo desarrollo pero ¡no temas! En nuestro máster de Big Data & Analytics aprenderás a desarrollar todas las tecnologías necesarias para hacer de tus datos información útil que te ayude a cumplir tus objetivos.
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.