Big Data en las empresas
Los datos masivos, reunidos de la manera correcta, están ayudando a los negocios a obtener ideas nuevas e innovadoras. Andrew Liles, CTO de Tribal Worldwide explora este tema.
Aprovechar grandes datos utilizando AI vale la pena el esfuerzo; las empresas que no están adoptando estas tecnologías ya están rezagados en términos de productividad y pierden en la competencia
¿Por qué Big Data?
La última cosa que es ahora la
inteligencia artificial (AI). Aunque AI ha existido por décadas, es sólo recientemente que ha progresado en entornos de consumo principales. Debido a su alto costo de entrada, esta industria ha estado dominada principalmente por marcas con bolsillos profundos y acceso a cantidades masivas de datos; eso es porque AI no es nada sin la otra frase de moda de hoy: grandes datos.
AI con datos limitados a menudo no es más que un conjunto de reglas, que devolverá respuestas rudimentarias. Los datos son fundamentales para ayudar a que los dispositivos de IA aprendan cómo piensan y sienten los seres humanos y también permiten la automatización del análisis de datos. Sin suficientes datos - la materia prima de AI - veríamos algo similar al terrible ejemplo de la ayuda "AI-powered" que era Clippy de Microsoft.
Sin embargo, con la reciente explosión de datos, los algoritmos ahora pueden ser entrenados para ofrecer un mejor resultado y ayudarnos a hacer nuestros trabajos de manera más eficiente.
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Aplicaciones del Big Data
Un ejemplo de lo que puede hacer AI cuando funciona con Big Data es el servicio de traducción en constante evolución de Google. Hace más de diez años, Google pasó de un sistema basado en reglas a un sistema de aprendizaje estadístico basado en la IA, usando miles de millones de palabras de conversaciones reales y texto para construir un modelo de traducción más preciso. Sin embargo, eso fue sólo el comienzo.
Ahora las empresas de todas las industrias se están uniendo a los gustos de Google. Hoy en día, muchos minoristas de moda, como ASOS, están ofreciendo servicios impulsados por AI para anticipar las necesidades del cliente y proporcionar mejores servicios.
Para ayudar a los clientes de ASOS a expresar su propio sentido del estilo, utilizan el software de reconocimiento de imágenes de AI como Wide Eyes, para analizar las fotos de los clientes, localizar artículos como sombreros, faldas y bolsos para recomendar colecciones relevantes dentro de su catálogo actual. Este análisis casi instantáneo se ha hecho posible mediante la formación del software con miles de imágenes.
Como se demostró anteriormente, el usuario experimenta los beneficios de utilizar Big Data para ayudar a los clientes a describir lo que quieren es evidente, pero eso es sólo el comienzo. La aplicación diversa de datos grandes a través de muchas industrias diferentes es interminable. Muchas marcas ahora están incluso utilizando datos grandes para ayudarles a tomar mejores decisiones de marketing mediante la creación de herramientas como los modelos de valor de la vida del cliente.
Utilizando AI y algoritmos de datos grandes - como el bosque aleatorio, la similitud de coseno y las redes neuronales recurrentes profundas - para analizar todos los posibles factores de influencia y los factores de retorno que harán el mayor impacto, diciéndole si debe gastar sus dólares de marketing para incentivar la recompra en determinados segmentos de clientes.
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Cada una de estas aplicaciones de AI requiere una gran cantidad de datos para tener éxito. Los cinco grandes - Google, Apple, Facebook, Amazon y Microsoft - no solo tienen Big Data, sino que tienen petabytes de datos que registran todos nuestros movimientos digitales.
Dicho esto, los grandes datos y la inteligencia artificial no están fuera del alcance del resto de nosotros. No es sólo el volumen que importa, sino la calidad de "Big Data". Tomemos como ejemplo los conjuntos de datos disponibles a través de Transport for London; es una gran iniciativa para exponer sus datos de viaje histórico haciendo hermosas visualizaciones como el latido del tubo de Oliver O'Brien.
Sin embargo, esto por sí solo no le da mucha comprensión de lo que los clientes están experimentando, dónde van, la razón de los retrasos, los fracasos, etc Para obtener información interesante sobre el por qué, es necesario casar los datos con el contexto - , eventos y otros factores que podrían afectar el transporte.
Para aquellos de nosotros fuera de los cinco grandes, es demasiado tarde? ¿Tienen todos los datos grandes cosidos? No, hemos visto muchas grandes marcas (algunas de ellas descritas anteriormente) que se unen al juego Big Data.
Sin embargo, los datos deben ser retenidos y guardados, es un activo que debe ser reconocido en su balance general. Si se utiliza correctamente, podría darle una ventaja competitiva sobre los demás.
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¿Cómo procesa grandes datos?
Early Big Data utiliza técnicas como Map Reduce, pero los científicos necesitan herramientas de mayor nivel que requieren menos programación para establecer correlaciones entre diferentes conjuntos de datos, resolviendo problemas científicos, sociales o industriales.
Apache Spark es un líder en esta área, proporcionando formas sencillas y elegantes para expresar análisis complejos que se pueden ejecutar en pequeños conjuntos de datos de muestra rápidamente antes de ejecutar el análisis en grandes conjuntos de datos mediante la distribución de tareas sin esfuerzo a muchas máquinas.
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