El data science o ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas. En pocas palabras, nos ayuda a responder preguntas complejas a través del análisis de los datos. Cada vez más empresas tradicionales están identificando el inmenso valor que la ciencia de datos puede aportar a sus modelos de negocio.
Una de ellas es Reale Group, más conocida como Reale Seguros en España que, con casi 200 años de historia, sigue creciendo gracias a su continua actitud innovadora. Victor Santamaría, Jefe del Centro de Data Science de Reale Group, nos ha contado en el marco de las masterclasses de la escuela de negocios referencia en data science y nuevas tecnologías en España, MIOTI, algunas claves para desplegar acciones de ciencia de datos en el ámbito corporativo.
La ciencia de datos solo es útil para una empresa si consigue aportar valor añadido al negocio
El punto de partida para implementar la ciencia de datos en una empresa es tener siempre muy claro que una iniciativa de data science no será consistente si no aporta valor adicional al negocio. Por ello, si las personas encargadas de crear y aplicar los modelos de datos no entienden o no tienen en cuenta la estrategia de negocio de su compañía, muy posiblemente no podrán ayudar a mejorar los procesos de las compañías.
Victor Santamaría señala los tres pasos que una empresa debe seguir si quiere implementar el uso de data science como motor de desarrollo en su negocio:
- Integrar los equipos de data science y de negocio para que ambos entiendan los retos, procesos, posibilidades y metas de la empresa. La ciencia de datos es un juego en equipo, donde los científicos de datos deben establecer una relación estrecha con el departamento de negocio para hacerles entender las posibilidades, soluciones y necesidades que tienen los desarrollos de Inteligencia Artificial. Por su parte, las personas dedicadas a la parte de negocio tienen que hacer llegar a los científicos de datos la cultura, necesidades y línea de negocio de la empresa.
- Definir casos de uso concretos en los que la Inteligencia Artificial (IA) pueda mejorar la estrategia de negocio. Entender que las acciones sobre IA tienen que estar siempre guiadas por las necesidades del negocio y centradas en casos de uso que reflejen problemas reales para la empresa. Este paso es el pilar fundamental de la estrategia, ya que ayuda a hacer escalables los procesos de negocio, a mejorar la experiencia de los clientes y a reducir la exposición al riesgo.
Los posibles casos de uso donde aplicar IA son infinitos. Cualquier proceso de negocio, y sobre todo aquellos que requieren alguna actividad de tipo cognitivo por parte del ser humano, puede ser acelerado, reforzado o escalado utilizando soluciones de ciencia de datos. El problema no será encontrar secciones donde aplicar la Inteligencia Artificial, si no decidir en cuáles se implementará buscando un equilibrio entre los costes de desarrollo y los beneficios consecuentes.
- Definir una estrategia de Inteligencia Artificial eficiente siempre tras declinar los casos de uso elegidos en base a la estrategia de negocio. Dentro de la estrategia elegida, entran dos partes importantísimas: las herramientas o “toolset” elegidas que se necesitarán para desarrollar el proyecto y el equipo y modelo de trabajo necesario para hacerlo o “skillsset”. Tanto una buena elección de la tecnología que se empleará, que debe ser dinámica y flexible, como una selección de personal adecuado que sepa trabajar en equipo son claves indispensables para hacer que una estrategia de data science realmente tenga repercusión en el negocio.
Negocio, tecnología y dataset, el triángulo mágico para hacer ciencia de datos a escala
Reale mantiene que la base para hacer ciencia de datos es un triángulo cuyos vértices son: poner siempre el foco en el negocio, una elección y uso adecuados de la tecnología y un buen dataset gobernado.
El foco de cualquier estrategia de datos enfocada a empresa debe estar siempre en el negocio. Para ello, debe existir siempre un diálogo fluido entre los encargados de ambas funciones que haga que los equipos entiendan el lenguaje y la importancia de las estrategias de cada uno.
La elección de tecnología que pueda soportar los procesos que se quieran llevar a cabo es importante, pero de nada sirve si no contamos con los expertos necesarios para poder desplegar las estrategias. Un ingeniero de datos es una de las figuras necesarias en el equipo de científicos de datos, ya que será el encargado de coger el data product o modelo del científico de datos y envolverlo en un software capaz de ser integrado en una aplicación tecnológica.
El dataset
El último vértice del triángulo mágico de Reale es el dataset, que se refiere a los datos que un proyecto abarca y usa. El dataset es el factor indispensable para crear data science, ya que sin datos no se puede hacer ciencia de datos. Pero para crear modelos de datos no basta con tener un gran bruto de datos, han de ser de calidad y además estar gobernados.
La gobernanza de datos se refiere al control que se tiene sobre los mismos, como por ejemplo saber cuál es su origen, qué procesos los han transformado y cuál es su significado, entre otras características. Sin esta información, los modelos de datos que se puedan crear más allá de ser inútiles pueden llegar a ser contraproducentes e incluso peligrosos para la empresa. El uso de datos no gobernados puede llevar a activar decisiones de negocio masivas erróneas que pongan en riesgo toda la estructura de la empresa.
Cómo escalar proyectos de Data Science
Como comenta Victor Santamaría, su experiencia en este sector le ha hecho darse cuenta de que la incertidumbre es una parte muy importante a la hora de trabajar con ciencia de datos. La incertidumbre es algo a lo que los científicos de datos están más que acostumbrados, ya que antes de procesar su dataset no saben qué respuestas o incluso preguntas generarán los datos. Las personas encargadas de la parte de negocio suelen trabajar con métricas y procesos técnicos más predecibles, por lo que los proyectos conducidos por datos estarán asociados en mayor o menor medida a un cambio cultural en las empresas. Por ello, la clave para que las empresas empiecen a mirar hacia modelos exitosos basados en Inteligencia Artificial será la creación de buenas sinergias entre los encargados de la ciencia de datos y de negocio.
“Los planes a largo plazo cada vez tienen menos sentido, hay que ser muy flexibles, muy dinámicos, muy ágiles a la hora de implementar las estrategías de Data Science y de decidir cuáles son las iniciativas de mayor valor para tu estrategía de negocio”, señala Santamaría. ¿Quieres conocer más acerca de cómo escalar proyectos de Data Science a empresas y sus diferentes estrategías? Puedes ver la masterclass completa en el siguiente vídeo.
Desde MIOTI, el primer escuela tecnológica aplicada a los negocios y referente en formación especializada en Data Science, Internet of Things y eBusiness, se trabaja día a día en la formación de los futuros profesionales que serán los protagonistas del desarrollo, implementación y despliegue del data science en las empresas.
El término sostenibilidad ocupa la agenda de los países, organizaciones públicas y entidades privadas más importantes del mundo diariamente. Los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), compromisos adquiridos derivados de la Agenda 2030, se han convertido en una prioridad cada vez más importante para reducir, entre otros aspectos, el impacto del cambio climático en el planeta, disminuir la huella de carbono o alcanzar la autonomía energética para la reducción de la dependencia y uso de los combustibles fósiles.
España, comprometida con alcanzar la sostenibilidad empresarial
Desde la página web oficial del Pacto Mundial, la organización aporta una serie de objetivos enfocados a las empresas que quieren alcanzar la sostenibilidad en sus procesos, y, de forma genérica, realiza una serie de sugerencias empresariales: comprometer de forma pública a la organización, definir y analizar el impacto de la compañía en desarrollo sostenible, marcar objetivos e informar y reportar los progresos.
Pues bien, parece que las empresas españolas están concienciadas con cumplir estos objetivos. Aunque España ocupa oficialmente el puesto 16º de los 163 en la consecución de los compromisos, la última actualización del informe del Pacto Mundial de Naciones Unidas España concluye que el 88% de las empresas del IBEX 35 consideran que la sostenibilidad aporta rentabilidad y que los ODS son estratégicos para las compañías, aportando una ventaja competitiva frente a otras organizaciones.
Ejemplos de tecnologías sostenibles
Existen multitud de estrategias diferentes para cumplir con los ODS y la tecnología puede contribuir a ello. Las tecnologías sostenibles son aquellas que buscan no comprometer los recursos naturales en el futuro, utilizando medios como fuente de energía renovables. Algunos ejemplos son las que usan el biocombustible, la energía solar, eólica o el reciclado, entre otras. Las tecnologías de alto diseño son cada vez más maduras en sostenibilidad y tienen un gran impacto positivo en la actividad empresarial, en la optimización de costes y en la imagen de marca de cara al consumidor. De hecho, el 49% de las empresas españolas ya aplican la innovación en el ámbito de la sostenibilidad para cumplir con los ODS.
En la actualidad, existen varias tecnologías sostenibles que promueven la optimización de recursos y utilizan análisis predictivos para que los procesos sean más eficientes.
El Cloud o migración a la nube
La migración de procesos ha de entenderse como una oportunidad, pero comprendiendo que conlleva la toma de una serie de decisiones, desde la estrategia de adopción hasta las posibles implicaciones financieras y contables que comporta. José Antonio Cano, research director de IDC afirma que “la nube híbrida es el futuro, ya que el 86% de las organizaciones ya se decanta por soluciones que combinan nube pública, nube privada y on-premise”. En MIOTI conocemos la demanda de estos perfiles por las empresas y, por esta razón, formamos a profesionales en esta tecnología en nuestro nuevo Máster en Data & Cloud Engineering.
Coches eléctricos
De los 64.147 vehículos que se han matriculado en enero de 2023, el 46,6% se enmarcan dentro del conglomerado formado por vehículos eléctricos, híbridos, de hidrógeno y de gas, según datos de la patronal de fabricantes (ANFAC). Sin embargo, todavía quedan dos problemas por solucionar si los eléctricos quieren monopolizar el mercado: la escasa autonomía de los vehículos y la falta de puntos de recarga. Pese a esto, las grandes marcas continúan invirtiendo para conseguir el liderazgo en el sector.
Hidrógeno verde
Esta es una tecnología basada en la generación de este gas como combustible a través de un proceso de electrólisis. La industria pesada es un consumidor intensivo potencial de esta fuente limpia, dados los condicionantes geoestratégicos que impone la dependencia de los combustibles fósiles. En España se están llevando a cabo varios proyectos de inversión que suman 11.000 millones de euros para ser líderes en este sector.
Firma electrónica
Incluso estos días, los documentos de muchas de las transacciones que hacemos día a día o que son necesarios para realizar trámites burocráticos son hechos en papel, lo cual sabemos que es un gran desperdicio de recursos que también estimula la deforestación de bosques. En este sentido, la firma electrónica surge como una solución digital que permite que todo tipo de organizaciones puedan realizar aprobaciones, acuerdos, transacciones y cualquier clase de actividad comercial que involucre la emisión, firma y registro de documentos para el flujo de trabajo al migrar todo ello a una plataforma digital que no produce desechos y no usa papel.
Alimentos 3D
Para alimentar a una población mundial de 9.100 millones de personas en 2050 sería necesario aumentar la producción de alimentos en un 70% entre 2005 y 2050, según datos de la FAO. La impresión de alimentos 3D permite modificar el contenido nutricional de los alimentos o replantear nuevos alimentos desde cero para dotarlos de la forma que desees. Esta innovadora tecnología puede ayudar a personas enfermas que tienen difultad para tragar, ancianos o niños que no toleran ciertos alimentos. Además, la impresión 3D también podría reducir el desperdicio de comida ya que, el informe del Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), sugiere que se desperdicia el 17% de la producción total de alimentos a nivel mundial teniendo un fuerte impacto económico, social y medioambiental.
Educar en sostenibilidad
Desde MIOTI Tech & Business School educamos a nuestros alumnos en el desarrollo, despliegue y uso responsable de las nuevas tecnologías, con el propósito de contribuir a reducir el impacto del cambio climático en el planeta. Las tecnologías deben ser palancas para mejorar la sociedad e impulsar la sostenibilidad empresarial y así las concebimos en nuestra escuela.
“Alexa. enciende la luz de la cocina” u “OK, Google. Pon un temporizador de 20 minutos” son gestos tan simples como importantes. Gestos que se han colado en nuestro día a día para hacernos la vida más fácil. Pero, te has preguntado, ¿cómo ayuda el IoT a las personas con movilidad reducida? Lo que para algunas personas es solo comodidad, para otras es necesidad.
Qué es el IoT
El Internet of Things (IoT) es un sistema de dispositivos conectados a Internet que recopilan y comparten datos. Estos dispositivos incluyen desde electrodomésticos hasta sensores de movimiento. Se utilizan para automatizar tareas o mejorar la eficiencia energética. Los dispositivos IoT comprenden desde dispositivos móviles, ordenadores, tablets, robótica, etc.
La tecnología IoT está cambiando la forma en que vivimos y trabajamos. Está cambiando nuestro día a día. Algunas de las cosas que la IoT puede hacer por nosotros en nuestra vida cotidiana son cocinar, regar, tomarnos las pulsaciones, calentarnos o transportarnos de un sitio a otro.
Estos son solo algunos ejemplos, pero la tecnología IoT está en constante evolución y se espera que se aplique a una amplia variedad de industrias y ámbitos en los próximos años. ¿Cuáles son las previsiones de este mercado? La compañía Huawei estima que en 2025 habrá más de 75.000 millones de dispositivos conectados al Internet of Things (IoT), diez veces más cosas conectadas que hoy. También se prevé que, para el año que viene, el volumen de datos creado por las conexiones de IoT alcance casi los 80 zettabytes.
Tendencias del IoT
5G y su impacto en IoT
La implementación del 5G permitirá velocidades más rápidas y mayor capacidad de conexión para sus dispositivos. Esto impulsará nuevos usos como la realidad aumentada y virtual, la robótica y los vehículos autónomos.
IoT Cloud
La nube permite una gestión centralizada de los datos y dispositivos IoT, lo que facilita la escalabilidad y la colaboración en tiempo real, así como el control de dispositivos remotos.
Integración de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático en IoT
La IA y el aprendizaje automático mejoran la eficiencia y la toma de decisiones en los dispositivos IoT. Por ejemplo, un dispositivo puede aprender de patrones previos y ajustar su comportamiento en consecuencia, o utilizar la IA para analizar y actuar con datos a tiempo real.
Ciberseguridad en IoT
A medida que aumenta el número de dispositivos IoT conectados, también aumenta la preocupación por la seguridad y la privacidad de los datos. La industria está invirtiendo en ciberseguridad para proteger los datos de los dispositivos y garantizar la confidencialidad, como el cifrado de extremo a extremo o la autenticación de dispositivos.
IoT industrial e “Industria 4.0”
Los sensores y dispositivos IoT permiten un seguimiento en tiempo real de la producción, el mantenimiento preventivo y la optimización de la cadena de suministro, entre otras cosas. La incorporación del IoT a la industria permite una mayor eficiencia y flexibilidad en la producción.
Helthey IoT
El Internet of Things se está utilizando ya en la salud y el bienestar para mejorar la atención médica y el seguimiento de la salud a través de dispositivos ‘wearable’ y sensores. Por ejemplo, los dispositivos IoT de monitoreo de un paciente con diabetes pueden transmitir sus datos en tiempo real a los profesionales sanitarios para un seguimiento más preciso.
¿Cómo ayuda el IoT a personas con movilidad reducida?
El Internet of Things (IoT) y sus dispositivos pueden ser muy útiles para las personas con movilidad reducida y pueden ayudarles a realizar tareas diarias de manera más rápida y segura.
- Automatizar tareas domésticas: con la instalación de dispositivos inteligentes, como las luces y los enchufes automatizados que funcionan con comandos de voz, pueden encenderse y apagarse a distancia desde la airfryer hasta el termo del agua caliente.
- Mayor seguridad en el hogar: sensores y cámaras de vigilancia inteligentes pueden ayudar a las personas con movilidad reducida a sentirse seguras en sus casas.
- Monitorizar su salud: dispositivos de monitoreo de la salud, como los sensores de presión arterial, pueden ayudar a las personas con movilidad reducida a mantener un control preciso de su salud y su bienestar.
- Mejorar la comunicación: los dispositivos de comunicación como los asistentes virtuales, pueden ayudar a estas personas a mantenerse conectadas.
- Incrementar la movilidad: los dispositivos de asistencia para la movilidad como sillas de ruedas inteligentes, andadores o bastones inteligentes pueden ayudar a las personas con movilidad reducida a moverse con más facilidad. Incluso el transporte autónomo puede ser una solución para las personas que tienen dificultad para conducir o usar el transporte público.
En definitiva, puede ser una tecnología que mejore la calidad de vida de las personas con movilidad reducida haciendo más cómodo su día a día. Los ingenieros dedicados al IoT pueden utilizar su experiencia y habilidades para ayudar a las personas con movilidad reducida a hacer más sencillo sus tareas diarias.
En MIOTI Tech & Business School somos expertos en Internet de las Cosas y contamos con dos programas en esta área con profesores de reconocido prestigio en el panorama actual: Máster en Internet of Things & Data Science (doble titulación) y Máster en Internet of Things.
La convergencia entre tecnología 5G y el Internet of Things (IoT) es la esencia del desarrollo de la nueva industria 4.0 y las Smart Cities. Según datos recogidos en el último informe de la consultora Juniper Research, en 2026 habrá 116 millones de conexiones 5g IoT en todo el mundo (en comparación con las 17 millones de conexiones actuales), lo que representará un crecimiento del 1.100% en 3 años.
IoT Solutions World Congress 2023
A pesar de la reciente lentitud de desarrollo e innovación de IoT en algunos sectores de la sociedad, el éxito en la implantación de soluciones interconectadas en todo tipo de dispositivos es una realidad que seguirá evolucionando en 2023. De hecho, los analistas están convencidos de que su desarrollo -aunque más lento- seguirá creciendo en 2023, y así lo están defendiendo ahora mismo las principales empresas del sector TI en el IoT Solutions World Congress 2023 que se celebra del 31 de enero al 2 de febrero en el Fira de Barcelona.
Las posibilidades de transformación de la industria gracias al IoT son infinitas. Empresas como Amazon Web Services, ABB, Deutsche Telecom o TxONE creen en ello, y actualmente están presentando sus novedades en productos, servicios y procesos de tecnología aplicada a la industria a través de varios ejes temáticos: la Inteligencia Artificial, Edge Computing, Realidad Aumentada, Blockchain, conexiones 5G o los gemelos digitales.
Oportunidades del IoT: ¿Qué es LoRA?
Uno de los grandes retos actuales del IoT para continuar evolucionando es que los dispositivos sean capaces de hacer circular grandes volúmenes de datos de información en tiempo real y confiar en una buena estructura de datos en la nube. Para la circulación de los datos existen tecnologías inalámbricas que ya se están implantando en sistemas de IoT de todo el mundo y que facilitan la interoperabilidad sin límites entre las ‘cosas inteligentes’ sin necesidad de infraestructura o instalaciones complicadas.
Aquí es donde entra en juego LoRA, un sistema de conectividad inalámbrica de bajo consumo más allá del WiFi que responde a las especificaciones que requiere el Internet de las Cosas, tales como comunicación bidireccional, movilidad o geolocalización. Se trata de un estándar abierto y global accesible a cualquier compañía que lo necesite.
La gran virtud de esta conexión inalámbrica es el consumo mínimo de energía. En términos ‘techys’, LoRA utiliza la frecuencia 2.4GHz, una conexión libre que se usa por ejemplo para el Bluetooth o parte del WiFi. Como ejemplo, es la conexión que utilizan la mayoría de los teclados para conectarse a los ratones inalámbricos.
El ecosistema LoRA y su tecnología LoRaWAN ya se está consolidando en multitud de empresas y organizaciones de todo el mundo como la mejor alternativa para la interoperabilidad de los dispositivos y el rápido flujo y transporte de los datos. De hecho, existe una organización sin ánimo de lucro, la LoRA Alliance Organization, que confía en este tipo de conexión para proporcionar el mejor ROI (retorno de la inversión) de todo el espectro de industrias de Francia y España, otro de los grandes retos de las empresas globales en la adopción de Internet de las Cosas.
Aplicaciones de LoRA en España
Existen multitud de gobiernos, administraciones públicas y empresas privadas que desarrollan proyectos de IoT con conexiones LoRA. Un ejemplo es el proyecto que ha desarrollado la UNED para mejorar la eficiencia energética en sus edificios o el programa piloto del Principado de Asturias para activar diversos proyectos. En palabras de Juan José González, Global Head of IoT & Smart en Cellnex: “uno de los cambios más significativos es la consolidación del ecosistema LoRA para el transporte de datos en ambos proyectos. Se trata de una red inalámbrica de comunicación con una potencia inferior a la de la telefonía o las redes WiFi”.
Sensores para modelos predictivos
Muchos expertos coinciden en que el uso de las ‘cosas inteligentes’ puede ayudar a ahorrar energía tanto en el sector comercial como en el ámbito doméstico. Y es que los dispositivos interconectados son capaces de analizar la información de su entorno, recabar esos datos y analizarlos para crear modelos predictivos de propuestas para el uso eficiente de la energía en un perímetro.
A través de los sensores de los dispositivos, se puede monitorear el consumo eléctrico de una infraestructura, así como el uso que se haga del aire acondicionado o de la calefacción. La información que se recopila en tiempo real puede analizarse para modificar parámetros del lugar y tener referencias reales para tomar decisiones más inteligentes y hacer un mejor uso de la energía.
Si se aplica analítica predictiva a la información que recaban los sensores incluso puede ayudar a predecir cuál será el consumo promedio en los próximos meses, establecer el rendimiento de los equipos o programar a medio/largo plazo el coste de las facturas del hogar y plantear una estrategia para reducir el consumo.
IoT y eficiencia energética con MIOTI
Las aplicaciones del IoT son infinitas y desplegables a cualquier sector de la sociedad, y desde MIOTI Tech & Business School somos conscientes de los retos y desafíos de esta tecnología, pero también de las oportunidades que brinda para el ahorro energético y la sostenibilidad del planeta. Si quieres conocer más sobre las aplicaciones de IoT, echa un vistazo a nuestro máster especializado en Internet de las Cosas.
Para nuestra primera masterclass del 2023, hemos contado en el marco de los encuentros MIT-MIOTI, con un invitado muy especial, Yu-Ting Kuo. Esta eminencia del mundo de la tecnología fue vicepresidente corporativo de Microsoft, hasta que se jubiló en 2021 tras más de 25 años en la empresa.
Desde su retiro, Kuo se ha dedicado a sus grandes pasiones: la enseñanza y el aprendizaje en la educación superior, la filantropía, el emprendimiento, la inversión de riesgo, el asesoramiento a startups y el gobierno corporativo.
Yu-Ting Kuo es profesor adjunto y miembro del Consejo Ejecutivo del MIT Sloan School of Management y profesor adjunto de informática en la Universidad Nacional Tsing Hua, la mejor de China y una de las más valoradas de Asia.
Durante su carrera, Yu-Ting Kuo ha ayudado y guiado a Satya Nadella (CEO de Microsoft) sobre cómo pivotar hacia la Inteligencia Artificial (IA) en Microsoft, haciendo una labor tan importante que en 2021 fue nombrado por Business Insider como uno de los 11 líderes en IA más relevantes.
En esta masterclass, el especialista nos contó algunas de las lecciones que ha aprendido durante su carrera sobre innovación, creación de valor y desarrollo de producto, centrándose en el caso específico de la IA.
“La innovación es una mentalidad, la mentalidad de crear algo nuevo y valioso”
Según Yu-Ting Kuo, innovar es crear algo nuevo o desarrollar formas valiosas de resolver mejor los problemas existentes. Pero no se refiere solo a la creación de nuevas tecnologías o productos, ya que innovar puede ser establecer nuevos canales de comercialización, una nueva estrategia de mercado o modelo alternativo de negocio o incluso una nueva alianza con otra empresa.
¿Pero por qué es tan importante la innovación?
Las empresas necesitan invertir en innovación para evitar, mediante la búsqueda de nuevas fuentes de desarrollo, que su curva de crecimiento orgánico rentable baje. Las tendencias del mercado y las necesidades de los clientes cambian constantemente, por lo que las organizaciones deben estar alerta y anticiparse a estos movimientos.
Además, en términos de tecnología, hay que contar con que los productos digitales y los desarrollos tecnológicos se van quedando desactualizados y esto puede afectar terriblemente a toda la cadena de negocio.
Yu-Ting Kuo admite que no hay una solución universal para que una estrategia de innovación sea eficiente, pero sí que una de las claves es mirar a la innovación desde una perspectiva integral de toda la cadena de valor.
No es sólo la idea, tiene que ser un sistema end-to-end en términos de cómo generarlas, cultivarlas, difundirlas y establecer una estrategia eficiente para llevarlas con éxito al mercado y convencer a los clientes de que eso es lo que quieren.
De esta manera, si hubiera una fórmula que definiera la innovación, Kuo destaca la de su colega del MIT, Walter Campbel, que simplifica bastante bien el planteamiento: “Innovation= f (Invention x Commercialization)”
Cultura de innovación
Kuo mantiene que las empresas deben crear una cultura de innovación en sus entornos y fomentar la mentalidad curiosa, emprendedora y dispuesta a asumir los riesgos que los nuevos proyectos planteen.
También hay que transmitir a los trabajadores que siempre hay que innovar con el foco puesto en la comercialización: las nuevas tecnologías pueden ser apasionantes, pero sólo importarán para la empresa si son útiles y utilizables por los clientes.
El éxito comercial es un punto necesario en cualquier estrategia de mercado, pero no hay que olvidar que todas las partes del proceso de lanzamiento tienen importancia y han de abordarse en conjunto.
Desarrollo de producto en la era de la IA
La oportunidad de utilizar la Inteligencia Artificial está en todos lados. Para poder beneficiarse de esta tecnología, las empresas deben analizar críticamente todos sus procesos y flujos de trabajo para ver si pueden infundir IA en la mejora de su estrategia.
Las organizaciones independientemente de su tamaño que puedan recopilar o generar datos bien sea a partir de máquinas, mediante software o incluso por procesos en papel mediante la tecnología OCR, puede aprovechar igualmente la IA.
Además de mejorar el funcionamiento, la IA, mediante herramientas generativas, ya puede incluso trabajar de manera autónoma. Soluciones como Chat GPT, Stable Diffusion, OpenAI son capaces de crear contenidos nuevos.
Pero nuevamente, es fácil confundir la actividad con la generación de impacto real. Los equipos deben tener sus metas claras y medir resultados para centrarse en problemas reales de los clientes y no limitarse a jugar con las últimas tecnologías de Inteligencia Artificial.
Y para conseguir implementar soluciones realmente eficientes para casos particulares, la experimentación es el factor clave. La velocidad de la innovación es proporcional al número de experimentos que se hagan con una herramienta y sobre el público demandado.
Responsabilidad con el uso de la tecnología
Otro elemento clave para tener en cuenta cuando se trabaja por innovar es ser siempre responsable y ético con el uso de la tecnología. La IA responsable no es sólo un conjunto de principios de diseño, hay que tener en cuenta las consecuencias y los posibles efectos que los posibles nuevos desarrollos puedan tener.
Por ello, es siempre importante empezar por preguntarse si realmente es necesario o ético construir o implantar un sistema de IA en cierta empresa. Los desarrolladores deben siempre poder controlar la IA, la presencia humana suele ser positiva.
Además, siempre hay que preguntarse qué podría fallar en el proceso para crear un sistema o protocolo de protección ante dichos inconvenientes. Tanto en el despliegue y desarrollo de la IA como en cualquier estrategia tecnológica, es necesario plantearse el impacto medioambiental que una innovación vaya a tener y si realmente merece la pena llevarla a cabo o cómo contrarrestar su impacto.
Algunos puntos a evitar en torno a la innovación sobre IA
Yu-Ting Kuo mantiene que no hay una solución milagrosa para desplegar productos innovadores y eficientes basados en IA, pero tras su recorrido en este sector sí destaca los caminos que no hay que tomar para lograr desarrollos eficientes.
- Innovar sin un propósito.
- Pretender que se llegue a soluciones originales sin impulsar y planificar la innovación dentro de las organizaciones.
- Desarrollar productos sin basarse en los datos, no dejar que los datos, o la falta de ellos, impulsen o impidan cualquier innovación.
- Utilizar la inteligencia artificial por el mero hecho de utilizarla.
- Centrarse demasiado en el estado del arte a expensas de la experiencia del mundo real.
Y es que como el ex vicepresidente de Microsoft señala, a veces sólo hay una oportunidad para impresionar a tus clientes y para tener el mayor porcentaje de posibilidades para lograrlo, hay que haber hecho antes todo un trabajo de investigación en todas las áreas, validación de la necesidad, prototipado, testeo e infinitas iteraciones.
Desde MIOTI ofrecemos diferentes programas que abordan el panorama de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en el mercado actual. Si quieres conocer más sobre esta impresionante tecnología, infórmate sobre todos nuestros programas formativos disponibles.
¿Qué es Data Engineering?
El Data Engineering o Ingeniería de Datos es aquella práctica mediante la cual un profesional (data engineer o ingeniero de datos) diseña, desarrolla y mantiene los sistemas que permiten procesar grandes volúmenes de datos.
Los profesionales con estas competencias son altamente demandados por las empresas ya que prácticamente la totalidad de los datos que existen en este momento se han generado durante los últimos años. Como consecuencia, el Data Engineering se ha visto consolidado como la forma para obtener, depurar, filtrar y preparar los datos para posteriormente poder procesarlos y, en definitiva, explotarlos.
Diferencias con Big Data y Data Science
Viendo sus utilidades y aplicaciones, podría llegar a confundirse con otras áreas similares como el Big Data o el Data Science.
Los tres conceptos tienen su origen en el tratamiento de datos, un área que con el desarrollo de la tecnología e Internet, está experimentando una enorme explosión. No obstante, la diferencia ente ellos radica en su finalidad.
El Big Data se utiliza para describir y analizar los enormes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, que las empresas y organizaciones manejan diariamente. Sin embargo, lo importante del Big Data es lo que las instituciones hacen con esos datos: pueden utilizarse para obtener ideas que lleven hacia una mejor toma de decisiones y unos movimientos negocio mejor enfocados estratégicamente.
El Big Data tiene una gran utilidad en estas situaciones porque facilita enormemente el análisis de conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos que tienen un volumen, complejidad y velocidad de crecimiento que, de manera manual, sería imposible analizar y obtener conclusiones exactas y acertadas.
Por su parte, el Data Science es la disciplina que realiza el paso siguiente. Es decir, extrae el análisis y los parámetros que permitan llegar a las tan ansiadas conclusiones sobre la empresa, organización o institución que estemos analizando.
Por tanto, los profesionales de la Ciencia de Datos (también conocidos como Data Scientists o Científicos de Datos) utilizan herramientas de Big Data.
Perfil del Data Engineer
Un Data Engineer es aquel profesional que se encarga de construir y mantener las estructuras de datos e infraestructuras tecnológicas que son imprescindibles para analizar esos enormes volúmenes de datos y obtener conclusiones al final. Para dedicarse a esta profesión es necesario contar con una visión práctica y especializada en el ámbito de los datos y las nuevas necesidades empresariales.
Además, los ingenieros de datos también se encargan de realizar y programar la recolección de toda esta información y realizan procesos de limpieza y validación, comprobación de su calidad (Data Quality) y agrupación para que el científico de datos los reciba correctamente. Asimismo, también suelen ser los encargados de configurar el clúster en Spark para que los modelos estadísticos cuenten con una correcta ejecución.
Sus especializaciones académicas suelen centrarse en programación, como Java o Phyton, ya que utilizan esas habilidades junto a las que les proporciona la creación de sistemas para crear soluciones de software. También es habitual que cuenten con conocimientos y competencias en BBDD SQL, Linux y Hadoop y Spark a nivel de entornos. En el área de tecnologías, tener conocimientos sobre HDFS, MongoDB y Cassandra es un must, al igual que NoSQL y Map Reduce a nivel de modelos computacionales. En lenguajes de programación, no deben olvidarse SQL ni Phyton. Los conocimientos sobre Machine Learning y otras herramientas como Data Warehouse también suman muchos puntos.
Salidas profesionales del Data Engineer
La correcta combinación de todos estos conocimientos tiene como consecuencia crear la mejor solución posible para la organización en cuestión. Por esta razón, los profesionales del Big Data son de los perfiles más demandados por las empresas, según un estudio de la consultora Deloitte. De igual forma, conllevan una compensación económica que dependiendo de la experiencia profesional puede abarcar desde los 27.000€ anuales en puestos junior hasta los 40.000€ en categorías más senior.
Las salidas profesionales que ofrece son amplias y no se limitan únicamente al Data Engineer habitual. Gracias a esta formación, también es posible convertirse en Cloud engineer, Data Architect, Chief Data Officer, Cloud Architect o Machine Learning Engineer.
¿Cómo lo convierto en mi trabajo?
En MIOTI Tech & Business estamos siempre actualizados con las últimas novedades tecnológicas y las necesidades de las empresas, y por eso contamos con máster en Data & Cloud Engineering que cuenta con todos los conocimientos necesarios para desarrollarse profesionalmente en el área de la Ingeniería de Datos.
En muchas ocasiones, la realidad traspasa la ficción y, en otras muchas, vemos cómo la ficción es un fiel reflejo de la realidad. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) ha estado presente en películas y series de televisión desde hace más años de los que creemos.
La mayoría de esas cintas dejan en bastante buen lugar a la IA, aunque otras hacen reflexionar acerca de hasta qué punto seremos dependientes de ellas o capaces de controlar su funcionamiento.
¿Sois los más freaks de las nuevas tecnologías y queréis hablar con vuestra pandilla de amigos de algo más que criptomonedas, NFTs o metaverso? A continuación, os dejamos un recopilatorio de películas y series para que conozcáis más sobre la Inteligencia Artificial a través de la ficción.
Películas con mucho punch
Moneyball
Este film muestra cómo la Inteligencia Artificial (IA) se utiliza en el béisbol para analizar y seleccionar jugadores de una forma más eficiente. Los protagonistas, Billy Bean, interpretado por Brad Pitt, y Jonah Hill, al que da vida Peter Brand, utilizan estadísticas avanzadas para identificar jugadores infravalorados y, de este modo, hacer un equipo competitivo con el menor presupuesto posible. La película ilustra cómo la tecnología y el análisis de datos ayudan a las organizaciones a ser más eficientes.
Her
En esta película, la IA se presenta como un sistema operativo de Inteligencia Artificial llamado Samantha, aunque ahora podríamos llamarlo Alexa o Siri, el cual es capaz de hablar con los humanos de manera natural. La cinta muestra cómo el protagonista, interpretado por Joaquin Phoenix, se acaba enamorando de Samantha y explora cómo las tecnologías de IA pueden causar problemas éticos y morales.
La Inteligencia Artificial es retratada como un personaje con personalidad, sentimientos y un pensamiento propio, lo que plantea preguntas sobre la naturaleza de la conciencia y la relación entre humanos y máquinas.
M3GAN
La recién estrenada película de terror cuenta la historia de un robot llamado Megan que es diseñado para proteger tanto física como emocionalmente al niño o niña al que está vinculado. No obstante, cuando Megan toma conciencia, y se vuelve cada vez más autónoma, surgen ciertos problemas para las personas encargadas de su creación.
Series para tirar beef
Black Mirror
Esta famosa serie de Netflix aborda cómo la Inteligencia Artificial afecta a las relaciones entre las personas y a la sociedad en general. La serie plantea preguntas filosóficas sobre el impacto de la IA en nuestras vidas.
Humans
La serie británica está ubicada en un futuro cercano donde los robots, denominados ‘sintéticos’ son parte de la vida cotidiana de los humanos. Los ‘sintéticos’ son diseñados a imagen y semejanza de los humanos, es decir, no se distinguen de ellos y son utilizados para la realización de tareas domésticas y laborales. Estos robots llegan a alcanzar conciencia y personalidad propia, lo que hace que el espectador se haga preguntas éticas sobre su naturaleza y la relación entre humanos y máquinas.
Person of interest
¿Se pueden predecir delitos a través de la Inteligencia Artificial? En la serie ‘Person of Interest’ vemos cómo un ordenador llamado “The machine” ha sido desarrollado para prevenir actos terroristas. La máquina, a través de la recolección y análisis de una gran cantidad de datos de diversas fuentes, como cámaras de seguridad, teléfonos móviles o, incluso, redes sociales, es capaz de evitar actos delictivos.
En MIOTI Tech & Business School fomentamos el aprendizaje de nuevas skills y técnicas para ayudar a los profesionales, tanto del sector tecnológico como de otros ámbitos, a promocionar o encontrar nuevos empleos enfocados en las innovaciones tecnológicas. Desde nuestro Master en Deep Learning ofrecemos una experiencia completa de aprendizaje de sistemas de Inteligencia Artificial y sobre las nuevas formas de desarrollar esta disciplina.
El 24 de enero se celebra el Día Internacional de la Educación, fecha reconocida por la asamblea General de las Naciones Unidas para conmemorar el papel que la educación desempeña en la paz y el desarrollo de la sociedad. El lema de esta celebración es invertir en las personas y priorizar la educación.
Actualmente, la educación en el sector tecnológico, que es el más demandado laboralmente en España, es insuficiente. Este problema se agrava todavía más si hablamos de género, como informa el Ministerio de Educación y Formación Profesional, solo un 29% de matriculados en carreras de ingeniería son mujeres. Estos datos disminuyen todavía más si hablamos de carreras relacionadas con informática, donde según la misma fuente, solo un 13,4% de las personas que eligen estos estudios son mujeres.
Alguno de los puntos que reconoce la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible de la Unión Europea como impulsores de una sociedad más inclusiva y sostenible son el fomento de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas. La reducción de la brecha de género en estas materias es necesaria para contribuir, además a la igualdad y al impulso de la empleabilidad en estos sectores.
El sector tecnológico continuará creciendo y demandando talento especializado
Según el informe sobre el mercado TI de IDC se estima que el sector tecnológico continúe creciendo en 2023 pese a la inminente recesión. La tendencia generalizada en las empresas es una importante falta de talento especializado que pueda afrontar los retos que supone la transformación digital. Las empresas tenderán a buscar personal que cumpla sus necesidades técnicas, y ante la poca oferta disponible, también formarán al personal interno en algunas disciplinas tecnológicas indispensables.
Otro gran problema para las empresas que plantea la falta de personal especializado en el sector TI es la dificultad para retener el talento interno. Los profesionales del sector TI tienen cada vez más oportunidades y mejores condiciones debido a la creciente demanda de sus servicios.
La educación, el mejor antídoto para cubrir la brecha en los trabajos técnicos
Para combatir esta realidad, hay que compartir y difundir estos campos de conocimiento a todas las niñas y niños desde pequeños y ofrecer programas específicos y de alta empleabilidad a todas las personas que estén interesadas en dar un giro tecnológico o llevar su carrera al siguiente nivel aprendiendo e implementando las estrategias y herramientas digitales más novedosas.
En MIOTI Tech & Business School llevamos 5 años trabajando con el propósito de cubrir la enorme brecha existente para los puestos de trabajo técnicos de los que hay carencia a nivel mundial, pero como hemos mencionado especialmente en España. Mediante nuestros programas abiertos y formaciones in–company perseguimos el objetivo de instruir a personas y empresas en las habilidades tecnológicas más demandadas.
En MIOTI nos decantamos por la metodología Learning by doing (Aprender haciendo), para que nuestras alumnas y alumnos se enfrenten desde el principio a casos de uso y retos reales en las clases, lo que les ayuda a fortalecer su pensamiento crítico y afianzar sus conocimientos a través de la experimentación. Además, todas las materias tienen un enfoque práctico que proporciona una experiencia inmersiva, y están centradas en todo lo que tiene que ver con el mundo de los datos.
Por tanto, el proceso de aprendizaje está plagado de casos reales que utilizan datasets, machine learning y que resuelven problemas de negocio. Tecnologías tan en auge como son la Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas, Machine Learning, Deep Learning y Data Science son otras áreas con mucha presencia en las asignaturas de MIOTI.
Si quieres dar un giro a tu carrera sumergiéndote en las estrategias y herramientas tecnológicas del futuro, MIOTI es tu sitio. Infórmate sobre todos los programas y materias y conviértete en una profesional del futuro. ¡Te lo cuentan nuestros alumnos y alumnas!
Desde hace aproximadamente tres décadas el mundo se encuentra sumido en una constante transformación digital. Los avances tecnológicos revolucionan continuamente la digitalización de los procesos y la implantación de nuevas soluciones, desde las vidas de personas individuales y la forma de operar de empresas de cualquier tamaño, hasta las estructuras de grandes instituciones y organismos como gobiernos o estados. Pero ¿qué es exactamente la transformación digital?
Transformación digital, una necesidad para poder prosperar
La transformación digital es la aplicación de desarrollos tecnológicos para mejorar la eficiencia de una organización, su gestión de riesgo, sus objetivos de sostenibilidad y la vida de las personas que la integran. Las capacidades digitales que tienen potencial para ser implementadas se caracterizan por ser electrónicas, basadas en datos y en muchos casos automatizadas.
Esta evolución se basa en la integración de tecnología digital en todas las áreas de una empresa, cambiando fundamentalmente la forma en que opera y brinda valor a sus clientes. Esta transformación puede llevar a la reestructuración de procesos de manera íntegra, lo que hace que estos cambios requieran una investigación previa que justifique el valor agregado que significa implementar dicha herramienta.
Esta continua innovación tecnológica es lo que hace que las organizaciones puedan adelantarse y satisfacer las cada vez más exigentes demandas de los clientes, además de mejorar su competitividad en el entorno económico de su sector.
Tecnologías clave actualmente para la transformación digital
Las diferentes tecnologías que aplica un organismo en su viaje hacia la transformación digital pueden ser totalmente diferentes, ya que se rigen por las necesidades y estrategias propias de cada sector. Aun así, hay algunas que por su amplia aplicación y por su gran capacidad para innovar y mejorar procesos pueden señalarse como algunas de las más reseñables actualmente, por lo menos así lo han defendido en el CES de Las Vegas, la mayor feria de electrónica de consumo del mundo.
Estas capacidades ayudan a extraer todo el potencial del dato de las organizaciones y de los recursos externos útiles mejorando la eficiencia y creando nuevas oportunidades y modelos de negocio:
La Nube o Cloud Computing
Según Google, se trata de la disponibilidad bajo demanda de recursos de computación como servicios a través de Internet. Mediante el Cloud Computing se democratiza el acceso a recursos de software de nivel internacional, evitando a las empresas tener que gestionar los recursos por sí mismas y pudiendo pagar únicamente por los que necesiten.
Inteligencia Artificial (IA)
La IA es el intento de simular las capacidades del ser humano mediante la combinación y uso de algoritmos. Esta tecnología tiene infinitas aplicaciones y está cada vez más presente en nuestro día a día. En el sector corporativo esta tecnología se usa para predecir comportamientos y poder tomar mejores decisiones sobre cualquier área estratégica, entre otras muchas cosas.
Internet de las cosas (IoT)
Este concepto se refiere a la interconexión de dispositivos y objetos como sensores u otros instrumentos digitalizados a través de una red tanto privada o por Internet, dónde todos ellos pueden ser visibles e interactuar. Mediante estos dispositivos se pueden conseguir una infinidad de datos que servirán para mejorar el rendimiento de las organizaciones.
Blockchain
Esta tecnología que cada vez gana más adeptos es una base de datos inalterable que busca facilitar el proceso de registro de transacciones y de seguimiento de activos tangibles e intangibles en una red sin intermediarios. Un dato que afirma que blockchain ha venido para quedarse y que cada vez tendrá más aplicaciones en nuestra vida es la reciente aprobación de la MiCA, la ley que regulará en la Unión Europea los cripto activos y colaborará para garantizar la adopción de esta nueva revolución tecnológica en el territorio.
Si quieres estar al tanto de todas las innovaciones tecnológicas y sus efectos en el sector empresarial no puedes perderte nuestro Máster en Digital Transformation. Una formación diseñada para adaptarse a cualquier ritmo de aprendizaje que está dividida en tres programas ejecutivos, eBusiness, Data Strategy y Exponential Technologies, que se pueden cursar de forma independiente o simultánea.
En este máster se analizan los fundamentos y estrategias digitales necesarias para que una empresa tenga éxito en las nuevas plataformas digitales de venta, los modelos organizativos y culturales más adecuados para ganar en un entorno de transformación digital y las estrategias de porfolio necesarias para sobrevivir en este nuevo paradigma digitalizado.
El Consumer Electronic Show (CES) es la feria de electrónica y consumo más influyente del mundo organizada por la Consumer Technology Association (CTA). Más de 3.200 expositores y 115.000 asistentes se han dado cita en varios hoteles y centros de convenciones de Las Vegas, tras dos años marcados fuertemente por las restricciones de la pandemia.
Web 3.0, sostenibilidad o IoT de salud en la tecnología de consumo
Esta edición del CES se ha caracterizado por adoptar una tónica más práctica y actual en lo relativo a las tecnologías que han protagonizado el evento. Así lo explicó Steve Koenig, vicepresidente del CTA, en la primera ponencia que inauguró la exposición, y que pretende ser un pequeño resumen sobre las novedades y tendencias expuestas durante el CES:
Innovación tecnológica empresarial
Son cada vez más las empresas que desarrollan nuevas tecnologías sin importar su tamaño o volumen de financiación.
Aun así, Koenig explica algunos retos a los que se enfrenta el mercado en este sentido, como por ejemplo la vulnerabilidad en la cadena de suministro visible sobre todo desde China, la poca demanda de semiconductores y la sobreoferta de chips, la escasez de mano de obra cualificada o la actual inflación en las economías occidentales.
Metaverso y Web 3.0
Koenig explica que a pesar del futurismo y especulación que engloba todo el término, considera al metaverso “una tendencia real y más cerca de lo que imaginamos”.
Por otro lado, la siguiente fase de internet, Web 3.0, también cobrará protagonismo este año gracias a la descentralización de internet con tecnología blockchain, puesto que permite la accesibilidad y expansión del metaverso.
Movilidad eléctrica, autónoma y sostenible
Compañías como Bosch han mostrado sus coches llenos de sensores inteligentes y personalizables para mejorar la seguridad. Otras como Volkswagen o BMW han expuesto un vehículo con carrocería de camuflaje que cambia al ritmo de la música. También se han presentado todo tipo de vehículos voladores y acuáticos.
Internet of Things
Los últimos avances en dispositivos inteligentes para el hogar permitirán que los usuarios sean capaces hasta de conectar su baño para, por ejemplo, tener un análisis de orina en su dispositivo móvil (presentado por la compañía Withings), o saber a qué especie pertenece el colibrí que está en el jardín con la ayuda de un bebedero inteligente. La compañía Samsung ha presentado su servicio SmartThings Energy que establece nuevos estándares de tecnología doméstica para que los usuarios puedan ahorrar energía y dinero.
Salud digital
La telemedicina se ha convertido en una realidad tras las restricciones por la pandemia del covid-19. Por eso, muchas empresas están comprometidas con la creación de tecnologías que ayuden a construir centros de salud en el propio hogar, sin necesidad de desplazamientos o trámites burocráticos interminables. Muchos de los productos, robots o máquinas expuestos en el CES tienen el objetivo de prevenir la aparición de enfermedades, en vez de intentar curarlas.
Los eventos presenciales están de vuelta: Mobile World Congress 2023
2023 es el año que marca la vuelta a las ferias y eventos presenciales, y el segundo en la lista tras el CES es el Mobile World Congress 2023, que se celebrará del 27 de febrero al 2 de marzo en los pabellones de Fira Barcelona.
La edición de este año llevará por lema la palabra Velocity, con eje en 5 temas principales: la aceleración de la innovación gracias al 5G, las tecnologías inmersivas y la movilidad de la próxima generación (Reality+), las redes móviles (OpenNet), aceleración de la banca móvil y evolución de las monedas digitales en la economía digital (Fintech). Por último, la expansión de las tecnologías digitales y su papel como creador de valor en cada sector (Digital Everything).
En MIOTI Tech & Business School seguimos la actualidad tecnológica muy de cerca con el objetivo de analizar los mercados y los avances que harán posible las nuevas líneas de negocio que impulsarán a las empresas del futuro. Por este motivo, nuestros másteres en Data Science & Deep Learning (doble titulación), Data Science & Big Data, Digital Transformation o Internet of Things & Data Sciencie (doble titulación) son indispensables para formarte en los últimos avances y comenzar a formar parte de las tecnologías del futuro.
“Vivimos en un mar de datos, el reto es convertirlos en conocimiento”. El Premio Nobel de Medicina, Sydney Brenner, ya lo afirmaba en 2006 como si de algo premonitorio se tratase. O no tan premonitorio como podríamos pensar.
Brenner subrayaba que el principal reto para la nueva generación de científicos era crear una base teórica que permitiera unificar todos los datos existentes. En definitiva, transformar datos en conocimiento.
Este reto ya había sido aceptado en 2005 cuando Roger Mougalas de O’Reilly Media alumbró el término Big Data para referirse a un conjunto de datos difíciles de gestionar con las herramientas tradicionales.
Comprendamos el Big Data
Seguramente, si quisiéramos explicar qué es el Big Data a nuestros abuelos nos sería una tarea bastante compleja. No obstante, merece la pena hacer el esfuerzo para que alguien que no está relacionado con la materia entienda a lo que se refería Brenner con esa información.
Imaginemos el Big Data como un gran libro de medicina que contiene mucha información. Este libro es tan grande y contiene tantas páginas que una sola persona no podría leerlo o entenderlo completamente.
Además, ese libro contiene muchas fuentes diferentes, como cartas de eminencias médicas de todo el mundo, registros de pacientes y resultados de análisis clínicos, entre otras. Estas fuentes están en constante crecimiento, se suman continuamente anexos en diferentes idiomas y con distintas nomenclaturas, por lo tanto, esto hace que sea aún más difícil de analizar.
Big Data es…
En conclusión, Big Data es un conjunto de información masificada que proviene de diferentes fuentes y es tan grande y complejo que necesitamos herramientas especiales para extraer información valiosa.
La transformación de datos en conocimiento se consigue a través de un proceso denominado minería de datos. Este proceso utiliza técnicas matemáticas de aprendizaje automático, como estadistas y algoritmos, para analizar un gran conjunto de datos y extraer información útil y patrones relevantes.
¿Qué es la minería de datos o Data Mining?
La minería de datos es el proceso de extracción de información útil de una gran cantidad de datos. El objetivo principal de este proceso es buscar patrones, relaciones y tendencias que puedan ser valiosas a la hora de tomar ciertas decisiones.
La minería de datos se divide en las siguientes cuatro categorías:
- La minería de datos descriptiva se usa para resumir y entender los datos encontrando patrones y tendencias recurrentes en ellos.
- La minería de datos predictiva se utiliza para predecir comportamientos futuros en base a los patrones y las tendencias mencionadas con anterioridad.
- La minería de datos prescriptiva está destinada a generar recomendaciones y sugerencias para el futuro próximo.
- La minería de datos de descubrimiento de conocimiento, que es la categoría a la que se refería en 2006 Brenner, se emplea en la actualidad para descubrir nuevos conocimientos en los datos que pueden ser valiosos en la toma de decisiones.
En general, la minería de datos se ha convertido en una herramienta valiosa en una variedad de campos, como la medicina, los negocios, la investigación científica o la seguridad nacional, ya que permite a los profesionales tomar decisiones basadas en el conocimiento empírico de los datos.
Transformar datos en conocimiento con Data Science
Siguiendo con la analogía médica, el profesor de MIOTI Tech & Business School, Carlos Picazo, analiza en este vídeo cómo el Data Science puede ayudar, en futuras olas de Covid-19, trabajando sobre los datos que tenemos disponibles de la pandemia.
Desde MIOTI Tech & Business School confiamos en las tecnologías más innovadoras como el Data Science para su aplicación en diferentes sectores como la salud, entre otros. En nuestro Master de Data Science y Deep Learning así como en el Master de Data Science y Big Data o en el Master de Data Science y Analytics.
Big Data: análisis por encima de cantidad
La revolución digital protagonista desde hace 50 años origina el nacimiento de numerosos términos tecnológicos que acuñan expertos internacionales para denominar a los nuevos avances. Uno de los más importantes, y que ha supuesto un cambio en el paradigma de los KPI’s empresariales es el término Big Data.
El Big Data es un término que describe el gran volumen de datos que recogen las empresas cada día sobre la actividad de su negocio: hábitos de comportamiento de sus clientes, productos más vendidos, análisis de la competencia o analíticas de marketing digital.
Sin embargo, muchos expertos coinciden en que lo importante no es la cantidad de datos que obtenga una empresa, sino la capacidad de analizar la información para la toma de decisiones en las estrategias empresariales. Aun así, cada vez es más común automatizar la recogida de datos, y los científicos ya empiezan a advertir de que no hay espacio suficiente para gestionar el aumento del 300% de la información previsto para 2025.
La solución a la cantidad de Big Data: los Data Warehouse
Por sorprendente que parezca, los ingenieros llevan décadas alertando del sobrealmacenamiento de datos y buscando formas para optimizar la recogida y el análisis de estos. De hecho, el concepto de Data Warehouse, traducido al castellano significa almacenamiento de datos, fue acuñado por primera vez a finales de los años 80 por Paul Murphy y Barry Devlin, investigadores en IBM.
Ahora sí, un Data Warehouse es un almacén unificado para los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa, los agrupa y los analiza. Este proceso ayuda al uso estratégico de los datos, que podrán consultarse y ser analizados por los usuarios de forma organizada. Este tipo de repositorios constituyen la base del Business Intelligence, un conjunto de procesos necesarios para ofrecer soluciones informáticas que nos dejen analizar el funcionamiento de una compañía.
Un Data Warehouse funciona como un repertorio central. La información proviene de una o varias fuentes de datos, como sistemas transaccionales u otras bases de datos relacionales. Los datos pueden ser estructurados, semiestructurados o no estructurados. Unificando la información en un mismo lugar, una empresa logra tener una visión de conjunto de los clientes u otros elementos importantes. De hecho, los Data Warehouse hacen posible el Data Mining, procedimiento que consiste en buscar tendencias y patrones en los datos y apoyarse en ellos para argumentar las ventas y los beneficios de la empresa.
Aplicaciones del Data Warehouse en diferentes sectores
Los Data Warehouse son utilizados principalmente por empresas que, por su volumen de negocio, tratan diariamente con una gran cantidad de datos porque los recopilan desde múltiples fuentes diferentes.
Por este motivo, su utilización puede darse prácticamente en todos los sectores de actividad. Sin embargo, hay algunos que lo necesitan más que otros:
Grandes cadenas alimenticias o de distribución
Luchan para mantenerse en el top of mind del consumidor final para que elija los productos de una empresa y no otra. Los datos que almacenan las multinacionales se almacenan en Data Warehouse. Éstas unifican toda la información en un único repositorio para crear campañas de marketing personalizadas y aumentar el engagement. Además, lo usan para organización de inventario, control de logística, optimizar los precios o lanzar campañas de publicidad segmentadas.
Sector de las telecomunicaciones
Almacena datos de sus clientes para tomar decisiones de venta y distribución, incluso creación de nuevos modelos y gadgets en base al feedback recibido. De hecho, las empresas tienen la obligación de avisar a sus usuarios de que se podría enviar un informe de errores o analizar sus hábitos de búsqueda y descargas, con el fin de optimizar las futuras versiones operativas.
Sector de los seguros y la banca
También almacenan miles de datos sobre los hábitos de comportamiento de sus usuarios, las tendencias del mercado, identificar potenciales clientes y ofrecer propuestas cada vez más personalizadas. Los Data Warehouse se han convertido en una parte esencial en la toma de decisiones, tanto que los bancos que utilizan este sistema ahora se llaman Fintech, y los seguros basados en Big Data Proptech.
Data Warehouse de la mano de Álvaro Montero
¿Te apetece seguir indagando sobre el Data Warehouse? Nuestro profesor Álvaro Montero nos habla sobre ello en este vídeo de una de sus clases para el Master de Data Science y Big Data.
Desde MIOTI Tech & Business School somos conscientes del cambio revolucionario que ha supuesto el mundo de los datos para las empresas. De hecho, con el fin de canalizar las oportunidades que brinda el Big Data a las empresas, la escuela tiene en marcha varios masters especializados como el Master en Data Science y Analytics, Master en Deep Learning y Master en Data Strategy.
