En la actualidad, las empresas gestionan un gran volumen de datos que, día a día, dificultan la correcta gestión e interpretación de los mismos. Hablamos de un completo rompecabezas cuando, partiendo de ellos, se deben tomar decisiones estratégicas para la compañía. Esta dificultad, unida a un panorama empresarial en constante cambio, hace indispensable el disponer de un sistema que sea capaz de interpretar los datos de forma rápida, sencilla e intuitiva.

Por tanto, en este artículo vamos a explicar cómo Ayscom puede contribuir a la mejora de tus procedimientos, tanto de recolección como de interpretación de datos, usando técnicas de Data Mining, Data Analytics y Data Science.

¿Qué es el Big Data?

Este concepto hace referencia al conjunto de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificulta su captura, procesamiento y análisis. Sin embargo, son sumamente importantes, ya que proporcionan respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera saben que tienen como, entre otras, qué nichos de mercado nos están cubiertos o en qué zona geográfica su producto está más cotizado.

En definitiva, el Big Data hace que podamos plantearnos e identificar tanto problemas como nuevas oportunidades de una forma más comprensible. De otro modo, la percepción de éstos sería irrealizable.

En la actualidad, se están manejando sistemas de Big Data que van desde varias decenas de TeraBytes hasta varios PetaBytes.


¿Qué es el Data Mining?

Cuando hablamos de Data Mining o minado de datos, nos estamos refiriendo al proceso basado en analizar grandes cantidades de datos en crudo, con el objetivo de descubrir patrones y otra información relevante.

Habitualmente se realiza en bases de datos que contienen información estructurada de una determinada forma. Una vez realizado este proceso, lo habitual es almacenar estos datos en un Data Mart o un Data Warehouse, donde dicha información estará más organizada y accesible.

¿Qué entedemos por Data Analytics?

Este concepto hace referencia a una serie de procesos y técnicas manuales, tanto cualitativas como cuantitativas, que incrementan la productividad y los beneficios empresariales.

Una vez extraídos y organizados los datos, se analiza su comportamiento con el objetivo de detectar patrones y elaborar técnicas y soluciones en relación con los requisitos de la compañía o usuario y a la situación especificada previamente.

¿Qué es el Data Science?

Se trata de un campo multidisciplinar que unifica estadísticas, análisis de datos y técnicas de Machine Learning con el objetivo de entender, analizar y, en el caso de ser posible, proponer una solución a un determinado problema. Por definir de forma simple este concepto, se considera como “el todo del proceso de Machine Learning, es decir, predecir a partir del aprendizaje.

El ciclo de vida del Data Science engloba todos los procesos mencionados con anterioridad y además añade técnicas de Machine Learning para la toma de decisiones.

A continuación,  se detalla el proceso a partir del cual en Ayscom procesamos, depuramos y analizamos los datos de nuestros clientes para favorecer una interpretación sencilla y eficiente de los mismos:

big data
Visualización de datos en entornos Big Data 3

El primer paso es la monitorización y el testing de las infraestructuras y sistemas: Obtenemos una gran cantidad de datos, los cuales almacenamos en una base de datos. Esta información en crudo está en constante aumento, y si a este hecho le añadimos la correcta recolección de la información, disponemos de un entorno Big Data sobre el que trabajar.

Una vez recolectados los datos podemos proceder a realizar su minado, es decir, pulir los datos a partir de la información útil. Para ello, nuestro grupo de expertos analiza y crea patrones específicos, a partir de los datos recogidos a priori, con el objetivo de que estos datos en crudo y poco comprensibles puedan pasar a ser más inteligibles. De este modo, pasarán a ser un conjunto de datos correctamente organizados (Data Mart o Data Warehouse), preparados para las necesidades que vayan surgiendo.

Después, se desarrollan Dashboards (cuadros de control) desde donde se pueden visualizar los datos de una forma más gráfica y aún más comprensible. Estos Dashboards nos mostrarán los datos en relación con otros factores que los hayan podido influenciar; podremos acceder a unas definiciones más específicas de estos datos o quedarnos en una capa de mayor abstracción, desde la cual solo ver situación y resultados sin ahondar en búsquedas determinadas.

Visualización de datos en entornos Big Data 4

El objetivo principal es que cualquier usuario pueda ver y entender los gráficos de datos que se muestran en el Dashboard, además de facilitar unos datos más concretos para que aquéllos que estén más especializados en este tema puedan mejorar u obtener nuevas conclusiones a la que se muestran.

Los reportes que nos dan estos Dashboards facilitan el proceso para llevar a cabo la fase de Data Analysis en la cual, a partir de las estrategias de Businness Intelligence establecidas a priori, se permitirá:

Aprovechar posibles oportunidades de negocio que quizás no se estuvieran planteando

Maximizar el rendimiento de la actividad empresarial ante determinadas circunstancias en cuanto a nivel de venta, crecimiento del negocio, oportunidades de expansión, etc.

Obtener mayor capacidad de anticipación, siendo capaces de detectar posibles problemas antes de que sucedan

Adicionalmente, gracias a esa gran cantidad de datos y al Machine Learning, podemos diseñar y entrenar modelos que puedan predecir y clasificar comportamientos de forma automática, así como plantear posibles soluciones a situaciones determinadas.

Concluimos con la realidad de que la visualización de entornos Big Data aumentará el valor de tu negocio, permitiéndote acceder a nuevas oportunidades no contempladas con anterioridad y tener un control total de la situación de tus infraestructuras.

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