¿Cuáles son las capacidades del software de ciencia de datos?

El big data ha sido uno de los principales temas de debate en los últimos años. La ciencia de los datos ha penetrado en todos los ámbitos de la sociedad, y los científicos de datos siguen encontrando nuevas formas de utilizar los big data para mejorar el mundo en el que vivimos. Además, se proyecta como uno de los campos más lucrativos para los jóvenes.

Llevamos décadas utilizando la ciencia de los datos para crear nuevas tecnologías, mejorar las prácticas y ampliar el comercio. Sin embargo, la mayoría de la gente no es consciente del gran papel que desempeña en nuestra vida cotidiana. Sigue leyendo para conocer algunas de las increíbles capacidades del software de ciencia de datos.

Encontrar datos

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Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día es encontrar los datos adecuados. Hay tantos datos disponibles que es difícil saber dónde encontrar información procesable, y no todos los datos son útiles. Sin embargo, la minería de datos es una de las funciones más importantes del software de ciencia de datos.

La minería de datos es la práctica de encontrar y extraer datos de varios puntos de datos. Con una plataforma de virtualización de datos, se pueden integrar los datos de múltiples puntos de datos y crear una federación de datos con varias bases de datos de las que compilar información. Disponer de las herramientas de ciencia de datos adecuadas es esencial para minimizar el tiempo y los recursos necesarios para encontrar y extraer los datos correctos.

La plataforma de ciencia de datos de TIBCO utiliza algoritmos de aprendizaje automático, de los que hablaremos más adelante, para identificar y recopilar datos relevantes. Esto mitiga gran parte de la necesidad de dedicar horas de trabajo al proceso de extracción de datos.

Análisis de Big Data

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La analítica de big data es una de las áreas más fascinantes de la ciencia de datos. La analítica de datos se utiliza para descubrir patrones y anomalías y las razones de los patrones o anomalías, hacer predicciones y encontrar soluciones. Los analistas de datos son muy codiciados y suelen encontrar puestos en las fuerzas del orden, las finanzas, el marketing e incluso los deportes profesionales.

Uno de los mayores usos del análisis predictivo es el mantenimiento preventivo. Las empresas manufactureras pierden millones de dólares cada año por paradas no planificadas causadas por fallos en los equipos. El análisis predictivo les permite ver los fallos de los equipos antes de que se produzcan, de modo que puedan programar el mantenimiento preventivo y evitar el tiempo de inactividad.

Aprendizaje automático

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El aprendizaje automático (ML) es otra de las capacidades más importantes del software de ciencia de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a las máquinas hacer predicciones y tomar decisiones basadas en los datos que recogen.

Un gran ejemplo de aprendizaje automático en la vida cotidiana es el marketing digital. Cuando usted está en línea, los motores de búsqueda y otras herramientas de ciencia de datos utilizan su historial de búsqueda para adaptar su experiencia en línea a sus preferencias. Los comerciantes también acceden a los datos de búsqueda para encontrar clientes potenciales y crear campañas de marketing específicas.

Las aplicaciones de transmisión de música como Spotify y YouTube también utilizan el aprendizaje automático para personalizar su experiencia. Por ejemplo, si eres un amante de la música LoFi, la aplicación construirá listas de reproducción LoFi para ti e incluso te presentará nuevos artistas LoFi. Así que, si estás enamorado de tu aplicación de streaming de música, probablemente sea porque te conoce muy bien.

Aprendizaje profundo

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La tecnología de aprendizaje automático va mucho más allá de los servicios de streaming. De hecho, el aprendizaje profundo, un campo emergente del aprendizaje automático, se utiliza para proporcionar seguridad a edificios y dispositivos móviles. La tecnología de aprendizaje profundo proporciona bioseguridad a través del reconocimiento facial, de huellas dactilares y de voz, lo que da la tranquilidad de que sus datos están seguros.

Algo que los empresarios han aprendido en los últimos años es que los datos son el recurso más valioso. Las empresas utilizan la ciencia de datos para identificar nuevos mercados, y la industria de la salud la utiliza para encontrar nuevos tratamientos y optimizar sus mejores prácticas. Incluso las fuerzas del orden utilizan la analítica para detener las oleadas de crímenes. Como puede ver, la ciencia de los datos seguirá desempeñando un papel monumental en nuestro mundo en un futuro próximo y lejano.

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