Cómo usar el aprendizaje automático para organizar Big Data en 5 pasos

Cuando la máquina aprendizaje entra en juego con Big Data, el juego pasa al siguiente nivel. Big Data (a continuación, BD) examina varias formas de extraer sistemáticamente conocimiento útil para resolver tareas comerciales a partir de grandes cantidades de información. Para ello, existen diferentes procesos algorítmicos para la obtención de información operativa.

Los especialistas de BD trabajan con información en bruto no estructurada, cuyo procesamiento se utiliza para apoyar la toma de decisiones. El análisis incluye la validación, transformación, limpieza y modelado de información.

Por lo tanto, Big Data involucra grandes conjuntos de datos que también se caracterizan por la diversidad y las altas tasas de actualización. Para usar e integrar de manera efectiva los principios de aprendizaje automático para organizar Big Data, debemos entender de qué fuentes provienen y cómo se pueden usar.

¿De qué fuentes proviene BD?

Toda la información se recopila de muchas fuentes alternativas. Los usuarios comunes realizan muchas actividades en línea, desde comunicaciones comerciales hasta compras y redes sociales. Miles de millones de dispositivos conectados y sistemas integrados en todo el mundo también crean, recopilan y comparten datos de IoT todos los días. Algunas fuentes principales de BD son:

• Redes sociales;
• nubes de datos;
• Sitios web;
• Internet de las Cosas.

La recopilación y el procesamiento de contenido son dos métodos clave para trabajar con BD. El primero consiste en recopilar información y dar una explicación clara. La clasificación y el procesamiento de la información revelan patrones y señales invisibles que pueden brindar información sobre la toma de decisiones en casi todas las esferas comerciales. Por ejemplo, usar la identificación de patrones y dar pronósticos.

Sin embargo, para integrar mecanismos de ML (en lo sucesivo, ML) y procesar BD de forma eficaz, se necesitan soluciones de software potentes.

Las empresas ahora están explorando generación de datos sintéticos para mantener la integridad de los datos sin comprometer la privacidad del usuario.

Si está buscando una empresa de desarrollo de software para realizar este trabajo, sistemas amarillos está siempre a su servicio.

5V de grandes datos

Trabajar con BD está asociado con cinco principios básicos (V's of Big Data):

1. Volumen: la cantidad de información que recopilan las empresas es realmente enorme, por lo que el volumen se convierte en un factor crítico en el análisis;
2. Velocidad: Casi todo lo que sucede a nuestro alrededor (consultas de búsqueda, redes sociales, etc.) genera muy rápidamente nuevos contenidos, muchos de los cuales pueden ser utilizados en la toma de decisiones;
3. Variedad: la información generada es muy diversa y se puede presentar en muchos formatos, como videos, texto, bases de datos, números, gráficos, etc. Comprender los tipos de BD es clave para desbloquear su valor;
4. Veracidad: la información de alta confianza contiene numerosos hechos que pueden ser valiosos para el análisis y que agregan algún valor al resultado final. La información de baja confianza implica contenido sin sentido, que se denomina ruido;
5. Valor: la posibilidad de transformar BD en soluciones valiosas.

La esencia del aprendizaje automático

ML explora la construcción y optimización de algoritmos cuya tarea es predecir datos inesperados/futuros. Impulsado por la computación en la nube, garantiza la flexibilidad del proceso e involucra múltiples datos, cualquiera que sea la fuente. Los algoritmos de ML podrían integrarse en cada paso del trabajo con BD, incluidos los siguientes:

• Segmentación de datos;
• Análisis de los datos;
• Modelado.

Al seguir estos pasos, puede obtener una imagen general con conclusiones y patrones valiosos, que luego se clasifican y convierten en una forma clara. Fusionar el aprendizaje automático y BD es un proceso interminable. Los algoritmos asignados se revisan y mejoran con el tiempo a medida que la información ingresa al sistema.

En general, el aprendizaje automático profesional se aplica para hacer un seguimiento del flujo de información en constante aumento y cambio. Los algoritmos de ML procesan el contenido emergente y determinan patrones asociados con él, que luego se convierten en conclusiones valiosas que podrían incorporarse al flujo comercial para acelerar algunas etapas del proceso de toma de decisiones.

Cómo usar algoritmos ML para Big Data

Automatización de Marketing

La base de clientes es el corazón de cualquier empresa. Toda empresa debe dominar las técnicas de comunicación y ponerse fácilmente en contacto con los clientes a través de los canales disponibles. ML aplica algoritmos complejos para predecir con precisión los deseos y acciones de los clientes.

Con el respaldo de ML y BD, la automatización de marketing puede aprovechar el análisis de sentimientos, la segmentación de clientes y los esfuerzos de publicidad directa a través de mensajes personalizados para satisfacer las expectativas de los clientes.

Los especialistas en medios y entretenimiento suelen utilizar ML para determinar con precisión los gustos de la audiencia y entregar el contenido relevante.

Análisis de sentimiento de texto

El análisis de sentimiento es una herramienta poderosa para lanzar un nuevo producto o introducir nuevas funciones. Los modelos ML entrenados en big data le permiten predecir con precisión la reacción de los clientes: si les encantará el producto o si lo ignorarán por completo.

¡Es posible predecir los resultados desde el principio del desarrollo del producto! Esto te permite cambiar el diseño o estrategia de marketing de acuerdo a las necesidades del mercado.

Sistemas de recomendación

Hacer recomendaciones de productos es como un arte: requiere sutileza y una sólida combinación de técnicas de ML con BD. Esta combinación se integra mejor en los servicios de transmisión: fusiona el contexto con las predicciones de comportamiento para influir en la experiencia del usuario, lo que permite a las empresas generar ofertas efectivas para los clientes.

Puede mejorar el rendimiento de la aplicación, mejorar la participación del usuario e identificar problemas que afectan la experiencia del usuario con Plataforma impulsada por la ciencia de datos de HeadSpin. Las capacidades de ciencia de datos de HeadSpin pueden ayudarlo a mantenerse por delante de la competencia y alcanzar sus objetivos comerciales.

Para crear una buena recomendación de producto, el sistema debe comprender claramente los deseos y necesidades tanto del cliente como de la empresa. Gran parte de esta información se puede recopilar de redes sociales, formularios web, historial de ubicaciones y una variedad de otras fuentes.

Al correlacionar los datos con necesidades humanas únicas y específicas y otras actividades de los clientes, los sistemas de recomendación basados ​​en ML brindan a las empresas un proceso de marketing automatizado. Por ejemplo, Netflix los utiliza ampliamente para ofrecer el contenido adecuado a los espectadores.

Gestión del riesgo

Con el rápido desarrollo de la recopilación de datos y el poder de cómputo, ML se está convirtiendo en una parte integral de la toma de decisiones comerciales. Su aplicación a la gestión de riesgos ha sentado las bases para una nueva generación de modelos predictivos mejorados.

La gestión de riesgos es una de las principales aplicaciones del aprendizaje automático y el big data. Por ejemplo, usarlos para automatizar la calificación bancaria y digitalizar etapas clave de la evaluación de la calificación crediticia puede reducir significativamente los costos de una institución financiera. Los métodos de ML más útiles en esta área son las regresiones, diagramas de árbol de decisióny redes neuronales.

Descifrando patrones

ML es perfecto para las esferas comerciales, en las que conocer los deseos y acciones de los clientes puede generar resultados valiosos. Por ejemplo, en salud y productos farmacéuticos, donde necesita procesar mucha información. Las técnicas de ML detectan enfermedades en una etapa temprana y permiten a los hospitales administrar mejor los servicios mediante el análisis de informes de salud anteriores, informes patológicos y historias de pacientes. Esto mejora los diagnósticos y, a la larga, estimula la investigación médica.

En resumen

El aprendizaje automático es una parte esencial de Big Data y se utiliza para transformar datos en conocimiento útil. A medida que los datos recopilados de diferentes fuentes se procesan mediante algoritmos de ML, el sistema aprende y mejora con el tiempo.

La clave para aprovechar con éxito ML es a través de la integración integral de datos, para establecer modelos predictivos que representen con precisión el comportamiento del usuario, así como la situación y las tendencias cambiantes.

Aunque la mayoría de las empresas todavía están trabajando en el nivel básico de ML, es una tecnología prometedora que se puede utilizar para crear soluciones más potentes y flexibles. Los esfuerzos continuos de investigación y desarrollo garantizarán que se mejoren las características de esta tecnología emergente, haciéndola más efectiva y eficiente para predecir y organizar el futuro.