IA aplicada al Big data

Como la Inteligencia artificial puede agilizarnos el análisis de Big data

Desde hace unos años, el big data ha sido una palabra de moda dentro de las nuevas tecnologías, pero actualmente se debate lo que puede ofrecer la inteligencia artificial en este campo. La capacidad de la inteligencia artificial para acumular, organizar y descubrir, cuales son las mejores estrategias, para que el big data pueda analizar toda la información que nos proporciona en pocos segundos, es un gran avance para las empresas de todo el mundo.

La complejidad de la gestión y administración de grandes volúmenes de datos, debido a su forma estructurada y no estructurada, se resuelve fácilmente cuando utilizamos la IA. La combinación de Big Data e Inteligencia artificial es la fórmula de futuro necesaria para poder obtener información más precisa.

¿Cómo ayuda la IA al Big Data?

Big data, como su nombre indica, es la gestión de gran cantidad de datos, que se analizan de manera precisa para obtener una información de vital importancia para cualquier empresa. La IA juega un papel crucial en este proceso, nos puede ayudar a descifrar el patrón oculto o la información que hay detrás de cada uno de los datos administrados.

Comprendamos entonces cómo la inteligencia artificial ayuda al Big data:

La inteligencia artificial (IA) ayuda a correlacionar las grandes cantidades de datos, que se obtienen de múltiples referencias diferentes. Cuanto mayor sea la cantidad de datos acumulados, dispondremos de más opciones para conseguir información más precisa.

La convergencia de la inteligencia artificial y el big data se potenciarán mutuamente, gracias al crecimiento exponencial de ambas partes, ofreciéndonos la información que necesitamos de una manera más rápida y mejor estructurada.

Hay muchas tecnologías de inteligencia artificial que se utilizan con big data, como:

  • Detección de anomalías: esta es una de las tecnologías en las que se detecta la red de búsqueda, la detección de fallos y el estado del sistema de distribución de toda la información obtenida, con la ayuda de las tecnologías de big data.
  • Reconocimiento de patrones: es una de las técnicas de aprendizaje automático, utilizadas para identificar los patrones en datos específicos.
  • Teorema de Bayes: este teorema se considera muy útil para el análisis de grandes volúmenes de datos. Proporciona información sobre la probabilidad del interés del cliente en un producto o servicio utilizando un patrón histórico.

El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el big data, están configurando una experiencia moderna para cualquier producto o servicio en el mercado. Estas tecnologías mejorarán la eficiencia y el rendimiento de las empresas al tiempo que brindarán una buena experiencia a los clientes, dependiendo de los diferentes datos obtenidos durante su vida diaria, la mayor parte de los cuales se obtiene en la interacción de los dispositivos móviles y electrónicos, así como de los diferentes hábitos diarios que quedan reflejados en múltiples aplicaciones electrónicas que nos encontramos en nuestras diferentes ubicaciones.

El objetivo principal de IA en la gestión de datos es racionalizar los procesos a través de:

  • Aprendizaje automático
  • Razonamiento
  • Programación automatizada
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Inteligencia general
  • Presentación de la información

Conclusión

El Big data siempre será imprescindible, pero se transformará a un siguiente nivel, para proporcionar mejores servicios a todas las personas. Con la integración de las últimas tecnologías, como la IA, el Big Data está evolucionando hacia una mejor versión de obtención, análisis y presentación de datos, que son cada vez más útiles a las empresas para establecer sus diferentes estrategias, gracias a la facilidad para conseguir mayor volumen de datos específicos según las necesidades demandadas.

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