¿Conoces los modelos de Big data Analytics?
Por sí solo el Big data no es más que el conjunto de tecnologías y la información masiva. Que se genera a diario con cada interacción, pero, para poder organizar y analizar dicha información son necesarios los modelos de Big data. Estos modelos permiten, en especial a las empresas, llevar a cabo la organización, análisis y almacenamiento de información valiosa.
En caso contrario, de no seguir modelos de Big data, la información verdaderamente valiosa se perdería en el amplio mar de datos que se generan constantemente en, por ejemplo, las empresas. El contar con modelos de Big Data aporta una gran variedad de beneficios en el proceso de análisis e interpretación de toda la información. Que servirá para la toma de decisiones mejor pensadas y la puesta en marcha de estrategias más coherentes.
¿Qué son los modelos de Big data Analytics?
Analizar y organizar la información masiva que se produce a diario desde distintas fuentes implica necesariamente la implementación de modelos de Big data. Sin estos, la recopilación de la información estaría incompleta y además se desvirtuaría uno de los fundamentos más importantes. Por no decir el más importante, del Big data, el cual es el fundamento del valor de la información.
Si la información simplemente se recopilara y almacenara, obviando el proceso de análisis y organización. Lo que se obtendría no sería información verdaderamente utilizable para la obtención de resultados y métricas.
En este sentido, antes de organizar y seleccionar la información valiosa. El Big data debe atravesar primeramente un proceso de Data Analytics, lo cual no es más que una disciplina dentro de la gestión que controla el análisis de datos. Para luego utilizarlo en favor de los intereses de la empresa o el sistema. Por ejemplo, haciendo el Data Analytics se pueden obtener datos acerca de las preferencias de un público determinado.
Por otra parte, los modelos de Big data Analytics pueden definirse como un conjunto de etapas que debe superar todo proceso de análisis de información una vez que esta se organiza.
¿Cómo utilizar el Data Analytics?
El concepto de Data Analytics comprende distintos tipos de análisis de datos. Independientemente del tipo de información que se recopila con ayuda de las diferentes técnicas de recopilación de datos puede estar sujeta al proceso de análisis. Lo anterior se hace con el fin de separar la información útil para mejorar procesos en una empresa o sistema.
Un ejemplo de lo anterior pueden ser las compañías que producen cualquier tipo de artículos en serie. Por lo general este tipo de empresas mantienen un control del tiempo de producción, esto incluye tanto el tiempo productivo como el tiempo desperdiciado. Lo cual se hace con la finalidad de analizar datos de producción y así diseñar mejores estrategias de producción.
¿Cuáles son los modelos de Big data Analytics?
Para poner en práctica el Data Analytics luego de haber recopilado y organizado la información, se puede distinguir entre cuatro tipos de modelos de Big data. Dichos modelos de Big data son los siguientes:
Modelo descriptivo
Su objetivo es describir lo que ocurre en un determinado período de tiempo. Como su nombre lo indica, se trata de un modelo diseñado para describir y brindar información básica. Está diseñado para responder a interrogantes como el qué, cuándo, dónde, quién, cuánto. Este tipo de modelo suele estar diseñado para proporcionar contexto y visión a la información extraída.
Este modelo está estrechamente relacionado con el uso de distintos tipos de herramientas como el análisis estadístico o la minería de datos.
Modelo diagnóstico
Es un modelo de análisis que se centra en dar respuesta al porqué o las razones para que tuviera lugar una situación específica. En este caso, se emplean tipos de información más variados, aparte del planteamiento y revisión de hipótesis. En ese sentido, el análisis diagnóstico se considera un tipo de análisis más profundo, además de ser muy útil a la hora de distinguir patrones y conocer dependencias.
El análisis diagnóstico es el tipo de análisis predilecto de las empresas, lo cual se debe principalmente a que este aporta información más detallada acerca de situaciones en particular. Las empresas necesitan análisis más detallados porque de lo contrario el proceso sería más individualizado y los tiempos de análisis serían mucho más extensos.
Modelo predictivo
Es un método que se utiliza, tal como su nombre lo indica, para predecir sucesos en un corto período de tiempo. La utilidad del análisis predictivo radica en que ayuda a reconocer tendencias relacionadas entre variables. Además, este método ayuda a determinar la intensidad de la correlación, mientras sirve para proponer hipótesis acerca de las causas.
Para la predicción este modelo se basa en modelos estadísticos, data mining predictiva, pronósticos, entre otros.
Modelo prescriptivo
Este tipo de análisis es sumamente importante para el desarrollo del aprendizaje automático, es decir para el perfeccionamiento de la toma de decisiones por parte de la inteligencia artificial. Esto se debe principalmente a que en este tipo de análisis entra de forma directa el Big data. Gracias al procesamiento de la enorme cantidad de información, los procesos automatizados se nutren de más información en menor tiempo.
El procesamiento y selección de la gran cantidad de información que manejan las empresas es objeto de la implementación de distintas metodologías que garanticen una mejor selección. Para capacitarte y lograr el perfil ideal que hoy en día requieren las empresas puedes cursar uno de nuestros programas a distancia, como puede ser en este caso la Maestría Big Data & Business Analytics.
