Acepto

COOKIES

Esta web utiliza cookies técnicas, de personalización y de análisis, propias y de terceros, para anónimamente facilitarle la navegación y analizar estadísticas del uso de la web. Obtener más información

Tecnologías y herramientas de modelado avanzado

  • Predictive Analytics

big data 2

Las herramientas de modelado avanzado ayudan a abordar ciertos desafíos estableciendo conexiones con sistemas de big data. Algo fundamental para que los ingenieros pasen a una función de ciencia de datos porque les permite identificar "logros rápidos".

Hadoop y Spark, ambos sistemas extremadamente potentes dentro del marco de Apache Software Foundation, permiten a los científicos de datos lanzar un complicado conjunto de algoritmos que realizan análisis en grandes conjuntos de datos, más comúnmente conocidos como "big data". Sin embargo, para aquellos ingenieros que están acostumbrados a trabajar con datos en archivos en máquinas de escritorio, en unidades de red o en bases de datos tradicionales, estas nuevas herramientas requieren una forma diferente de acceder a los datos antes de que el análisis pueda considerarse. Además, con Big Data, a menudo hay lecturas / escrituras de discos, así como transferencias de datos entre redes, lo que ralentiza los cálculos para los ingenieros si no están familiarizados con la red.

Las herramientas de modelado avanzado ayudan a abordar estos desafíos estableciendo conexiones con sistemas de big data como Hadoop. Los ingenieros pueden operar dentro de un entorno familiar al escribir código que se ejecuta tanto en el ejemplo de datos localmente como en el conjunto de datos completo en el sistema de big data. Con el desarrollo localizado de nuevos algoritmos, los ingenieros también pueden aplicar el algoritmo a un proceso de análisis de datos que es común a su flujo de trabajo, que es la clave para reducir el tiempo que lleva el análisis de un conjunto de datos completo.

Big data es un habilitador clave para implementar la experiencia de dominio en una fuerza de trabajo existente. En paralelo, el aprendizaje automático se ha convertido en una parte esencial del proceso de recopilación de datos debido a los nuevos algoritmos que se necesitan para analizar la gran cantidad de datos que están disponibles para los ingenieros.

Ya sea que el objetivo sea descubrir las relaciones en los datos (no supervisados) o entrenar un modelo que pueda predecir nuevos resultados (supervisados), existen cientos de algoritmos que se pueden usar para desarrollar modelos específicos. A menudo, la mejor manera de descubrir qué algoritmo funcionará para un problema es simplemente probarlos y comparar los resultados. Sin embargo, esto puede resultar extremadamente desafiante y requerir mucho tiempo para los ingenieros que no están familiarizados con una amplia variedad de interfaces.

Al igual que con Big Data, las herramientas de modelado de software abordan este problema al proporcionar aplicaciones de apuntar y hacer clic que entrenan y comparan múltiples modelos de aprendizaje automático. Esto es fundamental para que los ingenieros pasen a una función de ciencia de datos porque les permite identificar "logros rápidos" donde el aprendizaje automático es una mejora con respecto al proceso iterativo tradicional. Este enfoque también les impide pasar días o semanas ajustando un modelo a un conjunto de datos que no es muy adecuado para el aprendizaje automático.

Los grandes volúmenes de datos y el aprendizaje automático siempre han estado preparados para ofrecer nuevas soluciones a problemas empresariales de larga data. Ahora, al combinar estas tecnologías con el mayor conocimiento de dominio que los ingenieros aportan, estas herramientas pueden tomarse mucho más allá de los usos tradicionales para aplicaciones web y de marketing. Los ingenieros encontrarán que están bien posicionados para abordar los problemas que mejoran los resultados empresariales a un nivel más amplio: una tarea que alguna vez estuvo reservada para los científicos de datos ha quedado en manos de expertos de dominio.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.