El nuevo mundo de entendimiento

¿Para qué los grandes datos?

La “inteligencia de negocio” (BI) nos tenía una gran sorpresa escondida: no se trata solo de información para un usuario de hojas de cálculo. Estamos descubriendo que los procesos de negocio deben ser alimentados con “entendimiento”, ya que es un combustible fundamental para la evolución de las aplicaciones críticas. La inmensa cantidad de datos que nacen digitalmente están sirviendo para consolidar una nueva categoría de “aplicaciones conducidas por entendimiento”.

2009: El valor de los datos
Retrocedo un paso para poder crear el contexto apropiado. En un artículo publicado por la IEEE en el 2009 “"e Unreasonable effectiveness of Data” [1] se establece que: invariablemente, los algoritmos simples de aprendizaje con datos abundantes triunfan sobre “algoritmos inteligentes” con menor cantidad de datos. Una idea fundamental del web semántico es la capacidad de interactuar con servicios de software sin requerir inteligencia artificial. Esto se debe a que un mismo significado puede ser expresado de muchas maneras y la misma expresión puede tener diferentes significados. El artículo concluye que las relaciones semánticas pueden ser aprendidas automáticamente de evidencia acumulada en forma de patrones de texto y tablas.

2012: El científico de datos
Los gigantes del web hoy ingieren más de 5 Petabytes al mes. Y esto en una realidad donde los sensores se encuentran en uso aún de forma muy limitada. Esto ha generado una nueva figura – el científico de datos – que se encarga de obtener, depurar, explorar, modelar e interpretar datos, estadísticas y lenguaje basado en máquina. Son aquellos que aprecian a los datos como “un producto” de primera clase.

La inteligencia de negocios es todo sobre como “jugar con los datos” y llegar a conclusiones. Para este nuevo rol, los datos son la inspiración de un nuevo modelo. Su producto no son decisiones, sino datos adicionales o análisis. Juntos aumentan a la BI actual.

Las empresas líderes no tienen datos suficientes para contestar preguntas de negocio, pero “colectan” grandes cantidades de datos. De aquí que la capacidad de combinar datos internos a la organización con la externa puede producir nuevo valor.

Futuras Aplicaciones: Con entendimiento y adaptivas
Las nuevas aplicaciones deben estar pensadas para múltiples dispositivos, para utilizar la nube y para aprovechar los avances en metodologías de desarrollo. Ejemplo: Amazon “reacciona” a cualquier operación que un usuario realice en su sitio web. En solo 3 clicks de navegación es posible disparar recomendaciones, sin importar qué usuario sea o qué información previa se tenga de él. “Sabemos de dónde nos visitas, sabemos qué explorador usas, al primer clic podemos deducir qué estás buscando”

Las aplicaciones tienen que hacerse más inteligentes, tienen que reaccionar en tiempo real. Se requieren adaptar a lo que está sucediendo en el mundo real. Un motor de recomendaciones que tarde más de tres minutos fallará, porque el usuario ya no se encontrará visitando el sitio.

Una gran oportunidad está por delante para los que puedan aprovechar estas fuerzas en la era de los negocios conducidos por datos.

Referencias:
[1] A. Halevy, P. Norvig, F. Pereira. “The Unreasonable E!ectiveness of Data”. http://swgu.ru/sg35r4