El Big Data Machine Learning es la aplicación del aprendizaje automático a las grandes cantidades de datos heterogéneos que tenemos a disposición orientada a la toma de decisiones estratégicas, con una mínima supervisión humana. En este artículo se explica qué es el Machine Learning aplicado al Big Data y como está haciendo la diferencia para aquellas empresas que lo aprovechan para sus negocios.
Big Data Machine Learning: ¿Qué es?
Big Data y Machine Learning son en realidad conceptos distintos, pero que tienen una fuerte relación entre ellos:
- Cuando hablamos de Big Data entendemos el reciente fenómeno de generación de grandes cantidades de datos que representan un reto para su almacenaje, procesamiento y transformación en conocimiento útil para una finalidad.
- Por otro lado, el Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que pretende dotar las maquinas de algoritmos que puedan “aprender” de la experiencia y generalizar comportamientos, de la misma manera que pueda hacerlo un cerebro humano.
Big Data de nada serviría sin poder extraer de los datos información de valor. Por otra parte, para que los sistemas de Machine Learning aprendan a reconocer los patrones y a predecirlos, hace falta un “entrenamiento”, mediante grandes cantidades de datos.
Por lo tanto, el nexo de unión entre estos dos conceptos es la necesidad de aprender de los datos de forma automática, aprovechando la inteligencia estadística y computacional para la navegación de grandes cantidades de información con un mínimo – o sin – supervisión humana. En este sentido, el Machine Learning es una aplicación natural al Big Data.
Aplicaciones de Big Data Machine Learning
El concepto de Machine Learning lleva más de medio siglo – fue introducido en el 1950 por Alan Turing en su artículo “Computing Machinery and Intelligence”. Pero es con el auge de Big Data en la última década que Machine Learning ha vivido un renacimiento y se ha convertido en esencial para todo tipo de compañías de distintos sectores de actividad. Algunos de los ejemplos más representativos son:
- El sistema de aprendizaje de los coches autónomos, que puede aprender a detectar patrones y objetos de forma totalmente automática, gracias a las grandes cantidades de datos analizados en tiempo real.
- Los asistentes virtuales (como Siri de Apple, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft o Google Now), tanto instalados en dispositivos móviles como en altavoces inteligentes, utilizan el machine learning para afinar su capacidad de aprender a procesar el lenguaje natural en el cual se expresan las personas.
- Detección de fraudes, utilizados por las entidades bancarias y financieras para detectar si ciertos comportamientos de usuarios son fuera de patrones normales.
- Recomendación de productos y servicios, mediante el análisis de los patrones de comportamiento de los usuarios, para poder anticiparse a sus preferencias y gustos, utilizando por multitudes de servicios, como Amazon, Spotify o Netflix, por ejemplo.
- Las políticas de precios dinámicos, que se adaptan en tiempo real a la demanda y oferta, como son los sistemas utilizados en la industria hotelera y de transporte.
- Aplicaciones industriales, como la mejora de la capacidad de producción, la optimización del inventario y de la cadena de aprovisionamiento, la planificación de la demanda y de los precios, etc.
Los retos del Big Data Machine Learning
Big Data Machine Learning supone una revolución para todas aquellas empresas que quieren establecer procesos, productos y servicios data driven. Sin embargo, hay grandes retos que se deberán afrontar en un futuro muy cercanos:
- La disponibilidad de profesionales con formación especializada en Big Data y en Machine Learning.
- El reto que supone el Internet de las Cosas.
- El compromiso tanto de la dirección como de todos los niveles de la empresa hacia una cultura de datos.
