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El mundo de la tecnología no es ajeno a las modas y la verdad es que es necesario etiquetar las diferentes tendencias y tecnologías que dan forma al progreso. Sin embargo, también se abusa y las áreas de mercadeo de las compañías de soluciones de TI tienden a usarlas y comerciarlas para parecer coincidir con las expectativas del cliente.
Pero en realidad, ¿qué significa esto en términos simples para el usuario común? ? ¿Es útil para todos?
El término Big Data, por ejemplo, no es nuevo, pero aún crea mucha confusión. Big Data es la fuerza impulsora de diferentes ondas de transformación digital, como la inteligencia artificial y la ciencia de datos
¿Qué es Big Data?
Todo comienza con las primeras computadoras que digitalizan los datos que existían hasta entonces en papel Luego Internet, luego la era móvil y finalmente con Internet of Things, la generación de datos crece exponencialmente. Actualmente, en dos días, la misma cantidad de datos generados desde el comienzo del año hasta el año 2000. Big Data se refiere a la capacidad de recopilar datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes con el único propósito de analizarlo y poder revelar patrones, correlaciones y tendencias para predecir un resultado en cualquier campo, incluidas las empresas.
Anteriormente, toda la información estaba contenida en hojas de cálculo y bases de datos. Lo que no estaba estructurado y ordenado fue ignorado. Hoy en día, gracias a los avances en las tecnologías de almacenamiento y herramientas analíticas, se pueden almacenar otros tipos de datos, como fotografías, videos, grabaciones de audio y datos de sensores. Los proyectos Big Data nacen para tener una idea de todos estos datos de todas estas fuentes utilizando herramientas de análisis avanzadas y modelos de análisis predictivo, inteligencia artificial y más. machine learning
¿Qué es Predictive Analytics? aplica modelos matemáticos para predecir lo que sucederá en el futuro. Las herramientas a menudo usan inteligencia artificial y aprendizaje automático
¿Qué es inteligencia artificial o inteligencia artificial, por sus siglas en inglés?
Este es el concepto que describe las máquinas que realizan tareas de forma inteligente, que es igual a la inteligencia natural del ser humano. Esto es tener una percepción visual, tomar decisiones y reconocer el lenguaje natural entre otras cosas.
¿Qué es Machine Learning o ML, por sus siglas en inglés?
Esta es una aplicación de IA que define la programación de la computadora. aprender, de esta manera, en lugar de programar qué hacer, se le da acceso a toda la información y se les permite aprender.
Los beneficios de estas tecnologías no son distantes o exclusivos de proyectos gigantescos orientados a temas como el clima, la biomedicina. Todos los días estamos inmersos en aplicaciones que están detrás de ML. Lo más común y antiguo en lo que Amazon es el pionero es en la experiencia de compra personalizada. Antes, Amazon ofrecía un producto similar al que se había visto o comprado. Ahora, con ML, puede predecir no solo lo que desea, sino cuándo lo desea y ofrecer algo que no fue necesariamente planeado. Por otro lado, el servicio al cliente y el soporte son más eficientes y específicos, los problemas de reducción de fraude utilizan BA para detectar crímenes rápidamente. Google con su nueva aplicación utiliza AI no solo para ofrecer aquellos que atraen al usuario, sino también para organizar la secuencia de noticias generadas en tiempo real en torno a un evento.
Obviamente, todo acceso a nuestros datos ha provocado controversia y abuso de ellos, recientemente en cuestiones políticas, por ejemplo, en los Estados Unidos. Como consumidores, debemos ser conscientes de la información que queremos divulgar, las aplicaciones a las que queremos acceder y a qué nivel. Los reguladores deberán actualizarse y exigir una mayor transparencia de las diferentes entidades que utilizarán los datos porque los beneficios son mucho más altos que los costos.
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