Inteligencia de negocio, Big Data, y aprendizaje automático

  • Hace poco hablaba con un amigo acerca del enorme potencial que tiene la transformación digital de convertirse en un elemento mucho más disruptor que la simple eliminación del papeleo asociado a la gestión de organizaciones convencional.
  • Es cierto que la transformación digital ha venido para quedarse, y aquellas empresas que no inviertan capital económico y humano en digitalizar y automatizar sus procesos están destinadas a sufrir una nada despreciable pérdida de competitividad.
  • Una vez definidos estos términos, dejamos para posts futuros hablar un poco más en detalle de ellos, así como de por qué todas estas tecnologías aportan un valor clave para el negocio.

Hace poco hablaba con un amigo acerca del enorme potencial que tiene la transformación digital de convertirse en un elemento mucho más disruptor que la simple eliminación del papeleo asociado a la gestión de organizaciones convencional. Es cierto que la transformación digital ha venido para quedarse, y aquellas empresas que no inviertan capital económico y humano en digitalizar y automatizar sus procesos están destinadas a sufrir una nada despreciable pérdida de competitividad. Sin embargo, la digitalización de los procesos de negocio lleva consigo el germen de una tecnología mucho más transformadora: esta digitalización es la clave para agregar todo tipo de datos en torno a los procesos de negocio, y con ello abrir la puerta para una mejora continua realmente eficiente; y es que, como dijo Lord Kelvin, lo que no se define no se puede medir, lo que no se mide no se puede mejorar, y lo que no se mejora está destinado a desaparecer.

Sin embargo, dentro de esta agregación de datos nos encontramos con un batiburrillo de buzzwords y palabras grandilocuentes pero vacías de significado que han terminado por cansarnos los oídos. Entre ellas encontramos las tan manidas aprendizaje automáticointeligencia de negocio, y big data. Pero, lejos de lo que mucha gente ha terminado por pensar debido a la insistencia de los buzzwordianos, estas expresiones no son palabras vacías de significado, y entrañan un importante arsenal de tecnología y desarrollos científicos. De hecho, todos ellos son términos que llevan muchos años acuñados, mucho antes de que los buzzwordianos las vaciaran de significado. Sin embargo, muchas veces escuchamos estos términos asociados a exactamente el mismo significado, que es algo así como “hacer cosas con datos”.

Aunque seguro que algunos de mis compañeros me discutirán, voy a tratar de definir estos tres términos de la forma más comprensible posible:

  • Inteligencia de negocio se refiere al proceso de extraer conocimiento y sabiduría a partir de los datos. Obtener datos a través de la digitalización de los procesos de negocio puede aportar mucho valor a la organización, pero para que esto sea posible es necesario analizar estos datos, y ser capaces de ver más allá de números y gráficas. Seguramente, la mayoría de los lectores hayáis trabajado alguna vez con una herramienta de business intelligence: Google Analytics.
  • Big Data. Quizá uno de los términos más manidos de los últimos tiempos. Sin embargo, detrás de este término también podemos encontrar una gran cantidad de desarrollos tecnológicos y científicos con un objetivo común: dar una respuesta al aluvión de datos que estamos viviendo en la actualidad. Para ello, se han desarrollado estructuras de datos y formas de gestionar de forma eficiente los recursos computacionales. No voy a entrar en la discusión de qué se considera “big”, porque en este punto es muy difícil llegar a un acuerdo, pero lo podemos dejar en que es una cantidad de datos suficiente como para que los algoritmos y estructuras de datos “clásicos” ya no sean utilizables. Aquí podríamos hablar de datos estructurados o no estructurados, pero ese tema lo dejamos para otro post.
  • Aprendizaje automático. a no mucho tardar. La disciplina del aprendizaje automático se encarga de diseñar sistemas inteligentes que, en base a los datos que se les proporcionan, son capaces de predecir el futuro o automatizar determinadas tareas que antes sólo podían ejecutar personas (como por ejemplo transcripción de texto, detección de patrones, etc). Bueno, no se trata de una bola de cristal, pero sí que son útiles en determinadas circunstancias en las cuales el ojo (o cerebro) humano no es capaz de llegar a conclusiones con la suficiente celeridad, símplemente hay demasiados datos como para analizarlos a mano, o el sistema automático tiene acceso a más fuentes de datos que el experto humano.

Una vez definidos estos términos, dejamos para posts futuros hablar un poco más en detalle de ellos, así como de por qué todas estas tecnologías aportan un valor clave para el negocio.

Deja un comentario