SnchzDev - Análisis basados en datos

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Mostrando las entradas etiquetadas como Inteligencia Empresarial

Aplicando el Big Data para el éxito político

El Big Data es una tecnología que permite captar, procesar y analizar enormes volúmenes de información procedentes de diversas fuentes, como las redes sociales, los medios de comunicación, las encuestas o los registros públicos. Esta información puede ser utilizada para conocer mejor a los votantes, sus preferencias, sus preocupaciones, sus gustos y sus intereses. Así, se puede diseñar una estrategia política más eficaz, personalizada y adaptada a las demandas ciudadanas. El Big Data política es una herramienta clave para los políticos, los directores de campañas electorales, los gobiernos y las instituciones. Con el Big Data se puede: Identificar los temas que más preocupan o interesan a la ciudadanía, y elaborar propuestas que respondan a sus necesidades y expectativas. Segmentar el electorado en función de diferentes variables, como el género, la edad, la localidad, el nivel educativo o el perfil ideológico, y adaptar el mensaje y el tono a cada grupo. Detectar las tendencias y los

Cuatro empresas Cloud y sus soluciones para Big/Small Data

Un "lake house" es un término utilizado en el campo de la arquitectura de datos que se refiere a un repositorio centralizado para almacenar varios tipos de datos, incluidos datos no estructurados y semi-estructurados. El objetivo es mantener todos los datos de una organización en un solo lugar, lo que facilita su gestión, gobernanza y extracción de valor. En las plataformas en la nube Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) y Microsoft Azure, hay varias opciones disponibles para construir una lake house: Oracle Cloud Infrastructure (OCI): Oracle proporciona varios servicios en OCI que se pueden utilizar para construir una lake house, incluyendo Object Storage, que es un servicio de almacenamiento de datos escalable, duradero y rentable. Amazon Web Services (AWS): AWS tiene varios servicios que se pueden utilizar para construir una lake house, incluyendo Amazon S3, que es un servicio de almacenamiento de objetos, y Amazon Glue,

Business Analytics

Business Analytics es un proceso que implica el uso de técnicas y herramientas estadísticas, de minería de datos y de inteligencia artificial para analizar datos empresariales y convertirlos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones. Esta disciplina combina habilidades técnicas con habilidades empresariales para brindar una visión clara del rendimiento empresarial y ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. A continuación, te presento algunas de las áreas principales que abarca el Business Analytics: Análisis de datos : El análisis de datos es el proceso de recopilar, organizar y analizar datos empresariales para obtener información útil. Incluye técnicas como la minería de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias en los datos. Análisis de rendimiento empresarial : El análisis de rendimiento empresarial implica la evaluación del rendimiento de una empresa en relación con sus objetivos y métricas

Protección de datos y Big Data

En Europa, la ley de protección de datos personales más importante es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), que se aplica en todos los países de la Unión Europea (UE) desde mayo de 2018. Este reglamento establece las normas para el tratamiento de datos personales por parte de empresas y organizaciones en la UE. Para los proyectos de Big Data, el RGPD establece que los datos personales deben ser recopilados y procesados de manera legal, justa y transparente, y solo se pueden usar para fines específicos y legítimos. Además, los titulares de los datos deben ser informados claramente sobre cómo se utilizarán sus datos y deben dar su consentimiento explícito para que se utilicen. El RGPD también establece que se deben tomar medidas adecuadas para proteger los datos personales, incluyendo medidas de seguridad técnicas y organizativas apropiadas para proteger contra el acceso no autorizado, la divulgación o el uso indebido de los datos personales. Además, las empresas y organiz

Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques diferentes utilizados en el campo del aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que se centra en desarrollar algoritmos y modelos que permitan a las máquinas aprender y mejorar a partir de los datos. El aprendizaje supervisado es un enfoque en el que se proporcionan a un algoritmo de aprendizaje automático datos etiquetados para que aprenda a predecir una variable de salida a partir de una serie de variables de entrada. En este enfoque, se tiene un conjunto de datos de entrenamiento que contiene pares de entrada/salida, y el algoritmo aprende a hacer predicciones a partir de los datos etiquetados proporcionados en el conjunto de entrenamiento. El objetivo del aprendizaje supervisado es crear un modelo que pueda generalizar la relación entre las entradas y las salidas para hacer predicciones precisas en nuevos datos. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es un enfoque en el que se proporcionan al

Customer Analytics

Customer analytics es una disciplina que se centra en el análisis de los datos de los clientes con el objetivo de obtener información valiosa para la toma de decisiones empresariales. Esta disciplina implica la recopilación, el análisis y la interpretación de datos de los clientes para comprender mejor su comportamiento, necesidades y preferencias. A continuación, te presento algunas de las principales áreas que abarca el Customer Analytics : Análisis de datos del cliente : El análisis de datos del cliente implica la recopilación y análisis de datos relacionados con los clientes, como la demografía, el comportamiento de compra, las interacciones con la marca y la retroalimentación de los clientes. Análisis de la segmentación de clientes : La segmentación de clientes es la identificación de grupos de clientes con características similares. El análisis de la segmentación de clientes implica la identificación de estas segmentaciones y la comprensión de sus características y necesidades.

Algoritmos Descriptivos y Predictivos

Los algoritmos descriptivos y predictivos son dos tipos de algoritmos utilizados en la analítica de datos y la minería de datos para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa de ellos. Los algoritmos descriptivos son aquellos que se utilizan para describir y resumir los datos. Estos algoritmos se utilizan para encontrar patrones, tendencias y características de los datos. Algunos ejemplos de algoritmos descriptivos incluyen la estadística descriptiva, el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de clúster y la minería de reglas de asociación. Por otro lado, los algoritmos predictivos son aquellos que se utilizan para predecir el comportamiento o los resultados futuros de un conjunto de datos. Estos algoritmos se utilizan para hacer predicciones basadas en los patrones y tendencias identificados en los datos. Algunos ejemplos de algoritmos predictivos incluyen la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y las redes neuron

Competencias en ciencia de datos más demandadas

Algunas de las competencias en ciencia de datos más demandadas en 2023 son: Limpieza de conjuntos de datos Análisis de datos Habilidad para interpretar datos e informar de ellos Aprendizaje automático Narración de datos Conocimiento avanzado del lenguaje de programación Python Conocimiento de algoritmos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo Adaptabilidad al cambio y a la automatización Pedagogía y comunicación efectiva con otros profesionales Creatividad y dinamismo

¿Qué es la Minería de Datos?

La minería de datos es un proceso que implica el descubrimiento y la identificación de patrones, tendencias y relaciones en grandes conjuntos de datos. Este proceso se lleva a cabo mediante el uso de técnicas de análisis estadístico, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras herramientas de análisis de datos. El objetivo de la minería de datos es identificar patrones significativos en los datos que puedan ser utilizados para tomar decisiones empresariales informadas. Los patrones descubiertos pueden ser utilizados para identificar oportunidades de negocio, reducir costos, mejorar la eficiencia y la eficacia de los procesos empresariales, así como para predecir resultados futuros. El proceso de minería de datos se divide en varias etapas: Recopilación de datos : La primera etapa consiste en recopilar los datos relevantes para el análisis. Preprocesamiento de datos : Esta etapa implica la limpieza, transformación y normalización de los datos. Los datos pueden contener error

Tipos de Analíticas de datos

La analítica de datos es un proceso que consiste en utilizar herramientas y técnicas para analizar y extraer información valiosa de los datos. La analítica de datos ha cobrado una gran importancia en los negocios en los últimos años, ya que las empresas se dan cuenta de que pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas basándose en datos. Dentro de la analítica de datos, existen diferentes tipos de analíticas, cada una con un enfoque específico. Vamos a verlas: Analítica descriptiva : Este tipo de analítica se enfoca en describir y resumir datos, lo que significa que busca respuestas a preguntas como: ¿Qué sucedió? o ¿Qué está sucediendo ahora? Por lo general, se utiliza para dar una imagen general de un conjunto de datos y para detectar patrones y tendencias en ellos. La analítica descriptiva no se enfoca en hacer predicciones o explicar relaciones de causa y efecto. Analítica diagnóstica : La analítica diagnóstica se enfoca en analizar y evaluar los datos para determinar las

Cognitive Computing

El cognitive computing es una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo desarrollar sistemas informáticos que puedan simular la capacidad cognitiva humana, incluyendo la percepción, el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones. A diferencia de otros enfoques de la inteligencia artificial, que se centran en la programación de sistemas para seguir reglas específicas, el cognitive computing se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender y mejorar a partir de la experiencia y la interacción con el mundo real. El cognitive computing se inspira en el funcionamiento del cerebro humano, utilizando técnicas como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la visión por computadora, la inteligencia emocional, la comprensión de la semántica y la ontología. Los sistemas de cognitive computing utilizan una combinación de algoritmos, tecnologías y técnicas de inteligencia artificial para simular la inteligencia humana. El cognitive computing s

Spark para niños

Imagina que tienes un montón de piezas de Lego, de diferentes colores y formas. Cada pieza de Lego es como un dato, algo que quieres analizar o procesar. Pero tienes tantas piezas de Lego que no puedes analizarlas todas al mismo tiempo. Por eso, necesitas dividirlas en grupos más pequeños y trabajar con cada grupo por separado. Eso es lo que hace Spark: divide grandes conjuntos de datos en grupos más pequeños, llamados RDDs (Resilient Distributed Datasets). Cada RDD es como un grupo de piezas de Lego, que Spark puede procesar de manera distribuida en diferentes nodos de un clúster de Spark. Además, Spark es muy rápido, como si tuvieras un equipo de amigos ayudándote a construir tus piezas de Lego. Y lo mejor de todo es que puedes hacer muchas operaciones diferentes con tus RDDs, como filtrarlos, ordenarlos o unirlos. En resumen, Spark es una herramienta muy útil para procesar grandes conjuntos de datos de manera distribuida y eficiente, y RDDs son como grupos de datos que Spark puede p

Almacenamiento distribuido HDFS para niños

Imagina que tienes un juguete muy grande, tan grande que no puedes guardarlo en tu habitación. Pero en lugar de guardar el juguete en un solo lugar, lo puedes dividir en pedazos más pequeños y guardar cada pedazo en diferentes cajas. De esta manera, puedes guardar el juguete completo, pero en diferentes lugares. Eso es lo que hace HDFS: divide grandes archivos de datos en pedazos más pequeños y los guarda en diferentes servidores (también llamados nodos) de un clúster de Hadoop. Cada pedazo de datos se llama un bloque, y cada bloque se replica (se copia) en diferentes servidores para asegurar que los datos estén disponibles en caso de que un servidor falle. De esta manera, HDFS es una herramienta muy útil para almacenar grandes cantidades de datos en un sistema distribuido de manera eficiente y tolerante a fallos. Además, HDFS proporciona un sistema de archivos jerárquico, similar a cómo organizarías tus juguetes en diferentes cajas o estantes en tu habitación.

Ecosistema Hadoop

Cabe destacar que existen muchas posibles arquitecturas Hadoop, y que ésta es sólo una de ellas. Ingesta de datos : en este nivel, los datos son capturados y transformados para poder ser procesados por la plataforma Hadoop. Esto puede involucrar diversas fuentes de datos, como bases de datos relacionales, archivos, sistemas de streaming en tiempo real, entre otros. Una herramienta comúnmente utilizada en esta etapa es Apache Flume , que permite la ingestión de datos desde diversas fuentes y su envío a Hadoop. Almacenamiento distribuido : aquí es donde se almacenan los datos procesados en Hadoop. La herramienta principal utilizada para esto es Hadoop Distributed File System (HDFS) , que es un sistema de archivos distribuido que puede manejar grandes cantidades de datos y su almacenamiento en múltiples nodos del clúster. Además, es posible utilizar herramientas como Apache HBase, que proporciona una base de datos NoSQL distribuida sobre Hadoop. Capa de gestión : en este nivel se gestiona

Map Reduce para niños

MapReduce es un modelo de programación y un componente clave de la plataforma Hadoop. El modelo MapReduce es utilizado para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo y distribuidos a través de un clúster de computadoras. El proceso de MapReduce consiste en dos fases principales: la fase de "map" y la fase de "reduce". En la fase de "map", se realiza una operación de mapeo de los datos de entrada en pares clave/valor, donde la clave identifica el registro y el valor contiene los datos asociados a ese registro. En la fase de "reduce", se lleva a cabo una operación de reducción que combina los datos de entrada en pares clave/valor con la misma clave. La idea es agrupar los datos de entrada que tienen la misma clave y aplicar una función de reducción que procese los valores asociados a esa clave. El modelo MapReduce se utiliza para procesar grandes conjuntos de datos de manera distribuida y escalable. Al dividir el procesamiento en tareas más p

Hadoop y Spark

Hadoop y Spark son dos herramientas de procesamiento de datos muy utilizadas en una arquitectura Big Data. Hadoop es un framework de código abierto para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos. El objetivo principal de Hadoop es permitir el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de hardware estándar. Hadoop está diseñado para ser escalable, confiable y tolerante a fallos, lo que lo hace adecuado para el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Hadoop se compone de varias herramientas, como HDFS (Hadoop Distributed File System), que se utiliza para almacenar grandes cantidades de datos en un clúster de servidores, y MapReduce, que se utiliza para procesar los datos de manera distribuida en el clúster. Spark , por otro lado, es un motor de procesamiento de datos en memoria que permite el procesamiento de datos en tiempo real y el análisis de grandes conjuntos de datos. Spark se puede utilizar junto con Hadoop para procesar grandes can

Arquitectura Big Data

Una arquitectura Big Data es una estructura que se utiliza para almacenar y procesar enormes cantidades de datos. Está compuesta por varias capas que se encargan de tareas específicas. A continuación se describen las capas más comunes en una arquitectura Big Data y su utilidad: Capa de adquisición de datos : es la capa encargada de recopilar y adquirir los datos. Esto puede implicar la captura de datos de diferentes fuentes, como bases de datos, sensores, redes sociales, aplicaciones móviles, entre otras. La adquisición de datos también puede incluir la transformación de los datos para que puedan ser almacenados y procesados de manera eficiente. Capa de almacenamiento de datos : esta capa es responsable de almacenar los datos de manera eficiente y segura. Existen diferentes opciones de almacenamiento de datos, desde bases de datos relacionales hasta sistemas de archivos distribuidos como Hadoop Distributed File System (HDFS). En general, el almacenamiento de datos en una arquitectura

Las "V's" de Big Data

Las "V's" de Big Data se refieren a las características clave de los grandes volúmenes de datos que son importantes para su gestión y análisis. No hay un número específico de "V's" en Big Data, ya que diferentes expertos y autores pueden proponer diferentes términos o dimensiones para describir los desafíos y oportunidades asociados con la gestión y el análisis de grandes volúmenes de datos. Las cinco "V's" (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor) son las más conocidas y ampliamente aceptadas, y se consideran como una buena base para comprender los aspectos fundamentales de Big Data. Sin embargo, también hay algunas otras "V's" propuestas que pueden ser útiles para comprender otros aspectos de los datos grandes, como la volatilidad, la viabilidad, la visualización, la verificabilidad, la vulnerabilidad, la variabilidad temporal, la viscocidad, la valoración, entre otras. En general, la cantidad de "V's" que

Arquitectura típica de un sistema de BI

Vamos a describir una arquitectura típica de un sistema de Business Intelligence ( BI ) con Stage , ODS y DDS . ¿Qué son? Vamos a verlo: Stage : Esta capa es la primera en el proceso de ETL y se utiliza para extraer y almacenar datos sin procesar de varias fuentes de datos empresariales. Estos datos pueden incluir registros de transacciones, datos de sensores, datos de redes sociales, entre otros. El objetivo principal de la capa Stage es limpiar y transformar los datos para garantizar que sean precisos y coherentes antes de ingresarlos en la siguiente capa del proceso de ETL . ODS ( Operational Data Store ): Esta capa es una base de datos temporal que se utiliza para almacenar los datos después de que se han limpiado y transformado en la capa Stage . La ODS se utiliza para almacenar los datos de manera que estén listos para su análisis inmediato. A diferencia del Data Warehouse , la ODS no está diseñada para el análisis a largo plazo, sino que se utiliza para el análisis y la toma d

DataWarehouse y DataMarts

Tanto un Data Warehouse como un Data Mart son dos estructuras de almacenamiento de datos que se utilizan en Business Intelligence y en análisis de datos. A continuación, te explico en qué consisten cada uno de ellos: Data Warehouse : Es una estructura de almacenamiento centralizada de datos que se utiliza para recopilar y almacenar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes de una empresa en un solo lugar. El objetivo principal de un Data Warehouse es proporcionar una visión integral y consistente de los datos empresariales para la toma de decisiones estratégicas y para el análisis de tendencias a largo plazo. Un Data Warehouse suele ser utilizado por los equipos de análisis de datos y por los gerentes de la empresa para el reporting y la toma de decisiones basadas en datos. Data Mart : Es una versión simplificada y especializada de un Data Warehouse que se enfoca en un área o función específica de la empresa, como ventas, finanzas o recursos humanos. Un Data Mart es una