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Producto Mínimo Viable en proyectos Big Data

Quien con monstruos lucha cuide de convertirse a su vez en monstruo. Cuando miras largo tiempo a un abismo, el abismo también mira dentro de ti.
F. Nietzsche “Más allá del bien y del mal”

Abordar un proyecto Big Data implica Big Challenges, todo es BIG en este nuevo paradigma

 

Por supuesto, contamos con grandes cantidades de datos, que requieren grandes infraestructuras de IT para almacenarlas. Sin olvidarnos del gran esfuerzo que implica el aprovisionamiento de estos datos, cada uno generado en diferentes silos de la empresa, con su propio formato, su granularidad, su mayor o menor estructuración y, la mayor parte de las veces, sin documentación sobre cómo se genera, periodicidad, etc. El reto de convertir DATA into KNOWLEDGE requiere, también, de un gran equipo de Data Scientist y de gran capacidad de computación para atacar, procesar y modelizar los inmensos datasets para dar respuesta a los objetivos del proyecto (porque los objetivos se han definido antes de lanzar el proyecto, ¿verdad?)

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MachineLearning_BigData

Por qué el Machine Learning no es la solución a tus problemas (de Big Data)

Much of the current enthusiasm for big data focuses on technologies that make taming it possible […]. While those are important breakthroughs, at least as important are the people with the skill set (and the mind-set) to put them to good use

 Data Scientist: The Sexiest Job Of the 21th Century . T. Davenport (2012)

 

Sin duda, vivimos en tiempos mediatizados por tendencias, hashtags, influencers, gurús, etc.  que, de forma sistemática, van posicionando, entre los términos más cool, diferentes conceptos de los cuales parece que todo el mundo tiene que hablar, debatir y tuitear. Detrás de esta democratización del conocimiento hay una evidente banalización del mismo, generándose, en muchos casos, conversaciones, debates y tweets con mucho continente y muy poco contenido. Uno de estos términos es Machine Learning (ML), considerado como la tendencia estrella en Big Data para el 2017, que parece viene para resolver todos esos problemas que, hasta ahora, se están encontrando las compañías que han acometido este tipo de proyectos.  Sin ánimo de quitar importancia al ML como herramienta para afrontar análisis sobre grandes volúmenes de datos y sobre los excelentes resultados que se pueden obtener al aplicar estos algoritmos en concreto, sí que sería conveniente no dejarse llevar por las tendencias sin contar con una mínima estructura que nos permita afrontar con garantías los vaivenes y tendencias del mercado de lo hype.

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El qué, por qué y cómo de la transformación digital

¿Qué es la transformación digital?

La transformación o revolución digital es una transición de la generación de valor tradicional basada en la fuerza productiva e industria automatizada, a la generación de valor a través de lo conectividad, automatización y optimización digital de procesos, que se ve facilitada gracias a la tecnología conectada y al cambio de necesidades y comportamientos de la sociedad de nuestros tiempos.  

Por tanto, la transformación digital está compuesta de tres ejes fundamentales:

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La Secretaría de Estado de Transformación Digital, un reto español para la nueva economía

El pasado 5 de septiembre, en el Encuentro de Telecomunicaciones y Economía Digital el presidente de la patronal tecnológica Ametic, José Manuel de Riva aseveraba que “la economía digital debería ser una cuestión de Estado” y proponía un Ministerio que ayude afrontar a España la Transformación Digital.

Esta sugerencia es ya una realidad a través de diversos programas en varios países del mundo. Sin ir más lejos, en Reino Unido el Department for Culture, Media and Sports nombró hace poco a su Minister of State for Digital Policy para desarrollar políticas públicas que ayuden a Reino Unido a digitalizarse. Entre las responsabilidades de esta nueva dirección se encuentran el desarrollo de diversas disciplinas: digital strategy, enterprise and technology, digital infrastructure and spectrum, digital markets and consumer policy, digital engagement and skills. Desde luego que apostar por la digitalización es una señal de avance y progreso hacia un nuevo modelo de economía. Reino Unido tiene claro que debe tener, entre sus prioridades, la digitalización si quiere continuar siendo una economía líder y competitiva y la creación de un área en específico es una buena señal de que avanzan por buen camino.

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ModelosAtribución

Modelos de atribución ad-hoc: más allá del último click

Imagina que dispones de un formulario de compra de billete de avión, de una tarificación de un seguro de hogar o de la compra de un smartphone. Ahora, echa un vistazo a las fuentes de tráfico que te traen visitas a ese formulario: ¿qué canal es el que te aporta más?, ¿es posible que el usuario haya tenido más contactos con tu app o con tu página web antes del último click en el que decidió comprar?, ¿existe algún contenido en tu blog que detona el proceso de búsqueda por parte del cliente y que termina en una compra?

En digital podemos medir todas las interacciones de un usuario que preceden al momento de la compra. Y cuando podemos manejar grandes cantidades de datos sobre el mismo evento, es posible llegar a construir una simplificación de la realidad a partir del estudio de comportamientos homogéneos. Nunca llegaremos a estar a en la mente del comprador, pero podemos obtener ciertas conclusiones estadísticamente significativas de los pasos que siguió antes de su decisión de adquirir un producto o contratar un servicio. A esto le llamamos modelos de atribución, o más exactamente de contribución.

Si eres usuario de Google Analytics seguro que has podido echar un vistazo a algunos modelos predefinidos de atribución o modelos estándar. En este post, queremos ir un paso más allá y profesionalizar la función de atribuir éxitos en base a modelos ad-hoc.
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6-predicciones-de-Digital-Big-Data-para-el-2016

6 predicciones de Digital Big Data para el 2016

Toda tecnología lo suficientemente avanzada es indistinguible de la magia

Arthur C. Clarke

 

Realizar una predicción de futuro no es tarea sencilla, aunque contemos con robustos modelos de forecasting, incluso aquellos más avanzados requieren contar con suficiente histórico y un balanceo adecuado entre la totalidad de variables que el modelo demanda y la posibilidad de controlarlas (modelarlas) todas. Aún en estos casos, el intervalo de confianza en el cual se sitúa la predicción se amplia a medida que demandamos resultados más a largo plazo. Esto en un contexto matemático, cuando bajamos al mundo real, donde gran parte de las variables son ingobernables, realizar predicciones de futuro entra en el campo de lo especulativo y posteriormente del estudio del error 🙂 . No obstante, vamos a arriesgarnos y tratar de hacer alguna predicción sobre cuáles serán las tendencias en el mundo del Big Data para el 2016 y, particularmente, para el Digital Data; tenemos todo un año por delante para refutar o validar dichas ideas y poder reajustar el modelo.

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Grafo complejo extraido de http://www.math.ucsd.edu/~fan/complex/

De la atribución a la contribución

No existe ninguna verdad fuera del mundo de las matemáticas. […] la filosofía ha muerto, porque de lo que no se puede hablar, mucho mejor es callarse

Tractatus Logico-Philosophicus  L. Wittgenstein []

 

Es difícil opinar acerca de algo después de tan lapidaria sentencia, no obstante, y dado que nos moveremos por la componente matemática del estudio de atribuciones en  campañas de marketing, desafiaremos al Wittgenstein aún a riesgo de socavar los fundamentos de la lógica.

Si en los entornos clásicos, la comunicación del usuario con los diferentes canales se realizaba a través de unos procedimientos establecidos, con pasos perfectamente definidos y con poco margen de interacción entre ellos, con la irrupción en el ecosistema de la empresa del entorno digital, donde el hipervínculo socava las jerarquías, las posibles interacciones de un cliente con la empresa a través de sus activos digitales se convierte cada vez más y más compleja. El enfoque CRM clásico, donde la información es estructurada a partir de grandes bases de datos diseñadas para almacenar y, posteriormente, estudiar y mejorar el customer journey, deja paso a grandes volúmenes de datos que, como comentamos en anteriores posts, tienen sus propias características, aumentando la entropía del propio sistema de información y forzando a la evolución en la forma de abordar el análisis.

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El Monstruo del Data Lake

No hay en el mundo fortuna mayor, creo, que la incapacidad de la mente humana para relacionar entre sí todo lo que hay en ella. Vivimos en una isla de plácida ignorancia, rodeados por los negros mares de lo infinito, y no es nuestro destino emprender largos viajes. Las ciencias, que siguen sus caminos propios, no han causado mucho daño hasta ahora; pero algún día la unión de esos disociados conocimientos nos abrirá a la realidad, y a la endeble posición que en ella ocupamos, perspectivas tan terribles que enloqueceremos ante la revelación, o huiremos de esa funesta luz, refugiándonos en la seguridad y la paz de una nueva edad de las tinieblas.

La llamada de Cthulhu. H.P. Lovecraft

Si el Digital Big Data se está consolidando como tendencia, tal y como comentamos en un artículo previo, el Data Lake o lago de datos se posiciona como el sistema de almacenaje y, fundamentalmente, de explotación de los nuevos datos que forman parte del ecosistema de una compañía. El dato “clásico” y generado por sistemas propios, el tradicional DataWareHouse, se va enriqueciendo con datos generados en sistemas externos, en muchos casos, provenientes del mundo digital (datos de analítica digital, tweets en streaming, sensores digitales, etc.)  que, prácticamente, son volcados en tiempo real a nuevas arquitecturas de almacenamiento de información, generando lo que se ha pasado a denominar Data Lake.

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