Se estima que en 2025 habrá 20.000 millones de dispositivos conectados a Internet. Sistemas eficaces basados en la I.A. analizarán este compendio de datos en exabytes (un billón de Gigabytes cada uno) para convertirlo en información útil para las empresas respecto a los hábitos de consumo de sus clientes y de los equipos, como las impresoras.
El Big Data nació con la idea de crear estrategias personalizadas en base a esos datos con el objetivo de satisfacer mejor las necesidades de los consumidores mediante la toma de decisiones inteligentes a través de la I.A. Funciona gracias a bases de datos NoSQL especializadas que almacenan los datos de una forma flexible, lo que permite analizar fuentes de información totalmente distintas.
Cada vez que entramos en una web, activamos el GPS, enviamos un WhatsApp o nos conectamos a una red wifi estamos facilitando una serie de datos que se convertirán en información útil mediante el Big Data. Esta nueva tecnología permite una nueva fuente de ingresos, ya que las empresas conocerán en profundidad las necesidades y la forma de actuar de sus clientes frente a los productos y servicios. Sin embargo, muchas corporaciones se quedan estancadas en la etapa inicial de sus proyectos de Big Data por la falta de comprensión y formación, además de no saber cómo almacenar correctamente estos datos o no seleccionar la mejor herramienta para el análisis y almacenamiento de estos. Se debe diferenciar el dato y su recogida de la actividad de proceso, análisis y uso de la información extraída del dato. Traducido al entorno de la impresión, el dato sería el nivel de tóner que indica la impresora, y la información sería saber si esa impresora va a necesitar un nuevo cartucho en pocos días y si se ha enviado o no ya ese cartucho, para evitar engiar un cartucho con meses de antelacion o duplicar su envío. A menudo el servicio derivado de los datos recogidos se genera y gestiona de forma automática. Esto se hace por motivos de eficiencia, especialmente en actividades recurrentes (como por ejemplo el envío de un cartucho de sustitución). Pero en otros casos las compañías necesitan contratar a profesionales de datos capacitados y formados en el ámbito. Este sería el caso del uso de la información para determinar el cumplimiento de objetivos en ESG (Environmental, Social and Governance).
¿Qué es la Gobernanza del Dato? Es la que garantiza que los datos sean coherentes y fiables y que no se utilicen de forma indebida. Un programa adecuado de Data Governance incluye un comité directivo y un grupo de administradores de datos.
Un buen ejemplo de cómo sacar partido al Big Data lo tenemos en la plataforma Netflix: monitoriza qué ve cada usuario, analiza sus valoraciones, el soporte que usan, su ubicación geográfica o la fecha del visionado. Con toda esta información, ajusta el perfil completo de cada suscriptor.
Así pues, debido a la transformación digital, las compañías se encuentran con un gran volumen de datos complejos que no se pueden gestionar con un software tradicional. Por eso, necesitan expertos que sepan gestionarlos con sistemas avanzados de I.A. y, sobre todo, analizarlos.
Nubeprint desarrolló el primer motor con inteligencia artificial (I.A.) para MPS en 2013, mejorado un año después para la optimización de la gestión e implementado hasta el día de hoy (Nubeprint invierte el 30% de sus recursos en I+D+D). Con su Machine Learning específico para MPS, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos históricos como entrada para predecir los nuevos valores, siempre basándose en la I.A.
FUENTE: iebschool.com / Nubeprint
