7 Las tendencias de análisis de datos más importantes en 2018

El análisis de datos puede ser muy intimidante, pero es muy importante para planificar y diseñar su sitio web. Lo que hace que el análisis de datos sea tan difícil hoy en día es la cantidad de datos que obtiene de diferentes fuentes e intenta averiguar qué es importante para su negocio y qué es solo mucho ruido. Una amplia gama de software, tecnologías y estrategias están disponibles para abordar estos “grandes” problemas de datos, así como datos no estructurados, y evolucionan rápidamente. Para maximizar su inversión en análisis de datos, debe conocer las tendencias para elegir las adecuadas para usted.
Estas son las siete tendencias de análisis principales en 2018. Los análisis de lotes disminuyen en la desgracia en un mundo de rápido movimiento, en el que la información en el tiempo es la potencia, se disparan los días de procesamiento de datos. En los viejos tiempos, las aplicaciones de datos solo podían recopilar información y tuvieron que esperar hasta que todos se fueran a casa para procesarlas. Tal vez entonces fue bueno, pero condujo a retrasos que ya no son aceptables hoy en día. Las personas quieren excelentes datos analizados y de actuación disponibles ahora para que puedan tomar decisiones. La presión se ejerce sobre los científicos en los datos para justificar la inversión en tecnología de análisis de datos al proporcionar resultados que creen un valor comercial tangible.
La inteligencia artificial ha vuelto a una corriente más alta, más rápida y profunda es el nombre del juego en el análisis de datos. El gran volumen de flujo de datos en un negocio típico a menudo es demasiado grande para que las personas puedan procesar y analizar de manera efectiva, por lo que caen en los automóviles inteligentes para hacer el trabajo. Cualquier cosa antes de eso es solo una pérdida costosa de recursos humanos y tiempo, porque las personas tardan más en hacerlos y tienden a cometer errores con tareas repetitivas. La inteligencia artificial (IA) puede administrar estas tareas a menudo asociadas con grandes conjuntos de datos, de modo que su valor es consistencia en la producción de resultados. La intuición y la inteligencia humana intervendrán en el paso más importante cuando los resultados estén disponibles para tomar decisiones. Las masas aprenden en tiempo real, podría imaginar que la inteligencia artificial es una mala idea basada en muchas películas de automóviles que se han apoderado del mundo. Sin embargo, la fascinación continua por el concepto de Internet de las cosas y la conectividad sin interrupciones entre los dispositivos hace que los algoritmos de aprendizaje automático sean la mejor manera de recopilar y analizar los datos a medida que nacen. Esto no se limitará a los datos a nivel empresarial, porque el micro-servicio produce muchos datos en el flujo. La mayoría de estos son datos no estructurados, que pueden proporcionar perspectivas importantes en el contexto de su creación.
De hecho, el diseño de aplicaciones de datos trae un paso atrás al anticipar el futuro con análisis de datos preventivos. Las empresas pueden optar por ser proactivas tomando decisiones basadas en lo que los datos históricos estipulan que sucederá antes de un evento, creando un modelo de negocio agregado por valor para identificar la eficiencia, las oportunidades que generan ingresos y mejoras para los servicios al cliente. Los datos no estructurados ocupan el centro de atención que un gran porcentaje de toda la información no está estructurado, lo que significa que no se clasifican fácilmente en columnas o categorías ordenadas. Estos incluyen cosas como videos, redes sociales, texto, flujos RSS y diapositivas. Puede decir de inmediato que contienen información importante que puede ayudarlo a comprender mejor su negocio y sus clientes. Sin embargo, debido a que los datos que contienen no están organizados de una manera que un automóvil puede entender, son difíciles y costosos de analizar.
Afortunadamente, los avances en el aprendizaje automático y la tecnología similar hacen posible compilar y analizar datos no estructurados de manera actual. Si desea comprender las razones detrás del comportamiento de compra de su mercado objetivo, debe invertir en tecnología que administre los datos no estructurados más que un hombre que un automóvil. Los datos oscuros aumentan … en la nube de acuerdo con el renovado interés de los datos no estructurados, muchos científicos de datos miran los datos “oscuros” a menudo almacenados en la nube. Los datos oscuros incluyen archivos de registro y otros datos que aún no se han procesado y analizado. Dark Data es un tipo de datos no estructurados que a menudo se renovan en el almacenamiento del sitio fuera del sitio cuando no hay suficiente espacio en el centro de datos de una empresa. Esto conduce a una negligencia sistemática, porque los datos fuera del sitio son más difíciles de acceder, excepto que son difíciles de analizar primero. La solución efectiva para esto es la implementación del software de análisis de datos en la nube, donde los datos oscuros y otros datos no estructurados podrían esperar revelar todo sobre su negocio y clientes.
Uno de los métodos más poderosos y populares de análisis de datos en la nube es el uso del lenguaje R para dibujar, manipular y analizar estadísticamente los datos. Es un lenguaje de programación de código abierto para crear análisis de datos reproducibles de alta calidad. Se integra en muchos productos comerciales de aprendizaje automático, como SQL Server 2016 y Microsoft Azure Machine Learning Studio. Sin embargo, tiene sus limitaciones, porque no es lo suficientemente fuerte como para ser utilizado para redes neuronales profundas. Las redes neuronales le permiten ir más allá de lo obvio de todas estas tendencias para analizar los datos no estructurados y semiestructurados preventivamente y en tiempo real requieren un tipo de análisis de datos que pueda administrar información no lineal y estratificada. Las razones neuronales en los datos de análisis usan un Algoritmo complejo que imita cómo el cerebro humano procesa la información, aunque en un grado muy elemental. La idea principal es hacer análisis que van más allá de lo que es obvio, al igual que la forma en que las personas saben intuitivas cuando algo está mal con una imagen o cuando algo “se siente”. Este no es un tipo de magia o percepción adicional, como creen algunas personas, sino un reconocimiento subconsciente de los datos o información recibida que han sido procesadas y clasificadas sin esfuerzo o pensamiento consciente. Los algoritmos de redes neuronales no funcionan con este grado de riqueza, pero lo suficientemente bien para las necesidades del negocio.

El algoritmo típico de la red neuronal tiene tres capas, la más obvia es la capa o datos de entrada a medida que aparecen al usuario. El valor de las redes neuronales está en la capa oculta, que a menudo contiene funciones matemáticas o neuronas ocultas al usuario. Estas neuronas a menudo tienen un efecto significativo en los resultados futuros, que es la tercera capa. La inmersión profunda para una mejor comprensión del aprendizaje automático y las redes neuronales son los conceptos básicos que lideran el análisis de datos hoy en día. Sin embargo, a menudo necesitan hundirse más profundamente en datos para una mejor comprensión. Si bien una red neuronal estándar tiene varias capas, una red neuronal profunda desciende las capas ocultas hasta donde puede alcanzar. Puede alternar hasta 20 capas de unidades de procesamiento no lineales y lineales, reconociendo varios modelos y conexiones a medida que se ejecutan. Se necesita más tiempo para aprender el marco para recopilar y analizar los datos, pero tiene predicciones mucho más sólidas. Puede crear redes neuronales profundas utilizando varios paquetes, los más populares son TensorFlow y MXNet. Otros paquetes incluyen Microsoft Cognitive Toolkit, Thano, Caffe y Torch. Conclusión El análisis de los datos ha funcionado desde que el propietario de la primera tienda se dio cuenta de que poner dulces en el mostrador ha generado ingresos adicionales, porque ha hecho que los niños pequeños llamen a sus padres a comprar algo. Se ha vuelto mucho más complicado que en las últimas dos décadas y se ha acelerado en los últimos años.