¿qué es big data y modelos predictivos?
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La analítica predictiva es una categoría de la analítica de datos cuyo objetivo es hacer predicciones sobre resultados futuros basándose en datos históricos y en técnicas de análisis como el modelado estadístico y el aprendizaje automático. La ciencia de la analítica predictiva puede generar conocimientos futuros con un grado de precisión significativo. Con la ayuda de sofisticadas herramientas y modelos de análisis predictivo, cualquier organización puede ahora utilizar datos pasados y actuales para predecir de forma fiable tendencias y comportamientos en milisegundos, días o años en el futuro.
El análisis predictivo ha captado el apoyo de una amplia gama de organizaciones, con un mercado global que se prevé que alcance aproximadamente 10.950 millones de dólares en 2022, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de alrededor del 21% entre 2016 y 2022, según un informe de 2017 publicado por Zion Market Research.
El análisis predictivo se nutre de una amplia gama de métodos y tecnologías, como el big data, la minería de datos, el modelado estadístico, el aprendizaje automático y diversos procesos matemáticos. Las organizaciones utilizan el análisis predictivo para examinar los datos actuales e históricos con el fin de detectar tendencias y prever los acontecimientos y las condiciones que deberían producirse en un momento determinado, en función de los parámetros suministrados.
big data y análisis predictivo en la construcción
Los big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos. El Big Data ha surgido como un importante área de interés en el estudio y la investigación entre profesionales y académicos. El crecimiento exponencial de los datos se ve impulsado por el crecimiento exponencial de Internet y los dispositivos digitales. El avance de la tecnología está haciendo económicamente viable el almacenamiento y análisis de enormes cantidades de datos. Los Big Data incluyen una mezcla de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en tiempo real procedentes de diversas fuentes.
Big Data tiene que ver con la cantidad de datos, normalmente en el rango de 0,5 terabytes o más, donde la capacidad de los sistemas de bases de datos relacionales comienza a degradarse, por lo que la necesidad de conductos basados en la nube como AWS y almacenes de datos son las necesidades del momento. Por otro lado, el análisis predictivo tiene que ver con la aplicación de modelos estadísticos a los datos existentes para predecir resultados probables con las fuentes de datos agitadas.
análisis predictivo ciencia de los datos
¿Tiene un negocio propio que le gustaría mejorar y ampliar? ¿O un producto que desarrollar? Si tiene un plan por el que empezar, estupendo. Si no es así, debería hacer algo de analítica. La analítica de Big Data puede ayudar a obtener datos de usuarios potenciales, procesarlos, limpiarlos y obtener un resultado valioso. Y, la analítica predictiva puede hacer predicciones de acuerdo con sus eventos de negocio pasados, presentes y futuros. ¿Se pregunta cómo funcionan el big data y el análisis predictivo? Lea este artículo para responder a esta pregunta.
Big Data significa conjuntos de información crudos y voluminosos que se vuelven valiosos en estudios y análisis. Cuantas más nuevas tecnologías tenemos, más capacidad de datos acumulan estas tecnologías. Por lo tanto, es de gran importancia hacer uso de estas grandes cantidades de información analizándolas. Y, este tipo de análisis requiere de herramientas específicas y de automatización, ya que los humanos no pueden procesar los big data manualmente, porque es imposible. El proceso de análisis automatizado de big data se llama big data analytics.
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Los big data son activos de información de gran volumen, alta velocidad y/o alta variedad que exigen formas rentables e innovadoras de procesamiento de la información que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos. El Big Data ha surgido como un importante área de interés en el estudio y la investigación entre profesionales y académicos. El crecimiento exponencial de los datos se ve impulsado por el crecimiento exponencial de Internet y los dispositivos digitales. El avance de la tecnología está haciendo económicamente viable el almacenamiento y análisis de enormes cantidades de datos. Los Big Data incluyen una mezcla de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados en tiempo real procedentes de diversas fuentes.
Big Data tiene que ver con la cantidad de datos, normalmente en el rango de 0,5 terabytes o más, donde la capacidad de los sistemas de bases de datos relacionales comienza a degradarse, por lo que la necesidad de conductos basados en la nube como AWS y almacenes de datos son las necesidades del momento. Por otro lado, el análisis predictivo tiene que ver con la aplicación de modelos estadísticos a los datos existentes para predecir resultados probables con las fuentes de datos agitadas.
