Los macrodatos han estado en el punto de mira durante los últimos años. Esto se debe a que se espera que al analizar los grandes datos, sea posible hacer lo que se basó en la experiencia y la intuición de manera racional. Expliquemos brevemente la definición de big data y minería de datos, que está estrechamente relacionada con los macrodatos, y consideremos el impacto del análisis de big data en la sociedad. También mencionaremos nuestra relación con la computación perimetral.
¿Qué es el big data?
¿Qué es el big data? En general, significa «un término genérico para la tecnología para acumular, analizar y procesar datos estructurados o no estructurados que se producen en grandes cantidades y en tiempo real, o los datos en sí mismos».
Los datos estructurados son datos que tradicionalmente se administraban en una base de datos, los denominados datos organizados. Los datos no estructurados, por otro lado, se refieren a los datos sin procesar que aún no se han organizado.
Antes del análisis de big data, la información del campo era analizada por humanos y la empresa tomaba decisiones basadas en ella. Allí, se necesitaron muchos años de experiencia e intuición de los seres humanos. Sin embargo, en los últimos años, la cantidad y el tipo de datos recopilados automáticamente sobre el terreno debido al desarrollo de los equipos de información han aumentado a un ritmo acelerado, y la carga para los seres humanos ha aumentado, y la experiencia y la intuición necesarias para el análisis no se adquieren de la noche a la mañana. En otras palabras, el número de personas con suficiente experiencia e intuición está disminuyendo a pesar de que los datos de la fuente del análisis están aumentando.
Por lo tanto, la tecnología de minería de datos se ha desarrollado para apoyar el análisis de datos y la toma de decisiones. La minería de datos es una tecnología que ayuda a encontrar correlaciones entre los datos y a descubrir relaciones útiles entre grandes cantidades de datos, y es inseparable del análisis de big data. En otras palabras, es una tecnología que apoya la toma de decisiones al actuar en nombre de procesos como la intuición y la experiencia humanas que se han utilizado para derivar el análisis hasta ahora.
El concepto de minería de datos para analizar big data
Analicemos más de cerca la minería de datos para analizar los macrodatos. En general, el análisis de big data a menudo se basa en los siguientes modelos (modelos DIKW):
«Datos: Datos»
Esto es lo que llamamos datos sin procesar que permanecen recopilados. También son datos no estructurados. Suele tener el tamaño de un petapite a partir de terabytes.
«Información: Información»
Esta es una versión organizada de los datos sin procesar, y es básicamente en esta etapa cuando la minería de datos puede ayudar. También son datos estructurados.
Conocimiento: conocimiento
Se refiere a las tendencias y los conocimientos obtenidos de la información. En los últimos años, las herramientas de minería de datos han utilizado la inteligencia artificial y el análisis estadístico para respaldar el conocimiento en esta etapa.
«Sabiduría: sabiduría»
Se refiere al juicio humano a partir del conocimiento.
Es importante tener en cuenta que las herramientas de minería de datos pueden generar información a partir de datos, pero, en última instancia, depende del juicio humano generar conocimiento y sabiduría a partir de la información.
La tecnología actual requiere la correlación entre los datos, pero es necesario que los humanos inferan los fenómenos reales a partir de los resultados de la correlación. Es una profesión llamada científico de datos la que hace esto, pero es un trabajo muy difícil.
La razón por la que la dificultad es alta es que, además de los conocimientos para analizar datos (análisis estadístico, inteligencia artificial, etc.), es necesario estar familiarizado con las tendencias actuales del mercado y el comportamiento y la psicología humanos. Además de este conocimiento altamente especializado, también se requieren conocimientos para inferir fenómenos a partir de correlaciones de datos. Se puede decir que es una profesión que debe equilibrar la experiencia con el conocimiento en una amplia gama de campos. Además, estos recursos humanos no se pueden desarrollar de la noche a la mañana y hay escasez de recursos humanos. Se puede decir que es un problema en el estado actual del análisis de big data.
Por otro lado, el análisis que se basa únicamente en la experiencia y la intuición humanas convencionales puede pasar por alto conocimientos y sabiduría importantes debido a la especulación de la persona que realiza el análisis. Hay muchos casos en los que el análisis objetivo de big data mediante la minería de datos puede obtener conocimiento que anula la especulación convencional y el sentido común. Esta es una de las principales ventajas del análisis de big data.
El análisis de big data genera impacto en la sociedad
Como se mencionó hasta ahora, a primera vista, la ley se puede encontrar a partir de datos no relacionados, por lo que es posible reducir las fallas debidas a la experiencia y la intuición mediante el análisis de big data. Alternativamente, podemos apoyar objetivamente la intuición y la experiencia humanas. Como hay un caso famoso como el de «pañales y cerveza», hay ejemplos en los que el sentido común y la especulación sobre las medidas de venta se han visto anulados a partir de los resultados del análisis de macrodatos. Al extraer nuevos conocimientos a través de la minería de datos, también es eficaz para revisar las estrategias de ventas y marketing.
En el campo de la logística, los datos se recopilan adjuntando etiquetas IC a los productos y cajas de cartón, y se realiza un análisis de macrodatos. Al analizar qué rutas logísticas y cuántos productos se concentran, es posible optimizar las rutas logísticas. Además, la optimización de las rutas logísticas reduce los costos y el tiempo de transporte.
En el sector de la producción, puede mejorar la calidad de los productos recopilando datos de inspección de productos y analizando las tendencias. Además, al instalar sensores en puntos clave de la línea de producción y analizar el tiempo de trabajo recopilado con macrodatos, también es posible detectar cuellos de botella en toda la línea de producción. Los sensores se pueden instalar en los equipos de fabricación para un monitoreo constante, y los datos se pueden recopilar y analizar para predecir fallas.
De esta forma, la mayor ventaja es que se pueden obtener nuevos conocimientos a través del análisis de big data para mejorar la eficiencia y la optimización de las operaciones. Se puede decir que es un medio poderoso que puede corresponder a la disminución de la población activa y a la reforma del estilo de trabajo que se espera que el problema se agrave en el futuro.
En los campos de la logística y la producción, a menudo se generan grandes cantidades de datos en tiempo real, y es difícil detener cada línea y recopilar datos. Por lo tanto, cuando el análisis de big data se realiza en tiempo real sin detener la línea, se considera efectivo realizarlo con IA de borde mediante computación de borde.
El análisis de big data hace que la sociedad sea más significativa
Hasta ahora, hemos explicado brevemente los macrodatos. Existe el problema de que hay escasez de científicos de datos, pero la necesidad de analizar macrodatos aumentará cada vez más en el futuro. En consecuencia, con la ayuda de la inteligencia artificial y la computación de vanguardia, la tecnología de análisis de big data continuará desarrollándose. Y eso cambiará la sociedad poco a poco. Se espera que sea un cambio significativo para los seres humanos.
