Big data y machine learning: diferencias y ejemplos

Son métodos distintos pero complementarios; uno no podría existir sin el otro. La acción de una potencia es el resultado de la otra, ya que el machine learning utiliza inteligencia artificial para ofrecer a los ordenadores el aprendizaje necesario a partir de los datos procesados por el big data.

El machine learning y el big data son dos de los ejemplos más recientes de la innovación tecnológica que se han hecho indispensables en nuestro día a día. Al igual que ocurre con la inteligencia artificial o con el Internet de las cosas, se trata de procesos de automatización que optimizan las operaciones logísticas de las empresas.

Son técnicas de análisis de datos que se han incorporado o se están incorporando cada vez más en las compañías y que evidencian el impacto de la ciencia y la tecnología en los negocios actuales. Al fin y al cabo, estos softwares informáticos son el último eslabón de la transformación digital.

Big data vs. machine learning

Para intentar dar una definición certera de lo que es el big data, diremos que es la tecnología que se encarga de la procedencia y la naturaleza de grandes cantidades de información que posteriormente procesa. Por su parte, el machine learning realiza aprendizajes computacionales mediante análisis inteligentes.

El big data es un conjunto de técnicas capaces de procesar y analizar una gran cantidad de datos a través de los cuales detecta patrones ocultos e información relevante que no está en la superficie, pero que es necesaria para tomar decisiones acertadas. El big data ha resultado fundamental, por ejemplo, en los ecommerce, ya que aporta herramientas para optimizar la cadena de suministro o las operaciones de distribución.

Mientras tanto, el machine learning es una forma de inteligencia artificial que, como su nombre indica, permite a las máquinas aprender una serie de patrones y respuestas sin ser previamente programadas para ello. Se trata de un aprendizaje automático que se efectúa mediante algoritmos y que facilita la identificación e interpretación de patrones y predicciones.

Así funcionan el big data y el machine learning

El big data tiene unas características muy marcadas que ayudan a comprender su funcionamiento.

• Por volumen: Posee la capacidad de almacenar enormes cantidades de información.
• Por variedad: Es capaz de discernir entre datos estructurados y no estructurados de distinta procedencia. Estos pueden venir de redes sociales, motores de búsqueda, comercio electrónico, inteligencia artificial en el consumo masivo, etc.
• Por velocidad: El procesamiento de los datos se hace en tiempo real.
• Por valor: Tiene la capacidad de distinguir los datos y la información realmente importantes para la toma de decisiones de los que no lo son. Es lo que se conoce como smart data.

Por su parte, el machine learning parte de la base de que las máquinas aprenden a través de los datos y que son capaces de identificar patrones, a partir de los cuales toman decisiones con poca o nula participación del ser humano. En ese proceso utilizan métodos estadísticos y algoritmos de optimización.

Estos procesos se complementan, como ya hemos mencionado, con las técnicas de big data y la minería de datos. Por tanto, el big data retroalimenta al machine learning.

Ejemplos de big data

El big data tiene una presencia cada vez más amplia en nuestra vida. Casi todas las actividades humanas cuentan con aplicaciones de las técnicas analíticas del big data. A continuación, mencionamos algunas:

Salud pública

Se hacen diagnósticos y se prescriben tratamientos acertados basados en el big data. También se utiliza para la prevención y optimización de la gestión de los servicios.

Deportes:

Tanto los planteamientos estratégicos en las diferentes disciplinas deportivas como la prevención de las lesiones están basados hoy en día en el big data, así como la contratación de jugadores y la optimización de los recursos de capital humano.

Seguridad informática:

Se han implantado unos exhaustivos protocolos al acceso de los datos y se ha dotado a la información procesada de una especial protección.

Marketing:

Se diseñan estrategias que aumentan la lealtad de los clientes o se hacen segmentaciones de mercado más atinadas gracias a la tecnología basada en los datos.

Ejemplos de machine learning

• Los sistemas de reconocimiento de voz.

• Las plataformas de vídeos y audio con recomendaciones (YouTube, Spotify, Netflix, HBO, etc.).

• Los coches autónomos (Tesla).

• El transporte de productos.

• Los dispositivos de reconocimiento de imágenes.

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