Big data_ todo lo que debes saber

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julio 7, 2022

Big Data: Todo lo que debes saber

La tecnología ha cambiado drásticamente la forma de hacer todo. Hoy en día, en cualquier empresa, es necesario contar con herramientas que ayuden a procesar toda la información. Por esto te hablaremos del Big Data.

La adaptación a la era tecnológica aún genera algo de confusión en muchas personas. Los cambios en las metodologías de trabajo y la implementación de nuevas tecnologías se han convertido en algo totalmente necesario para aumentar la productividad. El uso de herramientas como el Big Data se ha vuelto esencial en casi cualquier ámbito.

El trabajo de procesamiento de datos es una tarea que hemos delegado completamente a la tecnología. Lógicamente, las empresas recolectan cada vez más datos en tiempos muy reducidos, por lo que la capacidad de un software es infinitamente superior a la de un equipo de trabajo compuesto por personas.

De esta manera, lo que se busca es ahorrar tiempo y dinero, logrando además el cumplimiento de dichas tareas. La tecnología ha facilitado inmensamente este tipo de labores, permitiendo que el recurso humano se dedique a otras tareas.

La automatización en este tipo de procesos inició como algo que otorgaba ventajas a ciertas empresas. Sin embargo, la competencia es salvaje y su uso se ha convertido en algo elemental para poder mantener una empresa en un mercado competitivo.

Por esto resulta tan importante la implementación del Big Data en las empresas. Te diremos todo lo que tienes que saber al respecto.

¿Qué es el Big Data?

Big Data es un término que se ha hecho presente en muchísimos ámbitos en la actualidad y puede ser un concepto que genere algo de confusión.

Al hablar de Big Data o de macrodatos, nos referimos al proceso de recolección de datos a gran escala y a la capacidad de explotarlos con alguna finalidad en específico.

De esta manera, podemos afirmar que el Big Data se compone de un conjunto de datos de gran tamaño, que proviene principalmente de nuevas fuentes de información.

Como mencionamos anteriormente, la cantidad de datos que se procesan en la actualidad supera ampliamente a los que se llevaban hace años. Esto hace que los softwares de recolección y procesamiento de datos tradicionales no se den abasto a la hora de administrarlos.

El volumen masivo de datos que se manejan en la actualidad ha generado la necesidad de evolucionar en la forma de recolección y administración de los mismos. De este modo se pueden analizar correctamente, generando ideas de negocio o solucionando problemas.

¿Cómo funciona el Big Data?

La premisa del Big Data, dentro de toda su complejidad, es bastante simple. La idea es conocer lo más posible el objeto de estudio. En el caso de una empresa puede ser su público objetivo o potenciales compradores, por ejemplo.

A medida que mejor conozcas tu objetivo, resulta mucho más fácil realizar predicciones sobre el futuro. Hablando de marketing, por ejemplo, la recolección de datos sobre el público objetivo puede llevar a una empresa a detectar necesidades en el mercado. De esta manera, podrá desarrollar un producto que cumpla con esas necesidades.

Hasta hace no mucho tiempo, este tipo de datos se recolectaban por medio de estudios de mercado y se almacenaban en hojas de cálculo. No obstante, esta tarea se hizo cada vez más complicada por el volumen de datos que se tienen que recolectar y registrar.

Es justo aquí donde la automatización tuvo su gran impacto. El Big Data brinda la oportunidad de capturar, almacenar y trabajar con muchos tipos de datos diferentes, permitiendo también que los mismos se almacenen de distintas maneras.

Machine Learning

Queda claro que los datos por sí mismos no generan ningún resultado. El Big Data necesita de herramientas complementarias, como es el caso de la inteligencia artificial y el Machine Learning.

Al hablar de Machine Learning nos referimos a la capacidad que tiene una máquina de aprender a medida que registra datos. Este tipo de virtudes de la inteligencia artificial puede ayudar a todo tipo de empresas u organizaciones a anticiparse a distintos escenarios con base en los datos ya registrados.

Un claro ejemplo de esto puede ser en la rama de la medicina. Un estudio reciente en el que se utilizó el Machine Learning logró detectar pacientes con casos de mama de forma anticipada gracias a la recolección de datos.

Gracias a esta tecnología, las propias computadoras hacen un análisis de los datos que van registrando, detectando ciertos patrones que pueden llegar a ser difíciles de descifrar para una persona o un grupo de personas.

Por medio de estas similitudes, los softwares especializados en este tipo de procesamiento de datos pueden dar un diagnóstico de manera rápida y eficaz. Esto facilita inmensamente el trabajo, a pesar de que el trabajo humano sigue siendo necesario en cierto punto.

La máquina se encarga del reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. Esto hace que el procesamiento y análisis de los datos se haga de una manera mucho más rápida que por medios tradicionales. Claramente, el factor humano tiene limitaciones, mientras que un software puede hacer todo a velocidades impensables para una persona.

Con base en esto, la propia máquina detecta los patrones para elaborar un primer diagnóstico. Con base en la cantidad de datos procesados y el historial de análisis previos, el nivel de fiabilidad de este diagnóstico puede llegar a ser bastante alto.

Ejemplos de Big Data

Para tener un poco más claro de cómo funciona el Big Data, te mostraremos algunos ejemplos de cómo se puede usar en trabajos cotidianos para mejorar el rendimiento y, por consiguiente, los resultados.

Uno de los casos más impresionantes que se conocen en la actualidad involucra a la cadena de supermercados, Target.

Fue en el año 2012 que un hombre se dirigió a una de las sucursales a reclamar que a su hija adolescente le estaban llegando anuncios por email de productos de maternidad. Días más tarde, el mismo hombre se disculpó con el gerente de la tienda luego de enterarse de que su hija efectivamente estaba embarazada.

Si bien esto no estuvo estrictamente planificado por la cadena, no fue ninguna coincidencia. La inteligencia artificial logró detectar ciertos patrones en las mujeres que se encuentran en las primeras semanas de su embarazo.

Al detectar estas similitudes, el sistema presupone que la cliente está embarazada y envía publicidad de artículos de maternidad.

De la misma manera, actúan distintas tiendas online como Amazon. Seguramente has recibido recomendaciones de compra online con base en artículos por los que has mostrado cierto interés, incluso estando fuera de la página.

Así mismo, plataformas como Netflix pueden darte recomendaciones basándose en el contenido que has consumido anteriormente.

Existen millones de ejemplos de cómo el Big Data funciona en la vida cotidiana. De esta manera, las empresas logran maximizar sus beneficios.

Beneficios del Big Data

Gracias a estas nuevas tecnologías es posible recopilar y analizar una inmensa cantidad de datos en lapsos de tiempo que resultan imposibles para una persona. Esto hace que las empresas sean mucho más eficientes, destinando el recurso humano a otras tareas que sí requieran de su intervención.

Esto, a su vez, supone un ahorro de capital y una maximización de las potenciales ganancias de una compañía. Claramente, al conocer mejor al cliente, es mucho más probable que logren dar con un producto o servicio de alta calidad.El estudio del comportamiento de las personas ha cambiado totalmente la forma de llevar adelante los negocios. Es por esto que el Big Data y la inteligencia artificial han generado un inmenso impacto en el mundo, cambiando por completo la metodología de recolección y análisis de datos.

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Algorithmic Process Automation (APA)

Esta es una “caja” de estrategias para el operador o trader, que le permite llevar adelante la optimización y minimización de errores, en la ejecución de tareas repetitivas dentro de una mesa de operaciones. Mejora de este modo la productividad y eficiencia del equipo de trabajo en el accionar diario.

Estrategias

Realice operaciones de canje entre dólar mep y cable mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólar cable a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Tiene como objetivo realizar una compra de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Tiene como objetivo colocar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de colocación a tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Realizá operaciones de compra o venta de dólares mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólares a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.

Dada una posición tomada en un valor negociable, la desarmar y la rearma en otro valor negociable, respetando un ratio de precios configurado entre ambos.

Price Improvement Iceberg (PII). Esta estrategia busca estar siempre primera en el book de órdenes con el objetivo de discretizar una orden de compra o venta. Permite configurar precio límite, monto total a operar, límite de monto por orden y cuenta con un mecanismo para ocultarle al mercado su accionar, modificando las órdenes que va enviando en su tamaño.

Tiene como objetivo tomar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de tomar tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.

Tiene como objetivo realizar una venta de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.

Pensada para simplificar la gestión pasiva de liquidez de una gran cantidad de cuentas comitentes, esta estrategia permite la automatización en la ejecución de órdenes de cauciones colocadoras en el mercado. A partir de una lista de cuentas y saldos, el algoritmo envía órdenes al mercado siguiendo parámetros de plazo, tasa, agresión y tamaño. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.

Es un algoritmo pensado para simplificar el proceso de colocación de órdenes para tomar liquidez del mercado. A partir de un detalle de saldo requerido por cuenta comitente y la definición del plazo (caución a t dias), el motor administra el envío de órdenes dentro de parámetros definidos de tasas objetivos y agresividad en la colocación. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.