En el siguiente artículo explico cómo aplicamos desde Nubalia  la inteligencia artificial al campo del big data y en concreto al conjunto de datos no estructurados que se hayan dentro (intranets, correos…) y en el exterior de las organizaciones (redes sociales, internet…).

Big Data supone la confluencia de una multitud de tendencias que venían madurando durante la última década: redes sociales, movilidad, aplicaciones, caída del coste de la banda ancha, interconexión de objetos a través de la Red (machine to machine o Internet de las cosas), cloud computing, etc. Todas estas tendencias tienen otra en común: producen una ingente cantidad de datos que necesitan ser captados, almacenados, procesados y analizados.big data

En Nubalia, mediante la Inteligencia Artificial, a partir del análisis de los datos creamos información útil.

Las herramientas tradicionales de ETL (Extract, Transform and Load), bases de datos y Business Intelligence se quedan cortas en según qué sectores y escenarios para gestionar la complejidad de los datos. Y esa incapacidad puede suponer numerosos riesgos para las empresas: tomar decisiones incorrectas y tarde, entorpecer la visibilidad de nuevas oportunidades de negocio o amenazas, poner en peligro el cumplimiento de normativas, socavar las ventas y la atención al cliente, etc.

Por supuesto, esta avalancha de datos no afecta a todas las organizaciones y sectores por igual, pero supondrá uno de los mayores dolores de cabeza para las empresas en los próximos años por tres motivos clave:

  • Los cálculos más recientes sobre la evolución del mercado de Big Data a nivel mundial apuntan a un crecimiento del 40% entre 2010 y 2015 (siete veces mayor que el ritmo de crecimiento del mercado global de las TIC), llegando a mover casi 17.000 millones de dólares en 2015 entre software, hardware y servicios.
  • Relación entre información y resultados de negocio. Según The Economist Intelligence Unit, el 53% de las firmas con una estrategia eficiente de gestión y análisis de datos obtienen mejores resultados de negocio frente a solo el 36% que asegura no tener esa estrategia establecida.
  • Escasez de especialistas en gestión y análisis de datos. Big Data es un reto técnico y organizativo. El 30% de las compañías a nivel mundial reconoce no disponer del talento interno necesario para abordar la gestión eficiente de datos.

Los cálculos más recientes sobre la evolución del mercado de Big Data a nivel mundial apuntan a un crecimiento del 40% entre 2010 y 2015 (siete veces mayor que el ritmo de crecimiento del mercado global de las TIC), llegando a mover casi 17.000 millones de dólares en 2015 entre software, hardware y servicios.

Big Data en las empresas

Los sistemas IT, Internet y las bases de datos comerciales están repletas de datos acerca de clientes, campañas, productos y tendencias. Cada día se hace más evidente el valor comercial que esta información tiene para la organización.big data

Aprovechar al máximo los recursos de información disponibles requiere la integración de fuentes de datos de diverso origen, el empleo de herramientas avanzadas de análisis y la mejora en el proceso de búsqueda y acceso por parte de los empleados.

La inteligencia social permite aprovechar la información implícita contenida en los diferentes grupos sociales, ya sean clientes, potenciales clientes o empleados.

Mediante la Inteligencia Arificial en Nubalia:

  • Ayudamos a las empresas a conocer a sus clientes (qué valoran, cuáles son sus preferencias, etc.) tanto a modo grupo como de manera individual.
  • Ayudamos a las compañías a aprovechar el conocimiento que hay en las mismas. Por ejemplo, a través de la inteligencia social, podemos poner en contacto a una persona que tiene una determinada duda con la persona de la empresa que conoce la solución.

Esto se consigue mediante:

  • El Análisis Semántico permite analizar textos tales como el email, documentos word o feeds de Twitter. Esto permite detectar conversaciones referentes a productos,  procesos e intenciones de compra que permitan un trato personalizado. El análisis no solo identifica la intención y sentimiento del texto, también debe determinar el contexto.
  • El Análisis del Comportamiento persigue identificar patrones en la interacción social de los miembros de una red. Esta información puede analizarse mediante la creación de categorías o el análisis de las interacciones. Aunque se usa principalmente en Marketing, su aplicación dentro de los flujos de la compañía permite obtener grandes eficiencias.
  • El Análisis Bayesiano permite analizar modelos en los que no existe una certeza absoluta mediante el uso de herramientas probabilísticas. Sus aplicaciones van desde la detección de patrones y la clasificación de documentos hasta la medicina y  el procesado de imágenes.
  • El Análisis Social de Redes estudia las interacciones entre miembros de una red, ya sea dentro de una organización o en Internet. Esto permite establecer que miembros facilitan el flujo de información, cuales lo entorpecen o como se agrupan los miembros en función de su operativa o intereses.