La relación entre valor y complejidad en los proyectos de análisis de datos

En diversas charlas y presentaciones sobre Big Data y análisis de datos durante los últimos años se viene empleando un diagrama (el que aparece a la izquierda de este párrafo) que, bajo el título “The next step in Business Intelligence”, sitúa la analítica predictiva dentro del contexto de diferentes enfoques en el análisis de datos y de los diferentes tipos de cuestiones que buscan responder, y con diferencias también en cuanto al marco temporal en el que se encuadra el análisis que se desarrolla dentro de cada enfoque.

Mi participación en la 3ª edición de “DataBeers Euskadi”

Esta tarde tendré el placer de hacer la apertura del programa de mini-charlas de la tercera edición de “DataBeers Euskadi” que se celebra en San Sebastián. Este evento, inspirado en los “DataBeers” inicialmente organizados en Madrid, giran en torno a un programa de breves charlas sobre la analítica de datos en un ambiente distendido, con tiempo para el networking y la conversación informal cerveza en mano.

[Visita guiada] Desmontando mitos del Big Data

En esta breve visita guiada por las entradas del blog propongo un recorrido centrado en desmontar algunos de los mitos principales que rodean la vorágine que se ha creado en los últimos años en torno al Big Data:

1. Para comenzar, revisa las diferencias entre los diferentes enfoques para la analítica de datos [ver entrada], junto con la definición de los términos clave en torno al análisis de datos [ver entrada] y la evolución histórica de su relevancia [ver entrada]
2. Sitúa el Big Data dentro del campo de la Ciencia de Datos y la analítica para extraer conocimiento de los datos [ver entrada 1] [ver entrada 2], para así encuadrarlo en el contexto anterior
   

Chronology of antecedents, origin and development of Big Data

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One of the contents that I use in my lectures on Big Data (and that I have often seen included and referenced in other works and speeches) is a set of chronological charts with different milestones related to the antecedents of Big Data (the first applications of data analysis in business contexts), its origin and later development. As I had this temporal thread fragmented in different slides, I thought of publishing one chronological chart grouping the main milestones I use to present.

Historical evolution of key terms related to data analysis

[Accede aquí a la versión en español]

From the definition of key terms around data analysis that are related today to the concept of Big Data, how could we have a clearer idea of their origin, when the relevance of each concept dates back to and how that relevance has evolved along the years? Modern web search tools allow us to visualize historical information that has been extracted automatically from different sources and present it in this interesting example of analysis on those terms related to data analysis itself and Big Data.

Definition of key terms related to data analysis

[Accede aquí a la versión en español]

Frequently, when talking about Big Data, some of the terms and concepts related to data exploration and analysis in business contexts appear mixed together, which leads to a misunderstanding of how to interpret them. In this post I will present the main differences among them, to clarify the kind of data analysis they are focused on and when it would be correct to use one or the other.

Evolución histórica de la relevancia de los diferentes términos que rodean al Big Data

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Partiendo de la definición de los términos clave en torno al análisis de datos que se relacionan hoy en día con el concepto de Big Data, ¿cómo podríamos tener un reflejo más claro de su origen, desde cuándo data la relevancia de cada concepto y cómo ha sido la evolución histórica de dicha relevancia? Las herramientas web de las que disponemos hoy en día nos permiten visualizar información histórica recopilada automáticamente de diferentes fuentes y presentarla en este curioso ejemplo de análisis sobre los propios términos en torno al análisis de datos y el Big Data.

Entendiendo la diferencia entre analítica de datos descriptiva, predictiva y prescriptiva

Cuando recopilamos datos de un proceso de negocio, sea del sector que sea, y queremos extraer valor de los mismos a través de su análisis, podemos afrontar la tarea con diferentes objetivos para dicha analítica. Es habitual hablar de tres diferentes niveles o perspectivas en la analítica de datos (analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva), donde las técnicas y herramientas que deberemos emplear dependerán de si nos enfocamos a una u otra. En esta entrada revisaremos las principales diferencias entre estos tres enfoques para la analítica de datos y la manera en que cada uno de ellos facilita los procesos de toma de decisión dentro de un negocio.

Cronología de antecedentes, origen y desarrollo del Big Data

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Uno de los contenidos que utilizo en mis charlas divulgativas sobre Big Data que posteriormente he visto más utilizado y referenciado en otros trabajos y exposiciones son los cuadros cronológicos con los diferentes hitos referidos a los antecedentes del Big Data (los primeros contextos de aplicación del análisis de datos de negocio), su origen y posterior desarrollo. Como hasta ahora tenía este hilo temporal segmentado en diferentes diapositivas, he pensado en publicar un único cuadro cronológico que agrupe los principales hitos a los que suelo hacer referencia.

Definición de términos clave en torno al análisis de datos

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Es habitual que, al hablar de Big Data, aparezcan entremezclados otros términos y conceptos (algunos de los cuales ya han sido comentarios anteriormente en el blog) relacionados con la exploración y análisis de datos en contextos de negocio. En esta entrada presentaré las diferencias entre unos y otros, para aclarar el tipo de análisis de datos en el que se centran y cuándo sería correcto emplear uno u otro término.

Big Data y Machine Learning, el maridaje perfecto

Ya hemos hablado anteriormente de cómo el Big Data se presta a la perfección a la analítica a través de herramientas de Machine Learning, construyendo así aplicaciones de Big Data Analytics con gran potencial para poder extraer todo el conocimiento existente en las interrelaciones y patrones dentro de esas grandes cantidades de datos. Con el objetivo de seguir desarrollando esta idea, en esta entrada vamos a repasar algunas de las principales razones que han hecho del Big Data el campo de aplicación perfecto que el Machine Learning estaba esperando para poder desarrollar todo su potencial.