Guide To Data Analytics & Machine Learning Spanish

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GUÍA SOBRE EL APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO Y EL ANÁLISIS DE
DATOS PARA DIRECTORES DE TI
Introducción | 2
Introducción
Conclusión
Trabajos citados
03
05
09
16
21
26
27
CONTENIDO
Contenidos | 2
El nuevo panorama de datos
Almacenamiento en la nube y almacén de datos
Integración de datos en tiempo real
Inteligencia articial y aprendizaje automático
Introducción | 3
El uso de los datos para tomar decisiones comerciales ya no es ninguna novedad.
Antes, la “toma de decisiones basada en datos” podía referirse al hecho de notar una
correlación entre una campaña de anuncios impresos y los relatos anecdóticos de
una cantidad de ventas mayor que la habitual. Las empresas usaban todos los datos
que podían obtener, en el momento en que podían obtenerlos.
En la actualidad, los datos se encuentran en todas partes. Se transmiten a
velocidades impresionantes desde dispositivos conectados, se encuentran en una
variedad de formatos y provienen de miles de millones de usuarios. Los macrodatos
suelen considerarse una oportunidad, pero solo las empresas con la estructura
necesaria para manejar su volumen y diversidad la pueden aprovechar. Para otras
empresas, la cantidad enorme de datos puede representar un riesgo: que no se
aprovechen las posibles estadísticas, no se satisfagan las necesidades de los clientes
y se sigan tomando decisiones sin información.
Hay dos factores que hacen que el panorama actual sea diferente al de los avances
del pasado. El primero es un crecimiento exponencial del volumen y la diversidad de
los datos que provienen de miles de millones de usuarios y dispositivos. El segundo
es la demanda de acceso inmediato a estadísticas y datos de alta calidad. Estos
factores generaron un sentido de urgencia en las empresas sobre la manera en la que
administran los datos. Además, el costo y el rendimiento de muchas capacidades
de la nube alcanzaron un punto de inexión, que permitió el acceso de todas las
empresas al aprendizaje automático (ML) y la inteligencia articial (IA).
A pesar del reconocimiento generalizado del valor de los datos, pocas empresas
han implementado las estrategias de datos modernas.1 Esta guía, basada en las
investigaciones originales y las contribuciones de Google en la nube, se diseñó
para ayudar a los líderes empresariales y de TI a implementar estrategias para
la administración de datos modernas y basadas en la nube. En cada sección,
destacamos las tecnologías que permiten que las empresas conviertan un panorama
de datos complejo y vasto en estadísticas empresariales útiles.
INTRODUCCIÓN
218
601
5,000
3,000
2015 2020 2025
1,000
4,800
Introducción | 4
NUESTROS INICIOS
La guía sobre el aprendizaje automático y el análisis de datos de GoogleCloud se basa en los veinte años
en que Google ha abordado algunos de los problemas de datos más complicados de la industria. A lo
largo del camino, contribuimos con investigaciones originales que ayudaron a dar forma al panorama de
los macrodatos, desde los dos documentos de investigación de nales de 2003 y 2004, que generaron el
movimiento Hadoop, hasta el informe de Dremel, que estableció la base del almacén de datos en nube que
se describe en esta guía.
Diseñamos, compilamos e implementamos Spanner, el primer sistema destinado a distribuir datos a
escala global y respaldar las transacciones distribuidas y coherentes de manera externa. En 2017, se puso
a disposición general de nuestros clientes.3 Recientemente, GoogleBrain ayudó a fomentar el interés
renovado de la industria en la IA, lo que generó el lanzamiento de nuestro proyecto TensorFlow en código
abierto.4 Con esta guía, buscamos compartirles nuestra experiencia a los líderes que desean aprovechar el
aprendizaje automático y la IA para sus organizaciones.
En 2025, la persona conectada promedio interactuará con dispositivos conectados casi 4,800veces por día, lo que equivale a una interacción
cada 18segundos.2
Cantidad de interacciones por persona diarias
INTERACCIONES POR PERSONA CONECTADA DIARIAS
CAPÍTULO 1
EL NUEVO PANORAMA DE DATOS
01
01 El nuevo panorama de datos | 6
EL NUEVO PANORAMA DE DATOS
La administración de datos sería más fácil si el crecimiento se limitara solo a
algunos recursos o si los datos fueran uniformes. El desafío está en la diversidad
de las fuentes y los formatos. Esa diversidad incluye el volumen creciente de
datos no estructurados: correos electrónicos, registros de sistemas, páginas web,
transcripciones de clientes, documentos, diapositivas, conversaciones informales
y el notorio aumento de rich media, como los videos y las imágenes en HD. Desde
cualquier dispositivo conectado a Internet, se puede acceder a grandes volúmenes de
información, lo que genera nuevas expectativas sobre la inmediatez y la disponibilidad
de los datos.
Las aplicaciones para consumidores, como la búsqueda, la mensajería, el comercio
electrónico, las redes sociales y los videos en línea fueron los primeros en tener este
problema. Se tuvieron que crear sistemas nuevos para manejar el tráco a la escala
de toda la Web y obtener estadísticas al instante. Ahora, estos avances, que son cada
vez más importantes, están disponibles para todas las empresas y permiten tanto
ayudar a los fabricantes a administrar cadenas de suministros de manera más ecaz
como a aumentar la precisión de los diagnósticos médicos.
Los equipos de TI se mantienen en el medio. Deben descubrir una manera de proveer
una vista en tiempo real de la empresa y, al mismo tiempo, administrar un panorama
de datos más grande y complejo. Como ocurre con muchas iniciativas de software,
reducir la complejidad es un factor decisivo para lograr el éxito.
En esta guía, se analiza la manera en que los servicios de nube administrados les
permiten a las empresas nuevas y a las ya establecidas abordar los desafíos de
datos de la actualidad. Presenta una ruta que comienza con la recopilación de datos
empresariales sin procesar para almacenarlos en la nube. A medida que surgen los
interrogantes de las empresas, las herramientas basadas en la nube pueden preparar
01
RESUMEN DEL CAPÍTULO1
01 El nuevo panorama de datos | 7
y estructurar a pedido los datos sin procesar. Luego, los datos preparados se integran en un almacén
de datos en la nube, al que se puede acceder de inmediato para su análisis. Este tesoro de datos sirve
como una “base” para que las organizaciones puedan recopilar, preparar y analizar datos de todo tipo y de
cualquier fuente. La naturaleza completamente administrada de los servicios de nube permite optimizar
todo este proceso, incluida la asistencia para el análisis en tiempo real, sin la necesidad de que TI esté al
tanto de la infraestructura subyacente. Con esta base como punto de partida, la conclusión de esta guía
muestra cómo las organizaciones pueden usar este ciclo de recopilación y preparación de datos para
habilitar el aprendizaje automático y la IA.
Las arquitecturas modernas sin servidores son el resultado de una serie de iniciativas realizadas para reducir la
cantidad de responsabilidades que tienen los programadores y equipos de TI. Fundamentalmente, el objetivo de la
computación sin servidores es quitar el trabajo comercializado (administración de clústeres de servidores, frag-
mentación de bases de datos, balanceo de cargas, planicación de capacidades, aseguramiento de disponibilidad,
entre otros) para que los equipos de TI puedan enfocarse en lo que es importante para la empresa. La computación
sin servidores genera una gran diferencia entre la TI comercializada (el trabajo de mantenimiento rutinario que
prácticamente es el mismo en cada empresa) y el trabajo diferenciado que convierte a TI en un proveedor directo de
valorcomercial.
SIN SERVIDORES: LA RUTA A LA PRODUCTIVIDAD DE TI
Las empresas enfrentan 3desafíos nuevos:
• el volumen de los datos que se crean
• la diversidad de las fuentes y los formatos de los datos
• la velocidad con la que los consumidores y las partes interesadas internas esperan las estadísticas en
laactualidad
La computación en la nube les permite a las empresas superar desafíos mediante la administración de datos a
escala y con velocidad, sin necesidad de preocuparse por la infraestructura.
Especícamente, las empresas pueden comenzar a modernizar sus estrategias de datos mediante el enfoque en
el almacenamiento en la nube y el almacén de datos como primer paso para el establecimiento de una base para el
aprendizaje automático y la IA.
1
2
3
EMPRESA
FIS
INDUSTRIA
Servicios nancieros
ACERCA DE
FIS es un líder global en tecnolo-
gía de servicios nancieros. Se
centra en las ventas minoristas y
la banca institucional, los pagos,
la administración de recursos y
bienes, la gestión del riesgo y el
cumplimiento, la consultoría y las
soluciones de subcontratación.
FIS
CASO DE CLIENTE
01 Caso de cliente: FIS | 8
FIS usa los servicios de nube completamente administrados para
analizar los factores disruptivos y los eventos del mercado
FIS desarrolló una herramienta de reconstrucción de mercado
que podría ayudar a determinar la posible causa de los eventos
que alteran el mercado de valores, como el “colapso relámpago”
de 2010. El sistema de FIS no solo puede almacenar miles de
millones de transacciones, sino que también les permite a los
ejecutivos encargados del riesgo y el cumplimiento llevar a cabo
la vigilancia y las consultas a pedido, incluida la reconstrucción
delercado.
Según FIS, el sistema puede procesar y vincular hasta 15terabytes
de datos diarios en cuatro horas y puede almacenarlos por seis
años, en conformidad con lo exigido por la ley. “La cifra total es
de unos 30petabytes de datos”, señala Neil Palmer, director de
Tecnología de asuntos de tecnología avanzada en FIS. “No hay
mucha oferta para esa escala y, denitivamente, no hay en los
servicios nancieros. Es una gran iniciativa”.
El equipo de Palmer necesitaba una plataforma con una gran
potencia de procesamiento, pero también quería evitar el costo
y mantenimiento asociados con el desarrollo y la operación de
un sistema in situ. “La escalabilidad es un gran benecio que se
obtiene de GoogleCloudPlatform”, arma Palmer. “Una solución
tradicional de TI con hardware jo en este escenario podría dar
como resultado que equipos de miles de millones de dólares estén
inactivos durante muchos días hábiles”.
MÁS INFORMACIÓN
CAPÍTULO 2
ALMACENAMIENTO EN LA NUBE Y
ALMACÉN DE DATOS
02
02 Almacenamiento en la nube y almacén de datos | 10
ALMACENAMIENTO EN LA NUBE Y ALMACÉN DE DATOS
Uno de los primeros pasos que las organizaciones pueden tomar para modernizarse
es almacenar en la nube los datos sin procesar de los procesos empresariales clave. Al
hacerlo, pueden aprovechar las capacidades de análisis en la nube.
Los sistemas de datos aislados que están repartidos en las empresas siguen siendo
un problema para los equipos empresariales y de TI, ya que se crean nuevos sistemas
aislados (por motivos organizacionales o técnicos) diariamente.5 Harvard Business
Review publicó material sobre la necesidad de una única fuente conable de datos y un
medio claro mediante el cual las distintas líneas empresariales puedan ver los datos.6
El almacenamiento en la nube y el almacén de datos les permiten a las empresas
mantener un repositorio único y central, y habilitar funciones empresariales diferentes
para analizar los datos en maneras que satisfagan sus necesidades únicas, con una
mayor velocidad y exibilidad que antes. Juntas, estas capacidades permiten crear
una vista general de la empresa en todos los sistemas aislados.
Recopila datos sin procesar para realizar análisis futuros
IDC estima que se analiza menos del 1% de todos los archivos.7 El otro 99%, según
el momento de las necesidades empresariales, contiene material útil para obtener
estadísticas que permitan dirigir la toma de decisiones. Las organizaciones no pueden
predecir los interrogantes empresariales que surgirán, es por eso que necesitan
almacenar grandes cantidades de datos con rapidez y de forma económica y exible.
En especial con los archivos no estructurados, que son la mayoría de los datos que
se generan.8
Con la nube, las empresas pueden almacenar enormes cantidades de archivos
a un costo bajo (menos de un centavo de dólar por gigabyte en el momento de
la redacción de este documento).9 Los datos que se necesiten actualmente se
pueden mantener “preparados” (disponibles de manera global para funcionar en
aplicaciones o ejecutar análisis), al mismo tiempo en que se usa un almacenamiento
“en frío” más barato de los datos con valores aún sin procesar. El almacenamiento
en línea más poderoso es el que permite que incluso los datos inactivos
archivados se recuperen con rapidez y con una latencia extremadamente baja.
02
02 Almacenamiento en la nube y almacén de datos | 11
IDC ESTIMA QUE SE ANALIZA MENOS DEL 1%
DE TODOS LOS DATOS.7
El almacenamiento en la nube no solo permite ahorrar dinero, sino que también sirve como base para
la realización de análisis importantes. Las empresas pueden recopilar archivos estructurados y no
estructurados sin complicaciones y en sus formatos nativos. Debido a que el almacenamiento se separa
intencionalmente del procesamiento y el análisis, los equipos pueden posponer el estructuramiento
de los datos sin procesar destinados a los análisis hasta que surjan las interrogantes empresariales.
Fundamentalmente, los datos sin procesar que provienen de la misma base pueden reestructurarse con
facilidad para responder las preguntas nuevas que surjan. Lo que diferencia al almacenamiento en la nube
es el nivel de ecacia en el que ocurren los pasos de reutilización y recopilación de datos. Para lograr que
una organización se benecie de los análisis, los equipos deben asegurarse de que se recopilen y centralicen
los datos sin procesar de sus procesos empresariales.
Esta exibilidad está acelerando la adopción de la nube como repositorio de los datos no estructurados
de las organizaciones: cerca de la mitad de las organizaciones en Asia-Pacíco, Estados Unidos y Europa
anticipan alzas de al menos el 5% en su almacenamiento de datos no estructurados en la nube durante el
próximo año. Varias informaron un aumento mayor al 10%.10
<1%
02 Almacenamiento en la nube y almacén de datos | 12
Administra los datos en los sistemas aislados
Con la capacidad de capturar datos de cualquier tipo en forma económica, las organizaciones pueden
centrar sus esfuerzos en el desarrollo de una mirada disciplinada de sus procesos empresariales más
importantes. Así como el almacenamiento en la nube centraliza datos en su formato nativo sin procesar,
un almacén de datos en la nube les permite a las empresas recopilar datos de sistemas aislados
diversos para realizar análisis, como lo haría un almacén de datos tradicional. Con la nube, las empresas
pueden administrar grandes cantidades de datos con inversiones de capital mínimas, escalar de manera
prácticamente indenida y solo pagar por lo que usan. Los servicios de nube administrados van un paso
más adelante, ya que permiten que TI no se deba encargar de la infraestructura subyacente. Las empresas
deben considerar los interrogantes empresariales que deben responderse y los datos necesarios para dar
esas respuestas.
Estos son algunos ejemplos:
• ¿Cuáles son los objetivos comerciales principales de mis datos? ¿Acaso es conocer cómo los
usuarios interactúan con mis sistemas, identican tendencias, aumentan las ventas, desarrollan la
lealtad del consumidor o es algo más?
• ¿De dónde provendrán mis datos más importantes (transacciones, registros de servidores, servicios
de nube, dispositivos/IoT, medios sociales)? ¿Ya se importaron al almacenamiento en la nube?
• ¿Qué tan rápido mi sistema debe incorporar datos nuevos en los informes y las visualizaciones?
• ¿Existe en la organización una cultura que fomente la toma de decisiones basada en datos (no solo
entre los analistas de TI y cientícos de datos)? ¿Quién debería tener acceso a la plataforma de
análisis?
Según una encuesta realizada a más de 500líderes de TI globales por MIT Sloan Management Review en nombre de
GoogleCloud, la adopción de la nube sigue acelerándose. Se espera que la mayoría (65%) de las aplicaciones, datos
o infraestructura se base en la nube en 2019.
El Internet de las cosas (IoT) es un factor importante de este traslado a la nube, ya que actualmente un 91% de
los encuestados con iniciativas de IoT implementan (59%) o están planicando implementar (32%) los datos de
los dispositivos conectados a IoT en la nube. Los encuestados mencionaron que la capacidad de integrar nuevas
herramientas y plataformas (33%), la implementación e iteración más rápidas (31%), la exibilidad incrementada
en los procesos empresariales y las opciones de los proveedores (29%), y una mayor seguridad (28%) son las
principales razones para implementar los datos de IoT en la nube.
Para usar los datos de IoT de manera signicativa, las empresas deben ser capaces de comprenderlos en contexto.
Un almacén de datos en la nube que permite entradas por lote y de transmisión, junto con una plataforma de
análisis poderosa, ayuda a garantizar que tus datos de IoT puedan proporcionar estadísticas en tiempo real.
EL INTERNET DE LAS COSAS
02 Almacenamiento en la nube y almacén de datos | 13
Una vez que la empresa determine sus objetivos comerciales, debe identicar las fuentes de datos de
entrada en los sistemas aislados para importarlos al almacén de datos en la nube a n de analizarlos. Esta
es una lista de fuentes de entrada típicas:
Almacenamiento en la nube
Los datos almacenados en la nube se pueden importar a un almacén de datos en la nube para la
realización de análisis.12 En esta etapa, se puede formalizar un esquema según los interrogantes
empresariales que se deban responder, lo que les provee una estructura a los datos sin procesar para
el análisis.
Bases de datos transaccionales y de análisis
Los datos almacenados en bases de datos transaccionales y de análisis se pueden cargar por lotes o
transmitir la por la directamente a un almacén de datos en la nube.
Los datos almacenados en los servicios de nube
Los datos almacenados con proveedores de SaaS populares se pueden importar a un almacén de datos
en la nube, en muchos casos de forma automática.
Transmisión de datos
Los datos que provienen de la Web, los dispositivos móviles y las aplicaciones de IoT pueden eludir el
almacenamiento en la nube y transmitirse directamente a un almacén de datos en la nube
(consulta el capítulo 3: Integración de datos en tiempo real).
Control de los datos
El crecimiento exponencial en el volumen global de los datos no es el único obstáculo que enfrentan las
empresas. Según Forrester, los requisitos cambiantes para el análisis y la generación de informes, y la
desalineación existente entre la empresa y TI se encuentran entre los principales desafíos que obstaculizan
las iniciativas en inteligencia empresarial de las organizaciones.13 Además, la brecha en el talento para la
ciencia de datos, que se ha documentado extensamente, (consulta “Surgimiento del ciudadano cientíco
de datos”) exige que las empresas consideren enfoques nuevos para desarrollar conocimientos analíticos.
Según el acceso que corresponda a cada función, cualquier persona o programador de aplicaciones
puede consultar datos almacenados en un almacén de datos de nube, generar informes o acceder a
visualizaciones. Los almacenes de datos en la nube admiten la administración del acceso individualizado
de la que se debe tener conocimientos. Los controles de acceso personalizados y la auditabilidad completa
permiten democratizar la ciencia de datos, al mismo tiempo en que se mantienen las medidas de seguridad.
De hecho, más de la mitad de las empresas en Asia-Pacíco, Estados unidos y Europa informan que están
implementando, implementaron o están expandiendo el uso de las herramientas de inteligencia articial
empresarial de autoservicio en la organización.14
RESUMEN DEL CAPÍTULO 2
02 Almacenamiento en la nube y almacén de datos | 14
Antes, obtener conclusiones precisas en términos estadísticos era responsabilidad exclusiva de los cientícos
de datos profesionales. Sin embargo, McKinsey arma que, en 2018, “Estados Unidos podría sufrir un décit de
140,000a 190,000personas con habilidades de análisis sólidas y 1.5millones de administradores y analistas con
conocimientos sobre cómo usar el análisis de los macrodatos para tomar decisiones ecaces”.15
A medida que se intensica la competencia, la mayoría de las empresas necesitarán una estrategia de talento
diversicada. De acuerdo con InformationWeek los ciudadanos cientícos de datos son personas que aprovechan
el análisis de datos, pero cuyas funciones principales no se relacionan con las estadísticas ni el análisis. Estos
profesionales pueden ser un complemento importante para los cientícos de datos internos, sobre todo para las
empresas que invierten en el desarrollo de una cultura de ciencia de datos.16
Para conseguir el éxito, los potenciales ciudadanos cientícos de datos deberán contar con lo siguiente:
•acceso a los datos
•curiosidad
•facilidad con SQL
•conocimiento sobre dominios
•colaboración
SURGIMIENTO DEL CIUDADANO CIENTÍFICO DE DATOS
El almacenamiento en la nube les permite a las organizaciones recopilar datos estructurados y no estructurados
de cualquier tipo y en su formato nativo. La centralización de datos en el almacenamiento en la nube crea una
base para la realización de análisis, en la que se postergan los detalles hasta que las organizaciones tengan
interrogantes empresariales concretos para los que requieran sus datos.
Un almacén de datos en la nube les permite a las organizaciones recopilar datos provenientes de sistemas
aislados diversos para la realización de análisis, incluidos los datos almacenados en la nube, los de las bases de
datos transaccionales y de análisis in situ o en la nube, o los que están almacenados con otros servicios de nube.
Las organizaciones pueden ejecutar consultas, generar informes y crear visualizaciones sin tener que administrar
lainfraestructura subyacente.
El acceso basado en funciones democratiza los análisis en una organización. Un almacén de datos en la nube
puede comprender a toda la empresa o se puede organizar de forma exible según la estructura de la organización.
1
2
3
EMPRESA
Centro de medicina personalizada
de Colorado
INDUSTRIA
Salud
ACERCA DE
El Centro de medicina
personalizada de Colorado
(CCPM) es una asociación entre
la Universidad de Colorado en
Denver, UCHealth, el Hospital de
Niños de Colorado y CU Medicine.
El Centro de medicina personalizada de Colorado (CCPM) realiza una investigación
de vanguardia a través del análisis del ADN de pacientes para predecir el riesgo
de enfermedades y desarrollar tratamientos orientados según el perl genético
de una persona. CCPM usa Health Data Compass, su almacén de datos médicos
comercial. HealthDataCompass integra datos genómicos de pacientes desde
CCPM e historias clínicas electrónicas de UCHealth, el Hospital de Niños de
Colorado y CU Medicine, incluidos los registros externos, como reclamos de
seguros, registros de salud pública y datos ambientales.
Antes, HealthDataCompass usaba un sistema insitu tradicional para almacenar
y analizar datos. Sin embargo, el mantenimiento de este sistema resultó ser
muy costoso y no era escalable para las necesidades de análisis existentes del
centro, mucho menos para su crecimiento proyectado. Después de un extenso
proyecto piloto de seis meses, HealthDataCompass migró a GCP y Tableau, cuya
combinación permite administrar conjuntos de datos enormes y realizar potentes
análisis de datos visuales, con un costo menor y con la posibilidad de escalar el
sistema fácilmente a medida que crezca el CCPM. Un factor importante para la
decisión de CCPM fue la capacidad de GCP (incluido BigQuery, el almacén de datos
de GoogleCloud) de ayudar en el cumplimiento de la HIPAA según los requisitos
del CCPM.
“Nos tomamos muy en serio nuestra responsabilidad de proteger los datos de
los pacientes. GoogleCloudPlatform proporciona ventajas signicativas en la
seguridad de datos sobre sistemas in situ y nos permite lograr el cumplimiento
de la HIPAA”, señaló Michael Ames, director asociado de HealthDataCompass y
director de arquitectura empresarial de CCPM.17
CENTRO DE MEDICINA
PERSONALIZADA DE COLORADO
CASO DE CLIENTE
02 Caso de cliente: Centro de medicina personalizada de Colorado | 15
MÁS INFORMACIÓN
CAPÍTULO 3
INTEGRACIÓN DE DATOS EN
TIEMPO REAL
03
MÁS DEL
90%
03 Integración de datos en tiempo real | 17
INTEGRACIÓN DE DATOS EN TIEMPO REAL
Los cientícos de datos informan que pierden entre el 50%y 80%
(cifraqueva en aumento) de su tiempo en dedicarse a la “organización,
extracción y administración de datos” a n de preparar los datos para
el análisis.18 Lanecesidad de aprovisionar recursos y escalar clústeres
de servidores de forma ascendente o descendente de acuerdo con las
cargasde trabajo impredecibles sigue afectando a los equipos que
preparan datos in situ.19
Menos trabajo de “protección de datos” con servicios administrados
Los servicios de nube completamente administrados permiten aislar a
TI del trabajo de infraestructura involucrado en la integración de datos y
preparación de datos a gran escala. Piensa en un termostato inteligente
que busca aprender y ajustarse a las preferencias de los diferentes
equipos en un edico de ocinas. Mientras el termostato está en uso, la
nube se alimenta con datos de uso sin procesar, como la conguración
de la temperatura y los niveles de consumo de energía a lo largo del día.
Amedida que se recopilan los datos, se puede acelerar una canalización
de procesamiento a pedido para preparar los datos que no se han
procesado: asegurar la baja de entradas dentro de un rango válido,
convertir la temperatura y el uso de la energía en las unidades deseadas
y formatear los datos de tiempo. La canalización de datos estructura
formalmente esos datos y, luego, carga los resultados transformados
en un almacén de datos en la nube. Las consultas, los informes y las
visualizaciones están disponibles al instante.
03
de las empresas
MUESTRAN INTERÉS EN
IMPLEMENTAR LA PREPARACIÓN
DE DATOS DE AUTOSERVICIO PARA
RESPALDAR LAS INICIATIVAS
CON MACRODATOS.20
03 Integración de datos en tiempo real | 18
Con los servicios de nube completamente administrados, los recursos de infraestructura que son obligatorios
para respaldar este ujo de trabajo se ubican de manera automática y, luego, se desacelera su uso. Las empresas
solo pagan por los recursos que usan, lo que permite eliminar el gasto y las conjeturas en las proyecciones.
Obtención de análisis de datos en tiempo real
Aunque los sistemas tradicionales se centraban en el análisis de datos sin conexión “en lote”, la demanda de
estadísticas en tiempo real requiere un enfoque nuevo. Los sistemas de análisis de transmisión basados en la
nube se desarrollan para administrar transmisiones de datos provenientes de aplicaciones web, smartphones o
millones de sensores de IoT en tiempo real. Se pueden instalar cientos de miles de sensores en equipo en campo
para informar su estado sin procesar a la nube de forma continua con el n de realizar el procesamiento y la
supervisión. Los feeds de imágenes se pueden analizar en tiempo real para las aplicaciones como la detección de
anomalías y el reconocimiento facial o de objetos. Gracias a la realización de pruebas y la implementación extensa
de los servicios de nube que se usan para casos de usos como estos, el análisis de datos de transmisión se puede
implementar en solo unos días.
Con el análisis de datos de transmisión en tiempo real, los datos se transmiten directamente a la canalización de
procesamiento. Luego, los datos transformados se pueden integrar en un almacén de datos en la nube, lo que
permite la realización de consultas, informes y visualizaciones en segundos. De esta manera, la canalización de
procesamiento sirve como un middleware que se puede acelerar a pedido, capaz de unirse a la transmisión de
datos en tiempo real con datos de lote que se obtienen del almacenamiento. Los datos pueden estructurarse
de manera exible para responder los interrogantes empresariales de la organización a medida que surjan.
Por lo tanto, las organizaciones tienen dos rutas complementarias (lote y transmisión) por medio de las
cuales pueden recopilar, preparar y, además, integrar datos provenientes de cualquier fuente y a cualquier
destino. Los servicios de nube administrados permiten seguir ambas rutas sin complicaciones.
Muchas empresas con miras en el futuro ya usan los macrodatos, a menudo basándose en herramientas de código
abierto, como Apache Hadoop y Apache Spark. Para esas empresas, es posible proteger las inversiones existentes
en talento y herramientas, al mismo tiempo en que se aprovechan las ventajas de productividad de la nube.
Se extendió la adopción de herramientas de macrodatos de código abierto y sigue en aumento. Mundialmente,
muchas empresas están aumentando la cantidad de datos no estructurados y están almacenándolos en sistemas
de archivos en la nube pública (incluido Hadoop). Más de un tercio de los encuestados en Estados Unidos y Europa,
y más de la mitad en Asia-Pacíco, informan que están implementando, implementaron o están expandiendo su
implementación de Hadoop (incluidos HBASE, Accumulo, MapR Cloudera y Hortonworks). De forma similar, cerca
de un tercio de los encuestados en Estados Unidos y Europa, y una gran cantidad en Asia-Pacíco (60%), están
implementando, implementaron o están expandiendo su implementación de plataformas de datos en memoria
(incluido Apache Spark, SAP Hana, Kognitio, Terracotta y Gigaspaces).
CÓMO APROVECHAR AL MÁXIMO TUS INVERSIONES DE MACRODATOS EXISTENTES
RESUMEN DEL CAPÍTULO 3
03 Integración de datos en tiempo real | 19
Para organizaciones como estas, la nube ofrece dos opciones principales:
• Seguir administrando proyectos de macrodatos con herramientas de código abierto familiares, pero migrar
a máquinas virtuales en la nube. Se aplican benecios de nube comunes: quitar bienes de capital costosos;
cambiarse a un modelo de gastos operativos de facturación, en el que las organizaciones pagan según los datos
almacenados y procesados; escalar sin complicaciones. Ten en cuenta que, en este modelo de montacargas,
los equipos de TI y programadores aún deben administrar sus propias canalizaciones de procesamiento de
datos y almacenamiento. Sin embargo, es la ruta más directa para aprovechar el talento, las herramientas y las
relaciones con los proveedores ya establecidas.
• La nube ofrece versiones completamente administradas para muchas de las herramientas de código abierto
más populares en macrodatos. Por ejemplo, ejecutar Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Pig y Apache Hive
en la nube disminuye las tareas de administración de datos básicas como la implementación, el registro y la
supervisión.21 Esta es una opción excelente para los equipos que buscan aprovechar los mejores aspectos tanto
de los entornos nativos de nube como de los entornos in situ.
Cualquiera de estas opciones les permite a las organizaciones proteger sus inversiones existentes en la
implementación de macrodatos y, al mismo tiempo, usar de manera inteligente la economía de la nube para
controlar costos y obtener exibilidad.
Las canalizaciones de procesamiento de datos basadas en la nube les permiten a las organizaciones extraer,
transformar o preparar y, también, integrar datos de cualquier fuente a cualquier destino (in situ o nube).
Los enfoques sin servidores para la preparación de datos administran completamente la infraestructura
subyacente. Los recursos se ubican de manera automática según las necesidades de cada canalización de
procesamiento de datos.
Los análisis de transmisión en la nube permiten transmitir datos de las aplicaciones web, para dispositivos
móviles y de IoT a las canalizaciones de procesamiento de datos en tiempo real. Desde allí, se pueden procesar
e integrar datos en un almacén de datos en la nube para obtener una vista en tiempo real de la empresa.
1
2
3
EMPRESA
Citibank UK
INDUSTRIA
Servicios nancieros
ACERCA DE
En un experimento de prueba
de concepto, GoogleCloud se
asoció con Thomson Reuters para
demostrarle al departamento de
Mercados y Banca Global de Citi-
bank los benecios de combinar
las tecnologías de datos principa-
les de Google con el contenido de
mercados nancieros de Thom-
son Reuters.
En esta prueba de concepto, la tarea del equipo era demostrar
qué tan sencillo sería para Citibank usar GoogleBigQuery y
Pub/Sub de GoogleCloud a n de analizar y consumir datos de
Thomson Reuters de indicadores históricos casi en tiempo real
de 1,000instrumentos nancieros. El trabajo se realizó en colaboración
con Sean Micklethwaite, programador principal de Citibank, y Sebastian
Fuchs, especialista de soluciones de Thomson Reuters.
“Queríamos una API que pudiésemos consultar para obtener datos
históricos a pedido, sin tener que mantener nuestro propio almacén de
datos ni correr con todos los costos y gastos generales operativos que
conlleva”, explicó Micklethwaite. “Además, exigimos actualizaciones en
tiempo real de los datos de mercado con latencia a nivel humano. Con
GoogleCloud, obtenemos acceso a todos los datos que necesitamos
en una sola plataforma. BigQuery se ocupa de nuestras necesidades de
datos de indicadores históricos y cuenta con la potencia necesaria para
procesar indicadores con gran frecuencia durante grandes intervalos de
tiempo. Pub/Sub de Cloud se encarga de nuestras necesidades de datos
en tiempo real y recibimos todos los datos en un formato uniforme”.
Fuchs agregó: “Comenzamos a usar BigQuery sin tener la necesidad
de realizar planicaciones sobre capacidad excesivas por adelantado.
Simplemente, crece a medida que lo necesitamos, desde una
[perspectiva] de aprovisionamiento de contenido, así como desde un
punto de vista de cantidad de consultas de usuarios”.
CITIBANK UK
CASO DE ÉXITO
03 Caso de éxito: Citibank | 20
MÁS INFORMACIÓN
CAPÍTULO 4
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
04
60%
04 Inteligencia articial y aprendizaje automático | 22
INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO
Con frecuencia, los avances recientes en el aprendizaje automático (ML) y
la inteligencia articial (IA) aparecen en los titulares de los periódicos. Las
computadoras superaron a los humanos campeones en Go, un juego de
mesa con más posiciones que átomos en el universo.22 Perfeccionaron los
videojuegos populares y, fundamentalmente, aprendieron a reconocer gatos.23
Hace poco, un trabajo en IA logró grandes ahorros en costos de energía y se
destacó al aprendizaje automático como “marco de trabajo para nes generales
que permite comprender dinámicas complejas”.24 Este marco de trabajo está
comenzando a aplicarse de varias maneras y a proporcionar resultados en
muchas industrias.
El concepto de la IA es simple: es la capacidad del software de mejorar sin
tener que programarse de manera explícita. En lugar de requerir que los
programadores escriban código nuevo de forma manual, la IA se basa en
algoritmos capaces de volverse “más inteligentes” mediante el análisis de más
datos del mundo real. Centralizar el almacenamiento y la preparación de datos
en la nube (los objetivos del segundo y tercer capítulo respectivamente) crea la
base ideal para la capacitación y mejora de los modelos de IA.
Las oportunidades que ofrece la IA van más allá de solo automatizar las
tareas que solían ser manuales. En la venta minorista en línea, por ejemplo, los
algoritmos de aprendizaje automático pueden transferir y analizar enormes
cantidades de datos de consumidores a medida que los compradores
potenciales navegan en la tienda en línea o la app para dispositivos móviles
del vendedor minorista. Mientras más datos analiza el modelo, más cerca está
de comprender cuándo y por qué un comprador en particular decidirá realizar
una compra determinada. Finalmente, este aprendizaje se vuelve predictivo,
lo que le permite al vendedor minorista ofrecer el producto adecuado para
una persona determinada en el tiempo preciso. Este nivel de personalización,
que antes representaba el comerciante de un pueblo pequeño que conocía los
nombres y cumpleaños de los hijos de sus clientes, ahora es posible llevarlo a
cabo a escala.
04
CREE QUE EL ÉXITO FUTURO
DE SU ORGANIZACIÓN DEPENDE
DE LA IMPLEMENTACIÓN
EXITOSA DEL APRENDIZAJE
AUTOMÁTICO.25
de los encuestados
MODELOS CAPACITADOS PREVIAMENTE: UN PRIMER PASO PARA TRABAJAR CON IA
04 Inteligencia articial y aprendizaje automático | 23
Muchas empresas pequeñas con tecnología avanzada ya están viendo resultados con el aprendizaje automático,
pero las empresas más establecidas tienen una oportunidad única de aprovechar la abundancia de datos
históricos.26 Con el aprendizaje automático, los resultados dependen de la gran cantidad de datos disponibles para
alimentar los modelos de capacitación (consulta “Modelos capacitados previamente: Un primer paso para trabajar
con IA”). Las empresas establecidas pueden aprovechar sus datos de origen, desde registros en sistemas de TI y
transacciones nancieras hasta transcripciones de llamados al servicio de Atención al cliente, a n de capacitar y
optimizar estos modelos, y obtener estadísticas únicas para la empresa.
La manera más directa de comenzar a trabajar con la IA es usar modelos de aprendizaje automático capacitados previamente, disponibles
de inmediato a través de la nube. No se requieren conocimientos previos sobre el aprendizaje automático. Es posible que estas capacidades
les resulten conocidas a las personas que usan aplicaciones populares para consumidores, en las que algunos modelos alcanzan niveles de
precisión predictiva que excede la capacidad humana:
Estos servicios son generales (no se limitan a las aplicaciones para consumidores) y se pueden integrar fácilmente en cualquier aplicación
mediante simples llamadas de API. No es necesario que los programadores conozcan ninguno de los detalles subyacentes. Sin tener que
desarrollar ninguno de estos servicios de manera interna, las empresas pueden acceder a las capacidades más recientes al instante, como
un servicio.
ANÁLISIS DE IMAGEN
Comprende el contenido presente en las
imágenes. Para ello, proporciona imágenes y
obtén categorías de texto (p.ej., “automóvil”,
“Torre Eiffel”). Detecta de manera inteligente
rostros y objetos individuales o, incluso, extrae
palabras impresas presentes en las imágenes.
ANÁLISIS DE VIDEO
Identica objetos y entidades
signicativas presentes en los
videos. Comprende lo que ocurre
a nivel de una escena
o un fotograma.
RECONOCIMIENTO DE VOZ
Convierte audio en texto con una precisión extraordinaria.
Proporciona audio a la API y obtén el texto completo al instante,
con compatibilidad para muchos idiomas. Permite casos de
uso en tiempo real, como la transcripción, o crea aplicaciones
que se dirigen por voz.
TRADUCCIÓN
Traduce todo el texto a uno de los tantos
idiomas disponibles. Los servicios de
traducción mejoran y se expanden de
manera continua para comprender
nuevos idiomas.
ANÁLISIS DE TEXTO
Comprende la estructura y el
signicado semántico del texto.
Extraeinformación sobre las personas,
los lugares y los eventos presentes
en cualquier texto. Comprende
sentimientos y analiza la información
presente en los artículos, los blogs, las
conversaciones o registros de chats
con Atención al cliente, o cualquier
texto nuevo que proporciones.
REDUCCIÓN DE LA
DEPENDENCIA DE
LA INTERVENCIÓN
MANUAL
AUMENTO DE LA
AUTOMATIZACIÓN
MEJORA DEL
ANÁLISIS PREDICTIVO
LAS NECESIDADES
EMPRESARIALES PRINCIPALES
QUE SE INFORMARON
en las siguientes áreas:28
04 Inteligencia articial y aprendizaje automático | 24
CUANTIFICACIÓN DE
LA GANANCIA
En asociación con la empresa de
investigaciones M-Brain, GoogleCloud
encuestó a 20 líderes empresariales
y de TI que implementaron proyectos
de aprendizaje automático sobre
los benecios clave obtenidos de
los proyectos. Estos son algunos
de los principales benecios que se
mencionaron:
• ahorro de tiempo
• ahorros de costos
• gestión de riesgos mejorada
• calidad de análisis mejorada
• mayores ingresos
Otros mencionaron la automatización,
el servicio mejorado y la planicación
de inventario mejorada. 27
Por lo general, las empresas establecidas y sus semejantes de la industria
tienen décadas de datos de origen acumulados: de transacciones nancieras,
registros de sistemas, datos sin procesar generados por fabricantes, ventas
minoristas y datos de comercio electrónico recopilado durante años, y resultados
del rendimiento de las campañas de marketing. Estos datos, renados y
usados adecuadamente para capacitar modelos de aprendizaje automático
personalizados, se convierten en una fuente de poder predictivo. Las empresas
establecidas, en lugar de reutilizar los servicios predeterminados, pueden usar los
datos de origen a n de optimizar los procesos empresariales para sus clientes,
que son una fuente poderosa de diferenciación.
Los casos de uso incluyen a muchas industrias y revelan algunas de las
aplicaciones de IA más prometedoras. La detección de fraudes en los servicios
nancieros y el mantenimiento preventivo en el sector de la fabricación resaltan
la capacidad de identicar anomalías en una enorme cantidad de transacciones
y registros desordenados, una necesidad común en muchos dominios. Las
sugerencias de tratamiento y diagnóstico en el sector de la salud y de juicios sobre
solvencia resaltan la capacidad del aprendizaje automático de brindar asistencia
con categorización, que por lo general también es muy útil.
Círculo virtuoso: Recopilar, preparar, capacitar y predecir
Las capacidades que se presentaron en el segundo y tercer capítulo funcionan como una base para los modelos
de aprendizaje automático de capacitación que usan datos de origen. Con los datos sin procesar ya centralizados en
el almacenamiento en la nube y en un almacén de datos en la nube, las canalizaciones de datos sin servidores pueden
extraer continuamente estos datos y prepararlos para capacitar modelos de aprendizaje automático personalizados.
Debido a que los modelos de aprendizaje automático pueden almacenarse en la nube por sí solos, se encuentran
disponibles de inmediato para que las aplicaciones hagan predicciones. Este bucle forma un círculo virtuoso, en el
que los modelos de aprendizaje automático almacenados en la nube siguen mejorando gracias a los datos nuevos de
capacitación, lo que mantiene los modelos actualizados y relevantes.
• SALUD
• SERVICIOS FINANCIEROS
• SECTOR DE FABRICACIÓN
• VENTA MINORISTA
• MEDIOS DE COMUNICACIÓN/
VIDEOJUEGOS
RESUMEN DEL CAPÍTULO 4
Descarga el informe completo aquí.
04 Inteligencia articial y aprendizaje automático | 25
La era del aprendizaje automático ha llegado nalmente y ya se encuentra en pleno apogeo en las empresas más pequeñas
que cuentan con tecnología avanzada, según una nueva encuesta de líderes tecnológicos y empresariales realizada por MIT
Technology Review Custom. Estos son algunos de los resultados clave:29
de los encuestados ya implementaron
estrategias de aprendizaje automático.
de los encuestados que implementaron el
aprendizaje automático y se encuentran en la
primera fase, ya están observando el ROI.
ha logrado obtener estadísticas
y análisis de datos más extensos.
informa una ventaja
de competencia mayor.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO: EL NUEVO CAMPO DE PRUEBAS PARA LA VENTAJA DE
LA COMPETITIVIDAD
60%
MÁS DEL
50%
45%
26%
La IA y su subconjunto de aprendizaje automático son simples por concepto: la capacidad que tiene el software de
mejorar sin tener que programarlo de manera explícita.
La IA depende de grandes cantidades de datos de prueba, lo que les ofrece a las empresas establecidas la ventaja
única de extraer grandes cantidades de datos empresariales generados durante largos períodos de operación.
El almacenamiento en la nube, el almacén de datos, la integración de datos y los análisis proporcionan una
base natural de IA y aprendizaje automático. Para ello, ponen los datos a disposición para la capacitación y la
optimización en tiempo real, lo que potencia un círculo virtuoso de mejora continua.
1
2
3
Conclusión | 26
En una época de abundancia de datos y respuestas inmediatas, la capacidad de extraer
valor de ellos, independientemente de la fuente, el tamaño y los requisitos relacionados
con la rapidez, será el centro de la ventaja competitiva de una organización.
El primer paso es volver a reformular una estrategia de datos. Las herramientas de la
nube actuales les permiten a las empresas administrar enormes cantidades de tipos de
datos diversos de manera más ecaz y a más bajo costo que antes. Las empresas que
cuentan con un enfoque moderno para recopilar, almacenar, preparar y analizar sus datos
contarán con la base para aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia articial.
Finalmente, estas capacidades nuevas generarán relaciones más cercanas entre las
empresas y sus clientes, lo que les permitirá ser más predictivas en cada interacción.
CONCLUSIÓN
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Almacenamiento y bases
de datos
Soluciones para macrodatos Inteligencia articial y
aprendizaje automático
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Trabajos citados | 27
1. Un 81% de ejecutivos séniores encuestados por Ernst & Young acordaron que los datos deberían ser el centro de la toma de
decisiones, solo el 31% había reestructurado signicativamente las operaciones para incorporar macrodatos y un 23% había
implementado estrategias de datos a nivel de empresa. Ernst & Young, Becoming an Analytics-Driven Organization (2015)
(vínculo).
2. David Reinsel et al., Data Age 2025: The Evolution of Data to Life-Critical (IDC, 2017) (vínculo).
3. Cade Metz, “Exclusive: Inside Google Spanner, the Largest Single Database on Earth”, Wired (26 de noviembre de 2012) (vínculo).
Cade Metz, “Spanner, the Google Database that Measured Time, Is Now Open to Everyone”, Wired (14 de febrero de 2017)
(vínculo).
4. Robert McMillan, “Inside the Articial Brain that’s Remaking the Google Empire”, Wired (16 de julio de 2014) (vínculo).TensorFlow
(vínculo).
5. Forrester, Forrester’s Global Business Technographics Data and Analytics Survey (2016) (vínculo).
6. Leandro DalleMule and Thomas H. Davenport, “What’s Your Data Strategy?” Harvard Business Review (mayo de 2017) (vínculo).
7. John Gantz and David Reinsel, The Digital Universe in 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East
(IDC, 2012) (vínculo).
8. Tracie Kambies et al., Tech Trends 2017: Dark Analytics: Illuminating Opportunities Hidden within Unstructured Data (Deloitte
University Press, 2017) (vínculo).
9. Precios de GoogleCloudStorage, GoogleCloudPlatform (vínculo).
10. Forrester, Forrester’s Global Business Technographics Data and Analytics Survey (2016) (vínculo).
11. “Three Ways Marketing Organizations Can Make Data More Actionable”, Harvard Business Review (9 de agosto de 2016) (vínculo).
12. Los almacenes de datos modernos en la nube respaldan la importación (incluso la realización de consultas adhoc) de muchos
formatos semiestructurados de manera automática. Para datos no estructurados que primero deben transformarse (p.ej., ETL),
consulta el capítulo 3: Preparación de datos.
13. Forrester, Forrester’s Global Business Technographics Data and Analytics Survey (2016) (vínculo).
14. Forrester, Forrester’s Global Business Technographics Data and Analytics Survey (2016) (vínculo).
15. James Manyika et al., Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity (Instituto Global McKinsey, 2011)
(vínculo).
16. Lisa Morgan, “Citizen Data Scientists: 7 Ways to Harness Talent”, InformationWeek (24 de julio de 2015) (vínculo).
17. Colorado Center for Personalized Medicine: Mejorar la salud mediante la integración de los registros de pacientes con información
genética en GoogleCloudPlatform y Tableau (GoogleCloudPlatform, 2017) (vínculo).
18. Steve Lohr, “For Big-Data Scientists, ‘Janitor Work’ Is Key Hurdle to Insights”, New York Times (17 de agosto de 2014) (vínculo).
19. Forrester, Forrester’s Global Business Technographics Data and Analytics Survey (2016) (vínculo).
20. Forrester, Forrester’s Global Business Technographics Data and Analytics Survey (2016) (vínculo).
21. Apache Hadoop, The Apache Software Foundation (vínculo).
Apache Spark, The Apache Software Foundation (vínculo).
Apache Pig, The Apache Software Foundation (vínculo).
Apache Hive, The Apache Software Foundation (vínculo).
22. Paul Mozur, “Google’s A.I. Program Rattles Chinese Go-Master As It Wins Match”, New York Times (25 de mayo de 2017) (vínculo).
23. Nicola Twilley, “Articial Intelligence Goes to the Arcade”, The New Yorker (25 de febrero de 2015) (vínculo).
John Markoff, “How Many Computers to Identify A Cat? 16,000”, The New Yorker (25 de junio de 2012) (vínculo).
24. James Vincent, “Google Uses DeepMind AI to Cut Data Center Energy Bills”, The Verge (21 de julio de 2016) (vínculo).
25. Harvard Business Review Analytic Services Global Data and Analytics Survey, patrocinada por Google (2017).
TRABAJOS CITADOS
Conclusión | 28
26. Una encuesta realizada por MIT Technology Review demuestra que las organizaciones más pequeñas están bien encaminadas
en la adopción del aprendizaje automático y sus benecios: 60% de un total de 375encuestados, de los que casi dos tercios
eran empresas con menos de 1,000empleados basadas en gran parte en las industrias de servicios nancieros, tecnología
y empresas. MIT Technology Review Custom and Google Cloud, Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive
Advantage (2017) (vínculo).
27. Anna Rader, Machine Learning Initiatives Across Industries: Practical Lessons from IT Executives (M-Brain, patrocinado por Google,
2017) (vínculo).
28. Anna Rader and Irida Jano, Machine Learning Market Research: How Leading Industries Are Adopting AI (M-Brain 2017) (vínculo).
29. MIT Technology Review Custom and Google Cloud, Machine Learning: The New Proving Ground for Competitive Advantage (2017)
(vínculo).
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