9 BIG DATA en sistemas origen hasta limpieza y enriquecimiento de los mismos. Esto último es clave para garantizar calidad y consistencia que se traduce en la obtención de resultados confiables”, señala César Ramos. “También se pueden utilizar técnicas como el web crawling o el web scraping, para recopilar y analizar grandes cantidades de datos de la web, como precios, comentarios de los clientes sobre productos y estrategias de los competidores”, añade Sara Íñigo, Vistex. Un ejemplo sería la solución de análisis de mercado de Vistex, llamada VantageView, a través de la cual se pueden analizar gran cantidad de datos online en tiempo real de cara a tomar mejores decisiones en materia de precios, promociones, y surtidos de productos. “Por otro lado, existen múltiples fuentes que permiten el análisis del sentimiento del cliente (Sentiment Analysis), como los sistemas de tickets para quejas, correos electrónicos, sitios web para comentarios y críticas y cuestionarios para obtener feedback de clientes de forma estructurada”. La integración de datos de múltiples fuentes es un componente crítico que enfrenta desafíos como la inconsistencia, la duplicación o la variación en la calidad de los datos. Es importante establecer un estándar uniforme, definir una estructura común y reglas de formato, así como construir un buen flujo de datos (Data Pipeline) con un proceso ETL (extract, transform, and load), en el que se realice la transformación y limpieza de los datos. INTEGRACIÓN CON OTRAS TECNOLOGÍAS Big Data, IoT, Blockchain e IA no son tecnologías aisladas, sino piezas de un rompecabezas que, al integrarse, dan forma a un futuro digital más inteligente, conectado y seguro. “Nuestra experiencia, que viene del desarrollo y despliegue de IA nos permite identificar una serie de beneficios que impulsan la transformación de las empresas con los datos como elemento diferenciador para el éxito en un entorno dinámico y competitivo”, declara Cesar Ramos desde Making Science. La IA no solo complementa al Big Data, sino que lo potencia de manera exponencial, permitiéndonos: • Extraer insights ocultos: A través de técnicas como el aprendizaje automático y la minería de datos, es capaz de identificar patrones complejos y tendencias ocultas en grandes volúmenes de datos, revelando información invaluable que pasaría desapercibida para el análisis humano. Además, con los últimos avances en Generative AI, se abren muchas posibilidades, cómo análisis cualitativos, análisis de texto, vídeo, imagen y audio a escala que permite obtener insights imposible hace años. • Automatizar tareas repetitivas: Libera tiempo y recursos valiosos para que los profesionales se concentren en actividades estratégicas de mayor valor. “El análisis de grandes cantidades de datos se traduce en la personalización de ofertas, optimización de operaciones y previsión de tendencias futuras con mayor precisión”, Tomás Saiz, Enterprise Business Manager Iberia de Synology
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