En esta era digital los datos son quizás el valor más importante para las empresas. La cantidad de información digital existente no solo sirve para realizar estadísticas, puede predecir comportamientos, tendencias, intención de compra, etc. Por eso, las empresas utilizan esta gran cantidad de datos (Big Data) para mejorar sus productos, servicios y ser más competitivos.
A través de herramientas como Microsoft Azure Machine Learning, la inteligencia artificial ayuda a realizar el complejo análisis del Big Data y a descubrir patrones ocultos beneficiosos para las empresas.
Qué es Machine Learning
Dentro de la inteligencia artificial, Machine Learning crea sistema automatizados que aprenden analizando grandes cantidades de datos, identificando patrones complejos dentro de ellos.
En el ámbito empresarial, Machine Learning y Big Data se utilizan para analizar la gran cantidad de datos que maneja una empresa sobre sus clientes y el mercado, para predecir comportamientos o tendencias y obtener ventajas competitivas (adelantarse a la competencia, mejorar la satisfacción del cliente, captar nuevos clientes, etc.).
Azure Machine Learning
Microsoft dispone de la herramienta ideal para utilizar la inteligencia artificial para el análisis del Big Data: se trata de Azure Machine Learning Server, que se caracteriza principalmente por:
- Simplificación en la implementación de los modelos de análisis de datos.
- Desarrollar y ejecutar modelos R y Python integrados.
- Integración con Microsoft Azure para procesado escalable en la nube.
Por qué utilizar Azure Machine Learning
Muchas empresas utilizan lenguajes de programación libres como R y Python para aplicar técnicas de análisis predictivo y Machine Learning, con el objetivo de transformar varios aspectos de su negocio. Sin embargo, la integración de estos sistemas con su infraestructura TI no es sencilla, teniendo que realizar todos estos procesos con R y Python de forma independiente, por lo que no consiguen el dinamismo deseado.
Para conseguir esta integración entre ambos lenguajes y los sistemas empresariales, la solución de Microsoft es Azure Machine Learning Server.
Principales ventajas del uso de Azure Machine Learning Server
- Combina la capacidad y flexibilidad de los lenguajes de programación R y Python dentro de una plataforma SQL Server (servidor de base de datos).
- Permite que los Ingenieros de datos y los Data Scientists (analistas de datos) se centren en sus funciones de análisis sin tener que lidiar con complejos problemas de integración de plataformas, lenguajes, etc.
- Trabaja con los sistemas operativos open source (de código abierto) más comunes como Linux, Hadoop, o Apache Spark.
- Ofrece flexibilidad para potenciar tanto el Big Data como información concreta, a través de la plataforma en la nube o en plataformas híbridas (que trabajan en la nube y en local).
- Permite acceder a las nuevas técnicas innovadoras de Machine Learning.
- Hace uso de modelos preestablecidos ya testados con éxito.
Con el uso de Azure Machine Learning Server, las empresas conseguirán la integración ideal de sus herramientas analíticas con sus sistemas empresariales de gestión.
La gestión del Big Data con Azure Machine Learning ofrecerá una mejor comprensión del negocio (clientes, proveedores, mercado, etc.), haciendo los sistemas de la empresa más productivos.