Big Data, cómo transformar datos en conocimiento

“Vivimos en un mar de datos, el reto es convertirlos en conocimiento”. El Premio Nobel de Medicina, Sydney Brenner, ya lo afirmaba en 2006 como si de algo premonitorio se tratase. O no tan premonitorio como podríamos pensar. 

Brenner subrayaba que el principal reto para la nueva generación de científicos era crear una base teórica que permitiera unificar todos los datos existentes. En definitiva, transformar datos en conocimiento.

Este reto ya había sido aceptado en 2005 cuando Roger Mougalas de O’Reilly Media alumbró el término Big Data para referirse a un conjunto de datos difíciles de gestionar con las herramientas tradicionales.

Comprendamos el Big Data

Seguramente, si quisiéramos explicar qué es el Big Data a nuestros abuelos nos sería una tarea bastante compleja. No obstante, merece la pena hacer el esfuerzo para que alguien que no está relacionado con la materia entienda a lo que se refería Brenner con esa información.

Imaginemos el Big Data como un gran libro de medicina que contiene mucha información. Este libro es tan grande y contiene tantas páginas que una sola persona no podría leerlo o entenderlo completamente.

Además, ese libro contiene muchas fuentes diferentes, como cartas de eminencias médicas de todo el mundo, registros de pacientes y resultados de análisis clínicos, entre otras. Estas fuentes están en constante crecimiento, se suman continuamente anexos en diferentes idiomas y con distintas nomenclaturas, por lo tanto, esto hace que sea aún más difícil de analizar.

Big Data es…

En conclusión, Big Data es un conjunto de información masificada que proviene de diferentes fuentes y es tan grande y complejo que necesitamos herramientas especiales para extraer información valiosa. 

La transformación de datos en conocimiento se consigue a través de un proceso denominado minería de datos. Este proceso utiliza técnicas matemáticas de aprendizaje automático, como estadistas y algoritmos, para analizar un gran conjunto de datos y extraer información útil y patrones relevantes.

¿Qué es la minería de datos o Data Mining?

La minería de datos es el proceso de extracción de información útil de una gran cantidad de datos. El objetivo principal de este proceso es buscar patrones, relaciones y tendencias que puedan ser valiosas a la hora de tomar ciertas decisiones.

La minería de datos se divide en las siguientes cuatro categorías:

1. La minería de datos descriptiva se usa para resumir y entender los datos encontrando patrones y tendencias recurrentes en ellos.
2. La minería de datos predictiva se utiliza para predecir comportamientos futuros en base a los patrones y las tendencias mencionadas con anterioridad.
3. La minería de datos prescriptiva está destinada a generar recomendaciones y sugerencias para el futuro próximo.
4. La minería de datos de descubrimiento de conocimiento, que es la categoría a la que se refería en 2006 Brenner, se emplea en la actualidad para descubrir nuevos conocimientos en los datos que pueden ser valiosos en la toma de decisiones. 

En general, la minería de datos se ha convertido en una herramienta valiosa en una variedad de campos, como la medicina, los negocios, la investigación científica o la seguridad nacional, ya que permite a los profesionales tomar decisiones basadas en el conocimiento empírico de los datos.

Transformar datos en conocimiento con Data Science

Siguiendo con la analogía médica, el profesor de MIOTI Tech & Business School, Carlos Picazo, analiza en este vídeo cómo el Data Science puede ayudar, en futuras olas de Covid-19, trabajando sobre los datos que tenemos disponibles de la pandemia. 

Desde MIOTI Tech & Business School confiamos en las tecnologías más innovadoras como el Data Science para su aplicación en diferentes sectores como la salud, entre otros. En nuestro Master de Data Science y Deep Learning así como en el Master de Data Science y Big Data o en el Master de Data Science y Analytics.