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J.L. Flórez (Accenture) en #speakanalytics: "El paradigma tradicional del análisis ha cambiado. No solo el contenido cambia, también la estructura"

accenture 1José Luis Flórez, socio de Accenture, ha compartido hoy su visión sobre cómo entiende que es el mercado y qué papel juega en él el big data, durante la celebración del “We Speak Analytics” con una ponencia llamada “Big Data Analitycs”.

Flórez ha querido insistir en que “hablar de big data en términos de volumen no tiene sentido. Seguro que lo que manejamos ahora dentro de 4 años será pobre”.

Además, ha admitido que “el paradigma tradicional del análisis ha cambiado”. Hace unos años ““los contenidos eran dinámicos, pero las estructuras eran limitadas. Sin embargo en el contexto actual, no sólo el contenido cambia, sino también la estructura que ahora es fluida y cambia constantemente”. Para explicarlo ha usado la web como punto de partida de un ejemplo claro.

En cuanto al objetivo del big data ha asegurado que “el big data analytics pretende responder a lo que sé y lo que no sé”. Aunque ha querido insistir en que “es mucho más lo que no sé que no sé”, por lo que considera importante insistir en este aspecto. “Esto es lo que genera un cambio trascendental que afecta a la forma de la que se hace análisis en las organizaciones”.

También ha admitido que actualmente el modelo ha cambiado tanto que “se requieren una capacitaciones muy distintas a las anteriores”. Actualmente “diferenciamos dos objetivos principales: la automatización del aprendizaje y el conocimiento y el descubrimiento”.

En estas dos fases u objetivos “se está hablando mucho de la visualización”. Según Flórez, dentro del descubrimiento hay varias fases como el filtrado, tagging, modeling, profiling, “que consiste en explicar porqué pasa así” y , la parte del testado. “Este bucle nos ha permitido identificar un nuevo conocimiento acerca de lo que está sucediendo y cuando lo tengo, tengo que enriquecerme con este conocimiento”, por eso “ambas fases se retroalimentan”.

En cuanto a la automatización, ha asegurado que “puede ser menos exigente que la primera”, mientras que los datos “para mi negocio, dependen de lo específicos que sean. En función de cómo sea mi negocio, la información será de un tipo o de otra” ha dicho.

Por último, ha querido destacar las 3 ventajas del big data analytics: velocidad de datos, predicción a escala y la perspectiva social.

Para ver el vídeo de la ponencia, pulse aquí.

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