En nuestra última Interacso Talk abordamos el Big Data, esencial por el inmenso valor que aporta la información en la toma de decisiones dentro de cualquier negocio o servicio público, como por ejemplo la salud.
La recopilación y análisis de la data permite sobretodo hacer más ágiles las organizaciones, porque al predecir tendencias de comportamiento, las compañías pueden moverse con mayor velocidad a la hora de solucionar problemas, adelantarse a posibles incidencias y cubrir necesidades según las costumbres de los clientes. El análisis predictivo permite a los centros de salud proporcionar tratamientos basados en datos; ayuda a los minoristas a configurar sus stocks y a la banca a estudiar el riesgo crediticio de clientes y prevenir fraudes.
Para todo ello, la calidad de los datos es fundamental, tener información realmente fiable y relevante que posibilite un buen análisis. Por eso Antonio Nardi, desarrollador del equipo de Madrid, nos mostró cómo se mide la calidad de los datos y posteriormente la importancia de la minería de procesos para detectar información, correlaciones y anomalías de datos.
En los procesos de minería y analítica se suelen emplear metodologías como el agile y también el CRISP-DM. Sin embargo en esta Interacso Talk se hace un acercamiento al lenguaje R, que tiene un enfoque de análisis estadístico. Por ello, es de los más utilizados en investigación científica y goza de gran popularidad en Machine Learning. ¡Disfrútala!
