En el marco del Big Data y las tecnologías que sirven para que la información sea procesada rápidamente y sin errores, se utilizan varios conjuntos de algoritmos para ejecutar modelos de procesamiento y análisis eficientes. El análisis tradicional de datos y las tecnologías que se utilizaban hasta hace pocos años, no son suficientes para procesar datos a gran escala.
Por ello, nace la necesidad de implementar varios conjuntos de programas y software que se hagan cargo del tratamiento de la información para que esta sea utilizada en mejores tomas de decisiones. Los algoritmos de preprocesamiento son ideales para que la extracción de Big Data sea de calidad.
Analizar los algoritmos de preprocesamiento del Big Data
El preprocesamiento de datos es una fase del proceso de extracción y captación de datos e información. La meta final de los algoritmos de preprocesamiento es obtener la mayor cantidad de datos de calidad y, de esta manera, obtener información útil para las organizaciones. Permitiendo además que se tomen mejores decisiones a partir del procesamiento de información de valor y totalmente verificable.
Un problema común en el procesamiento de Big Data es la escalabilidad. Por esta razón, los algoritmos de preprocesamiento aplicados a esta nueva tecnología son escalables en vez de secuenciales. Esto debido a que tienen que procesar más y más datos en bruto antes de convertirlos en información de verdadero valor.
Algoritmos de machine learning para Big Data
El machine learning o aprendizaje automático es un sub campo de la inteligencia artificial (IA), el cual le otorga la capacidad de aprender tareas. No es difícil pensar la importancia de estos algoritmos para el Big Data, ya que son los encargados de recibir y analizar las entradas de datos, con el fin de predecir los valores de la información de salida dentro de un rango determinado.
Aprendizaje supervisado
Los algoritmos del aprendizaje supervisado están programados para que la máquina o el sistema de Big Data aprendan a procesar datos con ejemplos. Se introducen entradas con sus respectivas salidas que se desean. Lo que tiene que hacer el algoritmo es encontrar un modelo o un método para determinar cómo se han transformado esas entradas en salidas.
Los operadores pueden conocer las respuestas correctas a este problema planteado, mientras que los algoritmos de aprendizaje supervisado tienen que identificar patrones en los datos que está procesando, aprende de las observaciones y se dispone a hacer predicciones. Estos algoritmos realizan predicciones y son corregidas por los operadores y el proceso sigue hasta que el algoritmo alcance la precisión y el rendimiento deseados.
Aprendizaje sin supervisión
Este método se centra en que el algoritmo procese las entradas de Big Data para identificar patrones. En este sentido, no participan operadores humanos ni hay respuestas en las salidas, es el mismo modelo el que se encarga de establecer relaciones y correlaciones mediante el análisis de los datos que les proporcionan.
Los algoritmos de machine learning enfocados al aprendizaje sin supervisión interpreta los datos a gran escala y los dirige hacia un procesamiento lógico. El algoritmo intenta organizar los datos de la mejor manera posible y así describe la estructura de los mismos. Esto da como resultado que aumenta su capacidad para tomar decisiones sobre los datos y mejore las habilidades de procesamiento y tratamiento de la información.
Aprendizaje por refuerzo
Este método de machine learning se centra en establecer procesos con reglas definidas. Es decir, se le proporcionan a los algoritmos un conjunto de acciones, parámetros y valores finales. De esta manera, dicho algoritmo intenta explorar con diferentes opciones de análisis y procesamiento, monitorizando cada resultado para determinar el óptimo.
Así pues, este modelo enseña a los algoritmos de machine learning a determinar patrones y a procesar Big Data por medio del ensayo y error. Dicho algoritmo aprende de experiencias y procedimientos que ha hecho en el pasado y adapta las respuestas que puede dar en función de ofrecer la mejor solución.
El data mining tiene algoritmos poderosos
El data mining o minería de datos posee algoritmos que crean sus propios modelos para la extracción de datos de calidad. En el Big Data, este algoritmo analiza grandes cantidades de datos para buscar patrones y tendencias cuando los esté clasificando. Así, los resultados de este análisis determinan las soluciones óptimas para mejorar los modelos de data mining.
Los algoritmos de data mining pueden crear diversas formas de captación y extracción de datos para optimizar el proceso de análisis y procesamiento del mismo. De esta forma, cuando extraen cantidades masivas de ellos, los parámetros de captación mejoran y tardan menos tiempo, estas formas también incluyen:
- Clústeres, que en su conjunto describen cómo se pueden relacionar los casos de un conjunto de datos determinado,
- Árboles de decisión, los cuales predicen un resultado y describe cómo afecta dicho resultado a diversos criterios de análisis y procesamiento.
- Modelos matemáticos, los cuales se encargan de hacer las predicciones correctas a partir del tratamiento de la información.
Data mining de SQL
En cuanto al data mining de bases de datos SQL, los algoritmos que proporcionan las búsquedas son los más utilizados actualmente. Además, son los que están mejor probados a la hora de establecer patrones a partir de datos establecidos. Por ello, la agrupación en clústeres es lo más efectivo para procesar datos en ellas.
Los algoritmos que procesan datos son diversos y cumplen múltiples funciones, por ello en la Maestría en Big Data Analytics podrás ver toda la tecnología disponible para establecer modelos de datos a partir de algoritmos basados en tecnología de punta.
