Los datos impulsan a las organizaciones más modernas del mundo, así que no es de sorprenderse que se le llame «un mundo basado en datos» donde que se enfrenten las tecnologías como el Big Data vs Machine Learning.

Las empresas comerciales de hoy deben gran parte de su éxito a una economía firmemente orientada al conocimiento.

El volumen, la variedad y la velocidad de los datos disponibles han crecido de manera exponencial.

La forma en que una organización define su estrategia de datos y su enfoque para analizar y utilizar los datos disponibles marcará una diferencia crítica en su capacidad para competir en el mundo.

En estos días hay muchas opciones disponibles en el mercado de análisis de datos.

Es por ello que este enfoque incluye muchas opciones que las organizaciones necesitan hacer.

Uno de estos enfoques es la elección entre Big Data y Machine Learning

El análisis de Big Data es el proceso de recopilar y analizar el gran volumen de conjuntos de datos (llamados Big Data) para descubrir patrones ocultos útiles y otras informaciones.

Tales como las elecciones de los clientes, las tendencias del mercado que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales y orientadas al cliente.

Big data es un término que describe los datos caracterizados por 3V: el volumen extremo de datos, la amplia variedad de tipos de datos y la velocidad a la que se deben procesar los datos.

Big Data + Machine Learning

Los datos grandes se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos estratégicos de negocios.

El aprendizaje automático es un campo de la IA (inteligencia artificial) mediante el cual las aplicaciones de software pueden aprender a aumentar su precisión para los resultados esperados.

En términos sencillos, el aprendizaje automático es la forma de educar a las computadoras sobre cómo realizar tareas complejas.

Transforming Big Data

El campo del aprendizaje automático es tan extenso y popular en estos días que hay muchas actividades del mismo en nuestra vida diaria y pronto se convertirá en una parte integral de nuestra rutina.

¿Has notado alguna de estas actividades de aprendizaje automático en tu vida diaria?

¿Conoces esas recomendaciones de películas que obtienes en Netflix o Amazon? El aprendizaje automático hace esto por ti.

En la mayoría de los casos, es difícil para los humanos revisar manualmente cada transacción debido a que su volumen diario es muy alto.

¿Alguna vez te has preguntado cuál es la tecnología detrás del auto auto-conducido de Google? De nuevo la respuesta es el aprendizaje automático.

Ahora sabemos qué es Big Data vs Machine Learning, pero para decidir cuál usar en qué lugar necesitamos ver la diferencia entre ambos.

Diferencias clave entre Big Data vs Machine Learning

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático están arraigados en la ciencia de datos y a menudo se entrecruzan o se confunden entre sí.

Data Science

Realmente las actividades de cada uno y la relación se describe mejor como mutualista ya que uno depende del otro.

Es imposible ver un futuro con solo uno de ellos, pero todavía hay algunas identidades únicas que los separan en términos de definición y aplicación.

1.- Por lo general, las discusiones de big data incluyen herramientas de almacenamiento, ingestión y extracción comúnmente Hadoop.

Considerando que el aprendizaje automático es un subcampo de ciencias de la computación y la IA le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente.

2.- El análisis de big data como su nombre sugiere es el encargado de descubrir patrones ocultos o extraer información.

El aprendizaje automático, en términos simples, está enseñando a una máquina cómo responder a entradas desconocidas y ofrecer resultados deseables mediante el uso de varios modelos.

3.- Tanto el big data como el aprendizaje automático pueden configurarse.

Ambos buscan automáticamente tipos específicos de datos y parámetros.

Además, su relación entre ellos no puede ver la relación entre los datos existentes con la misma profundidad que el aprendizaje automático.

4.- El análisis de big data normal consiste en extraer y transformar datos.

Esto lo realiza para extraer información que luego se puede utilizar para alimentar un sistema de aprendizaje automático y realizar análisis adicionales para predecir los resultados.

5.- Big Data tiene más que ver con la computación de alto rendimiento.

Mientras que el aprendizaje automático forma parte de una estructura de Data Science.

6.- El aprendizaje automático realiza tareas donde la interacción humana no es relevante.

En cambio, el análisis de big data comprende la estructura y el modelado de datos, mejorando el sistema de toma de decisiones por lo que requiere la interacción humana.