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Fátima Martínez Cómo crear y organizar listas de contactos en Twitter Cuando comenzamos a utilizar una red social, no somos conscientes de la importancia de crear y organizar listas de contactos desde el primer día y, cuando queremos recordar, nos...
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Raúl Alonso Aprender a ganar “Las personas ganadoras aprendieron a tener éxito de la misma manera que otras aprendieron a no tenerlo: tu cerebro puede darte todo lo que deseas, siempre que se lo...
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ElevenPaths Noticias de Ciberseguridad: Boletín semanal 12-18 de septiembre PoC para vulnerabilidad crítica en Netlogon Investigadores de Secura han publicado una herramienta que permite comprobar si un controlador de dominio es vulnerable a la vulnerabilidad CVE-2020-1472, en Netlogon. El...
Paula Diez Villacorta Wayra Activation Programme busca startups con casos de uso 5G y Edge Computing Wayra Activation Programme lanza la primera call para seleccionar startups con casos de uso basados en 5G y Edge Computing. El objetivo es impulsar soluciones innovadoras que acompañen a...
Matilde de Almeida Haciendo ‘match’ con startups: reciclando dispositivos móviles a través de Trocafone Parte de nuestro rol como potenciador de negocio de las startups, desde Wayra e Innovación Abierta, consiste en encontrar nuevos modelos de trabajo con las startups. Tradicionalmente buscamos que las...
La siguiente revolución en inteligencia de negocios: la analítica aumentadaJorge A. Hernández 22 agosto, 2020 Aunque mucho se habla que los datos son el nuevo petroleo existe una verdad que no siempre se expresa con claridad: los datos por sí solos son inútiles. Así es, si bien es cierto que en los datos está el secreto del éxito, también es verdad que estos necesitan ser segmentados, curados, preparados para ser analizados, revisados por científicos de datos y por último, derivar en insights que puedan generar planes de acción. ¿Pero se imagina que todo este proceso pueda ser automatizado? Esa es precisamente la esencia de la analítica aumentada (augmented analytics). El término fue usado por primera vez por Gartner en 2017, quienes lo describieron como el futuro del análisis de datos. Según los expertos se trata de un enfoque que automatiza la producción de insights, mejorando el análisis de datos y la inteligencia de negocios, usando tecnologías como Machine learning y el procesamiento natural del lenguaje (natural language processing o NLP). Los retos de la información Parte de los retos del Big Data son los orígenes diversos de los diferentes tipos de datos que van desde las redes sociales, hasta los reportes de ventas y las estadísticas de las plataformas en línea. Este consolidado de información es analizado por los científicos de datos, un grupo selecto de profesionales, tanto que existe un déficit de más de 250 mil profesionales en el mercado. Por ello, los científicos de datos usualmente circulan entre grandes organizaciones relegando a la medianas y pequeñas empresas. Pero, por más capacitados que sean, los científicos no están exentos del error humano, más cuando están enfrentados a labores repetitivas y con gran cantidad de variables. Aquí es donde brilla la inteligencia artificial y técnicas como Machine Learning que cambiarán la forma cómo se realiza la analítica en la actualidad. De hecho, para 2019 el mercado global de analítica aumentada generaba más de 9.487 millones de dólares y se espera crezca a más de 29 mil millones para 2025. Razones como esta la han convertido en una de las tecnologías con más potencial de los últimos años. Pero esto es solo el comienzo, pues la analítica aumentada no solo mejora los procesos de análisis de datos, también es capaz de ofrecerlos a nuevos segmentos de mercado donde esta tecnología brillaba por su ausencia. En otras palabras, esta nueva tendencia no solo mejorará los procesos de análisis y predicción de procesos, también democratizará la tecnología y eso nos beneficia a todos. Foto creada por freepik – www.freepik.es
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Jorge A. Hernández Modernización de aplicaciones en 2026, ¿qué opciones tienen las empresas? La tecnología en entornos corporativos es una herramienta que debe estar al día . ¿cuándo conviene reescribir y cuándo debemos dejar el legacy tranquilo?