La Inteligencia Artificial y su relación con el Big Data

inteligencia artificial trabajando con datos

La Inteligencia Artificial y su relación con el Big Data

Para algunas personas, la inteligencia artificial (IA) es solo algo que los escritores de ficción usan en sus novelas. Pero no se dan cuenta de que la inteligencia artificial es una parte central de nuestros teléfonos, ordenadores y videojuegos. Y es que si alguna vez te han recomendado en netflix una nueva serie que te ha gustado, es porque la inteligencia artificial de la plataforma ha utilizado tus datos de consumo.

Entonces, ¿qué es la inteligencia artificial? Es una herramienta que va de la mano con el big data y que está ayudando a las empresas a adaptarse mejor a las necesidades de los consumidores permitiendo a las empresas tomar mejores decisiones.

Big Data es parte integral de la inteligencia artificial

Las soluciones tecnológicas de inteligencia artificial brindan a las personas nuevas formas de interactuar con el mundo que los rodea. Les da nuevos conocimientos sobre sus empresas y sus audiencias.

Para eso la IA analiza el big data de maneras que los humanos son simplemente incapaces de hacer ya que para nosotros habrá demasiadas personas con las que comparar y demasiados puntos de información para mirar.

En cambio, las soluciones de inteligencia artificial encuentran patrones en lugares donde las personas incluso nunca piensan en mirar. Pueden encontrar nuevas tendencias en cosas como datos de redes sociales, datos financieros e incluso datos geográficos.

Por ejemplo, la inteligencia artificial puede saber si es probable que alguien compre un producto en función de sus inclinaciones políticas. Solo necesita mirar a través de los perfiles de las redes sociales y compararlos con el tesoro de información disponible a través de big data. De esta manera, los datos son como el combustible que mantiene la inteligencia artificial en marcha.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial recopila información mientras busca patrones. La información que recopila se agrega a bases de datos llenas de información: la infraestructura de big data. Por lo tanto, el big data y la inteligencia artificial se apoyan mutuamente para crear una poderosa máquina de análisis.

La inteligencia artificial es necesaria para entender el Big Data

Por lo tanto, las soluciones de tecnología de inteligencia artificial son partes importantes de big data. Este tipo de programas interpretan las montañas de información que sería imposible analizar para nosotros. Y con estos programas, las personas pueden tomar mejores decisiones utilizando más información de la humanamente posible.

Sin embargo, también significa que invertir en big data no es suficiente para mejorar tu negocio. Los líderes también necesitan invertir en formas de analizar los datos y estar constantemente atentos a nuevas perspectivas. La información en bruto por sí sola no se traduce en éxito, entenderla sí.

El desarrollo de la Inteligencia Artificial requiere Big Data

Un programa de inteligencia artificial comienza de manera similar a un niño recién nacido, naturalmente curioso sobre el mundo que lo rodea. Este tipo de programas están diseñados para interactuar solo con tipos específicos de información. Pero una vez que interactúe con la primera parcela de datos, querrá más.

La mayoría de las veces, los modelos de aprendizaje artificial se alimentan de cosas como imágenes o tablas de datos. Por sí solo, este tipo de información puede no parecer mucho. Pero el poder de la inteligencia artificial es la capacidad de comparar dos conjuntos de datos completamente diferentes, buscando patrones entre ellos.

Cuantos más datos tenga acceso un programa de inteligencia artificial, más poderoso será ya que el programa podrá describir las tendencias con más detalle y con más precisión.

Siempre hay un humano detrás de la inteligencia artificial en los negocios

Es importante darse cuenta de que los programas de inteligencia artificial son desarrollados por personas, que deciden cómo dejarlo crecer y cuál será su propósito. Estos programas pueden parecer comportarse por sí mismos, pero en realidad, están haciendo lo que están diseñados para hacer.

Los equipos de personas deciden a qué información crucial se expondrá por primera vez el programa cuando se cree por primera vez. La información es universal, básica y se ha convertido en el bloque de construcción para la mayoría de la inteligencia artificial. Básicamente, los programas de inteligencia artificial ven las partes más básicas del mundo de la misma manera.

También hay empresas de inteligencia artificial que guían el desarrollo de programas. Deciden las formas en que un programa interactuará con el mundo que lo rodea y lo que es capaz de analizar.

Empieza poco a poco en Big Data e Inteligencia Artificial

Si estás dirigiendo tu propio negocio, puede ser tentador saltar directamente a la inteligencia artificial y el big data. Es posible que desee tirar tanto dinero como pueda en los programas. Sin embargo, invertir en tecnología no es suficiente.

También se necesitan equipos que puedan trabajar con big data e inteligencia artificial que sepan gestionar bases de datos llenas de información y analizarla.

El precio puede ser más alto de lo que cabría esperar. Pero solo comenzar poco a poco, con una base de datos básica de tu región y tu audiencia, puede tener efectos increíbles.

Invertir en Big Data da como resultado un gran éxito

Al invertir en big data, no solo está creando el marco para su futuro programa de inteligencia artificial. También estás invirtiendo en la longevidad de tu empresa y en su relevancia. Conocer mejor el mercado y los consumidores te permitirá crear productos y servicios que sean relevantes y obtengan ventas no solo a corto sino también a largo plazo.

Así puedes consultar tus sistemas de datos al tomar decisiones de negocio, cualificar a tus potenciales y tomar decisiones más efectivas.

La mejor manera de tener éxito en tu mercado es invirtiendo tanto en Big Data como en Inteligencia Artificial. Estas son las herramientas que las grandes empresas de nuestro tiempo utilizan para estar a la cabeza de la innovación y mantenerse por delante de todos sus competidores.

Si buscas tomar decisiones y definir estrategias basadas en datos ¡comunícate con nosotros!

Datos de Calidad y Calidad de Datos

propuesta global del dato de deyde y datacentric

Datos de Calidad y Calidad de Datos

El grupo Tinsa, líder en valoración, asesoramiento y smart Data inmobiliario en Europa y Latinoamérica cuenta ahora en su grupo con dos compañías especialistas en el sector del dato, DataCentric y la recién incorporada DEYDE.

Ahora las compañías del dato pertenecientes al grupo unen sus fuerzas con una propuesta de valor conjunta que complementa el suministro de datos reputados con procesos de calidad de datos. Lo que permitirá accionar una única estrategia global del dato, bien sincronizada y optimizando los costes del proceso.

Esto garantiza al cliente el acceso a los mejores datos sociodemográficos, inmobiliarios o de contacto del mercado, y a la mejor solución para la estandarización, limpieza y visión única de sus datos de clientes. La propuesta de valor se concreta con:

Una colaboración conjunta de dos especialistas con más de 20 años de experiencia cada uno y que ya trabajan con algunas de las principales empresas a nivel nacional e internacional.

DATACENTRIC

DataCentric suministra desde 1994 el “combustible” más preciado para la toma de decisiones empresariales: los datos.

Nuestra pasión por los datos nos ha llevado a construir el Data Lake de DataCentric. Un sistema de información complejo basado en técnicas de Big Data, conectado con Internet y los Data Sets más relevantes tanto públicos como privados sobre consumidores, empresas y territorios. Así, desarrollamos soluciones y APIs verticales para poder accionar y tomar mejores decisiones en tiempo real.

DEYDE

DEYDE Calidad de Datos es una empresa multinacional española que nace en 2001 con el objetivo de proporcionar calidad a los datos de localización, identificación y contacto que las empresas tienen de sus clientes. Ofrece normalización de nombres, estandarización y codificación de direcciones postales, identificación de duplicados y enriquecimiento de direcciones postales con datos económicos y geográficos.

Mediante su sistema de desarrollo propio, MyDataQ, una solución tecnológica que aúna una lógica de alta calidad con unos maestros de datos constantemente actualizados, de lo que resulta un tratamiento automatizado de las bases de datos fiable y siempre exitoso.

Cómo DataCentric ayuda a Tinsa a determinar el precio de una vivienda

datos sobre viviendas e inmuebles

Cómo Deyde DataCentric ayuda a Tinsa a determinar el precio de una vivienda

La determinación precisa del precio de una vivienda no es una cuestión fácil. A la hora de valorar una vivienda, uno de los aspectos que más influye en su precio final es la calidad potencial de ubicación en la que la vivienda se encuentra. Para evaluar si una ubicación es o no de buena calidad, hay que considerar una gran cantidad de factores como la accesibilidad de la zona, la cercanía o no de servicios públicos, niveles de ruido, seguridad y delincuencia, si es una zona de interés turístico, etc.

A continuación, veremos ejemplos de cómo cambia la calidad potencial de ubicación en distintas zonas de la ciudad de Madrid según la metodología utilizada por DataCentric para ayudar a Tinsa a determinar el valor de una vivienda. Por ejemplo, para la zona entre el distrito de Salamanca y Ciudad Lineal tenemos las siguientes valoraciones aproximadas* en las que trabajamos con 5 categorías de calidad potencial de ubicación: baja, media-baja, media, media-alta y alta.:

calidad de ubicacion de inmuebles

A simple vista puede verse que existen ya unas divisiones intuitivas en ciertos puntos, como por ejemplo a ambos lados de la M-30, donde el cambio es muy marcado, y también se aprecia como la calidad aumenta en el barrio de Salamanca y en la zona de El Viso. A la hora de interpolar estas valoraciones puntuales al total de zonas hay muchas opciones. El principal problema reside en encontrar un método lo suficientemente preciso en zonas con mucha muestra diversa, y que extrapole con coherencia en zonas con menos datos.

La metodología final es robusta y respeta las divisiones producidas por grandes calles, carreteras y accidentes naturales. Incluye algoritmia específica dependiendo de si nos encontramos en zonas urbanas o rurales, y considera valoraciones de la zona a extrapolar, de zonas vecinas, y de regiones más amplias de las que forma parte la zona analizada.

Así, para la zona de Salamanca-Ciudad Lineal que comentábamos:
ejemplo de zonas con distinta calidad de ubicacion

A nivel general se aprecian tres zonas muy claras definidas por la calle de Príncipe de Vergara y la M-30. La M-30 es una vía clave que provoca cambios significativos en la calidad potencial de ubicación: la calidad en la zona entre la M-30 y Príncipe de Vergara pasa de ser media y media-alta, a ser media-baja y baja dentro del distrito de Ciudad Lineal en el entorno de Calle Alcalá.

Un punto importante es que, aunque dentro de estas tres grandes zonas la calidad potencial de ubicación es relativamente homogénea aparecen pequeñas diferencias que reflejan las características singulares de cada ubicación. Esto puede verse en la zona de Quintana o El Carmen y de forma más clara en las cercanías de la Avenida de América y la calle Arturo Soria, donde se observa claramente una mejor calidad potencial de ubicación respecto a su entorno.

En definitiva, la metodología se ha aplicado en todo el territorio nacional y recoge mucha información sobre la calidad potencial de ubicación de forma intuitiva y clara. Así, estos datos resultan muy relevantes a la hora de determinar el valor de una vivienda, decidir la localización de un local comercial o detectar zonas problemáticas en rutas de reparto, por ejemplo.

Información contenida en Pyramid Data

Esta variable es creada específicamente por personal experto en valoración de inmuebles para cada una de las viviendas que se valoran. La calidad potencial de ubicación es uno de los pilares que determinan el precio final de una vivienda, junto con otras características como la tipología de vivienda, su antigüedad, su estado de conservación, su calidad, etc. Y en su conjunto, son esenciales para realizar inversiones inmobiliarias de gran calado y optimizar proyectos de geomarketing.

Todas estas características del inmueble y muchas más las podrás encontrar en Pyramid, la fuente de datos de DataCentric. Una plataforma que te permite integrar todos estos datos de cualquier punto a nivel nacional de forma sencilla dentro de tus sistemas de información para la toma de decisiones.

Rocio Jiménez

Head of Analytics

Carlos Álvarez

Data Scientist