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Brecha Digital 01x11 El Machine Learning mató al Big Data
Todos pensamos que para tomar decisiones data driven debemos tener grandes grandes cantidades información. En realidad, no debe porqué tener que ser así. Veamos un caso de éxito del Machine Learning que ahorró decenas de miles de euros a una empresa sin usar una enorme cantidad de datos ¿cuánto es enorme cantidad de datos?
Cualquier persona lo puede hacer desde su casa. Se reducen los costes.Se trata de dar valor al negocio.
El Machine Learning es el killer del Big Data. Es el que da el resultado!
Ejemplo de Machine Learning aplicado a una empresa hotelera:
Se estudian datos de reserva de una cadena hotelera y basándonos en su histórico se puede predecir la cantidad de anulaciones de reservas, con esto la empresa consigue:
Controlar los overbookings, si saben aproximadamente las reservas que se van a anular pueden ofrecer esas habitaciones dos veces!
Gestionar el personal.
Además podemos llegar a conocer qué tipos de clientes son los que vienen, la nacionalidad por ejemplo: esto nos lleva a poder preparar los menús asociados a esos tipos de clientes, las actividades que puede ofrecer o incluso el idioma que necesitarán los empleados de recepción.
En un caso real una cadena hotelera pudo ganar 120.000 euros más solo aplicando estas técnicas que no tienen que tener una enorme inversión detrás ni sofisticados hardware….solo unos buenos pocos datos y el machine learning bien aplicado.
Pero…...Nos hemos vuelto locos con el Big Data y el Machine Learning y pensamos que estos son el paradigma de la revolución tecnológica y los que nos aportarán herramientas de predicción infalibles! Pero no siempre es así y tantos datos y análisis nos puede llevar a confusiones.
Hay muchas correlaciones que se cumplen sin usar mucha lógica y para ello hay una web en EEUU www.tylervigen.com que muestra lo absurdo que pueden ser esas correlaciones que cumplen con todas las características de buenas predicciones usando bases de datos públicas, por ejemplo:
La evolución de los suicidios es paralela al ritmo de inversiones en ciencia espacial.
Los divorcios en Maine con el consumo de margarina.
El consumo de per cápita de pollo con las importaciones de petróleo en EEUU.
….
Tip de Carlos: Firefox ESR - Para el uso del DNI digital y más!
Tip de Laura: Educación Digital en el entorno familiar : empantallados.com
Danos un like, comenta, comparte o cuéntanos lo que quieras en:
carloszr.com/contacto
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By Carlos ZRTodos pensamos que para tomar decisiones data driven debemos tener grandes grandes cantidades información. En realidad, no debe porqué tener que ser así. Veamos un caso de éxito del Machine Learning que ahorró decenas de miles de euros a una empresa sin usar una enorme cantidad de datos ¿cuánto es enorme cantidad de datos?
Cualquier persona lo puede hacer desde su casa. Se reducen los costes.Se trata de dar valor al negocio.
El Machine Learning es el killer del Big Data. Es el que da el resultado!
Ejemplo de Machine Learning aplicado a una empresa hotelera:
Se estudian datos de reserva de una cadena hotelera y basándonos en su histórico se puede predecir la cantidad de anulaciones de reservas, con esto la empresa consigue:
Controlar los overbookings, si saben aproximadamente las reservas que se van a anular pueden ofrecer esas habitaciones dos veces!
Gestionar el personal.
Además podemos llegar a conocer qué tipos de clientes son los que vienen, la nacionalidad por ejemplo: esto nos lleva a poder preparar los menús asociados a esos tipos de clientes, las actividades que puede ofrecer o incluso el idioma que necesitarán los empleados de recepción.
En un caso real una cadena hotelera pudo ganar 120.000 euros más solo aplicando estas técnicas que no tienen que tener una enorme inversión detrás ni sofisticados hardware….solo unos buenos pocos datos y el machine learning bien aplicado.
Pero…...Nos hemos vuelto locos con el Big Data y el Machine Learning y pensamos que estos son el paradigma de la revolución tecnológica y los que nos aportarán herramientas de predicción infalibles! Pero no siempre es así y tantos datos y análisis nos puede llevar a confusiones.
Hay muchas correlaciones que se cumplen sin usar mucha lógica y para ello hay una web en EEUU www.tylervigen.com que muestra lo absurdo que pueden ser esas correlaciones que cumplen con todas las características de buenas predicciones usando bases de datos públicas, por ejemplo:
La evolución de los suicidios es paralela al ritmo de inversiones en ciencia espacial.
Los divorcios en Maine con el consumo de margarina.
El consumo de per cápita de pollo con las importaciones de petróleo en EEUU.
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