Algoritmos de aprendizaje automático

Algoritmos de aprendizaje automático explicados en menos de 1 minuto


Conozca algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos en menos de un minuto cada uno.

Algoritmos de aprendizaje automático explicados en menos de 1 minuto cada uno


Algoritmos de aprendizaje automático

En este artículo podrás encontrar una explicación fácil de entender de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos, para que los puedas asimilar de una vez para siempre.

Regresión lineal

Algoritmos de aprendizaje automático - Regresión Lineal
Algoritmos de aprendizaje automático – Regresión Lineal

Uno de los algoritmos de aprendizaje automático más sencillos que existen, la regresión lineal se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes continuas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable dependiente es el efecto, en el que su valor depende de los cambios en la variable independiente.

Puede que recuerde la línea de mejor ajuste de la escuela: esto es lo que produce la Regresión Lineal. Un ejemplo sencillo es predecir el peso de una persona en función de su altura.

Regresión logística

Algoritmos de aprendizaje automático - Regresión Logistica
Algoritmos de aprendizaje automático – Regresión Logística

La regresión logística, similar a la regresión lineal, se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes categóricas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable categórica tiene dos o más categorías. La Regresión Logística clasifica resultados que sólo pueden estar entre 0 y 1.

Por ejemplo, se puede utilizar la Regresión Logística para determinar si un estudiante será admitido o no en una determinada universidad en función de sus calificaciones, ya sea Sí o No, o 0 o 1.

Árboles de decisión

Algoritmos de aprendizaje automático - Árboles de decisión
Algoritmos de aprendizaje automático – Árboles de decisión

Los Árboles de Decisión (DTs) son un modelo de estructura tipo árbol de probabilidad que divide continuamente los datos para categorizar o hacer predicciones basadas en el conjunto previo de preguntas que fueron respondidas. El modelo aprende las características de los datos y responde a las preguntas para ayudarle a tomar mejores decisiones.

Por ejemplo, puede utilizar un árbol de decisión con las respuestas Sí o No para determinar una especie específica de pájaro utilizando características de los datos como las plumas, la capacidad de volar o nadar, el tipo de pico, etc.

Random Forest(Bosque aleatorio)

Algoritmos de aprendizaje automático -Random Forest
Algoritmos de aprendizaje automático -Random Forest

Al igual que los árboles de decisión, el bosque aleatorio también es un algoritmo basado en árboles. Mientras que el árbol de decisión consiste en un árbol, el bosque aleatorio utiliza múltiples árboles de decisión para tomar decisiones: un bosque de árboles.

Combina múltiples modelos para realizar predicciones y puede utilizarse en tareas de clasificación y regresión.

K-Nearest Neighbors (K vecinos mas próximos)

Algoritmos de aprendizaje automático -K-Nearest Neighbors
Algoritmos de aprendizaje automático -K-Nearest Neighbors

K-Nearest Neighbors utiliza el conocimiento estadístico de lo cerca que está un punto de datos de otro punto de datos y determina si estos puntos de datos pueden agruparse. La cercanía de los puntos de datos refleja las similitudes entre ellos.

Por ejemplo, si tuviéramos un gráfico con un grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo A y otro grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo B. Cuando introducimos un nuevo punto de datos, dependiendo del grupo al que esté más cerca el nuevo punto de datos, ése será su nuevo grupo clasificado.

Máquinas de vectores de Soporte ( Support Vector Machines)

Algoritmos de aprendizaje automático -Support Vector Machines
Algoritmos de aprendizaje automático -Support Vector Machines

Al igual que el vecino más cercano, las máquinas de vectores de apoyo realizan tareas de clasificación, regresión y detección de valores atípicos. Lo hace dibujando un hiperplano (una línea recta) para separar las clases. Los puntos de datos situados a un lado de la línea se etiquetarán como Grupo A, mientras que los puntos situados al otro lado se etiquetarán como Grupo B.

Por ejemplo, cuando se introduce un nuevo punto de datos, según el lado del hiperplano y su ubicación dentro del margen, se determinará a qué grupo pertenece el punto de datos.

Naive Bayes

Algoritmos de aprendizaje automático - Naive Bayes
Algoritmos de aprendizaje automático – Naive Bayes

Naive Bayes se basa en el Teorema de Bayes, que es una fórmula matemática utilizada para calcular las probabilidades condicionales. La probabilidad condicional es la posibilidad de que se produzca un resultado dado que también se ha producido otro acontecimiento.

Predice que las probabilidades de cada clase pertenecen a una clase determinada y que la clase con la mayor probabilidad se considera la más probable.

Agrupación de k-means ( K-means Clustering)

Algoritmos de aprendizaje automático - K-means Clustering
Algoritmos de aprendizaje automático – K-means Clustering

La agrupación de K-means, similar a la de los vecinos más cercanos, utiliza el método de agrupación para agrupar elementos/puntos de datos similares en clusters. El número de grupos se denomina K. Para ello, se selecciona el valor k, se inicializan los centroides y, a continuación, se selecciona el grupo y se encuentra la media.

Por ejemplo, si hay 3 clusters presentes y se introduce un nuevo punto de datos, dependiendo del cluster en el que caiga, ese es el cluster al que pertenecen.

Bagging

Algoritmos de aprendizaje automático -  Bagging
Algoritmos de aprendizaje automático – Bagging

El bagging también se conoce como agregación Bootstrap y es una técnica de aprendizaje de conjunto. Se utiliza tanto en los modelos de regresión como en los de clasificación y su objetivo es evitar el sobreajuste de los datos y reducir la varianza de las predicciones.

El sobreajuste se produce cuando un modelo se ajusta exactamente a sus datos de entrenamiento, es decir, no nos enseña nada, y puede deberse a varias razones. Random Forest es un ejemplo de Bagging.

Boosting

Algoritmos de aprendizaje automático – Boosting

El objetivo general del Boosting es convertir a los alumnos débiles en alumnos fuertes. Los aprendices débiles se encuentran aplicando algoritmos de aprendizaje de base que luego generan una nueva regla de predicción débil. Se introduce una muestra aleatoria de datos en un modelo y luego se entrena secuencialmente, con el objetivo de entrenar a los aprendices débiles e intentar corregir a su predecesor

En el Boosting se utiliza XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting.

Reducción de la dimensionalidad

Algoritmos de aprendizaje automático – – Reducción de la dimensionalidad

La reducción de la dimensionalidad se utiliza para reducir el número de variables de entrada en los datos de entrenamiento, reduciendo la dimensión de su conjunto de características. Cuando un modelo tiene un gran número de características, es naturalmente más complejo, lo que conlleva una mayor probabilidad de sobreajuste y una disminución de la precisión.

Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con cien columnas, la reducción de la dimensionalidad reducirá el número de columnas a veinte. Sin embargo, necesitará la selección de características para seleccionar las características relevantes y la ingeniería de características para generar nuevas características a partir de las existentes.

La técnica de análisis de componentes principales (PCA) es un tipo de reducción de la dimensionalidad.

Conclusión

El objetivo de este artículo era ayudarle a entender los algoritmos de aprendizaje automático en los términos más sencillos. Si quieres conocer más a fondo cada uno de ellos, lee este artículo sobre Algoritmos de Aprendizaje Automático Populares.

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Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Snort

20 herramientas gratuitas de ciberseguridad que deberías conocer

20 herramientas gratuitas de ciberseguridad que deberías conocer

Los productos de ciberseguridad pueden resultar caros, pero hay muchas herramientas excelentes de código abierto que ayudan a proteger sus sistemas y datos.


Las herramientas de ciberseguridad ya no son sólo para las empresas; son esenciales para cualquier tipo y tamaño de organización, en el pasado ya hemos visto algunas herramientas de ciberseguridad, pero en este listado lo vamos a llevar a otro nivel.

Indice 20 herramientas gratuitas de ciberseguridad

Introducción

Algunas herramientas se especializan en antivirus, mientras que otras se centran en la suplantación de identidad, la seguridad de la red o el scripting. Incluso los mejores productos de ciberseguridad sólo pueden hacer unas pocas cosas muy bien, y no hay lugar para el error.

Los productos eficaces, junto con una planificación profunda de la ciberseguridad, son una necesidad para todos. Tanto si las empresas tienen un equipo de seguridad interno como si subcontratan estos servicios, todas las entidades necesitan profesionales de la ciberseguridad para descubrir y solucionar cualquier punto débil en los sistemas informáticos. Esta realidad puede gravar el resultado final, pero por suerte hay muchas herramientas de ciberseguridad gratuitas disponibles.

A continuación, un resumen de algunas de las principales herramientas gratuitas que los profesionales de la ciberseguridad utilizan a diario para identificar vulnerabilidades.

20 herramientas gratuitas de ciberseguridad

Aircrack-ng

Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Aircrack-ng


Aircrack-ng es una suite imprescindible de herramientas de seguridad inalámbrica que se centra en diferentes aspectos de la seguridad Wi-Fi. Aircrack-ng se centra en la monitorización, las pruebas de ataque y el crackeo de su red Wi-Fi. Este paquete de herramientas puede capturar, analizar y exportar datos de paquetes, falsificar puntos de acceso o routers y descifrar complejas contraseñas Wi-Fi. El conjunto de programas Aircrack-ng incluye Airdecap-ng, que descifra los archivos de captura encriptados por WEP o WPA; Airodump-ng, un rastreador de paquetes; Airtun-ng, un creador de interfaces de túneles virtuales; y Packetforge-ng, que crea paquetes encriptados para su inyección. Todo ello es gratuito y de código abierto.

Burp Suite

Burp Suite
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Burp Suite


Burp es una suite de herramientas enfocadas específicamente a la depuración y prueba de seguridad de aplicaciones web. Burp Suite incluye una araña para rastrear el contenido de la aplicación web, una herramienta de aleatoriedad para probar los tokens de sesión y un sofisticado repetidor de peticiones para reenviar peticiones manipuladas. Sin embargo, el verdadero poder de Burp Suite es la herramienta de intercepción de proxy, que permite a Burp interceptar, inspeccionar, modificar y enviar el tráfico desde el navegador a un objetivo.

Esta potente función permite analizar de forma creativa los vectores de ataque de una aplicación web desde todos los ángulos, una razón clave por la que a menudo se clasifica como una de las mejores herramientas gratuitas de ciberseguridad. La versión comunitaria de Burp Suite es gratuita, pero también existe una edición empresarial de pago diseñada para permitir las pruebas en DevSecOps.

Defendify

Herramientas gratuitas de ciberseguridad -Defendify
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Defendify


Defendify es un producto todo en uno que proporciona múltiples capas de protección y ofrece servicios de consultoría si es necesario. Con Defendify, las organizaciones pueden racionalizar las evaluaciones de ciberseguridad, las pruebas, las políticas, la formación, la detección y la respuesta en una sola herramienta de ciberseguridad consolidada.

Las características incluyen evaluaciones de riesgo de ciberseguridad, políticas de uso de tecnología y datos, planes de respuesta a incidentes, pruebas de penetración, alertas de amenazas, simulaciones de phishing y formación de concienciación sobre ciberseguridad.

Gophish

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Gophish
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Gophish


Muchas de las filtraciones de datos y ataques de ransomware más costosos de los últimos años tienen su origen en simples campañas de phishing porque muchos trabajadores de las empresas caen en ellas. Una de las mejores protecciones es poner a prueba en secreto a su personal para ver quién es crédulo, y para ello puede utilizar el programa gratuito Gophish. Gophish es de código abierto y ofrece un completo conjunto de herramientas para que los administradores de seguridad puedan crear sus propias campañas de phishing con relativa facilidad. El objetivo general no es avergonzar al personal, sino averiguar quién necesita una mayor concienciación sobre el phishing y fomentar una mejor formación en seguridad dentro de su organización.

Have I Been Pwned

Herramientas gratuitas de ciberseguridad -
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Have I Been Pwned


Creado por el galardonado líder de pensamiento en ciberseguridad y profesor Troy Hunt, Have I Been Pwned es un sitio web en el que puedes introducir tu dirección de correo electrónico para comprobar si tu dirección ha sido revelada en una violación de datos. La base de datos de Have I Been Pwned está llena de miles de millones de nombres de usuario, contraseñas, direcciones de correo electrónico y otra información que los hackers han robado y publicado en línea. Solo tienes que introducir tu dirección en el cuadro de búsqueda.

Kali Linux

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Kali Linux
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Kali Linux


Kali Linux es un derivado de Debian Linux diseñado específicamente para realizar pruebas de seguridad, como pruebas de penetración, auditoría de seguridad y análisis forense digital. Kali incluye aproximadamente 600 programas preinstalados, cada uno de ellos incluido para ayudar a los expertos en seguridad informática a llevar a cabo un ataque específico, una sonda o un exploit contra un objetivo. Aircrack-ng, Nmap, Wireshark y Metasploit son algunas de las herramientas preinstaladas que vienen con la descarga de Kali Linux.

Metasploit Framework

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Metasploit Framework
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Metasploit Framework


Similar a Kali Linux, pero en la capa de la aplicación en lugar del sistema operativo, Metasploit Framework puede probar las vulnerabilidades del sistema informático o puede utilizarse para entrar en sistemas remotos. Es, en otras palabras, una “navaja suiza” para la penetración en la red que utilizan tanto los hackers éticos como las bandas criminales para sondear las redes y las aplicaciones en busca de fallos y debilidades. Hay una versión gratuita y otra comercial -conocida como edición Pro- que se pueden probar. El framework incluye más de 2.300 exploits y más de 3.300 módulos y cargas útiles para ayudar a los usuarios a orquestar ataques bien planificados. Metasploit viene preinstalado en Kali Linux.

Nmap

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Nmap
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Nmap


Nmap es un mapeador de red gratuito utilizado para descubrir nodos de red y escanear sistemas en busca de vulnerabilidad. Esta popular herramienta gratuita de ciberseguridad proporciona métodos para encontrar puertos abiertos, detectar dispositivos anfitriones, ver qué servicios de red están activos, tomar huellas digitales de los sistemas operativos y localizar posibles puertas traseras.

Aunque Nmap proporciona a los usuarios una inmensa potencia y capacidad para explorar redes, el programa tiene una curva de aprendizaje bastante pronunciada que hay que superar antes de llegar a ser realmente competente en su uso.

Nikto

Herramientas gratuitas de ciberseguridad -  Nikto
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Nikto


Nikto es una poderosa herramienta de línea de comandos útil para descubrir vulnerabilidades en aplicaciones, servicios y servidores web. Lanzado originalmente a principios de la década de 2000, Nikto sigue siendo ampliamente utilizado por los equipos azules y rojos que quieren escanear rápidamente los servidores web en busca de software sin parches, configuraciones erróneas y otros problemas de seguridad. El programa también cuenta con soporte integrado para proxies SSL y evasión de sistemas de detección de intrusos. Nikto puede ejecutarse en cualquier ordenador capaz de soportar el lenguaje de programación Perl.

Open Vulnerability Assessment Scanner(OPENVAS)

Herramientas gratuitas de ciberseguridad -  Open Vulnerability Assessment Scanner(OP
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Open Vulnerability Assessment Scanner(OPENVAS)


OpenVAS es un escáner de vulnerabilidad todo-en-uno que comprueba exhaustivamente los agujeros de seguridad, los sistemas mal configurados y el software obsoleto. El escáner obtiene las pruebas de detección de vulnerabilidades de un feed con actualizaciones diarias. Gran parte de la potencia del programa proviene de su interfaz de programación integrada, que permite a los desarrolladores crear escaneos personalizados que se ajusten a las necesidades de su nicho.

Sus capacidades incluyen pruebas no autenticadas y autenticadas, protocolos industriales y de Internet de alto y bajo nivel, ajuste de rendimiento para escaneos a gran escala y un potente lenguaje de programación interno para implementar cualquier tipo de prueba de vulnerabilidad.

OSSEC

Herramientas gratuitas de ciberseguridad -  OSSEC
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – OSSEC


OSSEC es un programa gratuito para profesionales de la ciberseguridad que ha sido promocionado como uno de los sistemas más populares para la detección y prevención de intrusiones. Formado por múltiples componentes -incluyendo un servidor, un agente y un monitor de router- OSSEC es capaz de detectar rootkits, comprobar la integridad del sistema, alertar de amenazas y responder. Uno de los aspectos más destacados de OSSEC es su completa herramienta de análisis de registros, que permite a los usuarios comparar y contrastar los eventos de registro de muchas fuentes diferentes.

OSSEC está disponible en tres versiones: estándar; OSSEC+, que incluye aprendizaje automático y actualización de la comunidad en tiempo real; y Atomic OSSEC, con funciones más avanzadas.

Gestores de contraseñas

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Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Gestores de Passwords


Utilizar sólo contraseñas fuertes -y mantenerlas seguras- es un paso esencial en la seguridad de cualquier sistema. Pero como una de las mejores prácticas es utilizar una contraseña única para cada sitio web, aplicación y servicio, esto puede resultar complicado. Un buen gestor de contraseñas permite almacenar de forma segura todas las contraseñas juntas para que el usuario sólo tenga que recordar una clave maestra en lugar de docenas de contraseñas únicas. Esto es especialmente cierto para los profesionales de la ciberseguridad encargados de proteger las contraseñas de los sistemas de misión crítica. Afortunadamente, existen herramientas gratuitas de gestión de contraseñas. Tres buenas opciones gratuitas para los profesionales de la ciberseguridad son KeePass, Bitwarden y Psono.

PfSense

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - PfSense
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – PfSense


El software de firewall/router pfSense puede instalarse en un ordenador físico o en una máquina virtual para proteger las redes. PfSense está basado en el sistema operativo FreeBSD y se ha convertido en uno de los proyectos de firewall/router de código abierto más populares. PfSense también puede configurarse para la detección y prevención de intrusiones, la conformación del tráfico, el equilibrio de carga y el filtrado de contenidos. El sitio de pfSense incluye un tour, una página de la comunidad, un enlace tanto a la formación como al soporte, y una descarga de la última versión de la edición comunitaria del software.

P0f

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - P0f
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – P0f


El endpoint fingerprinting es el análisis del tráfico de la red para encontrar patrones, respuestas y paquetes enviados y recibidos en una dirección determinada, incluso si están cifrados. Esto funciona incluso con dispositivos “tontos” que no interactúan con la red pero que pueden permitir el acceso no autorizado a los sistemas de una organización.

P0f es un sencillo pero potente programa de huellas digitales y análisis forense a nivel de red. Mientras que otros programas gratuitos de ciberseguridad hacen un trabajo similar, p0f es único en el sentido de que está diseñado para el sigilo. Mientras que la mayoría de los otros programas se basan en el escaneo activo y la inyección de paquetes, p0f puede identificar las huellas dactilares y otra información vital sin la interferencia de la red. Ser pasivo en lugar de activo significa que p0f es casi imposible de detectar y aún más difícil de bloquear, lo que lo convierte en una herramienta favorita para los hackers éticos y los ciberdelincuentes por igual.

REMnux

REMnux
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – REMnux


Normalmente, la disección y el examen del malware se deja en manos de los proveedores de antimalware. Pero si quieres hacer el trabajo tú mismo, existe REMnux, un kit de herramientas Linux gratuito para la ingeniería inversa y el análisis de malware.

Cada distribución de REMnux incluye herramientas para analizar ejecutables de Windows, realizar ingeniería inversa de binarios e inspeccionar documentos sospechosos. También incluye una colección de herramientas gratuitas que los profesionales de la ciberseguridad pueden utilizar para monitorizar redes, recopilar datos y realizar análisis forenses de memoria. Cuenta con un total de 6.700 exploits conocidos que cubren una gama de servidores.

Security Onion

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Security Onion
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Security Onion


Security Onion es una colección de software de código abierto basada en el núcleo de Linux que ayuda a los profesionales de la ciberseguridad a desarrollar un perfil completo de la postura de seguridad de su sistema. Security Onion proporciona monitorización de la red mediante la captura completa de paquetes, sistemas de detección de intrusiones basados en el host y en la red, indexación de registros, búsqueda y funciones de visualización de datos.

El sistema operativo hace hincapié en la facilidad de uso y permite entrelazar datos y análisis de múltiples herramientas en un panel de control unificado. El objetivo general del proyecto es ofrecer a los equipos una solución de supervisión de la seguridad infalible que reduzca la parálisis en la toma de decisiones y las falsas alertas.

Snort

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Snort
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Snort


Snort es un sistema de código abierto para la prevención y detección de intrusiones en la red, capaz de analizar y registrar el tráfico en tiempo real. Utiliza una serie de reglas para identificar la actividad maliciosa de la red, encontrar los paquetes y generar alertas. Este rastreador de paquetes -gestionado por Cisco- busca y analiza activamente las redes para detectar sondas, ataques e intrusiones. Snort logra esto fusionando un sniffer, un registrador de paquetes y un motor de detección de intrusiones en un solo paquete.

Su desarrollador ha lanzado recientemente la versión 3, que incluye un nuevo analizador de reglas y una nueva sintaxis de reglas, soporte para múltiples hilos de procesamiento de paquetes, uso de una tabla de configuración y atributos compartida, acceso a más de 200 plugins, manejo de TCP reescrito y nueva monitorización del rendimiento.

Sqlmap

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Sqlmap
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Sqlmap


Sqlmap es una herramienta de pruebas de penetración de código abierto que automatiza la detección y explotación de los fallos de inyección SQL de los servidores de bases de datos, lo que permite a un hacker remoto tomar el control. Viene con un motor de detección y muchas características de nicho para el último probador de penetración. Soporta una variedad de bases de datos – incluyendo Oracle y de código abierto – y un número de tipos de inyección.

Wireshark

Herramientas gratuitas de ciberseguridad -Wireshark
Herramientas gratuitas de ciberseguridad –Wireshark


Wireshark es considerado por muchos como una herramienta indispensable para localizar, identificar y examinar paquetes de red para diagnosticar problemas críticos y detectar debilidades de seguridad. El sitio web de Wireshark describe su amplio conjunto de características y proporciona una guía de usuario y otros recursos para hacer un mejor uso de esta herramienta gratuita de ciberseguridad.

Zed Attack Proxy (ZAP)

Herramientas gratuitas de ciberseguridad - Zed Attack Proxy (ZAP)
Herramientas gratuitas de ciberseguridad – Zed Attack Proxy (ZAP)


ZAP es una herramienta de pruebas de penetración de código abierto diseñada específicamente para probar aplicaciones web. Se conoce como un “proxy de hombre en el medio”, donde intercepta e inspecciona los mensajes enviados entre los navegadores y las aplicaciones web.

ZAP ofrece funcionalidades para desarrolladores, probadores nuevos en las pruebas de seguridad y especialistas en pruebas de seguridad. También hay versiones para los principales sistemas operativos y para Docker. La funcionalidad adicional está disponible a través de complementos en el ZAP Marketplace.

Cada experto en ciberseguridad lleva un conjunto diferente de herramientas, dependiendo de su misión y conjunto de habilidades. Sin embargo, las herramientas de ciberseguridad gratuitas que se presentan aquí sirven como punto de entrada para aquellos que buscan aumentar sus habilidades y conocimientos en materia de ciberseguridad. Las ciberamenazas son cada vez más letales y más eficaces.

tendencias en análitica de datos

Principales tendencias en análitica de datos

En este articulo intentaremos trazar y definir las principales y mas importantes tendencias en análitica de datos.

Indice tendencias en análitica de datos

¿Qué es la analítica de datos?

La definición de la analítica puede variar mucho según el ámbito de la empresa. Un financiero, por ejemplo, es probable que se centre en cuantificar el impacto de la regulación, mientras que un analista de marketing se centrará en las métricas de las acciones.

Estas definiciones no son incorrectas, pero sólo captan parcialmente el alcance total de la analítica, que puede ser definida como el uso de datos para obtener información para la toma de decisiones mediante la formulación de preguntas de negocio.

tendencias en análitica de datos
tendencias en análitica de datos

Mientras que la analítica tiene fama de estar arraigada en la magia de los algoritmos y las “matemáticas puras”, puede ser entendida también como la búsqueda de las preguntas más importantes para una empresa y la utilización de estas preguntas, junto con los datos, para obtener información/conocimiento que permita la toma de decisiones eficientes y beneficiosas para la empresa.

Sin “transparencia” sobre los objetivos empresariales y los indicadores clave de rendimiento, la analítica no será valiosa, afirma:

Una pregunta que se hacen muchos ejecutivos al acercarse a la analitica de dados es “¿Pueden el aprendizaje automático y la analítica de datos ayudarme a ser más eficiente en mi negocio?”. La respuesta es si. La analitica permite obtener más valor de las operaciones, cometer menos errores, ser más eficiente, entender mejor las tendencias de ventas, etc. Esto porque la analítica proporciona el tipo de conocimiento de los factores que le ayudarán a obtener más valor de la utilización de los recursos de la empresa y, en última instancia, más valor para el negocio.”

Componentes clave de la analítica de datos


Se puede considerar que hay cuatro componentes básicos de la analítica: datos, algoritmos, ética y hipótesis.

tendencias en análitica de datos
tendencias en análitica de datos

A Pesar de que está basada sobre el uso de tecnología, en realidad No se trata sólo de tecnología. Dado que el mundo empresarial está en constante cambio -debido a las fusiones y adquisiciones, las nuevas normativas sobre datos, los lanzamientos de productos, etc.-, los datos nunca pueden ser realmente “en tiempo real.

Un analista de datos experto debe ser capaz de emitir hipótesis sobre los datos que faltan, distinguir los datos buenos de los malos y calcular cuántos datos se necesitan para tomar decisiones oportunas y rentables. Este proceso es importante, porque no hay datos perfectos y hay que trabajar sobre la base de lo que se tiene, intentando siempre que se pueda complementar la información desde várias fuentes..

En otras palabras, la mejor estrategia de análisis es hacer más con menos datos, no simplemente recoger muchos datos.

Tres tendencias en analiticas de datos


Una vez que las organizaciones entienden los problemas empresariales que quieren resolver con la analítica, el siguiente paso es adoptar estas tendencias clave, dijo Southekal.

i) Centrarse en la analítica avanzada.

El tipo más básico de análisis, denominado análisis descriptivo, utiliza datos históricos para responder a la pregunta “¿Qué ha pasado?”. En cambio, la analítica avanzada -que incluye la analítica predictiva y la prescriptiva- utiliza datos históricos para responder a la pregunta “¿Qué va a pasar?” y “¿Qué puedo hacer para conseguirlo?”. preguntas. Estas dos últimas dimensiones constituyen la analítica avanzada.

La analítica avanzada permite a los responsables de la toma de decisiones ser proactivos sobre el futuro de su organización y pensar con antelación en la gestión de los recursos y el mantenimiento de la solvencia. Como ha puesto de manifiesto la reciente crisis de la cadena de suministro mundial, un sólido modelo de análisis predictivo puede ser la clave de la supervivencia de las empresas. “Hoy en día, en un mundo post-COVID, las empresas están preocupadas por la liquidez”, dijo Southekal. “Les preocupa el flujo de caja; les preocupa el capital circulante”.

ii) Adoptar la democratización de los datos.


El segundo aspecto clave de la analítica contemporánea es la democratización de los datos, que aumenta la disponibilidad de herramientas analíticas de vanguardia en todos los niveles de las operaciones empresariales. En pocas palabras, la era actual de plataformas y software asequibles para el usuario final está poniendo a disposición de todos los empresarios herramientas que antes estaban reservadas a los científicos de datos, convirtiendo a todo el mundo en una “persona de datos”.

Además, la “intimidad” y la pequeña escala de la analítica democratizada suelen permitir una toma de decisiones mejor y más rápida que los mecanismos burocráticos descendentes de las grandes empresas, lo que da a los analistas una ventaja competitiva para maximizar los resultados, y los beneficios.

iii) Considerar los cuadros de mando de EPM (Enterprise Performance Management) basados en ESG (environment, social and governance).


Por último, la prevalencia de los cuadros de mando ESG en la cultura empresarial actual. Los cuadros de mando ESG son herramientas que proporcionan medidas de los buenos y malos resultados de una empresa en tres ámbitos: medioambiental, social y de gobernanza.

Al examinar múltiples factores, y no sólo los resultados de una empresa, estos cuadros de mando proporcionan una visión holística de las operaciones empresariales y revelan elementos que pueden no ser obvios.

Resulta especialmente atractivo el análisis de la huella de carbono de una empresa, que puede ayudar a compañías como los gigantes tecnológicos basados en servidores a mejorar su rendimiento medioambiental.

La mayoría de las grandes multinacionales ya están abordando estos nuevos conceptos.

Aprovechar las tendencias para su negocio


La clave para aprovechar todos estos potentes datos y análisis radica en la creación de un caso de uso empresarial sólido y que se puede esbozar con una estrategia en tres pasos.

i) En primer lugar, hay que definir lo que hace la empresa, lo que puede implicar entrevistar a las partes interesadas y analizar los datos brutos.

ii) En segundo lugar, analizar por qué estos resultados son relevantes, normalmente identificando los problemas e ineficiencias subyacentes, al tiempo que se identifican los factores positivos.

iii) En tercer lugar, hay que determinar la mejor forma de actuar, teniendo en cuenta los contornos específicos de la empresa en cuestión.

Dependiendo de la naturaleza de la empresa, las mejores prácticas del sector pueden hacer más hincapié en los datos (importante en el sector del petróleo y el gas y otros productos tangibles) o en el conocimiento personal (servicios más personalizados y orientados al consumidor).

Un plan de negocio sólido debe ser capaz de prever de forma realista los beneficios anuales y ofrecer a las partes interesadas una imagen sólida de la empresa. Una buena analítica debe basarse en datos relevantes, lo que implica observar las operaciones transaccionales de la empresa a todos los niveles, ya que en estos puntos de datos es donde suceden las cosas.

tendencias en análitica de datos
tendencias en análitica de datos – Data Scientisst

También es importante destacar el papel de la integridad personal y el liderazgo en la aplicación de la analítica. La educación es clave para crear un perfil de científicos de datos formados en 10 áreas de conocimiento de datos que van desde la gestión de datos hasta la gobernanza de los mismos.

Por encima de todo, la eficacia de la analítica depende de gestores individuales que se comprometan a tomar decisiones éticas e imparciales en el momento oportuno. Eso significa ser ambicioso en los objetivos a conseguir de la analitica de datos y sus procesos, empezar de a poco pero con actuaciones rápidas.

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Que es la Hiperconectividad

¿Que es la Hiperconectividad?

En este articulo te vamos a explicar lo que es la hiperconectividad, para que puedas tener un visión claro de sus aplicaciones y de la importancia que está destinado a tener en la tecnología en los próximos años.

Introducción Que es la Hiperconectividad

El término hiperconectividad fue utilizado por primera vez por Barry Wellman y Anabel Quan-Haase para describir el estado evolutivo de las comunicaciones en la sociedad y a partir de sus estudios sobre la comunicación de persona a persona en las organizaciones y sociedades en red.

Muchas empresas tecnológicas han adoptado el paradigma de la hiperconectividad para definir sus sistemas de comunicación de persona a persona, de persona a máquina y de máquina a máquina.

El término se refiere al uso de múltiples medios de comunicación, como el correo electrónico, la mensajería instantánea, el teléfono, el contacto cara a cara y los servicios de información de la web 3.0.

La hiperconectividad es también una tendencia en las redes informáticas en la que todas las cosas que pueden o deben comunicarse a través de la red se comunicarán a través de la red.

La hiperconectividad también puede verse como un estado de las comunicaciones unificadas (UC) en el que la capacidad de gestión del tráfico y el ancho de banda de una red siempre superan la demanda.
El número de vías y nodos de comunicación es mucho mayor que el número de abonados.

Todos los dispositivos que podrían beneficiarse de estar conectados a una red están de hecho conectados.

Que es la Hiperconectividad
Que es la Hiperconectividad – Photo by fauxels on Pexels.com

En la infraestructura hiperconectada definitiva, los dispositivos electrónicos e informáticos de todo tipo pueden comunicarse entre sí en la medida que cada usuario individual desee. Estos dispositivos pueden incluir:

Ordenadores personales, teléfonos inteligentes, dispositivos del Internet de las Cosas, electrodomésticos, dispositivos médicos, maquinaria agrícola e industrial, y muchos otros.

La hiperconectividad abarca la comunicación de persona a persona, de persona a máquina y de máquina a máquina.

Esta tendencia está impulsando grandes aumentos en la demanda de ancho de banda y cambios en las comunicaciones debido a la complejidad y diversidad e integración de nuevas aplicaciones y dispositivos que utilizan la red.

La hiperconectividad ha sido reconocida como una condición de mercado omnipresente y creciente que está en el centro de su estrategia empresarial.

Muchas empresas tecnológicas han sido citadas ampliamente en la prensa refiriéndose a la era de la hiperconectividad.

La habilitación de todos los dispositivos mediante IP es una limitación fundamental de la versión cuatro de IP y la seis es la tecnología que permite soportar explosiones masivas de direcciones.

En nuestra vida cotidiana tenemos ejemplos de hiperconectividad, como poder controlar desde el móvil, la televisión, el aire acondicionado o la lavadora.

Todo indica que, en un futuro no muy lejano, esta hiperconectividad irá en aumento, tanto en nuestro entorno personal como en la empresa.

Con el avance de las tecnologías, se están desarrollando nuevas formas de comunicarse, trabajar y disfrutar del tiempo libre.

Los avances en los teléfonos móviles, los navegadores, los asistentes de voz o el IoT (internet de las cosas) son algunos de los ejemplos relacionados con la hiperconectividad.

Además, las ciudades están cada vez más interconectadas y así aparece el término smart city.

En España, por ejemplo, ya existen modelos de ciudades inteligentes que, a través de la hiperconectividad, pueden ahorrar agua o implementar soluciones de aparcamiento inteligente.

Hiperconectividad en la industria

Del mismo modo, en el sector industrial, los sistemas y dispositivos que utilizamos en nuestro día a día están siendo utilizados para aumentar la productividad e incorporar herramientas de mejora continua.

Podemos incluir la hiperconectividad, también, en el concepto de Industria 4.0 del que tanto se habla.

Es necesario que las empresas implementen un mayor nivel de conectividad entre sus procesos, tanto los que se realizan dentro como fuera de la empresa.

De este modo, los medios de producción podrán interactuar, dentro de la fábrica, pero también a lo largo de la cadena de valor del producto: clientes, proveedores, etc.

Además de la cadena de producción y el sector productivo, la hiperconectividad también cambia la forma de trabajar de las empresas.

La computación en nube es un ejemplo de trabajo más flexible, dinámico y conectado.

También es importante recordar que es necesario dotar de seguridad a todos estos procesos hiperconectados, lo que se conoce como ciberseguridad, permite que estos procesos relacionados con las tecnologías de la información y la conectividad se realicen de forma segura.

¿Cuáles son los beneficios de implementar la hiperconectividad en una empresa?

La hiperconectividad aportará muchos beneficios a las industrias y a los procesos de producción. Sobre todo, servirá para conocer mejor al cliente.

Permitirá al cliente “acompañar” productos completamente adaptados a sus necesidades en el proceso de producción. La hiperconectividad no es un fin en sí mismo, sino un medio para ganar competitividad. He aquí algunos de estos beneficios:

La interconexión de toda la cadena de valor de un producto aumentará la confianza que se transmite a los clientes y también a los empleados y proveedores.

Permite conocer los datos del proceso en todo momento, significa que los procesos de la planta se conocen en tiempo real.

Cuantos más datos se conozcan, más posibilidades hay de tomar decisiones y detectar oportunidades de mejora.

Estar conectados también nos permite detectar cambios, en la oferta y la demanda, y nos ayuda a decidir, por ejemplo, cuándo es el mejor momento para sacar un nuevo producto al mercado.

Como se puede ver, pronto tendremos un mundo hiperconectado, ya que no sólo las cosas están conectadas entre sí, sino que también lo están los ciudadanos, las empresas e incluso las ciudades.

Las personas ya están acostumbradas a estar siempre conectadas y se espera que las empresas lo estén pronto.

Al estar hiperconectada, la tecnología puede hacer y está haciendo cosas increíbles en todos los sectores:

  • Energía – Predecir y eliminar los cortes de energía, duplicar la capacidad de consumo sin añadir un solo vatio de uso de energía, exprimir 2.000 millones de dólares más de los activos existentes de una empresa simplemente redirigiendo de forma inteligente la energía en el momento adecuado a los lugares adecuados.
  • Transporte y logística – Al poner sensores en la cinta transportadora, se puede detener el robo de iDevices, al tiempo que se eliminan pasos en la cadena de suministro
  • Sanidad – La monitorización remota y en tiempo real de los pacientes mediante monitores de muñeca conectados a los médicos y a las máquinas y aplicaciones permite reaccionar en tiempo real y, en última instancia, salvar vidas.
  • Hostelería: las máquinas tragaperras de los casinos están conectadas a ordenadores que están conectados a personas que están conectadas a aplicaciones que pueden predecir cuándo vas a estar descontento incluso antes de que lo estés y ofrecerte algo para evitarlo.
  • Comercio minorista: ofertas móviles en tiempo real antes de que el cliente abandone el pasillo (no seis meses después de que salga de la tienda), terminal de punto de venta conectado a todo lo demás, incluso a la cadena de suministro para obtener una única versión de la verdad.
  • Telecomunicaciones – Capacidad para controlar las llamadas caídas, detectar patrones y hacer ofertas en tiempo real a través de mensajes SMS gratuitos antes de que el cliente piense siquiera en romper el contrato

Video ¿que es la hiperconectividad?

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Que es la computación neuromórfica

¿Que es la computación neuromórfica?

Es probable que nunca lo hayas escuchado y nunca te hayas preguntado ¿Que es la computación neuromórfica? En este articulo te vamos intentar aclarar un poco.

Introducción ¿Que es la computación neuromórfica?

La computación neuromórfica es un método de ingeniería informática en el que los elementos de un ordenador se modelan a partir de sistemas del cerebro y el sistema nervioso humanos para intentar emular la forma de procesamiento del cerebro humano.

Los semiconductores son a menudo llamados los cerebros de la electrónica. Con el tiempo, la potencia de estos diminutos chips de silicio ha crecido exponencialmente, incluso cuando sus circuitos se han reducido a tamaños inimaginables. De hecho, siempre hemos podido contar con que las mejoras de los procesadores reflejen las del hardware y el software.

Pero con vehículos autónomos, robots, drones y otras máquinas autosuficientes que requieren chips pequeños pero potentes y eficientes energéticamente, y con los semiconductores tradicionales alcanzando los límites de la miniaturización y la capacidad, los investigadores afirman que es necesario un nuevo enfoque del diseño de semiconductores.

Una pequeña historia de la computación neuromórfica

La ingeniería neuromórfica no es una disciplina nueva. Se puede decir que es relativamente desconocida fuera de los círculos académicos y de investigación, pero en realidad existe desde hace más de 30 años, cuando a finales de la década de 1960 se le ocurrió, Carver Mead, un ingeniero eléctrico estadounidense formado en el prestigioso Instituto de Tecnología de California (Caltech), la idea de diseñar circuitos integrados y algoritmos que imitaran el comportamiento del sistema nervioso animal.

El cerebro, el órgano más complejo de nuestro cuerpo, procesa la información con extrema eficacia, y Mead intuyó que los ordenadores podrían inspirarse algún día en él para alcanzar capacidades que los algoritmos computacionales clásicos nunca podrían igualar.

Que es la computación neuromórfica – Diferencias y similitudes

Su visión empezó a materializarse en los laboratorios a finales de los 80, dos décadas después de su intuición inicial, y en la última década y media, muchos grupos de investigación y empresas han lanzado proyectos, convirtiendo la ingeniería neuromórfica en una disciplina con un potencial abrumador. Quizá incluso revolucionaria.

Una alternativa prometedora ya está generando un gran interés: la computación neuromórfica.

Gartner predice que las tecnologías informáticas tradicionales basadas en la arquitectura de semiconductores heredada chocarán con un muro digital en 2025 y forzarán el cambio a nuevos paradigmas, incluida la computación neuromórfica. Emergen Research, por su parte, afirma que el mercado mundial de procesamiento neuromórfico alcanzará los 11.290 millones de dólares en 2027.

La ingeniería neuromórfica no va a sustituir al hardware de propósito general, pero podría ser enormemente importante para resolver retos tecnológicos especiales o específicos, como la implementación eficaz de la inteligencia artificial en el borde, para la cual La investigación está avanzando rápidamente.

Una tecnología que intenta imitar a la biología

Que es la computación neuromórfica - Imitar al cerebro
Que es la computación neuromórfica – Imitar al cerebro


La computación neuromórfica funciona imitando la física del cerebro y el sistema nervioso humanos mediante el establecimiento de lo que se conoce como redes neuronales con picos, en las que los picos de las neuronas electrónicas individuales activan otras neuronas en una cadena en cascada. Es análogo al modo en que el cerebro envía y recibe señales de las neuronas biológicas que desencadenan o reconocen el movimiento y las sensaciones de nuestro cuerpo.

A diferencia de los enfoques más tradicionales, en los que los sistemas orquestan la computación en términos binarios rígidos (¿Es un 1 o un 0? ¿Un sí o un no?), los chips neuromórficos computan de forma más flexible y amplia.

Que es la computación neuromórfica - Chip Neuromorfico
Que es la computación neuromórfica – Chip Neuromorfico Fuente: Phys.org

Sus neuronas en espiga funcionan sin ningún orden prescrito.

La idea es conseguir que los dispositivos informáticos lleguen al punto de poder pensar de forma creativa, reconocer personas u objetos que nunca han visto y ajustarse de algún modo para actuar. La mayoría de los investigadores admiten que aún no lo han conseguido. Por ejemplo, si se entrena a un ordenador tradicional cargado de programación de IA para que juegue al clásico juego de Atari “Breakout”, en el que los jugadores utilizan una paleta digital y una pelota para atravesar una capa de ladrillos, probablemente siempre derrotaría a los humanos.

Pero si se le diera a la IA una nueva paleta que fuera 10 píxeles más alta o más baja, lo más probable es que se confundiera y se rompiera. Los humanos probablemente empezarían a ganar porque, a diferencia de las IA, nuestros cerebros son extraordinariamente hábiles para entender la causa y el efecto.

Conseguir que la tecnología supere ese obstáculo no será fácil. Pero algunas empresas tecnológicas como Intel,IBM, Airbus SE, Accenture y HP entre otras, así como diversos centros de investigación y académicos a lo largo de todo el mundo, lo están explorando. Y los avances de los últimos años sugieren que están haciendo progresos considerables.

Que es la computación neuromórfica

El año pasado en 2021, por ejemplo, Intel mostró un robot neuromórfico que puede ver, reconocer y hasta oler a objetos desconocidos basándose en un solo ejemplo, que a diferencia de los modelos tradicionales que requieren muchas instrucciones y datos.

Del mismo modo, Intel y la Universidad de Cornell presentaron algoritmos matemáticos, utilizados en el chip de texto neuromórfico de Intel, Loihi, que reproducen fielmente cómo el cerebro “huele” algo.

Los investigadores de Intel afirman que Loihi reconoció rápidamente 10 olores diferentes, una capacidad que podría aplicarse a la seguridad de los aeropuertos, la detección de humo y monóxido de carbono y el control de calidad en las fábricas.

Por otro lado, en los laboratorios de Accenture, otros cientistas hicieran una demostración de “Automotive Voice Command”, un experimento basado en el chip de Intel, Loihi, para aportar capacidades de comando de voz, gestos e inteligencia contextual a los vehículos sin agotar las baterías.

Por ejemplo, el sistema podría reconocer órdenes de voz, como “Arrancar mi motor”, y hacerlo 200 milisegundos más rápido y consumiendo 1.000 veces menos energía que una GPU estándar. Otros investigadores también han enseñado recientemente al mismo chip a reconocer gestos de una mano sobre la marcha utilizando como base una regla de plasticidad sináptica inspirada en el funcionamiento del cerebro.

En el camino hacia la competencia


Este aprendizaje se produce mucho más rápido que con los ordenadores tradicionales, de nuevo por la forma en que la computación neuromórfica emula la biología. En nuestros cuerpos, el cerebro realiza cálculos con información que está físicamente cerca. Pero en los ordenadores tradicionales hay una separación entre el procesamiento (en la CPU) y la memoria (en la RAM). La computación depende del movimiento de datos entre esas ubicaciones, lo que crea un cuello de botella que ralentiza la velocidad de cálculo, aumenta los costes de computación y quema enormes cantidades de energía, especialmente cuando se trata de tareas complejas.

En la computación neuromórfica, sin embargo, todo el cálculo puede realizarse de forma analógica o en la memoria. Si se realiza en la memoria (que es la dirección que está tomando la tecnología), la latencia queda prácticamente eliminada, y el consumo de energía se reduce drásticamente hasta el punto de que un dispositivo podría funcionar con una pequeña batería durante años en lugar de meses o semanas.

Esto abre un mundo de posibilidades para incluir los chips en máquinas que necesitan realizar localmente operaciones de aprendizaje profundo computacionalmente complejas, como los vehículos autónomos, los drones militares y los ordenadores de alto rendimiento, o en dispositivos de bajo consumo simplificados que solo necesitan funcionar de forma fiable durante largos periodos de tiempo, como las cámaras de seguridad de oficinas o tiendas.

Aceleración del desarrollo global


Como concepto, la computación neuromórfica existe desde la década de 1980. Pero ha cobrado fuerza en los últimos años debido al creciente interés en áreas tecnológicas específicas, como la IA, el aprendizaje automático, los sensores, el análisis predictivo, la transmisión de datos en tiempo real y el modelado, que podrían prosperar significativamente con más potencia de procesamiento y eficiencia. El aumento de la inversión por parte de las industrias de la automoción, aeroespacial y de defensa que desean aplicar la innovación de la Industria 4.0 también está impulsando el progreso.

Sin embargo, curiosamente, gran parte de esta actividad se está produciendo fuera de Estados Unidos. China, por ejemplo, parece estar gastando mucho más que Estados Unidos, según los investigadores.

Recientemente, algunas universidades Australianas han creado un sistema que denominaron como “el procesador neuromórfico óptico más rápido y potente del mundo” para la IA., fue fruto de la colaboración entre investigadores de varias universidades de Australia, Canadá, Hong Kong y China.

Este chip está construido, sobre lo que se llama microcombos ópticos, son capaces de realizar 10 billones de operaciones por segundo, lo que supone una velocidad 1.000 veces superior a la de los procesadores anteriores. La tecnología podría revolucionar la forma de realizar los cálculos en los sistemas informáticos.

Esta tecnología de los microcombos tiene unas implicaciones impresionantes que permitirían tener al alcance la construcción de dispositivos comerciales con precisiones de calculo hiper precisas, y que permitirían su aplicación en sistemas de GPS, escuchar el universo, etc…

También se ha centrado en la tecnología de redes neuronales ópticas que podría mejorar drásticamente la exactitud y la precisión de las cámaras digitales integradas en maquinaria de funcionamiento autónomo, como los coches que se conducen solos, que nunca tendrán éxito si no reconocen los objetos a tiempo para detenerse. A medida que las capacidades monomórficas sigan mejorando la capacidad de la IA para reconocer comportamientos y patrones, la tecnología óptica también podría resultar útil para la investigación del cáncer de alto nivel o de nuevas enfermedades.

Posibles aplicaciones y ejemplos de la computación neuromórfica.


Los chips neuromórficos más avanzados que los científicos han desarrollado hasta ahora contienen decenas de miles de neuronas artificiales, diminutos elementos electrónicos que pueden comunicarse entre sí de forma muy similar a las neuronas de nuestro cerebro, para imitar su capacidad de procesar información. Esta estrategia significa que la arquitectura de estos chips es radicalmente diferente a la de los microprocesadores utilizados en los ordenadores, teléfonos móviles y tabletas, y es esta diferencia la que permite resolver problemas complejos de forma muy diferente a como los resolvemos con los ordenadores y los algoritmos clásicos.


El verdadero potencial de los sistemas neuromórficos reside en su capacidad para resolver determinados problemas de forma mucho más rápida y eficiente energéticamente que un ordenador convencional. Incluso para un superordenador. Esto es posible precisamente porque pueden imitar la forma en que nuestro cerebro maneja los problemas. Una de las características más importantes de los sistemas neuromórficos es su paralelismo inherente, que consiste en la capacidad de dividir un problema en otros más pequeños que pueden ser procesados simultáneamente por diferentes unidades funcionales del sistema neuromórfico.

Todo esto suena muy bien sobre el papel, pero para entender el verdadero potencial de la tecnología neuromórfica, necesitamos saber hasta qué punto un sistema neuromórfico puede superar a un ordenador convencional cuando ambos se enfrentan al mismo problema. Los sistemas neuromórficos actuales se utilizan principalmente con fines de investigación, y si observamos lo mucho que han evolucionado en la última década y media, parece razonable suponer que seguirán evolucionando significativamente a medio plazo, probablemente más allá del entorno académico y de los laboratorios de investigación.

En cualquier caso, las cifras de los sistemas neuromórficos actuales son bastante impresionantes. Pueden resolver algunos problemas hasta 1000 veces más rápido que un microprocesador clásico. Y son hasta 10 000 veces más eficientes energéticamente.

Estas cifras son muy impresionantes, pero es importante tener en cuenta que la computación neuromórfica no es la solución ideal para todos los problemas. Los investigadores buscan soluciones para cargas de trabajo complejas y altamente paralelas que requieren un enorme esfuerzo computacional y gasto de energía cuando se utiliza un ordenador convencional. En estas circunstancias, los sistemas neuromórficos pueden ser mucho más rápidos y eficientes que los actuales superordenadores con arquitecturas clásicas, pero no los sustituirán porque, como acabamos de ver, no sirven para resolver todos los problemas. Ambas arquitecturas coexistirán en el futuro.

Una de las disciplinas en las que la computación neuromórfica está teniendo un impacto significativo es la inteligencia artificial. Los investigadores están diseñando algoritmos capaces de procesar grandes cantidades de datos ruidosos y desestructurados en tiempo real, algo que los microprocesadores y algoritmos tradicionales no pueden hacer. Estos últimos son muy eficientes cuando se trata de resolver operaciones matemáticas muy complejas con las que nuestros cerebros y los sistemas neuromórficos que inspiran no se sienten cómodos, pero cuando se trata de probar la viabilidad de un gran número de soluciones en paralelo en un entorno cambiante a gran velocidad, la computación neuromórfica marca la diferencia. He aquí algunos escenarios en los que esta disciplina encaja como un guante:

  • Problemas de optimización: un algoritmo neuromórfico puede ser de gran ayuda para encontrar la mejor solución a un problema determinado en tiempo real y de forma sostenida. Puede utilizarse, por ejemplo, para optimizar la velocidad de transmisión de un canal de comunicación adaptándose a condiciones difíciles de predecir en el tiempo.
  • Aprendizaje automático: esta rama de la inteligencia artificial puede beneficiarse enormemente de esta disciplina, gracias al potencial para diseñar algoritmos neuromórficos que pueden entrenarse en un conjunto de datos finito para inferir nuevos conocimientos a partir de un conjunto de datos potencialmente infinito. Esta tecnología puede utilizarse en motores de búsqueda, programas de reconocimiento de voz, previsiones económicas, diagnósticos médicos, etc.
  • Reconocimiento de patrones: los algoritmos neuromórficos están demostrando ser muy eficaces en procesos en los que es necesario identificar un conjunto de objetos heterogéneos en función de su similitud con uno o varios modelos de referencia. Por ejemplo, pueden utilizarse para reconocer rostros en una base de datos policial o para encontrar el camino más corto entre dos puntos conectados por varias rutas en una aplicación de navegación y cartografía.
  • Satisfacción de restricciones: los algoritmos neuromórficos pueden diseñarse para que sean capaces de explorar un amplio conjunto de soluciones a un problema dado para encontrar las que satisfagan determinadas restricciones. Esta función es muy útil para encontrar la ruta óptima que debe seguir un repartidor de paquetes, para planificar la programación de las clases en un centro educativo, para diseñar estrategias que maximicen la probabilidad de ganar en un juego de mesa, etc.
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Curso de Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python Desde Cero

¿Cómo aprender Inteligencia Artificial? ¿Qué es la Inteligencia Artificial? ¿Cuáles son las ramas de la Inteligencia Artificial? ¿Te gustaría hacer tus inteligencias artificiales? En el Curso de Inteligencia Artificial que compartimos en este articulo, vas a poder aprender una de las tecnologías más revolucionarias del siglo XXI.

¿Por qué la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?

¿Quiere saber más sobre la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML)? ¿Se ha preguntado alguna vez cómo estos increíbles campos pueden ayudarle a usted y a su negocio?

La IA y el aprendizaje automático están ayudando a las personas y a las empresas a alcanzar objetivos importantes, a obtener información procesable, a tomar decisiones críticas y a crear productos y servicios interesantes, nuevos e innovadores.

En su influyente libro Start With Why, el autor Simon Sinek explica brillantemente cómo el “por qué” debe ser el motor clave de prácticamente todo.

Curso de Inteligencia Artificial
Curso de Inteligencia Artificial – El Círculo de Oro.

Esto también es cierto para la IA y el aprendizaje automático, donde es importante entender y explicar por qué estas disciplinas son valiosas para usarlas para necesidades específicas, luego cómo usarlas (por ejemplo, procesos, algoritmos, científicos de datos) y finalmente lo que resultará (por ejemplo, productos, servicios servicios, motores de recomendación, asistentes inteligentes).

Cada una de estas áreas tiene objetivos diferentes, pero beneficia tanto a la empresa como al cliente. Estos objetivos deben considerarse las razones que impulsan las soluciones de IA y aprendizaje automático.

Los objetivos empresariales incluyen el aumento de los ingresos y los beneficios, la reducción de los costes y la mejora de la eficacia operativa. Aumentar la captación, la retención y el crecimiento de los clientes también es crucial para las empresas.

Por otro lado, los clientes tienen objetivos como completar tareas específicas (por ejemplo, el marco JTBD), mantenerse en contacto con amigos y familiares a través de las redes sociales, poder recomendar películas para ver o productos para comprar, ser organizados y ser más productivos. La gente también quiere utilizar una gran experiencia de usuario, es decir, un producto que sea divertido, fácil de usar, fácil de entender y bien diseñado.

Conociendo estos objetivos (es decir, el por qué), el siguiente paso en una solución de IA o de aprendizaje automático es determinar cómo alcanzar un objetivo específico o meta (por ejemplo, qué algoritmo o modelo utilizar) y, finalmente, cuál será el resultado final (por ejemplo, producto, informe, modelo predictivo) Este es el primer paso del proceso.

Hoy en día, hay muchas aplicaciones fantásticas en el mundo real de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático que benefician tanto a los clientes como a las empresas.

Algunas de las categorías de aplicaciones son

  • Predicción y clasificación
  • Sistemas de recomendación
  • Reconocimiento
  • Visión artificial
  • Agrupación y detección de anomalías
  • Lenguaje natural (NLP, NLG, NLU)
  • Híbridos, otros (por ejemplo, vehículos autónomos, robótica, IoT)

EJEMPLOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CASOS DE USO

La inteligencia artificial (IA) está empezando a utilizarse en casi todos los aspectos del mundo empresarial, y este artículo muestra algunos ejemplos y casos de uso interesantes al respecto.

El artículo se divide en dos categorías. La primera categoría trata de ejemplos y casos de uso relacionados con los procesos empresariales que cambiarán gracias a la inteligencia artificial, y la segunda abarca ejemplos y casos de uso relacionados con las industrias que están cambiando gracias a la IA.

Ejemplos de procesos empresariales que cambiará la inteligencia artificial
Prácticamente todos los procesos empresariales serán cambiados y asumidos por la inteligencia artificial, ya que la IA puede ser entrenada para hacer casi todo lo que implica un proceso, y hacerlo mejor que un humano.

¿Cómo se puede identificar qué procesos empresariales serán los primeros en pasar a la IA?

Los procesos empresariales con los tres rasgos siguientes son los que tienen más probabilidades de ser sustituidos por la IA:

  • Procesos repetitivos
  • Procesos de gran volumen
  • Procesos basados en reglas


Piense en el procesamiento de pedidos o en el manejo de datos, que son actividades que siguen siendo realizadas por trabajadores humanos en muchas empresas. Dado que estas tareas suelen implicar procesos repetitivos, de gran volumen y basados en reglas, serán de las primeras en ser realizadas por la inteligencia artificial.

La IA y los asistentes personales

Los asistentes personales impulsados por la IA, como Amazon Echo, Google Home y Apple HomePod, son ejemplos de asistentes virtuales que pueden realizar tareas básicas, pero se volverán cada vez más inteligentes en los próximos años, mejorando cada vez más el manejo de la mayoría de nuestras actividades diarias. Por ejemplo, Amazon ha lanzado un nuevo microondas más inteligente que funciona con Amazon Alexa (tecnología de IA que impulsa los dispositivos Amazon Echo). Sin embargo, algunos consumidores temen que sea capaz de escuchar sus conversaciones e invadir su privacidad, quizás sugiriendo productos para comprar, analizando sus voces para detectar si están enfermos, o algo peor.

También recomiendo leer este artículo del New York Times Oye, Alexa, ¿por qué Amazon está haciendo un microondas?

La IA y los estudios de mercado


Varias aplicaciones basadas en la IA, como Watson de IBM, pueden realizar investigaciones exhaustivas para las empresas, completando tareas como la comparación de sus competidores y la elaboración de informes detallados. En el futuro, este tipo de herramientas utilizarán los datos internos de las empresas para proporcionar predicciones sorprendentemente precisas sobre el éxito potencial de nuevos productos o servicios.

La IA y las ventas


La IA puede utilizarse para mejorar cada paso del proceso de ventas, desde la generación de clientes potenciales hasta la categorización de los mismos y la oferta de mensajes de marketing personalizados para ellos. Todos los principales proveedores de software CRM ya están integrando funciones de IA en sus herramientas, como la predicción de las necesidades de los clientes y el análisis de sus procesos de compra a nivel granular.

La IA y el marketing digital


Prácticamente todas las actividades de marketing digital pueden hacerse mejor con el uso correcto de la inteligencia artificial. Uno de los ejemplos más impactantes -y a la vez aterradores- es la generación de contenidos, que pueden ser creados en forma escrita, de audio o de vídeo por herramientas de IA. Es impactante por las enormes cantidades de tiempo y recursos que puede ahorrar a las empresas, y aterrador porque puede utilizarse con fines deshonestos, como manipular a los votantes durante unas elecciones. Para entender mejor cómo impactará la IA en el marketing digital, recomiendo leer este artículo de Smart Insights.

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La IA y los equipos de liderazgo

Como cada vez vivimos más en la economía digital, es cada vez más vital que los líderes empresariales utilicen la IA y los datos para tomar decisiones. Varias empresas, como la firma finlandesa de TI Tieto, han optado por incluir la IA como parte de sus equipos de liderazgo. A medida que el mundo empresarial y la sociedad se vuelven más complejos, las herramientas de IA que analizan enormes cantidades de datos se vuelven cruciales, ya que pueden ayudar a los líderes a tomar mejores decisiones basadas en datos y pruebas.

La IA y el servicio de atención al cliente

Desde el punto de vista del cliente, el servicio de atención al cliente es cada vez mejor, ya que está cada vez más automatizado y potenciado por chatbots basados en IA.

Muchos de los chatbots de atención al cliente actuales están “basados en reglas”, y funcionan sin IA, pero en el futuro la mayoría de ellos estarán dotados de IA e incluso de voz.

Probablemente, el chatbot que más valor comercial ha generado es el chatbot AliMe de Alibaba. Utiliza una amplia variedad de tecnologías diferentes, como el reconocimiento de voz, la comprensión semántica y las recomendaciones personalizadas, y ayudó a Alibaba a alcanzar su récord de ventas de 31.000 millones de dólares en el Día de los Solteros de 2018.

Si tu empresa ofrece servicio al cliente, ya deberías estar creando tu primer chatbot. Incluso tener un chatbot básico basado en reglas, que estaría preprogramado para responder a unas 30 – 40 de las preguntas más frecuentes de tus clientes, sería mejor que no tener nada.

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Curso de Inteligencia Artificial – IA y contabillidad – Photo by olia danilevich on Pexels.com

IA y contabilidad

El sector financiero es una de las primeras industrias que está siendo completamente perturbada por la inteligencia artificial y el software robótico como la automatización de procesos robóticos. Dado que la mayor parte del trabajo que realizan los contables a diario es repetitivo y se basa en reglas, la mayor parte puede ser automatizada por la IA y lo será.

Las partes de su trabajo que serán más difíciles y tardarán más en automatizarse son las reuniones con los clientes y las explicaciones. Está claro que esas actividades seguirán siendo realizadas por humanos en un futuro próximo.

El popular sitio web willrobotstakemyjob.com, que muestra la probabilidad de que diferentes trabajos sean automatizados por la IA, indica que hay un 94% de posibilidades de que los trabajos de contables y auditores sean automatizados. Según este sitio, en el año 2016 había más de 1,2 millones de personas trabajando como contables o auditores en Estados Unidos.

La IA y los recursos humanos

Uno de los ámbitos en los que más se ha criticado últimamente la aplicación de la IA y los robots es el de los recursos humanos y la contratación. Aunque el uso de diferentes tecnologías de IA puede ahorrar tiempo y recursos en el proceso de contratación, los críticos sostienen que muchas de ellas son parciales y poco éticas. Para saber más sobre los pros y los contras del uso de la IA en el proceso de contratación, recomiendo ver este mini-documental detallado del Wall Street Journal:

Curso de Inteligencia Artificial – IA y recursos humanos

A pesar del escepticismo, es evidente que la IA puede ser una herramienta muy útil en la selección inicial de candidatos de varias maneras. Por ejemplo, las herramientas de IA pueden utilizarse para analizar las presentaciones en vídeo de los candidatos mediante el uso de tecnologías de reconocimiento de voz y visión por ordenador. La IA también puede analizar meticulosamente cualquier contenido que los candidatos hayan publicado en las redes sociales.

Equipos de abogados y juristas

Al igual que la contabilidad, muchas de las actividades que realizan los abogados son repetitivas y se basan en reglas. Se celebró una competición entre la plataforma de IA y abogados humanos experimentados. Los fascinantes resultados que se muestran a continuación demuestran la asombrosa capacidad de la IA para superar a un equipo jurídico humano.


Los resultados de los índices de precisión son bastante sencillos y similares a los de muchas otras pruebas. Sin embargo, lo que realmente muestra la notable potencia y eficacia de la IA es la velocidad con la que fue capaz de completar con éxito la tarea. 62 segundos en comparación con 92 minutos es una diferencia enorme, que ejemplifica por qué muchas empresas están buscando implementar la IA para abordar sus problemas legales.

IA y automatización de procesos robóticos (RPA)

Muchas empresas grandes y medianas comienzan con la automatización robótica de procesos al iniciar el proceso de automatización. La idea básica de la RPA es identificar las tareas repetitivas y de gran volumen. Un ejemplo de ello podría ser el procesamiento de pedidos. La mayor parte de la automatización robótica de procesos está actualmente “basada en reglas”, lo que significa que no incluye IA. Sin embargo, se espera que en el futuro la mayor parte del software de RPA esté potenciado por la IA.

El uso de la RPA puede proporcionar muchos beneficios, como el aumento de la productividad y permitir que los trabajadores humanos tengan más tiempo para las tareas creativas y las que implican la comunicación con otros humanos.

Otra ventaja importante es que la RPA puede integrarse con los sistemas y proyectos empresariales existentes en una empresa, por lo que no requiere grandes cambios internos.

Ejemplos de procesos empresariales que la inteligencia artificial cambiará
En esta sección vemos algunos de los ejemplos y casos de uso más comunes de cómo la inteligencia artificial transformará diferentes sectores empresariales.

En la siguiente lista podemos ver algunos ejemplos de cómo la IA ya está transformando diferentes industrias:

Inteligencia artificial y finanzas

Los llamados “robo-asesores” y otras aplicaciones basadas en la IA pueden realizar tareas que antes sólo podían hacer los seres humanos. Dado que por naturaleza tiene muchas reglas y trata con números, lo que implica el tipo de tareas para las que es fácil entrenar a la IA, el sector financiero será uno de los primeros en adoptar la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial y el sector de los viajes

Los asistentes virtuales y los chatbots habilitados por la IA que ayudan a los turistas antes, durante y después de sus viajes serán habituales dentro de unos años. Varios aeropuertos, ferias y museos ya están probando la facturación a través del reconocimiento facial, lo que acortará enormemente las colas y permitirá una circulación más rápida de las personas.

Curso de Inteligencia Artificial – La inteligencia artificial y el sector de los viajes

El reconocimiento facial ya se utiliza en un aeropuerto de China. En el vídeo que aparece a continuación se ve a un viajero que simplemente pasa por delante de una pantalla que, gracias a esta tecnología, le muestra toda la información de su viaje.

Seguramente esto se convertirá en algo habitual en la mayoría de los aeropuertos del mundo. Escribí un artículo completo en el que se destacan 7 formas sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) está transformando las industrias de los viajes y los hoteles.

Inteligencia artificial y salud


La cirugía asistida por robots y los asistentes de enfermería virtuales ayudarán a conseguir mejores resultados y a asistir a los médicos en las operaciones. Además, los sistemas de IA están ayudando a realizar una investigación médica mejor y más precisa y la visión por ordenador potenciada por la IA se está utilizando para analizar los resultados de las radiografías.

Inteligencia artificial y transporte


Los coches, aviones y barcos autónomos cambiarán por completo la industria del transporte. El transporte inteligente con 5G permitirá que los vehículos se comuniquen entre sí para garantizar un tráfico más fluido y menos accidentes.

Inteligencia artificial y comercio minorista


La industria del comercio minorista es una de las que más se verá afectada por el desarrollo de la IA. Las tiendas y supermercados sin cajeros serán una realidad en los próximos años. Las tecnologías de IA aportarán grandes mejoras en la gestión de inventarios y de la cadena de suministro. Los asistentes robóticos compartirán información sobre las compras con los clientes y realizarán muchas tareas repetitivas en las tiendas minoristas.

Este documental de BBC Click sobre la IA y el empleo, de unos 25 minutos de duración, dedica unos 20 minutos a presentar diferentes casos de uso de robots que ya se están aplicando en el sector minorista. Todo el mundo debería ver este vídeo para comprender mejor el impacto de la IA en el comercio minorista.

Curso de Inteligencia Artificial – Inteligencia artificial y comercio minorista

La inteligencia artificial y el periodismo


Las aplicaciones basadas en la IA pueden ser entrenadas para generar grandes cantidades de noticias. Del mismo modo, los periodistas podrán utilizar diferentes aplicaciones basadas en la IA para ayudarles a realizar investigaciones de forma más eficaz.

Inteligencia artificial y educación


Los chatbots y tutores educativos potenciados por la IA mejorarán radicalmente la experiencia educativa y ayudarán a proporcionar una educación personalizada. Asimismo, el reconocimiento facial puede utilizarse para analizar la eficacia de la enseñanza y obtener comentarios directamente de los estudiantes. Además, las aplicaciones de IA pueden ser utilizadas por los estudiantes para analizar las oportunidades de trabajo en tiempo real.

Inteligencia artificial y agricultura


Los drones agrícolas, los tractores autónomos y la agricultura vertical basada en la tecnología de IA transformarán por completo la industria agrícola y permitirán a los agricultores consumir menos agua y recursos naturales.

La agricultura vertical impulsada por la IA puede ayudarnos a proporcionar alimentos saludables en las ciudades. Este documental de Bloomberg muestra cómo se está utilizando esta tecnología para cultivar col rizada en una fábrica de Nueva Jersey.

Inteligencia artificial y entretenimiento


Ya hay trailers de películas editados por la IA y canciones pop producidas por ella, y cada vez son mejores. Las grandes productoras de Hollywood también están utilizando tecnologías de reconocimiento facial para detectar las reacciones del público durante las proyecciones de prueba. Este feedback puede utilizarse para mejorar las tramas de las películas.

Inteligencia artificial y gobierno
La IA puede ser utilizada por los gobiernos de diversas maneras, como para aumentar la seguridad pública mediante el reconocimiento facial y otras tecnologías de IA. Los gobiernos también pueden utilizar la IA para analizar grandes cantidades de datos de los ciudadanos con el fin de crear predicciones y prepararse mejor para diferentes situaciones relacionadas con la salud pública, la educación y otros asuntos importantes.

Lo anterior es sólo un pequeño resumen de los cambios drásticos que la IA ya está generando en diferentes industrias y sectores. Sin embargo, en el futuro veremos varios otros casos de uso y ejemplos de inteligencia artificial.

Las empresas y los directivos que sean capaces de entender y prepararse para estos cambios radicales tendrán mayores ventajas competitivas, mientras que las empresas que los ignoren sufrirán grandes dificultades. Recomiendo repasar las 9 razones sobre por qué la inteligencia artificial es importante ahora y las preguntas y respuestas más comunes de la inteligencia artificial.

Aunque hay varias aplicaciones de IA que todavía están en sus fases iniciales, es vital que todas las empresas empiecen a investigar cómo aplicar la IA en los próximos tres o cuatro años.

Curso de Inteligencia Artificial y Machine Learning con Python

En estos vídeos te damos una introducción a la inteligencia artificial. Una visión general de todos los campos de la inteligencia artificial con el mapa de la inteligencia artificial, desde la ciencia de datos, pasando por las ciencias de computación, el aprendizaje automático ( o machine learning) y la computación en la nube. Después de ver el vídeo tendrás una visión general de todo lo que se necesita para aprender y empezar en el mundo de la inteligencia artificial.

En estos cursos de introducción a la inteligencia artificial y machine Learning con Python la Doctora Yesi Days nos enseña desde las bases hasta ejercicios prácticos para aprender sobre IA usando el lenguaje de programación Python.

Ciberseguridad y seguridad de la información

Ciberseguridad y seguridad de la información: ¿Hay alguna diferencia?

Ciberseguridad y seguridad de la información: Una análisis introductoria

“¿Hay diferencia entre ciberseguridad y seguridad de la información?” No sólo es una buena pregunta, sino que la hemos escuchado muchas veces. La ciberseguridad y la seguridad de la información están tan relacionadas que a menudo se consideran sinónimos. Sin embargo, hay una serie de distinciones importantes entre ambos.

A continuación explicamos estas distinciones, destacamos algunas áreas clave de solapamiento y explicamos por qué esta distinción y el desarrollo de estas definiciones son importantes en el ámbito de la seguridad.

Ciberseguridad y seguridad de la información
Ciberseguridad y seguridad de la información Photo by Pixabay on Pexels.com

¿Qué es la seguridad de la información?


La seguridad de la información (o “InfoSec”) es otro nombre para la “seguridad de los datos”. Significa que, como profesional de la seguridad de la información, centra su atención en la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos. (La mayoría de los datos empresariales modernos se almacenan electrónicamente en servidores, ordenadores de sobremesa, portátiles o en algún lugar de Internet, pero hace 10 años, antes de que toda la información sensible se pusiera en línea, se almacenaba en archivadores. Sin embargo, hace 10 años, antes de que toda la información sensible se pusiera en línea, se almacenaba en archivadores.

La seguridad de la información es algo más amplio que la ciberseguridad, ya que pretende garantizar la seguridad de todo tipo de datos. Así que es posible convertirse en un experto en seguridad de la información sin ser un experto en ciberseguridad.

¿Qué es la ciberseguridad?


La ciberseguridad es la protección de los datos que existen en forma electrónica, como ordenadores, servidores, redes y dispositivos móviles, frente a infracciones y ataques. Para ello es necesario identificar qué datos son críticos, dónde se encuentran, cuál es su riesgo y qué tecnología hay que utilizar para protegerlos.

Dónde se cruzan la seguridad de la información y la ciberseguridad


Tanto la ciberseguridad como la seguridad de la información tienen un componente de seguridad física.
Por ejemplo, si tiene un almacén lleno de documentos confidenciales en papel, necesita seguridad física para garantizar que nadie pueda encontrar la información. Y a medida que se digitalizan más y más datos, su protección requiere herramientas de seguridad informática cada vez más sofisticadas. No se puede poner un candado físico en un ordenador de sobremesa, pero sí en la puerta de una sala de servidores. En otras palabras: Si sus datos se almacenan física o digitalmente, debe establecer controles de acceso físico adecuados para garantizar que las personas no autorizadas no puedan acceder a ellos.

Ciberseguridad y seguridad de la información
Ciberseguridad y seguridad de la información – Data – Photo by Markus Spiske on Pexels.com

Ambas consideraciones tienen en cuenta el valor de los datos.


En la seguridad de la información, es importante proteger los datos de una empresa de todo tipo de acceso no autorizado; en la ciberseguridad, es importante proteger los datos de una empresa del acceso electrónico no autorizado. En ambos casos, sin embargo, el valor de los datos es de suma importancia.

Ambos necesitan saber qué datos son los más importantes para la empresa, de modo que puedan centrarse en establecer una gestión de riesgos cibernéticos y controles de supervisión adecuados para esos datos. En algunos escenarios, los profesionales de la seguridad de la información ayudarían a los profesionales de la ciberseguridad a priorizar la protección de los datos, y luego los profesionales de la ciberseguridad determinarían el mejor curso de acción para proteger los datos. Sin embargo, dados los cambios en el entorno de la seguridad durante la última década, las cosas no son siempre tan blancas o negras como parecen.

white switch hub turned on
Ciberseguridad y seguridad de la información – Photo by Pixabay on Pexels.com

La evolución de la seguridad de la información y la ciberseguridad


En la última década, la ciberseguridad y la seguridad de la información han convergido, uniendo estas profesiones antes separadas. El problema es que la mayoría de los equipos no cuentan con un especialista en seguridad de la información, y las funciones de los profesionales de la ciberseguridad se han ampliado enormemente. Tradicionalmente, los profesionales de la ciberseguridad conocen la tecnología necesaria, los cortafuegos y los sistemas de prevención de intrusiones, pero no participan necesariamente en la evaluación de los datos.

Hoy, sin embargo, esto está cambiando.

A medida que esta cuestión adquiere mayor importancia para las empresas, el papel de los profesionales de la gestión de riesgos de ciberseguridad está evolucionando para garantizar que los datos estén adecuadamente protegidos. Los socios comerciales y los inversores son cada vez más conscientes de la importancia de esta cuestión, y las empresas son preguntadas regularmente sobre la protección de sus datos y la eficacia de su gestión de los riesgos físicos y cibernéticos.

Pequeño curso ciber seguridad

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Conclusión


Dada esta evolución de posiciones, es fácil entender por qué mucha gente equipara la ciberseguridad con la seguridad de la información.

¿Que opinas sobre este tema¿ Dejanos tu comentario en este articulo o en el foro.

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Las 18 Mejores herramientas ETL de código abierto 2022-2023

Una recopilación de las Mejores herramientas ETL de código abierto 2022-2023

Introducción

La gestión e integración de datos son procesos muy importantes en cualquier organización orientada a objetivos. Con datos de calidad, su organización puede tomar mejores decisiones, monitorear el ROI de marketing, entender el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado.

En 2022, no deberías gestionar los datos manualmente. Existen varias herramientas de automatización de datos que facilitan mucho el proceso. Entre ellas se encuentran las herramientas ETL.

ETL (Extract, Transform, Load) consiste en extraer datos de diversas fuentes e integrarlos como uno solo, es decir, hacen que los datos funcionen juntos.

Para obtener mejores resultados, hay que optar por las mejores. Por lo tanto, te mostraré las 15 mejores herramientas ETL de código abierto para 2022.

Breve introducción al ETL


La pila moderna de análisis de datos aprovecha el ETL para extraer datos de diferentes fuentes como plataformas de medios sociales, servicios de correo electrónico/SMS, plataformas de atención al cliente y encuestas, transformarlos y cargarlos en un almacén de datos para obtener información valiosa y procesable. Es un proceso de tres pasos que contiene:

Extracción: Unificar los datos estructurados y no estructurados de un conjunto diverso de fuentes de datos como Bases de Datos, aplicaciones SaaS, archivos, CRMs, etc.
Transformación: Convertir los datos extraídos en un formato estandarizado para que puedan ser mejor comprendidos por un Data Warehouse o una herramienta de BI (Business Intelligence).
Carga: Almacenamiento de los datos transformados en un destino, normalmente un Data Warehouse, para apoyar el análisis y obtener información valiosa.
La figura siguiente muestra las etapas del proceso ETL:

Mejores herramientas ETL de código abierto - Proceso ETL
Mejores herramientas ETL de código abierto – Proceso ETL


4 Características principales de las herramientas ETL de código abierto


Las herramientas ETL de código abierto han ganado popularidad porque son herramientas en proceso de elaboración que no ofrecen muchas características de otras herramientas ETL pero que se actualizan regularmente. El hecho de ser de código abierto permite que estas herramientas sean supervisadas constantemente por un gran número de probadores para mejorar y acelerar el desarrollo de las mismas.

Además de ser mucho menos costosas que los productos comerciales, las herramientas ETL de código abierto ayudan a ampliar los ámbitos de investigación, visibilidad y desarrollo.

Las 4 características principales de las herramientas ETL de código abierto son

1) Integración de datos integrable
Cuando los proveedores de software independientes (ISV) buscan la integración de datos integrable, optan por las herramientas ETL de código abierto. Esto se debe a que estas herramientas proporcionan servicios para la integración, migración y transformación de datos a un coste decente, junto con un rendimiento comparable en comparación con los productos comerciales.

2) Herramientas de integración baratas
Cuando los integradores de sistemas (SI) buscan herramientas de integración baratas, las herramientas ETL de código abierto vienen a su mente. Estas herramientas permiten a los integradores de sistemas integrar los datos mucho más rápido y con mayor calidad que los productos comerciales.

3) Solución local
Los desarrolladores departamentales de empresas que desean encontrar soluciones locales optan por las herramientas ETL de código abierto.

4) Presupuestos más pequeños y menos requisitos complejos
Las empresas que no tienen requisitos complicados tienden a optar por las herramientas ETL de código abierto. Esto se debe a que estas herramientas cumplen con los requisitos del negocio mientras mantienen sus presupuestos bajo control.


Las mejores herramientas ETL de código abierto 2022

Hevo Data

Mejores herramientas ETL de código abierto - Hevo Data
Mejores herramientas ETL de código abierto – Hevo Data

Hevo le permite replicar datos casi en tiempo real desde más de 150 fuentes al destino que elija, incluyendo Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks y Firebolt. Sin escribir una sola línea de código. Encontrar patrones y oportunidades es más fácil cuando no tienes que preocuparte de mantener los pipelines. Así, con Hevo como plataforma de canalización de datos, el mantenimiento es una cosa menos de la que preocuparse.

En las raras ocasiones en las que las cosas van mal, Hevo garantiza la ausencia de pérdida de datos. Para encontrar la causa de un problema, Hevo también le permite supervisar su flujo de trabajo para que pueda abordar el problema antes de que descarrile todo el flujo de trabajo. Añada a la lista el servicio de atención al cliente 24*7, y obtendrá una herramienta fiable que le pone al volante con mayor visibilidad. Consulte la documentación detallada de Hevo para obtener más información.

Si no quiere herramientas SaaS con precios poco claros que le hagan un agujero en el bolsillo, opte por una herramienta que ofrezca un modelo de precios sencillo y transparente.

Hevo tiene 3 planes de precios basados en el uso, comenzando con un nivel gratuito, en el que puede ingerir hasta 1 millón de registros.

 Apache NiFi

Mejores herramientas ETL de código abierto - Apache NiFi
Mejores herramientas ETL de código abierto – Apache NiFi

Apache NiFi es una sencilla herramienta ETL de código abierto escrita en Java. Puede utilizarla para procesar y distribuir datos. La herramienta es confiable ya que tiene características de alto nivel para la transformación de datos. Además, admite la lógica de meditación del sistema y los gráficos de enrutamiento de datos escalables.

Con Apache NiFi, no necesitarás descargar ni instalar ningún archivo. Además, tiene una interfaz de usuario amigable; todo lo que necesita para el diseño, el control y la supervisión de los datos está al alcance de la mano.

Además de ser de código abierto, el software Apache NiFi ETL es altamente configurable. Puede modificar el tiempo de ejecución de los flujos de datos, seleccionar un alto rendimiento o una baja latencia, y garantizar la entrega o la tolerancia a las pérdidas. Además, admite la priorización dinámica y la contrapresión.

Esta herramienta es adecuada para la procedencia de los datos. De hecho, garantiza la realización de pruebas eficaces y el desarrollo rápido de flujos de datos.

Apache NiFi es una herramienta ETL segura, ya que admite la gestión de políticas y la autorización interna. Además, los datos pueden ser encriptados y el software soporta HTTPS, SSH y SSL durante la transferencia de datos.

Jaspersoft ETL

Mejores herramientas ETL de código abierto - Jaspersoft ETL
Mejores herramientas ETL de código abierto – Jaspersoft ETL

Jaspersoft ETL se describe como un diseñador de trabajos ETL listos para ser ejecutados. Es una herramienta ETL completa con una serie de funciones de integración de datos. La herramienta le permite extraer con precisión datos de múltiples ubicaciones en un único almacén de datos.

En particular, Jaspersoft ETL cuenta con una herramienta de diseño de trabajos para crear y editar procesos ETL. Además, cuenta con una herramienta de modelado de negocios que genera una vista no técnica del flujo de datos.

Con su funcionalidad Transformation Mapper, se pueden definir transformaciones y mapeos de datos complejos.

Los datos procedentes de bases de datos, servicios web, servidores FTP, servidores POP y archivos XML pueden integrarse con Jaspersoft ETL. Puede introducir o extraer datos de estas fuentes simultáneamente. Una vez hecho esto, puede generar códigos Java o Perl portátiles que se ejecutarán en otras plataformas.

Jaspersoft ETL también funciona con formatos de archivo complejos y fuentes de datos heterogéneas, por ejemplo, LDIF, CSV y RegExp. La herramienta cuenta con un depurador en tiempo real que realiza un seguimiento eficaz de las estadísticas de su ETL.

Una ventaja de utilizar Jaspersoft ETL es que puede trabajar muy bien con otras herramientas ETL. Además, tiene acceso a una consola de monitoreo de actividad; desde allí, puede hacer un seguimiento de los eventos de su trabajo.

Apache Camel

Mejores herramientas ETL de código abierto -  Apache Camel
Mejores herramientas ETL de código abierto – Apache Camel

Esta es otra herramienta ETL de código abierto de la Apache Software Foundation. Apache Camel fue desarrollado como un marco de integración para integrar diferentes sistemas que consumen o crean datos.

Esta herramienta está optimizada para trabajar con la mayoría de los patrones de integración empresarial. En particular, funcionará con la arquitectura de microservicios, los patrones del excelente libro de Bobby Woolf y Gregor Hohpe. Se recomienda Apache Camel porque es portátil y puede desplegarse en cualquier lugar.

Puede utilizar esta herramienta ETL de código abierto como software independiente o integrarla con otras plataformas como Quarkus, Spring Boot, servidores de aplicaciones y plataformas en la nube. Hay cientos de componentes y APIs para ayudarte a integrar Apache Camel con cualquier cosa. Otras integraciones nativas disponibles son Kn, Kafka y Karaf.

Apache Camel admite unos 50 formatos de datos diferentes. Algunos de estos formatos son Any23, CBOR, Bindy, CSV, HL7, iCal, PGP y RSS. En particular, el software es compatible con los formatos de datos estándar de varios sectores, como las telecomunicaciones, la sanidad y las finanzas, entre otros.

La herramienta ETL de código abierto Apache Camel puede descargarse e instalarse en sistemas macOS, Linux y Windows. Sin embargo, algunos de los proyectos sólo están disponibles para determinados sistemas operativos.

Apache Kafka

Mejores herramientas ETL de código abierto - Apache Kafka
Mejores herramientas ETL de código abierto – Apache Kafka

Apache Kafka es una herramienta de streaming de datos de código abierto escrita en Scala y Java. Publica y se suscribe a un flujo de registros de forma tolerante a fallos y proporciona una plataforma unificada, de alto rendimiento y baja latencia para gestionar datos.

Apache Kafka puede utilizarse como un bus de mensajes, un buffer para el procesamiento de sistemas y eventos, y para desacoplar las aplicaciones de las bases de datos tanto para OLTP (procesamiento de transacciones en línea) como para almacenes de datos

Logstash

Mejores herramientas ETL de código abierto - LogStash
Mejores herramientas ETL de código abierto – LogStash

Logstash es una tubería de datos de código abierto que extrae datos de múltiples fuentes de datos y transforma los datos y eventos de origen y los carga en ElasticSearch, un motor de búsqueda y análisis basado en JSON. Forma parte de la pila ELK. La “E” significa ElasticSearch y la “K” significa Kibana, un motor de visualización de datos.

Está escrito en Ruby y es un marco JSON enchufable que consta de más de 200 plugins para atender el proceso ETL a través de una amplia variedad de entradas, filtros y salidas. Puede utilizarse como herramienta de BI o incluso como almacén de datos.

KETL

Mejores herramientas ETL de código abierto - KETL
Mejores herramientas ETL de código abierto – KETL

Se trata de una herramienta ETL de código abierto basada en XML. Funciona para el desarrollo y despliegue de datos desde y hacia diferentes plataformas. KETL es rápida y eficiente y le ayuda a gestionar incluso los datos más complejos en un tiempo mínimo.

Esta herramienta cuenta con un respirador centralizado para que pueda gestionar todos los datos desde una única ubicación. Cuenta con un gestor de ejecución y programación de trabajos que ejecuta distintos tipos de trabajos de datos, como la programación basada en el tiempo, la notificación por correo electrónico y la gestión de excepciones condicionales.

Como KETL es de código abierto, puede incluir ejecutores adicionales. Con esta herramienta ETL, puede extraer y cargar datos de/a múltiples fuentes, incluyendo archivos planos, relacionales y fuentes de datos XML. Soporta JDBC y APIs de bases de datos propietarias.

Además, KETL se integra con varias herramientas de seguridad para mantener sus datos a salvo. Con la ayuda del monitor de rendimiento, puede hacer un seguimiento del historial de trabajos y de las estadísticas de trabajos activos. El análisis exhaustivo le facilita el manejo de trabajos ETL muy problemáticos.

KETL funcionará en diferentes servidores y sistemas operativos sin importar el volumen de datos con el que esté trabajando. La herramienta tiene soporte de integración nativa para otras herramientas de gestión de datos.

CloverDX

Mejores herramientas ETL de código abierto - CloverDX
Mejores herramientas ETL de código abierto – CloverDX

Anteriormente conocida como CloverETL, CloverDX fue la primera herramienta ETL de código abierto. El software pasó de manejar sólo tareas de ETL a manejar más tareas de gestión de datos empresariales. No obstante, sigue siendo una herramienta fiable.

Las herramientas CloverDX que se aplican a ETL son CloverDX Designer y CloverDX Server. Utilizando el diseñador, crea trabajos ETL a partir de flujos de trabajo de datos tanto internos como externos. Tiene muchos componentes incorporados que son configurables.

Esta herramienta ETL de código abierto es flexible ya que se pueden personalizar los componentes utilizando cualquier programación. Sin embargo, Python y Java son los lenguajes de programación recomendados para utilizar. CloverDX le permite empaquetar y compartir sus trabajos ETL en cualquier lugar como subgráficos. Del mismo modo, puede guardarlos como bibliotecas para reutilizarlos.

Con CloverDX, puedes hacer un seguimiento de cada paso de ETL que realices. Obtendrá una visión completa de los datos con los que está trabajando y podrá aplicarla a las funciones de depuración para localizar fácilmente los datos con problemas.

En particular, CloverDX es fiable para la colaboración en equipo. Mientras controlas los datos desde una ubicación centralizada, puedes asignar y compartir tareas con otros.

Apatar

Mejores herramientas ETL de código abierto - Apatar
Mejores herramientas ETL de código abierto – Apatar

Apatar es una herramienta ETL de código abierto relativamente popular. Las principales funciones de esta herramienta son la migración e integración de datos. Apatar es popular y ampliamente utilizado porque es fácil.

La interfaz gráfica de Apatar es amigable y el entorno es de arrastrar y soltar. Por lo tanto, sólo tienes que arrastrar los datos de diferentes aplicaciones y bases de datos y soltarlos donde quieras.

El software funciona con varias bases de datos como Oracle, MySQL, DB2, MS Access, PostgreSQL, XML, CSV, MS Excel, Salesforce.com, InstantDB y JDBC, entre otras. Apatar puede utilizarse para validar datos y programar copias de seguridad de datos.

Para cada trabajo de datos que se realiza, la herramienta crea automáticamente un informe detallado. Varias otras herramientas incorporadas pueden ayudar a mejorar la calidad de los datos mediante la desduplicación, la limpieza, etc.

Este software está completamente escrito en Java y puede instalarse en Windows, Linux y macOS. Hay una comunidad disponible donde se pueden obtener y compartir esquemas de mapeo.

GeoKettle

Mejores herramientas ETL de código abierto - GeoKettle
Mejores herramientas ETL de código abierto – GeoKettle

Esta herramienta fue modelada a partir del software Pentaho Data Integration. Es una herramienta ETL con capacidad espacial para integrar datos y crear almacenes de datos geoespaciales y bases de datos. La herramienta es ideal para el procesamiento de datos espaciales.

GeoKettle es una herramienta ETL meta-dirigida y es gratuita y 100 por ciento de código abierto. Con esta herramienta se pueden extraer datos de múltiples fuentes y transformar su estructura, eliminar errores, mejorar su estándar y, en general, limpiar los datos.

Una vez hecho esto, el software le permite cargar los datos en diferentes sistemas de gestión de bases de datos, servicios web geoespaciales y archivos GIS. Algunas de las bases de datos compatibles son JDBC, Oracle, MySQL y PostgreSQL.

El software GeoKettle es fácil de usar, ya que puede automatizar el procesamiento de datos sin necesidad de codificación. Sin embargo, debido a su naturaleza espacial, la herramienta está más recomendada para desarrolladores y otros usuarios finales avanzados.

Es útil para la conversión de datos. Dispone de un depurador que le ayudará a localizar cualquier error causado durante la transformación de datos.

GeoKettle fue desarrollado principalmente para ordenadores Linux. Sin embargo, todavía se puede ejecutar la herramienta en ordenadores Windows y Mac a través de la web utilizando un emulador en línea.

Talend

Mejores herramientas ETL de código abierto - Talend
Mejores herramientas ETL de código abierto – Talend

La herramienta Talend fue desarrollada para ayudar a las empresas a mantener los datos limpios, completos y sin problemas. Unió la gobernanza y la integración de los datos. Varias empresas importantes como Cltl, Toyota, Domino’s, L’Oreal y Bayer utilizan esta herramienta ETL.

Una característica interesante de Talend es el Trust Assessor. Se trata de una herramienta rápida que escanea automáticamente toda su base de datos para calcular la calidad de sus datos. El resultado, Talend Trust Score, le informa de si sus datos son fiables o no. Esta herramienta es muy flexible, ya que puede integrar cualquier tipo de datos.

Talend funciona con cualquier entorno de base de datos en la nube, multi-nube o híbrido. Tiene soporte de integración nativo para Amazon AWS, Google Cloud, Spark y más. Las canalizaciones de datos que construya con Talend pueden ejecutarse en cualquier otra plataforma de gestión de datos.

Talend es una herramienta ETL avanzada de código abierto, ya que puede utilizarla para construir aplicaciones y API. La construcción de estas soluciones es sencilla porque hace uso de herramientas visuales. Puede construir JSON, AVRO, XML, B2B y otras integraciones complejas fácilmente con Talend.

Además, Talend hace que la colaboración con otros sea fácil y más productiva. Aunque Talend tiene una versión premium, puedes disponer de su versión de código abierto de forma gratuita.

Scriptella

Mejores herramientas ETL de código abierto - Scriptella
Mejores herramientas ETL de código abierto – Scriptella

El número 9 de esta lista de las mejores herramientas ETL de código abierto es Scriptella.

No es sólo una herramienta ETL sino también una herramienta de ejecución de scripts y fue programada usando Java. Esta herramienta fue lanzada para hacer que la automatización de ETL sea simple de ejecutar usando lenguajes de scripting de fuentes de datos.

Scriptella admite principalmente scripts SQL, JavaScript, JEXL y Velocity, entre otros. La herramienta gestiona la migración de bases de datos a través de fuentes de datos LDAP, JDBC y XML, entre otras. Además, es compatible con las funciones ETL de bases de datos cruzadas, lo que significa que puede convertir de un formato de archivo de datos a otro.

Esta herramienta es una de las mejores herramientas ETL de código abierto que existen, ya que tiene un rendimiento eficiente pero consume muy pocos recursos de CPU. Además, es una tarea Ant y una herramienta independiente; no es necesario instalarla ni desplegarla en ningún servidor para que funcione. Puede ejecutar archivos ETL directamente utilizando códigos Java.

Con la función de ejecución transaccional, Scriptella revierte los cambios en los trabajos ETL si se detecta algún problema durante su ejecución. En particular, la herramienta viene con adaptadores integrados para bases de datos con controladores compatibles con ODBC y JDBC. Además, funcionará para fuentes de datos no JDBC a través de la interfaz del proveedor de servicios.

Singer

Mejores herramientas ETL de código abierto - Singer
Mejores herramientas ETL de código abierto – Singer

Singer es una función recortada de StitchData, que es un producto de Talend. Se describe como una herramienta ETL sencilla, componible y de código abierto. La herramienta fomenta la comunicación entre los scripts de extracción y carga de datos. Es fiable para enviar datos de una base de datos, una API web, un archivo o una cola a otra.

Al tratarse de un software inspirado en Unix, cualquiera encontrará a StichData’s Singer muy fácil de usar. Además, la herramienta está basada en JSON, lo que significa que puede desplegarse a través de cualquier lenguaje de programación y tiene soporte nativo para JSON Schema.

Singer soporta de forma nativa la extracción de datos de más de 100 fuentes. Esto incluye Amazon S3, Braintree, Codat, Freshdesk, HubSpot, Google Sheets, MySQL, SFTP, Salesforce, e iLevel entre otros. Puedes añadir fácilmente cualquier otra fuente a la lista.

Del mismo modo, Singer soporta de forma nativa la carga de datos a 10 destinos. Esto incluye Magento, Stitch, Data World, ReSci, PGSQL, Rakam, CSV, Google Sheets, Keboola y Google Bigquery. Asimismo, se pueden añadir fácilmente otros destinos. Con esto, Singer es uno de los mejores en términos de integraciones.

Como usuario, puedes contribuir públicamente a las características de la herramienta a través de la comunidad de Slack o GitHub.

Informatica PowerCenter

Mejores herramientas ETL de código abierto - Informatica PowerCenter
Mejores herramientas ETL de código abierto – Informatica PowerCenter

PowerCenter de Informatica es una herramienta ETL avanzada de código abierto para la empresa. Fue desarrollada para iniciativas de integración de datos en las instalaciones, como la migración de aplicaciones, el almacenamiento de datos y la analítica.

Esta herramienta admite la conectividad universal. Puede integrar datos de cualquier tipo de fuente de datos utilizando conectores muy potentes. También permite transformar datos, incluyendo formatos de datos muy complejos como JSON, IoT, XML y PDF. Además, es una herramienta escalable que puedes utilizar sin preocuparte por el tiempo de inactividad.

Hay transformaciones preconstruidas que facilitan mucho el proceso de ETL. Siempre puede personalizar y reutilizar estas transformaciones. PowerCenter admite la creación rápida de perfiles y prototipos. Por lo tanto, el software es ideal para la colaboración.

Esta herramienta ETL de código abierto le permite hacer un seguimiento de sus procesos ETL. Puede establecer alertas y se le informará cada vez que se detecte algún error en el flujo de datos. Además, obtendrá datos analíticos en tiempo real con los que trabajar.

Informatica PowerCenter admite la implantación en la nube. Puede utilizar esta herramienta ETL a través de Microsoft Azure o AWS. Además, existen otros paquetes complementarios para mejorar la funcionalidad del software.

Xplenty

Mejores herramientas ETL de código abierto - Xplenty
Mejores herramientas ETL de código abierto – Xplenty

En el número 12 tenemos a Xplenty. Esta es una herramienta ETL avanzada que se centra en la regulación y seguridad de los datos. La herramienta es utilizada por varias empresas de primera línea de todo el mundo.

Xplenty tiene todas las características que necesitas para crear pipelines de datos. Puede utilizar la herramienta para desplegar, supervisar, programar, mantener y asegurar los datos. La herramienta funcionará para llevar a cabo transformaciones de datos problemáticas o trabajos de replicación de datos muy simples. Dispone de una interfaz gráfica de usuario intuitiva y fácil de usar para implementar ETL y ELT.

Al ser una herramienta ETL sin código/con poco código, los usuarios técnicos y no técnicos pueden utilizar Xplenty. Con el motor de flujo de trabajo, puede implementar fácilmente trabajos de datos ETL complejos. Esta herramienta permite conectar con varios repositorios de datos de terceros y aplicaciones SaaS.

Xplenty es una herramienta ETL flexible y escalable. Está basada en la nube, por lo que no consume muchos recursos del sistema mientras se ejecuta. Dispone de una API con la que se puede personalizar aún más la herramienta y también conectar con más plataformas.

En particular, Xplenty proporciona uno de los mejores servicios de atención al cliente. Puedes ponerte en contacto con su equipo de asistencia a través del chat, el teléfono, el correo electrónico y las reuniones en línea.

Pentaho Kettle

Mejores herramientas ETL de código abierto - Pentaho Kettle
Mejores herramientas ETL de código abierto – Pentaho Kettle

Pentaho Kettle es ahora parte de la Comunidad Hitachi Vantara y proporciona capacidades ETL utilizando un enfoque basado en metadatos. Cuenta con una interfaz de usuario gráfica de arrastrar y soltar y una arquitectura estándar. Esta herramienta permite a los usuarios crear sus propios trabajos de manipulación de datos sin escribir una sola línea de código. Hitachi Vantara también ofrece herramientas de BI de código abierto para la elaboración de informes y la minería de datos que funcionan perfectamente con Pentaho Kettle.

Actualmente, Pentaho Kettle ofrece un período de prueba gratuito de 30 días con precios a consultar directamente con la empresa desarrolladora del mismo.

HPCC Systems

Mejores herramientas ETL de código abierto - HPCC Systems
Mejores herramientas ETL de código abierto – HPCC Systems

HPCC Systems es una herramienta ETL de código abierto para la gestión completa del lago de datos de principio a fin. Fue desarrollada principalmente para manejar big data e integra los datos de forma rápida y sencilla.

Con esta herramienta, puede manipular los datos de la forma que desee. Tiene un montón de componentes para manejar cualquier trabajo ETL en su flujo de trabajo de datos. HPCC Systems utiliza la automatización de Kubernetes además de su estructura de metal desnudo. Por lo tanto, funcionará con lagos de datos de esquema mixto y otras fuentes de datos complejas.

Esta herramienta permite la ingesta de datos en tiempo real; también admite la ingesta de datos por lotes y en streaming. Puede ejecutarse como hardware básico. Alternativamente, puede desplegar HPCC Systems en una plataforma en la nube.

Además, la herramienta ETL de HPCC Systems viene con varias APIs integradas de aprendizaje automático y mejora de datos.

HPCC Systems se asocia/integra con diferentes plataformas de terceros; un ejemplo notable es CleanFunnel. Con la integración de CleanFunnel, puede gestionar mejor las fuentes de datos de análisis. Como herramienta ETL de código abierto, HPCC systems es de uso gratuito.

Jedox

Mejores herramientas ETL de código abierto – Jedox

Aquí tenemos una herramienta ETL premiada. Jedox es una herramienta de gestión de datos empresariales desarrollada para agilizar los procesos de planificación de datos. Es más ideal para trabajos de ETL de datos en la industria/sector financiero.

Jedox permite unir todos los datos en una sola plataforma. Cuenta con una amplia base de datos que los desarrolladores describen como multidimensional. Puede extraer datos de diferentes fuentes de forma automática gracias a la última tecnología de computación en memoria que presenta la herramienta.

El software hace que la recopilación de datos analíticos y la creación de informes con ellos sea muy sencilla. En particular, el software funciona mejor con Microsoft Excel. Como herramienta ETL de datos empresariales, Jedox se recomienda para la colaboración entre diferentes usuarios.

Una ventaja de Jedox es que se puede utilizar la herramienta en casi todas partes. Está disponible en la web, tiene una aplicación de escritorio y móvil, y también un complemento para Microsoft Excel.

Además, Jedox admite varios complementos, que se describen como Modelos, y aplicaciones asociadas. Los modelos incluyen plantillas preparadas para diferentes trabajos de ETL de datos, entre otros. Puede acceder a los Modelos de Jedox desde el Jedox Marketplace y estos Modelos son premium.

Airbyte

Mejores herramientas ETL de código abierto - Airbyte
Mejores herramientas ETL de código abierto – Airbyte

Airbyte fue lanzado en 2020, lo que lo convierte en el último ETL de código abierto en esta lista. Cuenta con conectores incorporados que son fácilmente personalizables. Con estos conectores, puede construir fácilmente tuberías de ETL de datos y hacerlas funcionar en minutos.

Con Airbyte, puede extraer datos de innumerables fuentes. Esto se hace utilizando los conectores pre-construidos y personalizados mencionados anteriormente. Puede cargar los datos que extraiga a varios destinos o a un único destino a través del entorno de Airbyte o de otros sistemas utilizando la API.

Tiene todo lo que necesita para sincronizar y trabajar con datos de múltiples fuentes. Además, Airbyte es funcional para las transformaciones de datos. Puede transformar los datos del esquema en bruto a DBT y a varios otros formatos de datos. Airbyte tiene un planificador de grado completo que puede utilizar para orquestar y programar datos automáticamente. Sigue siendo compatible con Airflow y Kubernetes.

Airbyte aloja por sí mismo los pipelines de datos que usted crea. Nada va a ningún tercero, lo que hace que esta herramienta sea muy segura. Cada actividad durante el flujo de trabajo de datos se registra y puedes configurar monitores para recibir alertas si algo va mal.

Herramientas complementarias

Orange Data Mining

Mejores herramientas ETL de código abierto – Orange Data Mining

Se bien que no específicamente una herramienta de ETL, Orange se puede utilizar de forma complementaria a los ETL clásicos para refinar el proceso de ETL.

Orange es un paquete de software de programación visual basado en componentes para la visualización de datos, el aprendizaje automático, la minería de datos y el análisis de datos.

Los componentes de Orange se denominan widgets y abarcan desde la simple visualización de datos, la selección de subconjuntos y el preprocesamiento, hasta la evaluación empírica de algoritmos de aprendizaje y el modelado predictivo.

La programación visual se implementa a través de una interfaz en la que los flujos de trabajo se crean mediante la vinculación de widgets predefinidos o diseñados por el usuario, mientras que los usuarios avanzados pueden utilizar Orange como una biblioteca de Python para la manipulación de datos y la alteración de los widgets.

Limitaciones de las herramientas ETL de código abierto


Aunque las herramientas ETL de código abierto pueden proporcionar una columna vertebral sólida para su canalización de datos, tienen algunas limitaciones, especialmente cuando se trata de proporcionar soporte. Al tratarse de herramientas en desarrollo, muchas de ellas no están completamente desarrolladas y no son compatibles con múltiples fuentes de datos. Algunas de las limitaciones de las herramientas ETL de código abierto son

Conectividad de aplicaciones empresariales: Las empresas no pueden conectar algunas de sus aplicaciones con las herramientas ETL de código abierto.
Capacidades de gestión y manejo de errores: Las herramientas ETL de código abierto no son capaces de manejar los errores fácilmente debido a su falta de capacidades de manejo de errores.
Conectividad sin RDBMS: Algunas herramientas ETL de código abierto no son capaces de conectarse con una variedad de RDBMS y pueden obstaculizar el rendimiento del Data Pipeline cuando los datos se recogen de estas fuentes de datos.
Grandes volúmenes de datos y ventanas de lotes pequeños: Algunas herramientas ETL de código abierto necesitan analizar grandes volúmenes de datos pero sólo pueden procesar los datos en pequeños lotes. Esto puede reducir la eficiencia del Data Pipeline.
Requisitos de transformación complejos: Las empresas que tienen necesidades de transformación complejas no pueden utilizar las herramientas ETL de código abierto. Esto se debe a que a menudo carecen de soporte para realizar transformaciones complejas.
Falta de equipos de soporte al cliente: Como las herramientas ETL de código abierto son gestionadas por comunidades y desarrolladores de todo el mundo, no cuentan con equipos específicos de soporte al cliente para gestionar los problemas.
Características de seguridad deficientes: El hecho de ser Open-Source hace que estas herramientas tengan una infraestructura de seguridad pobre y se vuelvan propensas a muchos ciberataques.


Conclusión


Este artículo ofrece una lista completa de las 11 mejores herramientas ETL de código abierto. También le ha proporcionado una breve descripción del proceso ETL. Además, ha explicado las características y los modelos de precios de algunas de las herramientas. Por último, se destacan algunas de las limitaciones de estas herramientas. En general, las herramientas ETL de código abierto desempeñan un papel fundamental en el campo de la analítica de datos hoy en día debido a su desarrollo regular y sus precios más bajos.

Las herramientas ETL de pago también son importantes, ya que proporcionan mejores características y conocimientos de sus clientes. Al final, tanto si opta por una herramienta ETL de pago como por una de código abierto, puede estar seguro de que la calidad de sus datos nunca se verá comprometida.
Su organización puede necesitar más funcionalidades que las que vienen por defecto con algunas herramientas ETL. Por eso, una herramienta ETL de código abierto es ideal.

El hecho de ser de código abierto implica que usted tiene acceso al código del software y puede personalizarlo o mejorarlo para satisfacer las necesidades de su empresa. Puede optar por cualquiera de las 15 mejores herramientas ETL de código abierto mencionadas anteriormente.

Ciencia de datos vs Análisis de datos - Diagrama de Venn

Ciencia de datos vs Análisis de datos vs Aprendizaje automático

Cuando pensamos sobre Ciencia de datos vs Análisis de datos vs Aprendizaje automático, existe todavia mucha confusion sobre cada una de las disciplinas y los limites de cada uma de ellas. La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático están creciendo a un ritmo vertiginoso, y las empresas buscan cada vez más profesionales que puedan ayudarlas a sacar el máximo beneficio de la mina de oro que son en la actualidad los datos, pada poder tomar las mejores decisiones empresariales de uma forma rápida e eficiente.

IBM prevee que para 2022 el número de puestos de trabajo para los profesionales de los datos en todo el mundo sobrepase los 3.500.000 empleos, muchos de los cuales se quedarán sin cubrir.

Para saber más sobre por qué la ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático es un campo tan apasionante y las habilidades que ayudarán a los profesionales a obtener una base sólida en este campo de rápido crecimiento, vamos a intentar responder a algunaa de las principales preguntas que se podrian hacer las personas interesadas en entrar en este mundo.

Indice Ciencia de datos vs Análisis de datos

¿Qué es la ciencia de los datos?


Hace más de una década que se intenta definir la ciencia de los datos, y la mejor manera de responder a esa pregunta es con un diagrama de Venn -creado por Hugh Conway en 2010, está formado por tres círculos: matemáticas y estadística, experiencia en la materia (conocimiento de las áreas de abstracción y computación) y habilidades de hacking. Se compone de tres círculos. Básicamente, si puedes hacer estas tres cosas, ya tienes un alto nivel de experiencia en el campo de la ciencia de los datos.

La ciencia de los datos es un concepto para trabajar con big data e incluye la limpieza, la preparación y el análisis de los datos. Un científico de datos recopila datos de múltiples fuentes y aplica el aprendizaje automático, el análisis predictivo y el análisis de sentimientos para extraer información clave de los conjuntos de datos recopilados. Los científicos de datos entienden los datos desde una perspectiva de negocio, proporcionando predicciones precisas y conocimientos que pueden ser utilizados para tomar decisiones de negocio importantes.

Ciencia de datos vs Análisis de datos - Diagrama de Venn
Ciencia de datos vs Análisis de datos – Diagrama de venn

¿Qué habilidades son necesarias para convertirse en un científico de datos?


Si quieres construir una sólida carrera en este campo, tendrás que desarrollar habilidades clave en tres áreas fundamentales: análisis, programación y conocimiento del dominio.

Para dar un paso adelante y hacerse un hueco como científico de datos, necesitarás las siguientes habilidades

  • Sólidos conocimientos de Python, SAS, R y Scala
  • Experiencia práctica en la codificación de bases de datos SQL
  • Capacidad para trabajar con datos no estructurados procedentes de diversas fuentes, incluidos los vídeos y las redes sociales
  • Comprensión de múltiples funciones analíticas
  • Conocimientos de aprendizaje automático
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Ciencia de datos vs Análisis de datos – Photo by Pixabay on Pexels.com

¿Qué es el análisis de datos?


Un analista de datos suele ser alguien que puede realizar estadísticas descriptivas básicas, visualizar datos y comunicar puntos de datos para obtener conclusiones. Requiere una comprensión básica de la estadística, un perfecto sentido de las bases de datos, la capacidad de crear nuevas ideas y la perspicacia para visualizar los datos. El análisis de datos puede describirse como un nivel necesario de la ciencia de datos.

Habilidades necesarias para convertirse en analista de datos

Un analista de datos debe ser capaz de tomar un asunto o tema específico, discutir lo que los datos dicen al respecto y presentar esos datos a las partes interesadas internas. Para ser un analista de datos con éxito, deberá tener las siguientes cuatro habilidades:

  • Conocimientos de estadística matemática
  • Fluidez en R y Python
  • Conocimientos de procesamiento de datos
  • Conocimiento de PIG/HIVE
  • ¿Qué habilidades necesito para convertirme en analista de datos?

La diferencia entre ciencia de datos y análisis de datos
La ciencia de los datos es un término general que engloba la analítica de datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y otras disciplinas relacionadas. Se espera que un científico de datos prediga el futuro basándose en patrones pasados, mientras que un analista de datos extrae ideas significativas de una variedad de fuentes de datos. El científico de datos crea preguntas, mientras que el analista de datos encuentra respuestas a las preguntas existentes.

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¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático puede definirse como la práctica de utilizar algoritmos para extraer datos, aprender de ellos y predecir tendencias futuras sobre un tema. El software de aprendizaje automático tradicional es un análisis estadístico o predictivo, utilizado para descubrir patrones y captar ideas ocultas basadas en los datos que reconoce.

Ciencia de datos vs Análisis de datos – Que es el aprendizaje Automatico

Un buen ejemplo de aplicación del aprendizaje automático es Facebook: los algoritmos de aprendizaje automático de Facebook recogen información sobre el comportamiento de cada usuario en la plataforma social. Basándose en el comportamiento anterior de la persona, el algoritmo predice sus intereses y recomienda artículos y notificaciones para su feed de noticias. Del mismo modo, cuando Amazon recomienda productos o Netflix recomienda películas basándose en comportamientos anteriores, el aprendizaje automático está en marcha.

¿Qué habilidades se necesitan para convertirse en un especialista de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático no es más que una perspectiva diferente de la estadística. A continuación se exponen algunas habilidades clave que le ayudarán a iniciar su carrera en este campo de rápido crecimiento.

  • Conocimientos básicos de informática
  • Conocimientos profundos de programación
  • Conocimientos de probabilidad y estadística
  • Capacidades de modelización y evaluación de datos
  • Ciencia de los datos y aprendizaje automático
  • Como la ciencia de los datos es un término amplio que se refiere a varias disciplinas, el aprendizaje automático se sitúa dentro de la ciencia de los datos. El aprendizaje automático utiliza diversas técnicas, como la regresión y la agrupación supervisada. Los “datos” en la ciencia de los datos, por otro lado, pueden o no evolucionar a partir de máquinas o procesos mecánicos. La principal diferencia entre ambas es que la ciencia de los datos en un sentido más amplio no sólo se centra en los algoritmos y la estadística, sino que también se ocupa de la metodología general del procesamiento de datos.
Ciencia de datos vs Análisis de datos
La ciencia de los datos es interdisciplinaria

La ciencia de los datos puede considerarse como la integración de varias disciplinas básicas, como el análisis de datos, la ingeniería de software, la ingeniería de datos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la analítica de datos. Implica la investigación, recopilación, captura y transformación de grandes cantidades de datos, conocidos colectivamente como Big Data.

Ciencia de datos vs Análisis de datos – Que es el Data Science

La ciencia de los datos se encarga de dar estructura a los big data, buscar patrones convincentes y asesorar a los responsables de la toma de decisiones sobre cómo realizar cambios efectivos para satisfacer las necesidades del negocio. El análisis de datos y el aprendizaje automático son dos de las muchas herramientas y procesos que utilizan los científicos de datos.

La ciencia de los datos, la analítica de datos y el aprendizaje automático son algunas de las áreas más solicitadas en la industria actual.

Si se combinan las aptitudes adecuadas con la experiencia en el mundo real, es posible asegurarse una sólida carrera en estos campos de tendencia.