Sabemos que la combinación de tecnologías es clave para brindar soluciones en IA, data science o big data ya que permite extraer toda la información de los datos y obtener información valiosa que ayude a mejorar la toma de decisiones
El 14 de febrero es el día de los enamorados y en RocBird lo festejamos con este post contándote cuáles son las parejas dentro del mundo IT (o mejores combinaciones de tecnologías)
Data analytics + Machine learning
Se complementan entre sí porque Data analytics nos permite ver la foto del día y el pasado de todos nuestros datos, y el machine learning nos ayuda a predecir hacia futuro que va a suceder, o entender mejor la situación actual.
Big Data + Advanced Analytics
Big Data permite capturar y manipular grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes, y estos datos le sirven como fuente de entrada al equipo de Advanced Analytics para que realice su magia a través distintos modelos de datos que los aprovechan y generan análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos.
Front-End + Back-End
El Front-End es la parte del sitio web que interactúa con el cliente mientras que el Back-End interactúa con los servidores y bases de datos. La interrelación de ambas estructuras permite el funcionamiento de una página web o aplicación móvil.
Cloud Computing + DevOps
DevOps son prácticas para colocar el código de una aplicación en producción, de nuestra computadora a un servidor en internet. Dominando la nube se puede preparar la aplicación para que pueda mantener un buen rendimiento con millones de usuarios en paralelo. DevOps permite definir cuáles son las mejores estrategias para que los despliegues de tu plataforma sean rápidos, seguros y efectivos.
Los servicios en la nube son una red de servidores remotos conectados a internet para almacenar, administrar y procesar datos, servidores, bases de datos, redes y software más poderosos actualmente son: Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform.
La relación entre ambos permiten tener una práctica de despliegue de aplicación almacenado en la nube, siendo esto una solución práctica y efectiva para el delivery continuo de una aplicación en constante evolución.
Data Science + Business Intelligence
La Ciencia de Datos e inteligencia de negocios utilizan la programación en conjunto con las matemáticas para realizar análisis de datos con el propósito de poder tomar decisiones de negocio basadas en información real. Esta combinación nos permite medir, examinar y mejorar a lo largo del tiempo la evolución de nuestros servicios
Machine Learning + IoT
Identificar patrones en datos recolectados por medio de múltiples tipos de sensores en dispositivos IoT y poder elaborar predicciones en tiempo real utilizando Machine Learning, combinando con Hubs de IoT en las principales nubes, mejorando el tiempo de respuesta y previniendo situaciones indeseadas antes que sucedan.
Data Engineering + Data Science
El ingeniero de datos con su experiencia puede disponibilizar los datos a través de la automatización de procesos ETL o ELT, en un Data Lake, para que luego un Científico de Datos los consuma y pueda construir modelos analíticos, de machine learning que aporten información valiosa a una empresa. Esta pareja funciona perfecto, ya que permite que cada profesional pueda trabajar en lo que es bueno, y estar enfocado en partes fundamentales del proceso, de esta forma se genera una sinergia de trabajo en equipo que garantiza el éxito de un proyecto de Analítica en la mayoría de los casos. Además el Científico de datos, que posea skills en visualizaciones, puede potenciar aún más la entrega de valor.
Como sabemos la tecnología nunca deja de emparejarse entre ella para crear su mejor versión. Estemos atentos a nuevas parejas que se van formando así le sacamos el mejor provecho.
תגובות