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IBM revela las 4 aplicaciones de inteligencia artificial para la pospandemia

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De acuerdo con la última versión del estudio TechVision de Accenture, para la cual se entrevistó a más de 6 mil ejecutivos de diferentes industrias, entre ellos 638 latinoamericanos, sólo el 61% de las compañías regionales han adoptado la inteligencia artificial. Se trata de un número menor al promedio mundial, que llega al 73%.

Entre los países del continente, Perú es el que más se destaca, ya que el 77% de sus ejecutivos respondieron que realizaron un piloto o adoptando IA en una o más unidades de negocios. Mientras que en la Argentina, Chile y Colombia el nivel de adopción es 58%, 57% y 58%, respectivamente.

Además, no sólo en la región, sino que también en el mundo, las empresas están muy atrasadas en la preparación de la fuerza laboral para trabajar con las nuevas tecnologías.

¿Están las empresas argentinas preparadas para la inteligencia artificial (IA)? ¿Cómo es su nivel de adopción en las compañías locales en comparación con otros países de América latina y el resto del mundo? Estas y otras preguntas fueron respondidas por Fabrizio Carbone, Gerente de Cloud & Cognitive de IBM Argentina, en la siguiente entrevista de iProfesional.

-¿Están las empresas argentinas preparadas para la inteligencia artificial?

-La IA está transformando la manera en que las empresas operan y agregan valor a sus clientes -internos y externos-, además de mejorar la eficiencia en sus procesos. Para escalar con éxito la inteligencia artificial en toda la empresa, se debe superar la complejidad de los datos y la falta de confianza en los sistemas, actualmente solo el 10% de las organizaciones están explotando su verdadero potencial.

Sin duda las empresas argentinas están listas para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial a través de la nube, en proyecto que infundan valor en todas las áreas de la organización.

En los últimos dos años las empresas que aplicaron la IA lo hicieron más en un área del negocio acotada. Ahora es el momento de ayudar a las empresas a pasar al segundo capítulo de la IA, implementándola a escala para transformar los procesos de negocios centrales.

En la Argentina, numerosos clientes están aprovechando las diferentes capacidades de Watson, desde grandes empresas a “startups” y emprendedores locales, en una variedad de industrias como telecomunicaciones, banca y finanzas, retail, logística, entre otras.

En la misma línea, los clientes están usando capacidades de inteligencia artificial para automatización, marketing, seguridad de la información, recursos humanos y otras unidades estratégicas del negocio.

-¿Cómo evalúa el nivel de adopción de la inteligencia artificial en las empresas argentinas en comparación con otros países de América latina y el resto del mundo?

-En los últimos dos años, IBM ha liderado la adopción de inteligencia artificial en América latina, con más de 250 casos reales de empresas que anunciaron públicamente cómo Watson está transformando sus negocios, ayudándolas a tomar decisiones más acertadas y a relacionarse con sus clientes de nuevas maneras. La Argentina no es la excepción y algunos ejemplos son los siguientes:

Los asistentes virtuales inteligentes que están ayudando a millones de clientes de los principales bancos y aseguradoras a llevar la interacción con sus clientes y empleados a otro nivel, como los bancos en la Argentina: Santander Rio, ICBC y Banco Macro.

En tiempos de pandemia, los asistentes virtuales permiten resolver rápido la enorme demanda de información de valor y combatir la desinformación. Por eso, usando Watson Assistant, la startup Blahbox diseñó y desarrolló un asistente virtual para la Fundación Cardiológica Argentina que responde preguntas sobre afecciones cardiovasculares y COVID-19.

Tarta Bot (nombrado así por el apodo del doctor Jorge Tartaglione, presidente de la Fundación) es una solución que complementa la atención de los especialistas de la Fundación, quienes supervisaron las respuestas para el entrenamiento.

ICBC Argentina está redefiniendo la experiencia de sus clientes, con inteligencia artificial y nube de IBM, que le permiten mejorar el tiempo de respuesta al predecir el 75% de fallas específicas del sistema, entender el comportamiento y las preferencias de los usuarios en su plataforma de home banking, reducir hasta un 30% las consultas de clientes a través de servicios online de Watson e innovar en experiencias personalizadas al impulsar la convergencia entre sucursales físicas y digitales.

Además, redujo significativamente el tiempo invertido por sus científicos de datos para trabajar la información, lo que les permite concentrarse en análisis de mayor valor para los clientes.

Naranja mejoró la prevención de fraudes y la identificación de riesgos con IA de IBM. En solo dos semanas, se implementó la tecnología que le permite hoy tener información en tiempo real de sus 5 millones de clientes en Argentina. Los autos de Volkswagen cuentan con un manual cognitivo basado en Watson que interactúa con el conductor en portugués o español.

En Agro, la startup S4 e IBM trabajan juntos para apoyar la cadena de suministro agrícola con acceso a datos climáticos, IA y Blockchain. La plataforma geoespacial S4Go utilizará IBM Food Trust y The Weather Company para proporcionar datos meteorológicos y de trazabilidad a empresas de todas las industrias. Corteva, Ambev, Indigo y Tomorrow Food -clientes de S4- se encuentran entre las empresas que se beneficiarán de esta colaboración. 

Eye Capital es una “fintech” argentina -parte del programa Startup with IBM- especializada en “trading” algorítmico, ingeniería de software y ciencia de datos. La compañía aloja su solución Quant Virtual Machine en IBM Cloud para sumar inteligencia artificial en los servicios que ofrece a sus clientes como administradores de activos, bancos y ecosistema financiero.

Desde un entorno de nube híbrida, Eye Capital utiliza sus propios algoritmos de aprendizaje automático de código abierto y Watson Studio en IBM Cloud -la plataforma de ciencia de datos de IBM- para ayudar a sus clientes a construir portfolios financieros y realizar análisis de riesgo para tomar decisiones estratégicas.

Incluso disponibilizamos Traffik Analysis Hub, el primer hub internacional de datos del mundo para colaborar con la lucha contra la trata de personas, donde América latina es parte junto a la Fundación Pasos Libres de Colombia.

El TA Hub permite a diferentes industrias y sectores, compartir y analizar grandes volúmenes de datos e información sobre trata de personas con el propósito identificar patrones, redes y puntos críticos de este fenómeno, y así dirigir eficientemente sus recursos hacia problemas específicos. La plataforma está alojada en un entorno seguro de IBM Cloud y utiliza tecnologías altamente avanzadas de inteligencia artificial (IA) de IBM Watson y machine learning.

Iniciativas de capacitación sobre IA

-¿Cómo se encuentran las empresas argentinas en la preparación de la fuerza laboral para trabajar con tecnologías como la inteligencia artificial?

-Existe una brecha entre la demanda por parte de las empresas y los profesionales disponibles para ocuparlas en la Argentina. Por ejemplo, el informe Demanda de Capacidades 2020 del Instituto Nacional de Educación Tecnológica (INET) asegura que el 51% de las empresas argentinas ya está enfrentando dificultades para contratar expertos en tecnología. Y en esa línea CESSI (Cámara de Empresas de Software y Servicios Informáticos) afirma que anualmente quedan más de 5000 posiciones sin cubrir.

IBM cree que la IA tiene el potencial de impulsar el crecimiento económico, ofrecer enormes beneficios sociales y redefinir las formas en que trabajamos. Por ese motivo estamos tan enfocados en nuevas formas de trabajar: rentrenamiento de la fuerza laboral, nuevos modelos de trabajo y modelos de negocios, y reforzar la educación.

Todo eso debe evolucionar con la tecnología y por eso trabajamos activamente con diversas instituciones académicas y plataformas de aprendizaje “online” con cursos sobre áreas clave como IA, cloud, blockchain, seguridad, entre otros, para diferentes necesidades y edades.

Recientemente presentamos un estudio junto a Morning Consult que reveló que si bien los adolescentes son conscientes de que habilidades como la inteligencia artificial y la ciencia de datos transformarán sus carreras, desafortunadamente no se sienten preparados para trabajar con esas tecnologías.

La mayoría (68%) de los estudiantes de entre 14-18 años encuestados considera que la IA tendrá un impacto muy grande o bastante grande en sus vidas y sus carreras; sin embargo, el 34% de ese grupo afirma que no se siente debidamente equipado para usarla.

IBM promueve activamente la preparación de los jóvenes profesionales y el re-entrenamiento de la fuerza laboral actual para que puedan aprovechar la inteligencia artificial para potenciar su profesión.

En esta línea, con el fin de preparar a esta próxima generación de líderes tecnológicos con el conocimiento necesario sobre la IA para que puedan trabajar con ella de manera responsable, IBM anunció dos nuevos recursos en línea gratuitos para que estudiantes y docentes aprendan sobre los fundamentos de la IA, que incluyen (las siguientes iniciativas):

  • Open P-Tech, una plataforma de educación digital gratuita centrada en llevar el aprendizaje del lugar de trabajo y las habilidades digitales a 250.000 estudiantes, está lanzando un nuevo curso en línea que permite a los usuarios obtener un badge digital en educación de IA. La plataforma fue creada por ISTE (Sociedad Internacional para Tecnología en Educación) e IBM especialmente para estudiantes de secundaria, y permite a los usuarios aprender los conceptos fundamentales detrás de los sistemas de IA, considerar las implicancias éticas de la IA, explorar aplicaciones de herramientas de IA y más.
  • IBM AI Education es un paquete de aprendizaje profesional en línea en asociación con MindSpark, que contempla seminarios web gratuitos diseñados por y para educadores. Nueve institutos guían a los educadores de primaria y secundaria a través de los conceptos fundamentales de la IA y las conexiones en el aula, con temas como introducción a la IA, procesamiento de lenguaje natural, ética, robótica y más. También tendrán oportunidad de obtener una insignia digital IBM AI Foundations for Educators e instruirse para compartir conocimientos fundamentales sobre inteligencia artificial con colegas y estudiantes en sus aulas.

-¿Cómo la inteligencia artificial puede robustecer la competitividad de las empresas argentinas ante sus pares del resto del mundo?

-Sin duda, IA tiene el potencial de optimizar la eficiencia de los procesos y agregar valor para ofrecer a los clientes servicios y productos con la mejor experiencia. Se trata de un diferencial para las empresas y una oportunidad de mejorar sus resultados de negocio. Hay tres conceptos clave para preparar a las organizaciones para la adopción de la IA y maximizar su efectividad:

  • Tener una base sólida: la base para una implementación exitosa de la IA en una empresa se encuentra antes de seleccionar e implementar el sistema. ¿Tiene acceso al talento adecuado? ¿Tiene una plataforma capaz de escalar, integrar y dar soporte a todas sus necesidades desde una solución de IA? ¿Sus datos son de alta calidad? ¿Tiene suficientes datos para entrenar la solución? ¿Ha pensado en cómo encajará la IA en los procesos? ¿Conoce los posibles sesgos que pueden surgir si no se abordan adecuadamente?
  • Recopilar y analizar la mayor cantidad posible de datos buenos: Analizar los datos que las soluciones de IA producen o desentierran a través de las interacciones con los clientes es tan valioso, si no más valioso, que la implementación inicial de la herramienta. Los sistemas inteligentes necesitan flujos consistentes de datos para análisis, capacitación y más para resolver mejor los problemas para los que se establecieron y hacerlo sin la necesidad de una intervención manual continua.
  • Planificar cómo la IA puede complementar y apoyar mejor a la fuerza laboral: la IA es muy útil para manejar tareas que son repetitivas, requieren un gran volumen de análisis o cálculos, o consumen mucho tiempo. Manejar todas estas tareas con eficiencia y precisión es una capacidad distintiva de la IA bien posicionada.

-¿Cómo la inteligencia artificial permite construir la capacidad de las empresas para responder a la demanda de productividad que se enfrenta por causa de la pandemia del coronavirus?

-Hemos tenido muchas conversaciones alentadoras con nuestros clientes. Estos ejecutivos definitivamente no se contentan con soportar la crisis, sino que ven este momento como con un mandato de cambio, una oportunidad para repensar todo, desde el propósito y el papel de la organización en la sociedad hasta sus operaciones comerciales diarias y la naturaleza del trabajo en sí.

Lo que notamos es que al principio de la pandemia hubo un fuerte foco en resolver lo urgente, todo lo que debió ser ajustado frente a la urgencia de trabajar todos desde casa o de nuevas demandas de atención digital por parte de los clientes. Aquí estaban mejor preparados y pudieron responder más rápido aquellos que ya tenían en marcha sus procesos de transformación digital.

Además, fue muy importante el rol de la tecnología como habilitador de capacidades, es por ello que muchos de nuestros clientes que aún no habían optado por un enfoque de arquitecturas híbridas usando la nube e IA, lo aprovecharon para agilizar sus procesos de IT, mejorar el “time to market”, optimizar los canales digitales de atención y conseguir eficiencia de costos.

Ahora observamos a nuestros clientes más enfocados en cómo ofrecer valor agregado a los clientes, tanto internos como externos. Las organizaciones están centradas en mejorar la experiencia del cliente con inteligencia artificial, así como acelerar la agilidad y eficiencia de sus negocios con la nube.

Sin duda estamos frente a una oportunidad única para emerger más fuerte, para aplicar las lecciones superadas en estos meses y avanzar en la construcción de un futuro seguro y próspero para cada persona, la sociedad y los negocios.

En estos momentos, las organizaciones están considerando cuándo y cómo implementarán el retorno de sus empleados de manera segura, y en este proceso la confianza resulta fundamental.

En esta línea, IBM anunció Watson Works, un conjunto seleccionado de productos que integran modelos y aplicaciones de IA para ayudar a las empresas a gestionar los desafíos del retorno al lugar de trabajo, una vez que se levanten las medidas de cuarentena destinadas a contener la propagación de Covid-19.

La magnitud de la planificación y la cantidad de decisiones que se deben tomar podrían sobrecargar fácilmente los métodos de planificación tradicionales. Con Watson Works es posible:

  • Administrar las instalaciones y optimizar la asignación de espacio mediante el uso de datos en tiempo real proporcionados por el empleador que incluyen WiFi, cámaras, balizas Bluetooth y teléfonos móviles. Estos datos, recopilados de una manera que es diseñada para preservar la privacidad de los empleados, permite a los gerentes reasignar rápidamente los espacios, designar zonas prohibidas, organizar la limpieza y controlar la circulación, el distanciamiento social y el uso de mascarillas.
  • Priorizar la salud de los empleados, habilitando a los empleadores para tomar decisiones basadas en evidencia sobre cuándo decidir que los empleados regresen al lugar de trabajo y cuándo deben cerrarse ciertas oficinas o lugares de trabajo. Facilitar la recopilación y el análisis de datos en tiempo real de múltiples fuentes, que incluyen tasas y tendencias de infección local, síntomas de los empleados y resultados de las pruebas compartidos de manera voluntaria, riesgos para la salud de los empleados y los hogares, y regulaciones estatales y locales. Adicionalmente, los gerentes pueden recibir alertas rápidas sobre actualizaciones relevantes.
  • Comunicarse con empleados, proveedores y otras partes interesadas. A través de agentes virtuales y aplicaciones que utilizan las capacidades de procesamiento de lenguaje natural de Watson, los empleados pueden obtener respuestas de los empleadores a COVID-19 y preguntas de recursos humanos, auto-declarar síntomas o saber si deben presentarse o no al trabajo ese día. Los empleados también pueden averiguar a qué hora el empleador cree que es el mejor momento para llegar a la oficina para evitar aglomeraciones.
  • Maximizar la efectividad del rastreo de contactos ayudando a las organizaciones con apoyo para agentes de atención y rastreadores de contactos. Cuando los empleados voluntariamente notifican a sus empleadores el resultado positivo de una prueba y dan su consentimiento, los rastreadores de contactos pueden realizar entrevistas y utilizar información de múltiples fuentes para ayudar a identificar individuos que deben ser notificados de una posible exposición, documentar toda la información relacionada con el caso en un sistema seguro y activar flujos de trabajo de gestión de casos para apoyar a los empleados mientras se recuperan.

-En pocos años, la fuerza laboral estará compuesta por máquinas y personas, y éstas últimas deberán contar con nuevas habilidades, de carácter puramente humano. ¿Las empresas argentinas son conscientes de esto?

-Actualmente, especialistas en inteligencia artificial y científicos de datos son de las profesiones más buscadas por empresas argentinas. Estas habilidades técnicas se suman a las búsquedas de profesionales de seguridad, nube, automatización, desarrollo de software y blockchain, combinado con conocimiento de industria, “agile” y “design thinking”, que son esenciales para fortalecer la experiencia y así acelerar el paso del soporte de sistemas a un modelo con una migración a la nube más profunda, automatización y ofertas de habilidades de tipo “como servicio” (As a Services en inglés -aaS-).

En cuanto a las habilidades soft, se destacan la adaptabilidad, flexibilidad, pensamiento creativo, innovador y crítico, visión de negocios, análisis para la resolución de problemas y orientación al servicio, entre otras.

En IBM creemos que la IA es una gran habilitador para aumentar la inteligencia humana y ayudarnos con los desafíos más importantes. Se trata de combinar las habilidades y experiencias humanas con la potencia de las máquinas, es una nueva relación de colaboración humano-máquina: trabajarán juntos, no será una competencia.

Esta tecnología cambiará el 100% de los trabajos al liberar a las personas de tareas de nivel inferior que pueden ser mejor manejadas por una máquina para que puedan enfocarse en el pensamiento y la toma de decisiones de nivel superior.

Source: https://www.fintechnews.org/ibm-revela-las-4-aplicaciones-de-inteligencia-artificial-para-la-pospandemia/

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Join Hands with Instagram’s New Algorithm to Boost Your Business’s User Engagement

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👉 Most people are not at all happy with the latest 📸 Instagram algorithm. However, if you want to make the most of your business, you should understand how it works. The trick here is you must work with its algorithm and not go against it here; it is easy for your know-how. 👇🔻

🚩This post will guide you on how the 🆕 new Instagram algorithm works and how you can use it for the advantage of your business-

How does the new Instagram algorithm work?

The new 📸 Instagram ♀️ algorithm is a mystery to many users on the platform. It no longer functions at a slow pace as it did in the past. To score high on Instagram today, you need to be extremely diligent as a business owner. The algorithm needs to be fully optimized so that you get success in the platform. So, read and remember the following factors to help you determine how your posts can perform well to boost user engagement and sales revenue for your business with success-

The volume of social engagement you receive -: Note, your posts with the maximum number of shares, views, comments, etc., will rank high in the Instagram feed over others. When your post receives a lot of comments and likes, the Instagram platform gets a signal that it is engaging to users and has high-quality content. It wants more users to see it, and the algorithm on the platform will display it to other users online.

However, here again, there is a catch. It is not only the engagement that Instagram considers now; it is how fast your Instagram post engages the readers in some cases. Trending hashtags on Instagram, for instance, is the best-known example of the above. The volume of engagement you get for your business posts is important; however, how quickly you get this engagement is even more important!

👉▶Tip- You should discover when the best time of the day to post is. In this way, you can schedule posts targeted at that time only. You should post when most users can see it. This increases your chances of boosting engagement faster, and the Instagram algorithm as it knows what somebody likes on Instagram and will take over from here to share it with those users who will ✌ ⚡ like, share and comment on your post.

How long are people looking at your post on Instagram -: If you see the algorithm that Facebook uses, it takes into account how long users look at your post and spend time interacting with its content. Instagram is no different! Its algorithm will take a look at the duration of time that users spend on your post too. This is again, another important factor that Instagram uses to boost posts.

👉▶Tip- Here, you should craft a great 📸 Instagram caption for your post to boost user engagement. If your Instagram caption is engaging, users will want to read it or click on the button that says “more” to spend more time on your post, and in this way, you can boost more engagement with success on  📸 Instagram.

This is why Boomerangs and videos are generally posted in the 📹 video format. This makes them perform well with the Instagram algorithm. Users take more time to watch them toll the end. Another great way for you to make users stay on your posts is to swipe up CTA action for them to view more. This is another great strategy you can use for your business to boost engagement.

When did you post your photo?-: This is another factor that influences how the 📸 Instagram algorithm works for your business is determining the time of the post. It depends on how often you use the 📲 app. In the past, the algorithm used to give you insights into the recent posts; however, if you tend to log on to Instagram just a few times in one week, it will show posts that have been posted recently. You might even get likes from a previous post that you published a few days ago. The target here is to keep users updated on the posts they might have missed due to the fact that they did not log in regularly.

👉 This means that users can see your posts now for longer periods.

The sort of content you post also influences engagement – Think about if 📸 Instagram only focused on content with the optimal engagement; users would only see that content every time they logged into 📸 Instagram. However, this is not the case with the Instagram algorithm.

For instance, the content 👥 users’ genre searches for in the platform also influence the algorithm of how Instagram works. If a user is a fan of sports, says the NBA and sees that genre of content regularly, Instagram will immediately catch on to this and bring the user more similar content related to sports and the NBA. It knows that the user will be interested in such posts and perhaps bring news and updates of the LA Lakers to boost 👤 user engagement and satisfaction.

Accounts that users search for -: Like the above, the accounts that users search for also determines how the 📸  Instagram algorithm works. This is why when users search a specific 🧾 account many times; Instagram will bring more such content from other accounts to that user. This is why they see it often in their Instagram feeds.

From the above, it is evident that if you want to work with the new Instagram algorithm, you must understand how it works and optimize your posts to help it boost your business. In the past, the feed on Instagram was chronological; however, things have changed now.

🟥 So, ensure that your CTA is strong; you use the right hashtags, post at the best time, and make your feed on Instagram as attractive as possible. In this way, you can boost user engagement, lead conversions, sales, and of course, gain a strategic edge in the market as well.

↘ Source: Ron Johnson. Ron is a Marketer. He always shares his tips on trendy marketing tricks. He always implements new tricks in his field.

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Big Data

Top 10 Big Data trends of 2020

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Top 10 Big Data trends of 2020

By Priya Dialani

During the last few decades, Big Data has become an insightful idea in all the significant technical terms. Additionally, the accessibility of wireless connections and different advances have facilitated the analysis of large data sets. Organizations and huge companies are picking up strength consistently by improving their data analytics and platforms.

2019 was a major year over the big data landscape. In the wake of beginning the year with the Cloudera and Hortonworks merger, we’ve seen huge upticks in Big Data use across the world, with organizations running to embrace the significance of data operations and orchestration to their business success. The big data industry is presently worth $189 Billion, an expansion of $20 Billion more than 2018, and is set to proceed with its rapid growth and reach $247 Billion by 2022.

It’s the ideal opportunity for us to look at Big Data trends for 2020.

Chief Data Officers (CDOs) will be the Center of Attraction

The positions of Data Scientists and Chief Data Officers (CDOs) are modestly new, anyway, the prerequisite for these experts on the work is currently high. As the volume of data continues developing, the requirement for data professionals additionally arrives at a specific limit of business requirements.

CDO is a C-level authority at risk for data availability, integrity, and security in a company. As more businessmen comprehend the noteworthiness of this job, enlisting a CDO is transforming into the norm. The prerequisite for these experts will stay to be in big data trends for quite a long time.

Investment in Big Data Analytics

Analytics gives an upper hand to organizations. Gartner is foreseeing that organizations that aren’t putting intensely in analytics by the end of 2020 may not be ready to go in 2021. (It is expected that private ventures, for example, self-employed handymen, gardeners, and many artists, are excluded from this forecast.)

The real-time speech analytics market has seen its previously sustained adoption cycle beginning in 2019. The idea of customer journey analytics is anticipated to grow consistently, with the objective of improving enterprise productivity and the client experience. Real-time speech analytics and customer journey analytics will increase its popularity in 2020.

Multi-cloud and Hybrid are Setting Deep Roots

As cloud-based advances keep on developing, organizations are progressively liable to want a spot in the cloud. Notwithstanding, the process of moving your data integration and preparation from an on-premises solution to the cloud is more confounded and tedious than most care to concede. Additionally, to relocate huge amounts of existing data, organizations should match up to their data sources and platforms for a little while to months before the shift is complete.

In 2020, we hope to see later adopters arrive at a conclusion of having multi-cloud deployment, bringing the hybrid and multi-cloud philosophy to the front line of data ecosystem strategies.

Actionable Data will Grow

Another development concerning big data trends 2020 recognized to be actionable data for faster processing. This data indicates the missing connection between business prepositions and big data. As it was referred before, big data in itself is futile without assessment since it is unreasonably stunning, multi-organized, and voluminous. As opposed to big data patterns, ordinarily relying upon Hadoop and NoSQL databases to look at data in the clump mode, speedy data mulls over planning continuous streams.

Because of this data stream handling, data can be separated immediately, within a brief period in only a single millisecond. This conveys more value to companies that can make business decisions and start processes all the more immediately when data is cleaned up.

Continuous Intelligence

Continuous Intelligence is a framework that has integrated real-time analytics with business operations. It measures recorded and current data to give decision-making automation or decision-making support. Continuous intelligence uses several technologies such as optimization, business rule management, event stream processing, augmented analytics, and machine learning. It suggests activities dependent on both historical and real-time data.

Gartner predicts more than 50% of new business systems will utilize continuous intelligence by 2022. This move has begun, and numerous companies will fuse continuous intelligence during 2020 to pick up or keep up a serious edge.

Machine Learning will Continue to be in Focus

Being a significant innovation in big data trends 2020, machine learning (ML) is another development expected to affect our future fundamentally. ML is a rapidly developing advancement that used to expand regular activities and business processes

ML projects have gotten the most investments in 2019, stood out from all other AI systems joined. Automated ML tools help in making pieces of knowledge that would be difficult to separate by various methods, even by expert analysts. This big data innovation stack gives faster results and lifts both general productivity and response times.

Abandon Hadoop for Spark and Databricks

Since showing up in the market, Hadoop has been criticized by numerous individuals in the network for its multifaceted nature. Spark and managed Spark solutions like Databricks are the “new and glossy” player and have accordingly been picking up a foothold as data science workers consider them to be as an answer to all that they disdain about Hadoop.

However, running a Spark or Databricks work in data science sandbox and then promoting it into full production will keep on facing challenges. Data engineers will keep on requiring more fit and finish for Spark with regards to enterprise-class data operations and orchestration. Most importantly there are a ton of options to consider between the two platforms, and companies will benefit themselves from that decision for favored abilities and economic worth.

In-Memory Computing

In-memory computing has the additional advantage of helping business clients (counting banks, retailers, and utilities) to identify patterns rapidly and break down huge amounts of data without any problem. The dropping of costs for memory is a major factor in the growing enthusiasm for in-memory computing innovation.

In-memory innovation is utilized to perform complex data analyses in real time. It permits its clients to work with huge data sets with a lot more prominent agility. In 2020, in-memory computing will pick up fame because of the decreases in expenses of memory.

IoT and Big Data

There are such enormous numbers of advancements that expect to change the current business situations in 2020. It is hard to be aware of all that, however, IoT and digital gadgets are required to get a balance in big data trends 2020.

The function of IoT in healthcare can be seen today, likewise, the innovation joining with gig data is pushing companies to get better outcomes. It is expected that 42% of companies that have IoT solutions in progress or IoT creation in progress are expecting to use digitized portables within the following three years.

Digital Transformation Will Be a Key Component

Digital transformation goes together with the Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), machine learning and big data. With IoT connected devices expected to arrive at a stunning 75 billion devices in 2025 from 26.7 billion presently, it’s easy to see where that big data is originating from. Digital transformation as IoT, IaaS, AI and machine learning is taking care of big data and pushing it to regions inconceivable in mankind’s history.

Source: https://www.fintechnews.org/top-10-big-data-trends-of-2020/

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Big Data

What are the differences between Data Lake and Data Warehouse?

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Overview

  • Understand the meaning of data lake and data warehouse
  • We will see what are the key differences between Data Warehouse and Data Lake
  • Understand which one is better for the organization

Introduction

From processing to storing, every aspect of data has become important for an organization just due to the sheer volume of data we produce in this era. When it comes to storing big data you might have come across the terms with Data Lake and Data Warehouse. These are the 2 most popular options for storing big data.

Having been in the data industry for a long time, I can vouch for the fact that a data warehouse and data lake are 2 different things. Yet I see many people using them interchangeably. As a data engineer understanding data lake and data warehouse along with its differences and usage are very crucial as then only will you understand if data lake fits your organization or data warehouse?

So in this article, let satiate your curiosity by explaining what data lake and warehousing are and highlight the difference between them.

Table of Contents

  1. What is a Data Lake?
  2. What is a Data Warehouse?
  3. What are the differences between Data Lake and Data Warehouse?
  4. Which one to use?

What is a Data Lake?

A Data Lake is a common repository that is capable to store a huge amount of data without maintaining any specified structure of the data. You can store data whose purpose may or may not yet be defined. Its purposes include- building dashboards, machine learning, or real-time analytics.

data warehouse data lake

Now, when you store a huge amount of data at a single place from multiple sources, it is important that it should be in a usable form. It should have some rules and regulations so as to maintain data security and data accessibility.

Otherwise, only the team who designed the data lake knows how to access a particular type of data. Without proper information, it would be very difficult to distinguish between the data you want and the data you are retrieving. So it is important that your data lake does not turn into a data swamp.

data warehouse data lake

Image Source: here

What is a Data Warehouse?

A Data Warehouse is another database that only stores the pre-processed data. Here the structure of the data is well-defined, optimized for SQL queries, and ready to be used for analytics purposes. Some of the other names of the Data Warehouse are Business Intelligence Solution and Decision Support System.

What are the differences between Data Lake and Data Warehouse?

Data Lake Data Warehouse
Data Storage and Quality The Data Lake captures all types of data like structure, unstructured in their raw format. It contains the data which might be useful in some current use-case and also that is likely to be used in the future. It contains only high-quality data that is already pre-processed and ready to be used by the team.
Purpose The purpose of the Data Lake is not fixed. Sometimes organizations have a future use-case in mind. Its general uses include data discovery, user profiling, and machine learning. The data warehouse has data that has already been designed for some use-case. Its uses include Business Intelligence, Visualizations, and Batch Reporting.
Users Data Scientists use data lakes to find out the patterns and useful information that can help businesses. Business Analysts use data warehouses to create visualizations and reports.
Pricing It is comparatively low-cost storage as we do not give much attention to storing in the structured format. Storing data is a bit costlier and also a time-consuming process.

Which one to use?

We have seen what are the differences between a data lake and a data warehouse. Now, we will see which one should we use?

If your organization deals with healthcare or social media, the data you capture will be mostly unstructured (documents, images). The volume of structured data is very less. So here, the data lake is a good fit as it can handle both types of data and will give more flexibility for analysis.

If your online business is divided into multiple pillars, you obviously want to get summarized dashboards of all of them. The data warehouses will be helpful in this case in making informed decisions. It will maintain the data quality, consistency, and accuracy of the data.

Most of the time organizations use a combination of both. They do the data exploration and analysis over the data lake and move the rich data to the data warehouses for quick and advance reporting.

End Notes

In this article, we have seen the differences between data lake and data warehouse on the basis of data storage, purpose to use, which one to use. Understanding this concept will help the big data engineer choose the right data storage mechanism and thus optimize the cost and processes of the organization.

The following are some additional data engineering resources that I strongly recommend you go through-

If you find this article informative, then please share it with your friends and comment below your queries and feedback.

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Source: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/what-is-the-difference-between-data-lake-and-data-warehouse/

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