Muchas veces cuando hablamos de Data Science se confunden algunos términos, al fin y al cabo, esta disciplina está aún explotando y es normal que nos surjan dudas aunque tenemos que aclarar desde ya que, como conceptos, la Inteligencia Artificial nada tiene que ver con el Big Data. Por otro lado, sí que veremos que la Inteligencia Artificial se puede nutrir de los datos o de grandes cantidades de datos que formarían el Big Data.
Para entender mejor la diferencia, definiremos cada término dando algunos ejemplos de su uso, ¡vamos a ello!
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Definición de Inteligencia Artificial
Puede que cuando hablemos de Inteligencia Artificial lo primero que se te venga a la cabeza sean robots o películas de ciencia ficción, pero, realmente la Inteligencia Artificial es un área relativamente nueva dentro de la ciencia computacional o ciencia informática.
Cuando decimos que es relativamente nueva, es porque hasta 1954 no se le puso el nombre de Inteligencia Artificial a este campo. Por concretar, a diferencia del Big Data, la Inteligencia Artificial trabaja en el diseño de algoritmos que resuelven problemas a través del aprendizaje del ordenador.
El nombre de Inteligencia Artificial viene porque, para resolver estos problemas, se han utilizado procesos que habitualmente se desarrollan en el cerebro humano, como redes neuronales dentro del Deep Learning o algoritmos capaces de analizar, agrupar, predecir o clasificar datos, es decir, el Machine Learning.
Definición de Big Data
En los últimos años se ha dicho que los datos son el petróleo del siglo XXI, lo que quiere decir esta afirmación es que durante años, las organizaciones han estado registrando grandes cantidades de datos y según pasa el tiempo almacenan más y más datos.
Todos sabemos que la información es poder, y almacenar datos sin sacarles rendimiento y beneficio sería una gran pérdida. Para poder sacarles todo el partido, es necesario contar con profesionales que puedan gestionar proyectos completos de Big Data, digamos que no es tan sencillo como montar un excel y sacar conclusiones, para definir un proyecto de Big Data debemos fijarnos en el volumen, la velocidad y la variedad.
- Con volumen nos referimos a que son grandes cantidades de datos no estructurados con los cuales habrá que trabajar. Pueden ser datos de redes sociales, clics, eventos o acciones en una página web, etc. Cuando hablamos de grandes cantidades nos referimos a decenas de terabytes o incluso pentabytes.
- Respecto a la velocidad, hablamos del ritmo al que se van registrando estos datos. La información puede almacenarse en discos o servidores, actualmente, gracias a servicios como la nube, los registros pueden hacerse incluso en tiempo real.
- Por último, la variedad define los diferentes tipos de datos que podemos tener. Lo ideal sería contar con datos estructurados que pudieran clasificarse dentro de una base de datos relacional, pero, como ya hemos comentado, el tipo de datos con los que puedes trabajar son muy diferentes.
Conclusiones
- A pesar de que el Big Data y la Inteligencia Artificial entren dentro del gran área de la Ciencia de Datos o Data Science, son dos disciplinas que poco tienen que ver entre sí.
- Las Inteligencias Artificiales llevan trabajándose desde hace mucho tiempo, pero, no ha sido hasta hace algunas décadas que ya se le puso nombre a este campo.
- El propósito de la Inteligencia Artificial está en crear soluciones a problemas a través del aprendizaje del ordenador.
- Dentro de la Inteligencia Artificial existen diferentes ramas que tratan de dar solución a estos problemas simulando el mismo procesamiento que un cerebro humano.
- Algunas de las ramas que integran la Inteligencia Artificial son el Deep Learning o el Machine Learning.
- El Big Data trabaja con grandes volúmenes de datos. Se trata de datos no estructurados que el Data Scientist debe trabajar.
- El Big Data ha cobrado una gran importancia debido a los numerosos registros de información que tienen lugar cada minuto.
- Las empresas necesitan sacarle partido a toda la información recogida durante años para utilizarla en sus negocios.
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