Big data y análisis están hoy en la parte superior de la agenda corporativa. Juntos, prometen transformar la forma en que las empresas hacen negocios, brindando el tipo de ganancias de rendimiento que se vieron por última vez cuando las computadoras envejecieron en la década de 1990, y las organizaciones rediseñaron sus procesos centrales. A medida que las estrategias basadas en datos se conviertan en parte del campo de negocios, se convertirán en un punto cada vez más importante de diferenciación competitiva.
Con Big Data, las empresas pueden identificar, combinar y administrar múltiples fuentes de entradas. Esta recopilación de datos proporciona la capacidad de construir modelos de análisis avanzado para predecir y optimizar resultados.
Una visión clara del impacto empresarial deseado debe dar forma al enfoque combinado del abastecimiento de datos, la construcción de modelos y la transformación organizacional. Esto ayudará a evitar la trampa común de preguntar qué puede hacer la estrategia de big data.
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El aprendizaje profundo es una tecnología disruptiva como lo fueron Internet y la informática móvil. El software de código abierto ha sido la plataforma dominante que ha permitido que estas tecnologías evolucionen. Cuando la estrategia de una empresa es utilizar tecnología disruptiva o un modelo comercial disruptivo, los resultados pueden ser espectaculares y dejar a la competencia muy por detrás de la línea final. La razón de esta tendencia de desarrollo es que el crecimiento de la empresa puede parecer lineal al principio; finalmente se expone como exponencial. Después de este punto, se vuelve muy difícil, si no imposible, que los competidores se pongan al día.
Los algoritmos de aprendizaje profundo continúan madurando a un ritmo rápido. Al principio, los marcos explotaban las bibliotecas de multiplicación de matrices disponibles. Estos algoritmos finamente ajustados se han desarrollado durante décadas hasta su estado actual. A medida que la investigación continúa, se proponen nuevos tipos de algoritmos.
Además de ser una tecnología muy reciente, el software que admite el aprendizaje profundo es una pila compleja. Una percepción común es que la mayoría de los marcos de aprendizaje profundo (es decir, TensorFlow, Torch, Caffe, etc.) son de código abierto y muchos desarrolladores pueden participar en todo el mundo para realizar mejoras en el conocimiento y dominar muchas capacidades aún no descubiertas.
