Descubrimiento de datos

La búsqueda de datos es necesaria y relevante para profesionales de todas las áreas. Todos quieren llevarla a cabo en condiciones de agilidad y eficiencia óptimas, para mejorar sus resultados. En esta carrera, la necesidad de mejores herramientas y métodos más precisos se ha vuelto más urgente.

En proyectos de Big Data el descubrimiento de datos es más importante y más difícil. No sólo por el volumen de datos que deben ser procesados de manera eficiente para el descubrimiento; sino por la diversidad de fuentes, formatos y la velocidad,. Estos presentan muchos desafíos haciendo que muchos métodos tradicionales de descubrimiento de datos sean el «estrangulador» del proceso.

El cambio continuo que lleva a realizar el análisis casi en tiempo real ha creado una nueva clase de los usos de los casos para el descubrimiento de datos. Estos casos de uso son valiosos pero requieren herramientas de descubrimiento de datos que son más rápidas, más automatizadas y más adaptables.

Por esto, los científicos de datos y equipos de inteligencia de negocios están adoptando métodos más ágiles, e iterativos para convertir los datos en valor de negocio.

Llevan a cabo procesos de descubrimiento de datos con más frecuencia y de más diversas maneras; por ejemplo, al perfilar nuevos conjuntos de datos para la integración, la búsqueda de respuestas a nuevas preguntas emergentes o la búsqueda de alertas sobre las nuevas tendencias que pueden justificar nuevos flujos de trabajo de análisis.