Blog de la Unidad IV de introduccion al procesamiento de datos
La era digital, la era exponensial y la inteligencia artificialen en el procesamiento de datos
Presentacion
Buenas profesor, este blog fue hecho para recopilar informacion de la relacion del "Procesamiento de datos" con la era exponecial y digital, asi tambien su relacion el procesamiento de datos. Se debe tener en cuenta que este es el primer blog que hago asi que a lo mejor haya uno que otro error al momento de acomodar la informacion.
La era digital
La Era Digital es el nombre que recibe el período de la historia de la humanidad que va ligado a las Tecnologías de la Información y la Comunicación.
Su relacion con el procesamiento de dato:
El siglo XXI ha traído cambios acelerados en el estilo de vida, que transformarían la humanidad, porque ya vivimos en la economía del conocimiento en la era exponencial, la cual se puede resumir en una revolución tecnológica, que cambiaría el sistema productivo a través de la robótica y la inteligencia artificial.
Su relacion con el procesamiento de datos:
La estrategia de datos debe soportar la acumulación, validación y normalización de la información a partir de diferentes sistemas para que, a su vez, estos sostengan la creación, el testeo y la implantación de algoritmos de aprendizaje automático en toda la organización. Esto es lo que permitirá a las empresas aprovechar todas las innovaciones emergentes, al tiempo que verán reducido el riesgo de obsolescencia y eludirán los costes característicos de una integración personalizada.
La gestion de cada dia:
Una vez superado el obstáculo de validar y normalizar los datos, aparecerá otro: la gestión del día a día. Más del 75% de las empresas, preguntadas por IDC para su informe 3rd Platform Information Management Requirements Survey, afirman que analizar los datos diarios es un obstáculo que impide aprovechar eventuales oportunidades de negocio. Más de la mitad de las 500 empresas encuestadas admitieron, además, que esa gestión diaria limita la eficacia de sus operaciones y el 27% afirmó que afecta negativamente a su productividad y agilidad.
La utilización de procesos ETL (extracción, transformación y carga) pueden retrasar el análisis de los datos operacionales hasta cinco días. En el caso de las aplicaciones basadas en procesos CDC (change data capture) es necesario entre uno y diez minutos para realizar el análisis pero, aun así, sigue siendo un plazo demasiado largo para los casos de uso crítico en tiempo real donde cada milésima de segundo es fundamental.
¿Cuál es, entonces, el tipo de procesamiento que, realmente, gestiona grandes volúmenes de datos críticos en tiempo real? Hemos comprobado que es el procesamiento híbrido transaccional/analítico (HTAP). Una base de datos con HTAP recopila y almacena datos transaccionales a una velocidad sin precedentes y, al mismo tiempo, procesa grandes volúmenes de cargas analíticas de trabajo con datos en tiempo real y datos en tiempo no real. Esta arquitectura elimina los retrasos asociados con pasar datos en tiempo real a un entorno diferente para su procesamiento analítico.
La inteligencia artifial
La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.
Su relacion con el procesamiento de datos:
La Inteligencia Artificial abre muchas posibilidades para desarrollar sistemas de tratamiento de datos más precisos y robustos. Esa es una de las principales conclusiones que se desprende de un encuentro internacional de expertos en esta área científica celebrado recientemente en la Universidad Carlos III de Madrid.
En este marco, cinco científicos punteros presentaron sus últimos avances en sus trabajos de investigación sobre distintos aspectos de la IA. Los ponentes abarcaron desde las cuestiones más teóricas, como algoritmos capaces de resolver problemas combinatorios, hasta robots que razonan sobre emociones, sistemas que utilizan visión para realizar seguimiento de actividades o jugadores automáticos que aprenden cómo ganar en una situación determinada. "Invitar ponentes de grupos de referencia permite ofrecer una panorámica de los principales problemas y técnicas abiertas en el área, incluyendo sistemas avanzados de vídeo y fusión multisensor, planificación de tareas, aprendizaje automático, juegos, conciencia artificial o razonamiento", comentan los expertos.
Comentarios
Publicar un comentario