¿Qué es Big Data?

Big Data es el término con el que se conoce a los conjuntos de datos de gran volumen, que aplicaciones informáticas tradicionales no son capaces de procesar o tratar. Así mismo, se suele utilizar el término Big Data para referirse a las técnicas necesarias para procesar y analizar estos grandes volúmenes de datos.

Los desafíos del Big Data son hacer frente a un gran volumen de información, procesarlos a gran velocidad y hacer frente a una gran variedad de fuentes y tipos de datos.

Para gestionar y entender semejante cantidad de datos, es esencial contar con herramientas adecuadas.

IDbox: una herramienta para big data

IDbox recoge datos de diferentes orígenes, siendo capaz de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.

Los datos se procesan, se generan estadísticas y se transforman para obtener una estructura común, facilitando su uso y reconciliando los datos de diferentes orígenes.
Así los datos están preparados para ser visualizados y analizados, mediante diferentes técnicas estadísticas y de Machine Learning.

En IDbox encontramos diferentes técnicas para realizar este análisis:

Correlaciones:

  • Correlación
  • Correlación cruzada
  • Convolución

Predicciones:

  • Técnicas estadísticas clásicas
  • Métodos de Machine Learning
  • Detección de anomalías
  • Reconocimiento de patrones

Para obtener un gran rendimiento y eficiencia en los resultados, IDbox combina la potencia de las técnicas más modernas de Machine Learning junto con la fiabilidad de las técnicas estadísticas clásicas.

Para ello IDbox utiliza diferentes entornos y gráficos.

Visualización de las correlaciones de un grupo de señales 15 minutales a lo largo de un periodo de 6 meses.

Visualización de un gráfico de dispersión combinado (Para una mejor visualización, se ha combinado un gráfico de dispersión clásico, con un HeatMap). Así es posible observar en que zonas hay una mayor concentración de puntos, sus valores y las fechas entre las que se han dado.

Mediante las piezas del BPM de IDbox se pueden generar modelos predictivos de forma sencilla mediante algoritmos de Machine Learning como por ejemplo:

  • SVM
  • Neural Networks
  • Random Forest

Para ello se utiliza el entorno de entrenamiento del BPM, que podemos ver a continuación:

En la siguiente imagen podemos observar una predicción generada en base a uno de estos algoritmos. En este caso, el entrenamiento fue realizado en el BPM sobre una serie de datos históricos de tráfico. De este modo, podemos dar una predicción de cómo evolucionará la próximo semana. En este caso, gracias a la calidad de los datos, la predicción es bastante buena.

grafica de prediccion

Utilizando técnicas de IDbox Machine Learning podemos detectar anomalías en tiempo real, así como observar la predicción a tiempo real del próximo valor (teniendo en cuenta los últimos datos).

IDbox Machine Learning también realiza reconocimiento de patrones sobre datos históricos y datos en tiempo real. En este caso el usuario marca un patrón a buscar y mediante técnicas estadísticas y de Machine Learning, se localiza donde se reproduce dicho patrón.

En definitiva, IDbox es una herramienta ideal para Big Data, es capaz de almacenar y trabajar con grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, y aplicar los algoritmos de análisis Big Data más punteros.

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