Tecnología

Informática cognitiva: resolver el problema de las grandes datos?

El Big Data hace referencia al gran volumen de información que las empresas deben procesar para realizar diferentes funciones. Esta enorme pila de información cada vez mayor necesita una gestión profesional.

big data e informática cognitiva

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Sin embargo, hay una escasez de analistas de datos que pueden gestionar de manera eficiente la minería de datos a un ritmo que coincida con el crecimiento de la información. Por lo tanto, hay que combinar tecnología y mano de obra para conseguir los máximos resultados.

Informática cognitiva está viendo como una probable solución al problema de las grandes datos. Es una tecnología que imita el cerebro humano.

Combina varias funciones del cerebro humano, tales como procesamiento del lenguaje natural, razonamiento, reconocimiento de patrones, visión, autoaprendizaje y interfaz máquina-humano para facilitar la toma de decisiones.

Aunque continúan los debates sobre la eficacia de la informática cognitiva para resolver el problema de las grandes datos, no podemos negar el hecho de que haya sido implementado por empresas famosas como Google, IBM, Qualcomm, etc.

DeepMind de Google y Watson de IBM son pruebas que la idea de la computación cognitiva que la mayoría de empresas asumen no es descabellada.

Aunque DeepMind refleja funciones cerebrales como almacenar y recuperar memorias, Watson es sumamente eficiente en el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de datos.

El papel principal de cualquier sistema informático es ayudar a los seres humanos en diversos procesos analíticos y de toma de decisiones. Pero, la informática cognitiva aumenta mucho la reproducción del comportamiento humano. No es menos que un compañero de trabajo humano, pero mucho más inteligente que un humano.

En un lenguaje sencillo, se puede decir que la informática cognitiva es un cerebro humano artificial que puede procesar muchos más datos de lo que puede hacer un cerebro humano natural.

Como esta tecnología puede reconocer y analizar los datos en todas sus formas, reduce la cantidad de tiempo y mano de obra necesaria para alimentar los datos manualmente a una configuración no cognitiva.

Sin embargo, no sólo los analistas de big data pueden beneficiarse de estas funciones de informática cognitiva. Hay infinitas maneras en que esta tecnología puede ayudar a todo tipo de científicos de datos.

En la actualidad, la rigidez de los datos conlleva dificultades en el análisis de datos, pero con la implementación de la informática cognitiva el proceso se volvería más suave que antes. Esta fluidez es el resultado de la capacidad de la informática cognitiva para analizar datos inteligentes extraídas de múltiples fuentes y métodos.

Con el uso de esta tecnología, se puede evitar el uso de un lenguaje de máquina pesado y la interfaz de usuario y la comunicación se basarían completamente en la interacción humana habitual.

Esta tecnología de inteligencia artificial puede traducir órdenes en un lenguaje humano normal a través de múltiples plataformas y también revertir en el mismo idioma. Por lo tanto, la gran necesidad de científicos de datos con experiencia y altamente cualificados se reduciría ya que cualquier persona puede manejar esta tecnología.

Además, las ventajas de la informática cognitiva no se limitan sólo al procesamiento de datos. Se reduciría la necesidad de referirse repetidamente en la nube para cargar y descargar información.

Así, el trabajo se puede terminar más rápidamente y se puede reducir el consumo de energía. La privacidad es una de las principales preocupaciones en el tratamiento de datos masivas. La información se puede dañar o piratear y se puede comprometer la confidencialidad.

Aquí, la informática cognitiva vuelve a ser de rescate. Debido a la infusión de inteligencia artificial se mantiene la confidencialidad de los datos. Por lo tanto, la computación cognitiva puede ser la solución más factible para resolver el problema de las grandes datos.

Aquel día no está lejos, cuando el análisis de datos y la toma de decisiones irían de la mano en tiempo real. El mundo empresarial necesita esta informática de próxima generación para resolver el problema de las grandes datos.

El objetivo no es sustituir el trabajo humano, sino ampliar las capacidades de los humanos y ayudarles en la gestión del big data.

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