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Por:  JéssicaCruz  Revisado por: Ivan Casas 

 

No es nada nuevo que el Big Data sea el oro del siglo XXI, y que la era de la información produzca datos desenfrenados que aumentan cada minuto. Según Gartner, hoy en día, alrededor de 2.2 millones de terabytes de datos diarios se están moviendo, con un pronóstico de 40 billones de gigabytes para el 2020.  

 Este crecimiento continuo y explosivo ayuda a aumentar el uso del análisis de Big Data en comparación con las metodologías de investigación de Mercado tradicionales. En este contexto, es extremadamente importante especializarse en el uso de técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático y el uso de modelos predictivos que ayudan en la categorización y comprensión del Big Data para el área de insights del consumidor. 

 El análisis predictivo, por ejemplo, toma un rol de extrema importancia desde que contempla el estudio del presente y del futuro; es decir, a través de la extracción de datos, el análisis predictivo es capaz de obtener información del presente, así como tratar de predecir las tendencias futuras, basado en datos históricos y estadísticos. 

 Con el aprendizaje de máquina, un sistema o aplicación de software puede aprender a partir de una base de conocimiento y crear, por ejemplo, previsiones con precisión científica que ayudan a tomar decisiones más inteligentes. 

 Para satisfacer la demanda por el análisis, se utilizan soluciones que integran análisis predictivos para la entrega de resultados.  

 eCMetrics utiliza eCBigData para aplicar modelos de inteligencia artificial y predictivos en el contenido generado por los usuarios, sus seguidores y amigos que junto con la interpretación de nuestros consultores, recomendamos la mejor manera de utilizar los resultados para la toma de decisiones.  

 ¿Quieres saber más acerca de nuestros productos? ¿Tienes alguna duda o comentario? ¡Nosotros podemos ayudarte! 

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