[vc_row][vc_column][vc_column_text]En la era digital, los datos se han convertido en el activo más valioso para las empresas. Sin embargo, tener grandes volúmenes de información no es suficiente: lo que realmente marca la diferencia es la capacidad de transformarlos en conocimiento estratégico. En América Latina, el Big Data está impulsando una nueva manera de tomar decisiones, optimizar procesos y crear modelos de negocio más competitivos.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
Big Data: de la acumulación a la acción
El Big Data permite procesar grandes cantidades de información en tiempo real, proveniente de múltiples fuentes: redes sociales, dispositivos IoT, transacciones financieras o interacciones digitales. Pero su verdadero valor no está en los datos crudos, sino en la inteligencia de negocio que surge de analizarlos con herramientas avanzadas de analítica, machine learning y visualización.
En LATAM, sectores como finanzas, telecomunicaciones, retail y salud ya están utilizando el Big Data para anticipar comportamientos, personalizar experiencias y detectar riesgos.
Las empresas que han adoptado estrategias de Big Data destacan por obtener ventajas claras:
Mejora en la toma de decisiones: decisiones basadas en datos y no en intuición.
Optimización de procesos: reducción de costos operativos y mayor eficiencia.
Experiencia del cliente: personalización de productos y servicios en tiempo real.
Prevención de riesgos: detección temprana de fraudes y amenazas.
Un estudio regional muestra que las organizaciones que invierten en Big Data pueden incrementar hasta en un 25% sus ingresos al aprovechar insights que antes pasaban desapercibidos.
A pesar de su potencial, el uso de Big Data en LATAM enfrenta desafíos importantes:
Falta de infraestructura tecnológica avanzada.
Déficit de talento especializado en análisis de datos.
Brechas de ciberseguridad y gobernanza de datos.
Superar estos retos exige una combinación de inversión en cloud computing, capacitación profesional y políticas públicas que promuevan la innovación digital.
El siguiente paso para las empresas latinoamericanas es convertir el Big Data en valor tangible para el negocio. Esto implica:
Integrar datos en tiempo real desde diferentes fuentes.
Adoptar plataformas de analítica avanzada que ofrezcan visualizaciones claras.
Impulsar una cultura organizacional orientada a la toma de decisiones basada en datos.
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]En conclusión, el Big Data en LATAM no es solo una herramienta tecnológica, sino un motor de competitividad y crecimiento. Aquellas empresas que logren pasar de los datos crudos a la inteligencia de negocio estarán mejor preparadas para liderar la economía digital en la región.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]En la era digital, Big Data en tiempo real se ha convertido en un factor clave para la innovación y la eficiencia en las empresas. Ya no basta con analizar información histórica: hoy los negocios necesitan respuestas inmediatas para tomar decisiones estratégicas y ofrecer experiencias personalizadas. Este cambio está impulsando la evolución de la infraestructura TI, que debe ser más ágil, escalable y resiliente que nunca.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]
¿Por qué el Big Data en tiempo real es tan relevante?
El valor de los datos está en su capacidad para generar insights inmediatos. Desde detectar fraudes financieros en segundos hasta optimizar cadenas de suministro o recomendar productos en plataformas de e-commerce, la inmediatez se ha convertido en una ventaja competitiva.
Según estudios recientes, las empresas que adoptan análisis en tiempo real mejoran en un 30% la eficiencia operativa y logran hasta un 20% de aumento en la satisfacción del cliente.
El camino hacia el Big Data en tiempo real exige una combinación de nube, edge computing y automatización. Las organizaciones que adopten estas tecnologías estarán mejor preparadas para responder a los retos del futuro: más datos, más velocidad y mayor necesidad de confianza digital.
En conclusión, el futuro de la infraestructura TI está estrechamente ligado a la capacidad de procesar datos en tiempo real. Aquellas empresas que inviertan hoy en arquitecturas modernas tendrán una ventaja clara en la economía digital.
La nube se ha convertido en la base de la transformación digital en empresas de todo el mundo. En América Latina, este movimiento está tomando fuerza gracias a la apertura de nuevas regiones cloud por parte de los principales proveedores de servicios tecnológicos. Estos despliegues no solo mejoran la disponibilidad y el rendimiento, sino que también abren la puerta a un ecosistema de innovación y crecimiento regional.
En este artículo exploramos cómo las nuevas regiones cloud en América Latina están transformando el acceso a la nube y qué beneficios concretos traen a las organizaciones locales.
¿Qué es una región cloud y por qué importa en América Latina?
Una región cloud es una ubicación geográfica donde un proveedor de nube instala varios data centers interconectados. Cada región ofrece redundancia, disponibilidad local y la capacidad de cumplir con regulaciones de soberanía de datos.
En América Latina, donde la distancia hacia regiones en EE. UU. o Europa solía afectar la latencia y el rendimiento, contar con infraestructura cloud local es un cambio radical. Ahora, aplicaciones críticas y cargas de trabajo intensivas pueden ejecutarse con mayor velocidad, seguridad y cumplimiento normativo.
Beneficios clave de las nuevas regiones cloud en LATAM
1. Menor latencia y mejor experiencia de usuario
La cercanía de los data centers permite reducir la latencia a milisegundos. Esto es clave para aplicaciones financieras, e-commerce, streaming y servicios que requieren respuestas en tiempo real.
2. Cumplimiento regulatorio y soberanía de datos
Países como Brasil, México, Chile y Colombia han avanzado en regulaciones de protección de datos. Tener regiones cloud locales facilita a las empresas cumplir con estas leyes y mantener la información sensible dentro de sus fronteras.
3. Escalabilidad para startups y grandes corporaciones
Las nuevas regiones brindan acceso a más servicios y arquitecturas avanzadas de IA, Big Data y machine learning. Esto permite que tanto startups como grandes corporaciones escalen sus operaciones sin depender de infraestructura extranjera.
4. Impulso a la transformación digital
El acceso más cercano a la nube acelera la adopción de tecnologías emergentes como IoT, IA generativa y automatización empresarial, pilares de la transformación digital que hoy son prioritarios para sectores como retail, banca, salud y telecomunicaciones.
En los últimos años, gigantes tecnológicos como AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, IBM y Oracle han invertido en nuevas regiones cloud en América Latina:
Brasil: se ha posicionado como el hub regional con múltiples regiones y zonas de disponibilidad.
Chile y México: elegidos por su estabilidad energética y geográfica, así como por su potencial de crecimiento.
Colombia y Argentina: emergen como mercados en expansión que buscan acelerar la digitalización de sus industrias.
Estas inversiones consolidan a la región como un terreno fértil para el desarrollo tecnológico y la innovación empresarial.
Las nuevas regiones cloud no solo representan más infraestructura, sino un verdadero motor de competitividad para la región. La combinación de data centers locales, talento especializado y políticas públicas alineadas está creando un ecosistema favorable para que empresas de todos los tamaños aprovechen el poder de la nube.
Con esta evolución, América Latina se posiciona como un actor clave en el escenario global de la transformación digital, ofreciendo a empresas y gobiernos la posibilidad de innovar con mayor velocidad, seguridad y resiliencia.
La apertura de regiones cloud en América Latina está redefiniendo cómo las organizaciones acceden, utilizan y se benefician de la nube. Menor latencia, cumplimiento regulatorio, mayor escalabilidad y acceso a tecnologías emergentes son solo algunas de las ventajas que hoy impulsan la transformación digital en la región.
Para empresas que buscan dar el siguiente paso, la oportunidad es clara: aprovechar estas nuevas regiones para acelerar la innovación y construir un futuro digital más competitivo en América Latina.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]El último “Internet Crime Report 2021” del FBI evidencia una tendencia ya conocida: el cibercrimen va en aumento. Según indica el organismo, en los últimos 5 años ha recibido un total de 2.7 millones de reportes de ataques de ciberseguridad, por parte de víctimas alrededor del mundo.
La gravedad de este dato recae en dos aspectos: el acelerado aumento en la cantidad de ataques por año y el costo monetario en pérdidas que esto está implicando. Mientras en el 2017 se reportaron 301,580 ataques, con pérdidas por US$1.4 billones; en 2021 las cifras subieron a 847,376 incidentes, con costo monetario de US$6.9 billones.
Los ataques que tienen que ver con Phishing, Business Email Compromise (BEC) y Ransomware son los que están teniendo un impacto monetario mayor, por el daño que implican para empresas y organizaciones.
Según detalla Cisco, el 34% de los negocios atacados por Ransomware dura una semana o más en recuperar el acceso a los datos. ¿Qué haría su organización sin datos por una semana? ¿Cuánto le costaría esto?
Las organizaciones víctimas de ataques han reportado a Cisco pérdidas de hasta un 20% de sus consumidores y 20% de oportunidades de negocio, lo que se traduce en un impacto considerable a sus ingresos. Un incidente de este tipo desencadena también una crisis de reputación de la empresa y obstaculiza por completo el proceso de transformación digital que esté desarrollando.
Construir una resiliencia cibernética
Ante un contexto en el que el cibercrimen crece cada año y las amenazas de agrupaciones de Ransomware como Conti se esparcen a otras latitudes, es hora de comprender que ya no se trata de si llegaremos a ser víctimas de un ataque cibernético sino de cuándo pasará.
Las organizaciones deben construir una resiliencia cibernética que les brinde las capacidades para identificar, responder y recuperarse rápidamente de un incidente de seguridad. Para esto, necesitan trazar un plan que contemple:
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Big data es un término que se utiliza para describir el gran volumen de datos que las empresas reciben en su vida diaria. Como tal, los datos se pueden analizar para generar insigths que impulsen las decisiones comerciales y las estrategias de las organizaciones.
En cuanto al volumen total de datos, no necesariamente importa cuánto sea, sino qué hacen las empresas con él.
En resumen, big data es un conjunto de datos complejos, extensos y variados que llega en volúmenes y velocidades cada vez mayores. Pero pueden y deben usarse para resolver problemas corporativos que no podríamos hacerlo solos. También conocido como las 3V´s:
Volumen: la cantidad de datos importa. Con big data, tendrás que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Pueden ser datos de valor desconocido, como feeds de datos de Twitter, transmisiones de clics en una página web, aplicación móvil o equipos con sensores. Para algunas empresas, esto puede utilizar decenas de terabytes de datos. Para otros, podrían ser cientos de petabytes.
Velocidad: la velocidad es la velocidad más rápida en la que se reciben y tal vez se gestionan los datos. Normalmente, la velocidad de datos más alta se transmite directamente a la memoria en lugar de ser grabada en el disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o casi en tiempo real y requieren evaluación y acción en tiempo real.
Variedad: Se refiere a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos tradicionales se han estructurado y encajan perfectamente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos vienen en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como texto, audio y video, requieren un procesamiento previo adicional para obtener significado y dar soporte a metadatos.
Historia
Big data no se considera un concepto antiguo, sin embargo, su origen de big data almacenado se remonta a unas pocas décadas atrás (1960 y 1970), donde comenzó el mundo de los datos.
Alrededor de 2005, el número de usuarios de Facebook, YouTube y otros servicios en línea fue creciendo y con eso los datos que generaban. Con esto en el mismo año, se creó Hadoop, una estructura para almacenar y analizar grandes datos. Durante este período, NoSQL comenzó a ganar popularidad.
A pesar de su evolución, Big Data se encuentra todavía en el inicio de su utilidad, con la nube ofreciendo escalabilidad elástica y ampliando aún más sus posibilidades. Las bases de datos de gráficos son cada vez más importantes por su capacidad para mostrar grandes cantidades de datos de una manera que hace que el análisis sea aún más rápido y completo.
Big Data engloba demasiada información, de manera que a partir de ella podemos obtener respuestas más completas, lo que se traduce en más confianza en los datos para las empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Ahora que sabes qué es el Machine Learning, entendamos un poco más sobre el rol que juega este profesional.
Dentro de las carreras de datos, Machine Learning Engineer fue el último que surgió, ocupándose de la parte de monitoreo y poniendo los modelos en producción, estructurando y facilitando el deploit de Data Scientit.
Para hacerlo más fácil, comencemos analizando los pasos de un proyecto de Data Science para una mejor comprensión.
En este primer momento, se produce la cuestión empresarial y la comprensión, el cliente presenta los problemas y luego hay una comprensión real del dolor del cliente. Después de comprender las raíces de los problemas, llegamos a la fase de recopilación de datos, donde hay una gran cantidad de SQL, solicitudes y APIs distribuidas en un solo lugar. Una vez realizado este paso y la limpieza de datos, se entiende qué es un problema sistémico y cuál es un problema intrínseco del negocio.
Posteriormente se realiza la exploración de datos, donde se utilizan técnicas y estadísticas para comprender el fenómeno que se está modelando a través de los datos, en ese momento en que se genera inshtg, para comprender las variables y el modelo que será mejor aplicado. Pasando al paso de modelado es donde el algoritmo comienza a aprender y aplicar transformaciones y separaciones para preparar los datos.
A partir de esta fase se inicia el algoritmo de Machine Learning, donde se aplican los algoritmos para aprender el comportamiento o asignación deseada, luego se realiza la evaluación de este algoritmo, separando lo que es bueno, de lo que no y luego de este análisis de desempeño del modelo se irá para producción, donde se traslada a un entorno Cloud donde el dispositivo de Internet es capaz de consumir las previsiones que el modelo proporciona. La continuación de este proceso es el papel del Machine Learning Engineer. Obviamente, el desarrollo en sí no es tan simple como parece.[/vc_column_text][us_image image=”7384″][us_separator size=”small”][vc_column_text]
Responsabilidad del Machine Learning después del proceso
Todo comienza con la productización del flujo de datos, de donde sacas todas las tareas, desde la recopilación de datos hasta el modelo de producción, para convertirse en un producto que sea fácil de escalar, fácil de mantener y siempre mantenido de forma organizada para el trabajo de otros profesionales.
Después de volverse un producto, integraremos el modelo; ejemplo: frontend consume las predicciones de sus modelos, cada vez que el usuario ingresa y la página de inicio se está cargando, el frontend consume la predicción del modelo y habla sobre la propensión de los productos del cliente, por lo que no puede demorar en regresar sino ralentiza el sitio, para eso necesitamos integrar en otros sistemas respetando los requisitos. Finalmente, es necesario crear Técnicas de Monitoreo, donde se crean métricas para saber si el modelo es correcto o si los errores están aumentando; como es la distribucion de variables, etc.
Te explicamos el proceso
Data Scientits recolecta los datos, entrena el modelo y luego pasará a producción para ser aplicado, a partir de este punto comienza el rol del Machine Learning.
Recordando que los clientes pueden consumir el resultado a través del backend, sitio web, dispositivo móvil e IBA, para conectar a las personas que necesitan las predicciones con los modelos que las brindan, es necesario realizar una API (conexión entre los dos mundos de cliente y servicio, según se explica en nuestras redes sociales) los clientes comienzan a realizar solicitudes a la API, ésta interpretará la solicitud y si tiene permiso para acceder a estos datos.
Los datos de API son datos sin procesar, es decir, datos de RO, porque los datos no vienen con las transformaciones que usamos allí en Model Training. Por lo tanto, es necesario cambiar los datos de RO para la feature, así se realizará la predicción.
Podemos usar la siguiente idea como ejemplo: una persona tiene la aplicación y quiere ver la predicción de los ingresos de la tienda. Una de las features es la edad del usuario, cuánto tiempo está abierta la tienda… esta feature se almacena en el Feature Store, donde puede encontrar varias características que los Data Scientits crearon para poder modelar y entrenar los modelos de Machine Learning.
Dentro de la Feature Store, en este caso, encontraríamos en su interior varios datos, como la fecha en que la tienda comenzó a operar. Luego, la API va a Feature Story y recupera las features solicitadas por el modelo que fue entrenado para hacer esta predicción y regresa al modelo de Machine Learning con el conjunto de features, hace la predicción y regresa a la API, que devuelve la información a el cliente que hizo la predicción.
Este ejemplo sería un proceso simple, la diferencia es que tiene la función precalculada dentro de una tienda de funciones, que debe actualizarse cada vez. *Farture consumpotin, es el proceso de consumir la feature.
Para mantener la feature store actualizada, es necesaro consultar el Data Warehouse, donde se encuentran los datos modelados (realizados por el Data Engineer), para crear una feature y así almacenarla en la feature store, este proceso se llama Feature Creation.
Echa un vistazo a la ejemplicación mediante un modelo visual[/vc_column_text][us_image image=”7383″][vc_column_text]Esta imagen representa el papel completo del Machine Learning Engineer, centrado en la producción en lugar del desarrollo, lo que ayuda a los Data Scientes a poner los modelos en producción más rápido.
Machine Learning ayuda a crear las clases donde los Data Scients importan y reescriben los métodos para realizar el entrenamiento, después de que el modelo se entrena y se devuelve con todos los métodos utilizados y las características creadas se aplican en producción.
Esperamos que te haya resultado más fácil comprender cómo funciona el rol del Machine Learning Engineer. Si tienes alguna pregunta, comentario o sugerencia, estaremos encantados de ayudarte y responder. Es importante recordar que contamos con contenido rápido y muy útil en nuestras redes sociales, allí también ponemos casillas de preguntas para apoyarte lo más posible en este camino de conocimiento y aprendizaje.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Mayara Pimentel | Adaptación: Karina Ríos | Revisión: Raphael Silva[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
El almacenamiento en la nube es un servicio que permite almacenar datos transfiriéndolos a través de Internet o de otra red a un sistema de almacenamiento externo que mantiene un tercero. Hay cientos de sistemas de almacenamiento en la nube diferentes que abarcan desde almacenamiento personal, que guarda o mantiene copias de seguridad de correo electrónico, fotos, vídeos y otros archivos personales de un usuario, hasta almacenamiento empresarial, que permite a las empresas utilizar almacenamiento en la nube como solución comercial de copia de seguridad remota donde la compañía puede transferir y almacenar de forma segura archivos de datos o compartirlos entre ubicaciones.
Los sistemas de almacenamiento suelen ser escalables para adaptarse a las necesidades de almacenamiento de datos de una persona o una organización, accesibles desde cualquier lugar e independientes de aplicaciones para ofrecer accesibilidad desde cualquier dispositivo. Las empresas disponen de tres modelos principales para elegir: un servicio de almacenamiento en nube pública, adecuado para datos no estructurados; un servicio de almacenamiento en nube privada, que puede estar protegido detrás de un firewall de la compañía para tener más control sobre los datos; y un servicio de almacenamiento en nube híbrida, que combina servicios de almacenamiento en nube pública y privada para ofrecer una mayor flexibilidad.