HTML: qué es y su papel en el desarrollo de soluciones basadas en Big Data e IA

En la era del big data y la inteligencia artificial (IA), donde la información masiva es el activo más valioso, es crucial entender cómo se recopila, estructura y presenta esta ingente cantidad de datos. Aquí es donde entra en juego el término HTML, el lenguaje fundamental de la web, cuya estructura invisible es clave para el desarrollo de soluciones avanzadas en estos campos.

¿Qué es el código HTML?

El HTML no es un lenguaje de programación, sino un lenguaje de marcado que define la estructura y el contenido de las páginas web.

El código HTML utiliza una serie de etiquetas (como <p>, <h1>, <a>) para indicar a los navegadores web cómo deben mostrar el texto, las imágenes, los enlaces y otros elementos multimedia. Su principal función es organizar y dar formato al contenido. Proporciona la estructura lógica de un documento separando el encabezado, el cuerpo, los párrafos y las secciones.

Una estructuración clara con HTML es el primer paso para que las máquinas puedan entender, procesar y analizar los datos de la web.

Para que sirve el HTML en el desarrollo de soluciones basadas en big data e IA

Gran parte del big data que se consume y analiza proviene directamente de la web: información de clientes, tendencias del mercado, sentimientos en redes sociales, etc.

Web scraping 

Los algoritmos de web scraping y las arañas de rastreo utilizan la estructura HTML para identificar y extraer datos específicos de una página. Si el código HTML está mal estructurado, la extracción se vuelve ineficiente o imposible. 

Datos no estructurados

Muchos de los datos web son, por naturaleza, datos no estructurados. Sin embargo, las etiquetas HTML proporcionan el contexto y la delimitación (por ejemplo, saber que un texto es el título de un artículo (<h1>)), lo que permite a las herramientas de big data estructurar esta información para su análisis.

Por otro lado, la inteligencia artificial, en especial el machine learning y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), depende de conjuntos de datos de alta calidad para entrenarse y funcionar.

PLN y contenido web

Los modelos de PLN que analizan la opinión pública o clasifican contenido utilizan la estructura HTML para entender el contexto.

Visualización de datos

Los resultados de los análisis de big data y los insights generados por la IA a menudo se presentan al usuario a través de paneles de control y dashboards basados en la web, que se construyen con código complementado con CSS y JavaScript. 

Interfaces de interacción

En el futuro, veremos más a menudo cómo interactúa la IA misma con las interfaces web. Un modelo podría, por ejemplo, «leer» el código de una página para entender su funcionalidad y realizar una tarea sin necesidad de una API específica, lo cual es fundamental en la automatización de los procesos empresariales.

Dominar la estructura HTML es solo la base, ya que el verdadero desafío está en aprender a gestionar, analizar y extraer valor de los conjuntos de datos que la web genera. El Máster en Big Data y Business Analytics [MBDA] de ESIC está diseñado para formarte en las habilidades más demandadas, combinando el conocimiento técnico con la visión de negocio.