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¿Qué es el Big Data y para qué sirve?
El aumento del volumen de los datos en las organizaciones requiere de herramientas que permitan aprovechar el potencial de la información que encierran. En realidad, el Big Data es el fujo de datos no estructurados que se crean o llegan a la organización desde diferentes fuentes y que se pueden estructurar, almacenar y analizar en aplicaciones expresamente diseñadas para sacarles provecho. La información extraída a partir de ellos proporciona un valor pues permite crear patrones y tendencias que respaldan la toma de decisiones y permiten crear nuevos planes de expansión. El análisis de Big Data va mucho más allá del lenguaje de consulta estructurada (SQL), pues requiere un procesamiento en paralelo mediante aprendizaje automático e IA. Supone un importante reto para las compañías si quiere extraer el valor para el negocio.
Las 5 V del Big Data
Son famosas las cinco V del Big Data, que lo definen casi perfectamente. Las tres primeras fueron acuñadas por Doug Laney, analista de Gartner, las otras dos se añadieron con posterioridad: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor:
Volumen
La cantidad de datos que producen hoy empresas y organizaciones es inmensa. Es habitual que los volúmenes de Big Data superen los 1000 terabytes (un petabyte) hasta llegar a alcanzar algunos exabytes (1000 petabytes). Esta información procede de diferentes fuentes como pueden ser sensores, redes sociales, transacciones comerciales, registros de servidores, entre otros. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos y, para otras, incluso cientos de petabytes.
Variedad
Además de su extrema velocidad, el Big Data se presenta en presenta en todos los tipos, formatos y formas de datos conocidos. Así, puede incluir imágenes, video, audio y texto. Big data se puede estructurar, como los datos contables, o puede no estar estructurado, como las imágenes de las publicaciones de redes sociales.
Se refiere a la diversidad de tipos de datos. Además de los datos estructurados que se encuentran en bases de datos tradicionales (como tablas y hojas de cálculo), el Big Data incluye datos no estructurados, como texto, imágenes, audio y video, así como datos semiestructurados, como el JSON o XML.
Velocidad
El Big Data se produce en tiempo real en grandes y extensos volúmenes. Algunas soluciones inteligentes para Internet funcionan en tiempo real y requieren una evaluación y actuación instantánea. Tal es el caso de las búsquedas en Google, que en segundos analiza, responde y ofrece publicidad basada en el análisis para cada una de las búsquedas. Este es un buen ejemplo de la velocidad del Big Data.
Veracidad
La veracidad implica asegurar que los datos sean exactos, confiables y representen de manera fiel la realidad o el fenómeno que están destinados a describir. Dado que en entornos de Big Data se manejan grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, como sensores, redes sociales, transacciones en línea, entre otros, existe el riesgo de que los datos puedan contener errores, sesgos, inconsistencias o información falsa.
Valor
En el contexto de Big Data, el término “valor” se refiere al beneficio o utilidad que las organizaciones pueden obtener al analizar y aprovechar grandes volúmenes de datos. El valor en Big Data está estrechamente relacionado con la capacidad de extraer información significativa, patrones, tendencias y conocimientos valiosos a partir de conjuntos de datos extensos y diversos.
Algo de historia
Aunque el origen de los grandes volúmenes de datos se remonta a las décadas de los 60 y 70 del pasado siglo, el Big Data es un concepto nuevo. Fue en el año 2005 cuando surgió Hadoop, un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos, al tiempo que adquiría popularidad NoSQL. Pero ha sido la llegada de Internet de las Cosas (IoT) quien realmente ha revolucionado el concepto. Este sistema permite conectar a internet un número ilimitado de objetos y dispositivos que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. A ello se suma la aparición del aprendizaje automático y el Cloud, dos factores que sin duda han impulsado el Big Data hasta convertirlo en un potencial de incalculable valor para el desarrollo de las empresas.
Porqué es importante el Big Data
El gran objetivo del Big Data es extraer información valiosa que pueda ayudar en la toma de decisiones estratégicas, identificar patrones, prever tendencias, y en general, obtener conocimientos que de otra manera serían difíciles o imposibles de obtener con métodos tradicionales de análisis de datos. Para procesar y analizar estos grandes volúmenes de datos, se utilizan herramientas y tecnologías específicas, como sistemas de almacenamiento distribuido, frameworks de procesamiento en paralelo (como Apache Hadoop), y plataformas de análisis y visualización avanzadas.
El big data permite obtener respuestas más completas, ya que dispone de mayor cantidad de información. Para procesar y analizar estos grandes volúmenes de datos, se utilizan herramientas y tecnologías específicas, como sistemas de almacenamiento distribuido, frameworks de procesamiento en paralelo y plataformas de análisis y visualización avanzadas. Su análisis desbloquea información y datos que van más allá de la percepción humana y de la capacidad del análisis de bases de datos tradicional. Entre sus muchas ventajas, destacan la capacidad que conlleva de mejorar el servicio al cliente, la posibilidad de tomar decisiones en tiempo real, identificar en fase temprana el riesgo en productos y/o servicios, así como adquirir una mayor eficacia operativa.
Cómo funciona el Big Data
El funcionamiento del Big Data se puede estructurar en cinco pasos bien definidos: captura de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos, análisis y visualización y toma de decisiones. Explicamos a continuación cómo se desarrollan estas diferentes fases del proceso.
Captura de Datos
El proceso comienza con la identificación y captura de datos desde diversas fuentes. Esto puede incluir datos estructurados (como bases de datos), datos no estructurados (como texto libre, imágenes, videos) y datos semiestructurados (como archivos XML o JSON).
Se procede posteriormente a la ingesta continua de datos: En muchos casos, la captura de datos es continua y en tiempo real para abordar la velocidad de generación de información. Los datos pueden provenir de sensores, redes sociales, transacciones en línea, registros de servidores, entre otros.
Almacenamiento de datos
Los datos capturados se almacenan en sistemas de almacenamiento distribuido que pueden manejar grandes volúmenes de información. Hadoop Distributed File System (HDFS) es un ejemplo común de un sistema de almacenamiento distribuido utilizado en entornos de Big Data.
Además, se utilizan bases de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados o semiestructurados de manera eficiente como es el caso de MongoDB, Cassandra o Couchbase.
Empresas como Yahoo o Google fueron pioneras en el procesamiento masivo de datos, pero con la llegada de Hadoop, un framework de software de código abierto creado por Doug Cutting y Mike Cafarella, el Big Data acaparó la atención global
Procesamiento de datos
Tecnologías como Apache Hadoop y Apache Spark se utilizan para procesar grandes conjuntos de datos en paralelo. Estos frameworks de procesamiento distribuido dividen el trabajo en tareas más pequeñas que se ejecutan en varios nodos de un clúster para lograr un procesamiento eficiente.
A través del modelo MapReduce, se realiza una tarea de procesamiento dividida en dos fases: la fase de map, que realiza la operación en datos distribuidos, y la fase de reduce, que agrega y combina los resultados.
Análisis y visualización
Las herramientas de análisis de datos sirven para descubrir patrones, tendencias y relaciones en los conjuntos de datos. Esto puede incluir el uso de lenguajes de programación como Python o R, así como herramientas específicas como Tableau o Power BI.
En muchos casos, se aplican algoritmos de aprendizaje automático para predecir tendencias futuras o tomar decisiones basadas en patrones identificados en los datos.
La presentación visual de resultados es esencial para facilitar la comprensión. Gráficos, cuadros de mando y otras representaciones visuales ayudan a los usuarios a interpretar los resultados de manera efectiva.
Toma de Decisiones y Acciones
La información derivada del análisis de Big Data se utiliza para tomar decisiones informadas y acciones estratégicas. Puede influir en la toma de decisiones en tiempo real o proporcionar perspectivas estratégicas a largo plazo.
Como consecuencia, las organizaciones pueden optimizar procesos, recursos y estrategias comerciales utilizando los insights obtenidos. Esto puede abarcar desde la mejora de la eficiencia operativa hasta el desarrollo de nuevos productos y servicios.
Tipos de datos
Los datos pueden clasificarse en diferentes categorías según su estructura y formato. En primer lugar, tenemos los datos estructurados, que se caracterizan por estar organizados en tablas y son fáciles de procesar, especialmente en bases de datos relacionales. Por otro lado, encontramos los datos no estructurados, los cuales carecen de un formato predefinido y pueden incluir información en forma de texto, imágenes o videos.
En una categoría intermedia, se encuentran los datos semiestructurados. Estos contienen elementos de ambas categorías anteriores y suelen presentarse en formatos como XML o JSON. Esta flexibilidad permite cierto grado de organización, pero sin la rigidez de los datos completamente estructurados.
Ventajas del Big Data
Toma de decisiones informada
Al analizar esta información de manera efectiva, las organizaciones pueden tomar decisiones más informadas y respaldadas por datos concretos. Directivos de empresas pueden tener una comprensión más profunda de los factores que afectan a su empresa y, por lo tanto, adoptar estrategias más acertadas.
Identificación de patrones y tendencias
El análisis de grandes conjuntos de datos permite la identificación de patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos en conjuntos de datos más pequeños. La capacidad de reconocer estos patrones ayuda a las empresas a anticiparse a cambios en el mercado, comportamientos de los clientes o tendencias emergentes.
Mejora de la eficiencia operativa
El Big Data puede optimizar los procesos internos de una empresa al identificar áreas de ineficiencia y sugerir mejoras. Al analizar datos operativos en tiempo real, las organizaciones pueden tomar medidas correctivas de manera más rápida y eficiente, reduciendo costos y mejorando la productividad.
Innovación y competitividad
El acceso a grandes volúmenes de datos brinda a las empresas la oportunidad de innovar en sus productos, servicios o modelos de negocio. La capacidad para comprender las necesidades del mercado, el comportamiento del consumidor y las oportunidades emergentes permite a las empresas adaptarse y ofrecer soluciones más competitivas.
Luchar contra el fraude
Problemas de fraude: Big Data permite identificar y prevenir posibles casos de fraude, ya sea interno o externo, mediante el análisis de patrones, anomalías o comportamientos sospechosos en los datos.
Consejos de buenas prácticas
En el ámbito del Big Data, es crucial establecer metas claras para orientar las estrategias, ya sea para mejorar la eficiencia operativa, optimizar la toma de decisiones o descubrir patrones de comportamiento del cliente. La calidad de los datos resulta esencial debido al volumen y la diversidad de la información manejada, y se logra a través de prácticas rigurosas de limpieza, validación y estandarización.
La seguridad también es una prioridad, con medidas como la encriptación de datos, autenticación de usuarios y gestión de accesos para proteger la integridad y confidencialidad de la información.
Mantenerse actualizado con las tecnologías emergentes en Big Data es otro consejo si queremos aprovechar al máximo las capacidades analíticas, requiriendo una evaluación continua de herramientas y plataformas, así como la formación constante del personal para garantizar la adaptabilidad a las innovaciones en este campo en constante evolución.
Casos prácticos
Mejorar el tráfico urbano
La optimización del tráfico urbano mediante el uso de sensores, cámaras y GPS que recogen datos en tiempo real sobre el flujo de vehículos, las condiciones meteorológicas y los accidentes. Estos datos se procesan con algoritmos inteligentes que permiten ajustar los semáforos, las rutas alternativas y las alertas a los conductores para mejorar la movilidad y reducir la contaminación.
Experiencia de compra online
La personalización de la experiencia de compra online mediante el uso de cookies, historial de navegación y preferencias de los usuarios. Estos datos se analizan con técnicas de aprendizaje automático que permiten ofrecer productos, servicios y ofertas adaptados a los gustos, necesidades e intereses de cada cliente, aumentando así la fidelización y las ventas.
Detección de enfermedades
La detección precoz de enfermedades mediante el uso de dispositivos wearables, aplicaciones móviles y registros médicos que recopilan datos sobre la salud, el estilo de vida y los hábitos de los pacientes. Estos datos se cruzan con bases de datos clínicas, genéticos y epidemiológicos que permiten identificar patrones, factores de riesgo y síntomas de posibles enfermedades, facilitando así la prevención, el diagnóstico y el tratamiento.
Cuál es su aplicación
Las posibilidades que encierra el Big Data para el desarrollo de las empresas son ciertamente amplias. Desde la obtención de datos en el seguimiento del comportamiento y los hábitos de compra de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas, hasta la monitorización de patrones de pago para detectar el fraude, la analítica de los datos está ayudando a la transformación digital de las organizaciones. Es realmente útil para establecer estadísticas en las fases de un pedido o para analizar datos médicos no estructurados como es el caso de analíticas de laboratorio. También, los datos recogidos por las cámaras y sensores en una ciudad pueden ayudar a mejorar el mantenimiento de las calles o medir el impacto medioambiental a través de datos públicos.
Marketing y Ventas
Quizás sea uno de los aspectos donde el Big Data en España cuenta con más adeptos. La información recogida permite conocer los gustos, preferencias y comportamientos de los compradores a través de modelos predictivos realizados con aplicaciones específicas de gestión de grandes datos. Es una manera eficaz también de crear nuevos productos y servicios más orientados a satisfacer la demanda de los clientes ya que se basa en datos generados por ellos mismos.
Turismo
Las empresas del sector pueden utilizar el análisis de opinión para comprender mejor la satisfacción del cliente y mejorar sus servicios en consecuencia. A través de los comentarios de
los usuarios, las empresas orientadas al turismo pueden identificar las fortalezas y debilidades de sus servicios y tomar medidas para mejorarlos.
Sanidad
En el sector de la Salud, el Big Data está colaborando a la reducción de los costes de tratamientos, predecir posibles epidemias o evita enfermedades y ayudar a una mejora de la calidad de vida de los pacientes. Aspectos importantes relacionados con la salud donde la tecnología de los datos está siendo especialmente significativa. Como también lo es la posibilidad de crear nuevos fármacos o avanzar en la investigación de enfermedades.
Telecomunicaciones
Muchos operadores de telefonía usan esta tecnología para implementar estrategias que permitan disminuir las portabilidades y captar nuevos clientes. Ayuda a realizar segmentación del mercado más precisa, a ofrecer productos más ajustados a las necesidades de los clientes. Igualmente, al apoyarse en la automatización y en la IA, las empresas de este sector pueden tomar decisiones más certeras, acelerar los tiempos, mejorar la atención al cliente y reducir los costes.
Urbanismo
Las aplicaciones de esta tecnología en las grandes ciudades están llevando a las autoridades a poner en marcha diferentes planes para mejorar la gestión, el tráfico e incluso los índices medioambientales para salud pública. A través de la recopilación y el almacenamiento de datos de fuentes como la telefonía móvil, aplicaciones de movilidad y redes inalámbricas se obtienen patrones de comportamiento dinámicos y otras informaciones que colaboran a desarrollo y la calidad de vida en muchas grandes urbes.
