Para empezar es importante obtener la definición del Big Data.
Big Data o macrodatos es un término relativamente actual, que se usa para denominar un alto volumen de datos complejos que llegan a las empresas todos los días y que no pueden ser clasificados o estructurados fácilmente por cualquier software o de forma manual, estos datos, que generalmente pueden provenir de fuentes de tecnología avanzada, pueden representar la solución de algún problema empresarial que no podría ser solucionado de otra forma.
Propiedades del Big Data
Las principales propiedades del big data se conocen como las cinco ‘V’ que son las siguientes:
Volumen
Las empresas recopilan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, estos datos pueden ser muy estructurados, o no tener un valor definido, como datos de interacciones en redes sociales, datos de permanencia en la página web de la empresa, o dispositivos con sensores instalados dentro de la empresa que recopilan alguna información. Es importante saber que a mayor volumen mayor complejidad de análisis.
Variedad
Los datos se recopilan en todo tipo de formatos, desde numéricos hasta videos, audios o transacciones financieras. Los datos tradicionales son los que pueden ser almacenados en una base de datos relacional (donde los datos tienen una relación entre sí), los datos no estructurados o semi estructurados pueden ser audio, video o texto, estos necesitan un proceso extra para entenderlos y clasificarlos.
Velocidad
Con el avance tecnológico, la información y los datos llegan a la empresa de manera más eficiente y rápida, es importante tener en cuenta que algunos datos se pueden dar, modificar o actualizar en tiempo real, estos necesitan también una gestión en tiempo real. Esta propiedad es una de las más importantes, si el big data se va a usar para Machine learning y inteligencia artificial y robótica.
Veracidad
Esta es una necesidad imperativa de toda la empresa, ya que con la gran cantidad de datos es difícil comparar, vincular y clasificar los datos realmente valiosos, es por eso que todos los datos que se usen en la toma de decisiones sean verificados para evitar errores.
Valor
Una empresa puede ser capaz de almacenar una cantidad inimaginable de datos, pero si estos datos no tienen un valor definido la verdad es que el almacenaje de esos datos es inutil.
Tipos de big data
Datos estructurados
Tienen un formato establecido, por lo general numérico, se estructuran en hojas de cálculo o bases de datos y las máquinas pueden gestionarlos más fácilmente y con éxito.
Datos no estructurados
Son información que no tiene un formato predeterminado y no están organizados. Los datos que se recopilan de las redes sociales son un buen ejemplo.
Datos semiestructurados
Estos son datos que puede que no estén clasificados pero contienen información importante, ya sea para entender otros datos o para clasificarlos.
Big Data ¿Cómo funciona?
Para entender cómo funciona el big data es importante explicar cómo manejarlo, en el manejo de datos se debe incluir datos en formatos tradicionales, estructurados, no estructurados y semiestructurados.
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Establecer una estrategia para el manejo de los datos
En esta estrategia se debe considerar los objetivos por los cuales se desea hacer el análisis del big data, es importante tener en cuenta que los datos se convierten en un activo empresarial, no solo residuos de las aplicaciones y transacciones internas y externas.
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Conoce las fuentes de información
Es importante definir cuales son las fuentes de los datos, tanto los que se desean analizar, como los que no. Los lugares más comunes donde encontrar los datos pueden ser:
- Dispositivos conectados, que hagan parte del IoT (Internet de las cosas).
- Los datos que ingresan a través de las redes sociales (Incluye datos en forma de imágenes, videos, números).
- Datos de procesos internos.
- Datos de los clientes, proveedores o provenientes de la nube.
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Acceder a los datos, gestionarlos y clasificarlos
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Analiza los datos
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Toma decisiones basadas en los resultados de los análisis de los datos
Generalmente este proceso es realizado de forma automática gracias a herramientas avanzadas, basadas en softwares, machine learning, incluso inteligencia artificial.
¿Dónde se utiliza el big data?
Desarrollo de nuevos productos o servicios
Con el Big data, muchas empresas pueden realizar una predicción de la demanda de los clientes, clasificando la efectividad de los productos o servicios antiguos o actuales y creando relaciones entre las características de estos para trazar la ruta a seguir en el desarrollo de servicios o productos que cumplan con las necesidades detectadas.
Desarrollo de la innovación
Un analista de datos, puede identificar necesidades específicas, de los clientes e incluso de la misma empresa, en las cuales se puede trabajar, también pueden estudiarse tendencias dentro del mercado, y usar los datos para tomar mejores decisiones financieras, estratégicas, incluso de personal.
Experiencia del cliente
El big data permite recopilar los datos de los clientes, las interacciones en redes sociales y en la página web, registros de llamadas y SMS entre otras, estos datos pueden ser usados para mejorar la experiencia del cliente y el servicio que se le brinda.
Eficiencia operativa
El big data permite realizar un análisis completo de la producción de las empresas, prever la falta de stock, y realizar predicciones de demanda. También pueden usarse para la toma de decisiones debido a la demanda del mercado.
Fraude y cumplimiento
El big data es un apoyo para la identificación de patrones en los datos que puedan significar fraude y también el cuidado de los datos mediante las normativas respectivas.
Machine learning
Ahora, en lugar de programar cada máquina, estas pueden aprender, esto gracias al big data, ya que basado en modelos de big data, se puede crear modelos de machine learning.
Importancia del big data
La importancia del big data no radica en la cantidad de información que se maneje sino lo que se hace con ella, el manejo de grandes cantidades de información debe tener un objetivo, ya sea reducir costos, tiempos en los procesos internos, desarrollo de nuevos servicios o productos, investigaciones de mercado o internas, entre otros.
Además el análisis de datos (que es un beneficio en sí mismo) puede resultar en el rastreo de comportamiento tanto del mercado como de los clientes, resolución de preguntas, formulación de hipótesis basadas en datos, entre otros.
