El universo de las corporaciones está cada vez más impulsado por la información, por ende, la capacidad de recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos de diferentes estructuras se ha convertido en un activo invaluable para la mayoría de las organizaciones.
El análisis y administración de datos a través de Big Data no solo permite entender mejor los comportamientos y tendencias del mercado, sino que también es la punta de lanza para enriquecer los procesos internos e impulsar la toma de decisiones estratégicas.
Este artículo desglosaremos de manera detallada el proceso que está detrás del cómo funciona el Big Data, desde su definición hasta su implementación y las técnicas más efectivas para su análisis.
¿Qué es el análisis de datos Big Data?
El término se refiere al conjunto de datos que son tan vastos y complejos que las herramientas o técnicas tradicionales de procesamiento no pueden gestionarlos de modo eficiente.
En líneas generales, el análisis Big Data implica el uso de métodos avanzados para examinar estos conjuntos de información con el objetivo de descubrir patrones, correlaciones, y tendencias significativas, que son claves para moldear las decisiones estratégicas.
Entre las características de big data encontramos que se define comúnmente por las “cinco V”: volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor.
Volumen describe la cantidad de datos almacenados que estén en la medida de Terabytes en su tamaño. Velocidad es la rapidez con la que se generan y procesan estos datos para satisfacer las demandas en tiempo real. La veracidad y el valor están estrechamente ligados, puesto que unos datos incorrectos comprometen el futuro de la información.
Mientras que variedad hace referencia a los diferentes tipos de datos que se generan, incluyendo datos estructurados como las bases de datos tradicionales, datos no estructurados (texto y multimedia) y los datos semiestructurados como XML y JSON.
¿Cómo implementar el análisis de datos Big Data?
Sin dudas es un proceso complejo que requiere una estrategia bien definida, así como la tecnología y el personal adecuado. Entre los pasos fundamentales para una implementación exitosa tenemos:
Definir los objetivos y casos de uso
Antes de comenzar, es crucial identificar claramente los objetivos del análisis de datos Big Data y los casos de uso específicos. Esto incluye mejorar la experiencia del cliente, optimizar los procesos operativos o descubrir nuevas oportunidades de mercado.
Seleccionar la infraestructura adecuada
Dependiendo de los objetivos, el volumen y la estructura de datos, se debe seleccionar una infraestructura tecnológica de ciencia de datos que pueda manejar grandes cantidades de manera eficiente.
La infraestructura del manejo, almacenamiento y procesamiento de estos grandes volúmenes de datos está dada en sistemas distribuidos de almacenamiento, así como herramientas orientadas en hadoop que permiten gestionar las necesidades requeridas.
Elegir los datos y transformarlos
La recolección de datos se realiza de diversas fuentes como los CRM, registros de llamadas y puntos de ventas, al igual que desde los correos electrónicos, feeds en redes sociales, fotos, registros y más.
Una vez adquiridos, se organizan para que los analistas empleen las herramientas de análisis más conveniente.
Ejecutar un proyecto de prueba
Las pruebas piloto ayudan a evaluar los resultados antes de comprometerse con una inversión significativa. Así es posible gestionar los riesgos asociados, analizar los efectos de la implementación y detectar resultados inesperados.
¿Cuáles son las etapas del análisis de datos Big Data?
Recolección e integración
Los datos provienen de diversas fuentes, por lo que es necesario integrarlos en un repositorio centralizado. Esta implica usar técnicas de recolección de datos en tiempo real, así como la consolidación de datos históricos almacenados en diferentes sistemas.
Preprocesamiento y limpieza
Antes del análisis e interpretación de datos, estos deben ser limpiados y preparados, lo cual incluye la eliminación de duplicados, el manejo de valores faltantes y la transformación de datos en un formato que sea adecuado para el análisis.
Análisis y modelado
Utilizando técnicas de análisis avanzadas como el aprendizaje automático y la minería de datos, se pueden descubrir patrones y correlaciones en los datos. Esto involucra la construcción de modelos predictivos o descriptivos que ayuden a entender mejor el comportamiento de los datos.
Interpretación y visualización
La visualización de los resultados del análisis es fundamental para que los hallazgos sean comprensibles y accionables. Herramientas como Tableau de Salesforce, Power BI y D3.js son recomendables para interpretar y crear gráficos o dashboards interactivos.
Te puede interesar leer: El Big data y la importancia de la recolección y análisis de datos
¿Cuáles son las técnicas más comunes de análisis de datos Big Data?
Minería de datos
La minería de datos implica explorar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones y relaciones ocultas. Esta técnica utiliza algoritmos de clustering, clasificación y reglas de asociación para identificar segmentos específicos dentro de los datos y revelar conexiones que no son evidentes a simple vista.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático como la regresión, los árboles de decisión y las redes neuronales para prever comportamientos futuros.
Esta técnica es particularmente útil para la previsión de ventas, la gestión de inventarios y la personalización de la experiencia del cliente.
Análisis de texto
También conocido como minería de texto, esta técnica se utiliza para analizar datos no estructurados, como comentarios en redes sociales, correos electrónicos y documentos.
A través de herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), es posible hacer el análisis de sentimientos, la extracción de entidades y el modelado de temas que permiten obtener información valiosa de los textos.
Análisis en tiempo real
Esta técnica es vital para aplicaciones que requieren respuestas rápidas, como el monitoreo de redes sociales, la detección de fraudes y la gestión de la cadena de suministro.
Ella involucra el stream processing (procesamiento de datos en flujo continuo), la detección de anomalías, y el dashboard.
Machine learning y deep learning
Estos subcampos de la inteligencia artificial se utilizan para construir modelos predictivos avanzados. Incorpora los algoritmos supervisados como la regresión lineal y los bosques aleatorios, los algoritmos no supervisados como el clustering k-means y las redes neuronales profundas.
Análisis de redes sociales
Esta técnica se centra en examinar los datos generados en plataformas sociales para entender las tendencias y el comportamiento del usuario.
En conclusión, el análisis y procesamiento de datos es una herramienta poderosa que requiere una combinación de tecnologías avanzadas y una comprensión profunda de los objetivos de negocio.
¿Está tu empresa preparada para aprovechar el poder del Big Data? Contáctanos y nuestros expertos te asistirán en cada paso del camino.
