Big Data

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¿Qué es Big Data?

El término Big Data se ha venido utilizando desde hace muchos años en el ecosistema de la innovación y el emprendimiento pero hasta la fecha siguen existiendo muchas dudas al respecto.

En este sentido, la recopilación, análisis y uso de datos se ha convertido en la herramienta ideal para elaborar y jerarquizar información de interés. Es por ello que en la actualidad, el Big Data ha pasado a ser un recurso esencial en empresas y organismos públicos de todos los sectores.

Sin embargo, comprender la forma en que ha cambiado nuestro mundo puede resultar un poco complejo. Es por ello que a continuación te mostraremos detalladamente todo lo que necesitas saber acerca del Big Data; sus características, ventajas y otros datos interesantes.

Representa la fuerza que ha impulsado una importante evolución tecnológica en la actualidad, incluyéndose así la inteligencia artificial, el Internet de las cosas y la ciencia de datos.

Big Data hace referencia a una recopilación de datos de gran tamaño, que además crece exponencialmente con el paso de los años. De hecho, tales datos pueden llegar a ser tan complejos y grandes que las herramientas tradicionales para la administración de los mismos son incapaces de procesarlos o almacenarlos eficientemente.

En otras palabras, es un término utilizado para describir una gran cantidad de información diversa que llega el volúmenes crecientes y con una velocidad cada vez mayor. El Big Data se caracteriza principalmente por el volumen de información, la velocidad de procesamiento o recopilacion, la variabilidad y variedad.

Asímismo, los datos a procesar pueden clasificarse en: Estructurados, desestructurados (conocido también como no estructurados) y semiestructurados. Algunos de los ejemplos de generación de Big Data incluyen sitios de redes sociales y bolsas de valores, etc.

De igual manera, entre sus ventajas más significativas se encuentran un notable incremento de la eficiencia operativa y mejoras en la toma de decisiones.

definición de big data

¿Qué son los datos y cómo funciona su análisis?

Los datos son los caracteres, símbolos o cantidades en los que un sistema se encarga de realizar las distintas operaciones. Pueden grabarse en medios mágneticos, mecánicos u ópticos, así como también pueden almacenarse y ser transmitidos en forma de señales eléctricas.

Es decir, en la actualidad los datos pueden significar casi cualquier cosa; desde bases de datos, grabaciones de sonido, fotos, vídeos, texto escrito e incluso datos de sensores.

Por otro lado, el análisis de los datos consiste en procesarlos con el fin de obtener conclusiones sobre la información que éstos contienen.

Cabe destacar también que, en la actualidad muchas de las técnicas para este análisis han sido automatizadas en procesos y algoritmos mecánicos

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¿Cómo surge el Big Data?

El Big Data surge debido a la inmensa cantidad de datos que los usuarios de internet hemos generado desde el nacimiento de la era digital. Asímismo, surge también como consecuencia del avance que han tenido los diferentes aparatos tecnológicos con el pasar de los años.

En este sentido el internet y la tecnología han sido factores clave en el almacenamiento y procesamiento de los datos del mundo en que vivimos, puesto que los datos en sí mismos no son un tema nuevo.

No obstante, hace varios años, antes de las computadoras y las bases de datos, se realizaban en papel los diferentes registros de transacciones, clientes y demás información de interés.

Posteriormente, las computadoras y en especial las hojas de cálculo en conjunto con las bases de datos, llegaron para ofrecernos una nueva manera de organizar y almacenar de manera accesible los datos recopilados. De esta forma, nos brindaron la posibilidad de acceder a toda la información disponible a través de un simple clic.

Pero aquí no termina la evolución del Big Data, pues se han logrado avances tan significativos que, actualmente en sólo 2 días podemos generar aproximadamente la misma cantidad de datos que se creaban apenas en el año 2.000, durante el inicio de lo que hoy conocemos como Big Data.

Además, cabe destacar que la cantidad de datos que creamos cada día continúa aumentando a un ritmo incesante. Y es que practicamente todas las acciones que tomamos en línea dejan un rastro dígital. En otras palabras, cada vez que nos conectamos dejamos huellas dígitales con todo lo que hacemos.

Por ejemplo, cuando iniciamos sesión en nuestras redes sociales, activamos el GPS de nuestro móvil o realizamos una compra en algún portal de internet, generamos cierta cantidad de datos que son procesados de manera constante.

Lo mismo sucede cuando nuestros dispositivos domésticos inteligentes interactúan entre sí o con sus servidores. De hecho, hasta la maquinaría industrial actual en plantas y fábricas de todo el mundo disponen de sensores capaces de recopilar y transmitir datos.

En síntesis, los avances obtenidos en el procesamiento de datos a través de los años han sido realmente significativos, puesto que en la actualidad se tiene la posibilidad de utilizar toda esta información para nuestro beneficio en muchos ámbitos.

¿Cómo Funcionan las Bases de Datos?

Su funcionamiento se rige por un interesante principio: Mientras más se conozca sobre algo, hay mayor número de probabilidades de obtener nuevos conocimientos al respecto e incluso predecir lo que sucederá en un futuro.

Es por ello que el empleo de técnicas para el aprovechamiento del Big Data no sólo es útil para detectar problemas u optimizar las estrategias de marketing, sino que incluso es utilizado estadísticamente para predecir acontecimientos o analizar tendencias.

En este sentido, el Big Data se ocupa de recibir los diferentes datos generados por los usuarios, los almacena y posteriormente se encarga de distribuirlos entre distintos procesadores con el fin de procesarlos a mayor velocidad.

Al culminar con el procesamiento reúne nuevamente los datos pero esta vez utiliza algoritmos predictivos y prescriptivos que ayudan a interpretarlos. En este paso se emplean lo que conocemos como técnicas de Ciencia de Datos y resulta fundamental aplicar el algoritmo correcto y la visualización más representativa.

Posteriormente extrae la información que se requiera según los intereses de la empresa u organización. De esta forma pueden obtenerse los diferentes patrones de comportamiento, predicciones de venta e incluso oportunidades de negocio.

No obstante, el factor humano es el que interviene en la toma de decisiones finales, pues el Big Data sólo ofrece a las personas la información necesaria para que éstas puedan elegir lo que les resulte más conveniente.

Explicándolo de manera más simplificada, el Big Data funciona de la siguiente manera:

  1. Establecer el foco del análisis (¿Qué información necesitas?)
  2. Creación de tabla de datos
  3. Exploración de datos
  4. Determinación del algoritmo de análisis
  5. Obtención de los resultados
  6. Conclusiones y toma de decisiones

Tipos de análisis de datos

En primer lugar, es importante esclarecer el foco de tu análisis, pues así podrás empezar la transformación de los datos en la información que necesitas. Asímismo, el Big Data se clasifica en cuatro vertientes que se relacionan entre sí en función del objetivo del análisis:

Analítica descriptiva: Esta categoría consiste en resumir y simplicar los diferentes datos en pequeños paquetes, para que de esa manera sea más sencillo su procesamiento. En este sentido, la analítica descriptiva permite visualizar un escenario actual y el estado del mismo.

Analítica Diagnóstico: Describe o explica porque están sucediendo algunos parámetros.

Analítica predictiva: Se trata de contrastar los datos recientes y los históricos mediante la implementación de técnicas tales como los modelos, estadísticas o la minería de datos. De esta forma, pueden ofrecerse posibles escenarios o casos futuros. Esta técnica brinda a los analistas la posibilidad de realizar diferentes predicciones basándose en la probabilidad.

Analítica prescriptiva: En esta categoría no sólo es posible predecir varios escenarios probables, sino que incluso pueden obtenerse sugerencias acerca de las posibles decisiones a tomar frente a las distintas situaciones que se presenten en el futuro. Y por si fuera poco, también es posible visualizar las consecuencias que probablemente surgirían de dichas decisiones.

Ejemplos de Big Data

En este apartado nos dedicaremos a mencionarte algunos ejemplos para que puedas comprender mejor las posibilidades que ofrece el procesamiento del Big Data. ¡Descubre en qué ámbitos se ha aplicado y cuáles han sido los beneficios de esta herramienta!

  • Medios de comunicación social

Según las estadísticas generadas por el procesamiento de Big Data se concluye que más de 500 terabytes de datos nuevos se recopilan en las bases de datos de Facebook diariamente.

Estos se debe principalmente a la carga de fotos, vídeos, intercambios de mensajes, comentarios, etc.

  • Reducción de índices de criminalidad

En Londres se emplea el análisis y cruce de datos de la actividad delictiva con el fin de que los cuerpos policiales puedan predecir los crímenes antes de que éstos se cometan.

¿Cómo lo logran? Pues a través del estudio de las tendencias clave y enfocando su atención a las zonas con mayor riesgo delictivo.

Cabe destacar también que para manejar estos datos utilizan una aplicación que les permite saber (con una probabilidad del 68%) si en un área determinada se podrían presentar más de 5 crímenes al mes.

  • Mejoras en la atención al usuario

La empresa de comercios minoristas WallMart ha implementado un análisis semántico de texto en el buscador de su página, y gracias a esto han logrado incrementar la conversión de sus visitas en un 10%.

En este sentido, los datos que proporciona el cliente le permite a la empresa ofrecer unos resultados enfocados en solucionar las diferentes necesidades que éste pueda presentar.

De esta forma, con resultados más personalizados, alcanzan una mayor fidelidad de parte de sus consumidores.

Por otro lado, Netflix y Amazon hacen algo similar a la empresa del ejemplo anterior, pues gracias a una estrategia de Big Data son capaces de recomendar un determinado producto o servicio a un usuario en particular en base a los datos proporcionados por otros clientes o patrones de comportamiento similares.

estructura big data

Características

Al hablar de Big Data existen un conjunto de características que lo definen y nos ayudan a comprender mejor el concepto ¡Descúbrelas a continuación!

  • Volumen: Se refiere a la cantidad de datos que se generan constantemente, con el pasar de cada minuto, segundo, hora y día en el entorno. Esta es la característica más representativa del Big Data, pues se enfoca en las cantidades masivas de datos que son almacenados para transformarlos en información y posteriormente dar paso a la acción.

El Big Data permite rastrear y contabilizar las acciones que lleva a cabo el usuario; por ejemplo, es posible determinar cuántas veces ha hecho clic, cuáles son las páginas que más ha visitado, en cuántas ocasiones pasó por el carrito de compra, qué productos ha buscado con mayor frecuencia, etc.

  • Variedad: Consiste en las formas, tipos y fuentes en las que los datos son registrados. Asímismo, los datos pueden ser estructurados y fáciles de procesar como en el caso de las bases de datos, o no estructurados tales como los correos electrónicos, documentos de texto, audios, fotos, vídeos, formularios de registros, artículos que lee el usuario, etc.

En síntesis: Todo lo que el cliente realiza desde el smartphone, ordenador o tablet.

  • Velocidad: Se refiere a los datos que se encuentran en constante movimiento debido a las interconexiones que surgen a cada momento. Dicho de otra forma, consiste en la rapidez con la que los datos son creados, almacenados y procesados en tiempo real.

En este sentido, la rapidez con la que se generan y procesan dichos datos para satisfacer las diferentes demandas, será lo que determinará el verdadero potencial de los datos.

  • Variabilidad o variedad: Se trata de la inconsistencia que los datos pueden presentar en algunas ocasiones, lo que a su vez dificulta notablemente el procesamiento y administración de los mismos de manera efectiva.
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Datos que se recogen en Big Data

Los datos en el procesamiento de Big Data pueden clasificarse de tres formas distintas, las cuales te detallaremos a continuación.

  • Estructurados:Son aquellos cuyo formato y longitud están bien definidos, al mismo tiempo que se encuentran almacenados en tablas. Este tipo de datos brindan la posibilidad de ordenarse y procesarse con facilidad en cualquier herramienta destinada a la gestión de datos.

Asímismo, un ejemplo de datos estructurados son las bases de datos, las fechas y las hojas de datos.

  • Semiestructurados: Se refiere a datos que no se pueden gestionar de una forma estándar, debido a que poseen sus propios metadatos semiestructurados que se encargan de describir los objetos y relaciones entre los mismos.

Entre los ejemplos de datos semiestructurados podemos encontrar HTML, JSON o XML.

  • No estructurados: Se refiere a datos binarios que no presentan estructura interna identificable. Consiste en un conglomerado masivo y desorganizado de datos que no cuentan con valor hasta el momento en que son organizados, identificados y almacenados.

Por ejemplo, los datos no estructurados pueden ser imágenes, vídeos, .txt., RRSS, audios y PDFs.

Ventajas

La capacidad de procesar grandes cantidades de datos trae consigo una importante lista de beneficios para cualquier empresa u organización. Así que si estás considerando implementar el Big Data en tus negocios lo que te diremos a continuación te interesa:

  • Permite que la toma de decisiones sea más efectiva:  

Disponer de un gran volumen de datos que proporcionen la información que requieres para optimizar tus estrategias de negocios te permitirá tomar las decisiones correctas en el momento adecuado.

  • Brinda la posibilidad de brindar un servicio más óptimo a tus clientes:

Conforme surgen nuevos avances tecnológicos, los sistemas tradicionales de retroalimentación con los usuarios están siendo reemplazados por novedosas alternativas con tecnologías para el procesamiento de Big Data.

Asímismo, estos interesantes sistemas se utilizan frecuentemente para evaluar y atender las respuestas que los consumidores generen en tiempo real, permitiendo de esta forma una mejor atención e incluso personalización de la oferta según las necesidades del usuario.

  • Ayuda a conocer mejor el mercado y la competencia

En la toma de decisiones e implementación de estrategias, conocer el sector y las posibilidades que éste nos ofrece resulta fundamental. Por lo tanto, el Big Data se encarga de ofrecernos toda la información necesaria para localizar las oportunidades a través del procesamiento de datos.

De igual forma, contribuye notablemente en la predicción de posibles escenarios y hasta realiza un análisis segmentado que nos permitirá conocer mejor a los consumidores a fin de poder brindar mejores servicios/productos.

  • Soluciones más óptimas

A través del análisis de datos es posible llegar a soluciones distintas a las que podríamos habernos planteado sin contar con la información que aporta el procesamiento de Big Data.

En este sentido, la Inteligencia Artificial es un gran ejemplo, debido a que consiste en proporcionar los datos necesarios a un ordenador para que éste sea capaz de resolver cuestiones por sí mismo o hallar la solución más práctica en función de los datos que transferimos.

  • Feedback al momento

El Big Data no sólo proporciona una enorme cantidad de datos, sino que además permite analizarlos en tiempo real con el fin de obtener las diferentes opiniones o resolver las posibles dudas de los consumidores al instante.

De esta manera, se genera una mayor satisfacción y logra crearse una mayor credibilidad en el usuario.

Desventajas

Son muchos los beneficios que se obtienen a través del procesamiento de Big Data, pero cuando los datos generados no son analizados por profesionales en el área es probable que surjan algunos inconvenientes que te detallaremos a continuación:

  • El análisis puede ralentizarse debido al alto volumen de datos

En este caso procesar grandes cantidades de datos puede convertirse en un problema, pues ante el creciente número, el analizar la información de interés se vuelve un proceso complejo y lento.

Sin embargo, un personal verdaderamente calificado será capaz de conocer de qué manera seleccionar y omitir los grandes patrones de datos que puedan ralentizar el análisis.

  • Problemas de seguridad virtual

Conforme surgen nuevas herramientas y tecnologías para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, los ciberataques han enfocado su atención en el Big Data, pues en este caso la vulnerabilidad de los datos puede ser considerablemente alta.

Es por ello que implementar ciertas normas y herramientas resulta fundamental a la hora de trabajar como responsable del Big Data, pues de lo contrario pueden enfrentarse ataques cibernéticos importantes.

  • Big Data y la privacidad

Existe un gran número de personas que consideran que la implementación de Big Data representa una violación a su privacidad, puesto que genera datos a partir de sus interacciones en la red.

Sin embargo, muchas de estas personas no toman en cuenta que los datos obtenidos y procesados en función de dicha interacción están destinados a resultar en un producto/servicio para su beneficio.

Al conocer los posibles inconvenientes que se pueden generar a partir del uso de Big Data debes tener presente que para minimizarlos es fundamental contar con profesionales en el área.

Usos del Big Data en la Sociedad Actual

El Big Data en España está revolucionando el mundo de los negocios en casi todas las industrias, pues ahora la diferentes empresas son capaces de predecir con precisión qué segmentos de clientes demandan sus productos y/o servicios, cuáles son las mejores estrategias de marketing que pueden implementar, cómo pueden ser más eficientes en sus operaciones, etc.

Sin embargo, varios proyectos de Big Data están contribuyendo a mejorar muchos aspectos de la sociedad en distintos ámbitos, tales como:

  • Predicción de desastres naturales y medidas para mitigar las consecuencias

Los sensores pueden arrojar diferentes datos que pueden ser analizados con el fin de determinar en qué zonas es probable que ocurran este tipo de eventos.

Asímismo, a través de los patrones de comportamiento humano, surgen pistas importantes que permiten a las organizaciones ayudar a los más afectados.

Por otro lado, la tecnología Big Data también es utilizada frecuentemente para salvaguardar y monitorear el flujo de refugiados que se encuentran fuera de los territorios en guerra alrededor del mundo.

  • Importantes avances en la medicina

A través del Big Data es posible analizar un gran número de imágenes y registros para ubicar los diferentes patrones que permiten detectar enfermedades en el momento más oportuno y desarrollar medicamentos más efectivos.

  • Servicios financieros

La aplicación del Big Data en la banca ha contribuido notablemente en la mejora de los diferentes servicios ofrecidos. Un ejemplo de ello es American Express, la cual es una de las compañías de tarjetas de crédito que ha logrado detectar transacciones fraudulentas.

  • Mejoras en los modelos educativos

En la actualidad se generan constantemente una importante cantidad de datos acerca de los procesos de aprendizaje, es por ello que diferentes centros de educación han empezado a convertir dichos datos en ideas para diseñar mejores estrategias de enseñanza.

Asímismo, el análisis de los datos les permite conocer las áreas donde los estudiantes pueden no estar aprendiendo lo suficiente para transformar o innovar a fin de solucionar la problemática.

Por ejemplo, en el Distrito Escolar Menomonee Falls de Wisconsin, en Estados Unidos se procesan los datos para mejorar muchos aspectos de la institución; desde mejorar la limpieza en las aulas hasta planificar las rutas de traslado de los autobuses escolares.

Conclusiones ¿Por qué el Big Data es tan Importante?

En la actualidad el Big Data proporciona respuestas a una inmensa cantidad de preguntas que las empresas u organizaciones nisiquiera habían tomado en cuenta.

En este sentido, abre un abanico de posibilidades antes la gran cantidad de información disponible, y permite identificar los problemas de una forma más eficaz.

No obstante, en distintas ocasiones no sólo se trata de implementar las tecnologías del Big Data, sino de saber qué datos se requieren, obtener aquellos verdaderamente útiles, saber cómo conseguirlos y determinar qué es lo que se aspira extraer de ellos.

A partir del procesamiento de Big Data son muchas las organizaciones o entidades públicas que han aprovechado sus datos para determinar nuevas oportunidades que les permiten crecer con mayor rapidez, sin problemas y de manera más eficiente.

Por lo tanto, el Big Data resulta fundamental si lo que buscas es optimizar tus estrategias de marketing, alcanzar un mayor número de clientes y diferenciarte de la competencia.

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