Big Data

Big Data

En 2005, Roger Mougalas de O’Reilly acuñó el término “Big Data” por primera vez, solo un año después de que crearan el término Web 2.0. que se refiere a un gran conjunto de datos que es casi imposible de administrar y procesar con herramientas tradicionales de inteligencia empresarial.

A medida que comenzaron a aparecer más y más redes sociales y la Web 2.0 toma relevancia, se crearon más y más datos. Las startups innovadoras lentamente comienzan a profundizar en esta enorme cantidad de datos y los gobiernos comienzan a trabajar en proyectos de Big Data. En 2009, el gobierno de la India decide tomar un escáner de iris, una huella digital y una fotografía de sus 1.200 millones de habitantes. Dentro de la historia del Big Data este fue un momento crucial. Ya que toda esta información se almacenó en la base de datos biométrica más grande del mundo.

Macrodatos

El volumen de datos en el mundo crece de manera exponencial. Según algunas estimaciones, el 90% de los datos en el mundo se ha creado en los últimos dos años y se predice un crecimiento de un 40% anual. En 2020 se crearon 64,2 zettabytes de datos (un zettabyte equivale a 1000 millones de terabytes), lo que supone un aumento del 314% respecto a 2015. El aumento de la demanda de información debido a la pandemia de la COVID-19 también contribuyó a un crecimiento superior al previsto. Gran parte de los datos generados son datos residuales o recogidos de manera pasiva y proceden de las interacciones cotidianas con productos o servicios digitales, entre los que se incluyen los teléfonos móviles, las tarjetas de crédito y las redes sociales. Este torrente de datos digitales se conoce como macrodatos. Este crecimiento se produce porque cada vez se almacena más información en los sensores de los dispositivos móviles, que son numerosos y baratos. También se debe a que la capacidad mundial de almacenamiento de la información se ha duplicado aproximadamente cada 40 meses desde los años 80.

Para el año 2025, la generación de información ascenderá a un total de 163 zettabytes, de acuerdo con el estudio Data Age 2025 de IDC. Esto significa que el volumen total de datos aumentará de forma exponencial en todo el mundo provocando de esta manera una mayor complejidad a la hora de gestionarlos.

En este sentido, el Big Data se posiciona como la solución para ayudar a las organizaciones a extraer esos datos de diferentes fuentes, saber darles sentido, aprovecharlos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades.

El objetivo del Big Data, al igual que los sistemas analíticos convencionales, es convertir ‘el Dato’ en información para facilitar la toma de decisiones en las organizaciones.

Dicho concepto engloba infraestructuras tecnológicas y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos que podemos dividir en:

Datos estructurados - Son los datos que se pueden agrupar en las filas y columnas de una tabla ya que tienen un determinado formato y longitud, básicamente son bases de datos de Excel o cualquier otro tipo donde podemos alojar información como censos, resultados de encuestas…

Datos no estructurados - En este caso se trata de datos que no tienen una estructura o formato definidos por lo que no se pueden almacenar en bases de datos. Los ejemplos que encontramos para los datos no estructurados son de uso muy común, como imágenes, datos de redes sociales, archivos de audio…

Datos semiestructurados - Este tipo de datos tienen una determinada estructura y jerarquía, aunque no contienen un esquema fijo, se podría decir que son una mezcla entre los dos anteriores. Tienen forma de árbol que te permite analizar los datos de una forma fácil. En este caso hablamos de archivos comprimidos, documentos XML, HTML…

La importancia del Big Data en las organizaciones

La importancia del Big Data no gira en torno a la cantidad de datos que tienes, sino en lo que haces con ellos. El Big Data se puede analizar para obtener ideas que faciliten procesos de toma de decisiones y movimientos de negocios estratégicos.

Esta tecnología puede ser muy útil para las organizaciones, ya que proporciona respuestas a muchos interrogantes que las empresas ni siquiera se habían planteado. Los datos pueden ser probados de distintas formas y así identificar problemas de una forma más rápida y comprensible.

El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices.

Además, permite entre otros aspectos:

Características del Big Data

Para que la información pueda considerarse parte de los macrodatos debe cumplir algunos criterios que, además de la cantidad, tienen que ver con la calidad. Te dejamos cinco características que te ayudarán a identificar qué son los macrodatos dentro de todo el flujo de información:

  1. Volumen - Aquí nos referimos a medidas que no pueden reducirse a simples gigabytes, sino a cantidades que exigen un almacenamiento mucho más complejo y con una capacidad de almacenamiento enorme a nivel terabyte.
  2. Veracidad - Por supuesto, la información que abarca el Big Data debe ser verdadera y comprobable. No se trata de agregar números a capricho o inventados: su origen tiene que proceder de una fuente fidedigna y que se pueda consultar en cualquier momento.
  3. Velocidad - Ahora tenemos la ventaja de capturar datos en tiempo real, así que una de las características del Big Data también es la velocidad con la que pueden recolectarse. Al fin y al cabo, muchos de ellos provienen de acciones en aplicaciones, sitios web o redes sociales.
  4. Variedad - También es información que se obtiene de distintas fuentes, lo que permite que no haya sesgo, pero tampoco límites de lo que se aprende del análisis. Más adelante, te presentamos cuáles son las principales fuentes del Big Data. Si están bien gestionados, los macrodatos nutren el conocimiento que un negocio tiene de su mercado, clientes, público, industria, etc.
  5. Valor - Al final de su análisis, el Big Data ayudará a tomar acciones y a reconocer oportunidades para mejorar la empresa en varios de sus niveles. Si no se encuentra una utilidad a la información, ya sea para aumentar ventas, tener procesos eficientes, optimizar sus departamentos, acercarse más a sus clientes, atraer inversionistas o cualquier acción que signifique una mejora, entonces no tendrías por qué considerarlos parte de tus macrodatos.

¿Cómo funciona el análisis del Big Data?

Para que se procesen y gestionen grandes volúmenes de información, podríamos decir que hay cuatro etapas clave que siempre se llevan a cabo en el análisis de macrodatos:

  1. Obtención de datos - Ya mencionamos que el origen de los datos es muy variado y dependerá de la empresa elegir dónde recoge los que son importantes para su negocio. También hay otra cosa que tener en cuenta: el lugar en el que se almacenan, que en algunas ocasiones significa tener más de un servidor a disposición, ya sea físico o en la nube.
  2. Proceso de datos - En esta etapa se organiza la información recolectada para que su análisis pueda ser más eficiente. Existen herramientas que se encargan de la gestión de esta tarea, ya que intentar procesar los datos mientras siguen llegando se convierte en un reto más allá de las posibilidades humanas.
  3. Limpieza de datos - Para garantizar que se cuenta con datos valiosos es necesario clasificarlos, etiquetarlos y jerarquizarlos de acuerdo con las necesidades y objetivos de la organización. De esta manera, se vuelve más sencilla la decisión de eliminar, lo que impide que se duplique o se tome toda la información que viene de fuentes dudosas.
  4. Análisis de datos - Existen diferentes maneras de analizar el Big Data con herramientas tecnológicas que son capaces de procesar estas cantidades de información. Por ejemplo:
    • Machine learning - gracias a la implementación de inteligencia artificial que aprende a analizar y procesar datos según las necesidades de una empresa es posible crear modelos personalizados que responden a objetivos específicos. De esta forma, las máquinas mejoran su funcionamiento con los datos generados por ellas mismas.
    • Minería de datos - busca patrones o relaciones entre la información almacenada en grandes conjuntos de datos para crear grupos, haciendo más sencilla su consulta. Recordemos que uno de los retos del Big Data es la falta de relación de los datos.
    • Analíticas predictivas - con el uso de datos históricos, se hacen predicciones de comportamientos que dan un vistazo a los posibles riesgos u oportunidades futuras.
    • Minería de textos - para analizar los datos que hay en sitios web, libros electrónicos, comentarios de blog, publicaciones en redes sociales y otros en los que predomina el texto.

El Big Data contribuye a que las compañías puedan tomar decisiones de forma más rápida, eficiente y sin complicaciones, además de identificar nuevas oportunidades de negocio. En enITma sabemos la importancia de proporcionar soluciones y servicios de almacenamiento de datos de Business Intelligence (BI), incluida la ingeniería de repositorios centrales, para extraer, transformar y cargar datos (ETL) de aplicaciones y plataformas dispares. (Amadeus, Navitaire, Sabre). Nuestro sistema único en el mercado provee todo lo que cualquier CRM necesitaría, acceso a la fuente de información con inteligencia artificial de millones de registros para realizar una estrategia comercial eficiente y desarrollar aplicaciones de Big Data de alto rendimiento con capacidades informáticas complejas, como el análisis de datos y las funciones estadísticas automatizadas. Para más información contáctanos mediante Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo..

 

 

Fuentes

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