Cuando se habla de Big Data Analytics, se trata de la generación de datos de empresas y usuarios a nivel mundial. Dicha generación de datos se produce cada minuto, proporcionando un análisis de datos masivo que tiene mucho valor para algunas organizaciones.
Principalmente, la cantidad de un conjunto de datos determina el Big Data. En general, este conjunto son de gran tamaño, midiendo decenas de terabytes y a veces, superando el umbral del petabyte.
Para trabajar con Big Data Analytics se requiere una arquitectura específica de computadores físicos y virtuales, si se va a realizar un procesamiento de datos importante. El trabajo se realiza al mismo tiempo para que los resultados aparezcan cuanto antes.
Del mismo modo, el almacenamiento en la nube y la inteligencia artificial también forman parte de las estrategias de procesamiento de grandes cantidades datos en la actualidad. Estas tecnologías contribuyen a automatizar numerosos procesos y operaciones para reducir la entrada y el control manuales.
Ha sido difícil darle una definición ampliamente reconocida debido a que los datos en sí, están sujetos a diversos cambios. Así pues, los compuestos que genera el Big Data se introducen en función de la tecnología y los equipos necesarios para procesar dichos datos.
¿Cómo se dividen los datos para el Big Data Analytics?
Para empezar, la expresión «Big Data» fue anterior a las bases de datos muy grandes (VLDB), manejadas por los sistemas de bases de datos (DBMS). De igual manera, los grandes datos se dividen ahora en tres categorías: estructurados, no estructurados y semiestructurados.
Datos estructurados
Los conjuntos de datos estructurados consisten en aquellos que puedes utilizar para generar conclusiones en su forma original. Por ejemplo, los datos relacionales, como los registros del pago de salarios de los trabajadores de tu empresa. En este sentido, los llamados datos estructurados están diseñados para la mayoría de los equipos y las aplicaciones que usas actualmente para facilitar su procesamiento.
No estructurados
Por su parte, el conjunto de datos no estructurados carecen de una alineación y un formato definido. Por ejemplo, el texto humano, los resultados de búsqueda de Google, entre otros. Las agrupaciones al azar de conjuntos de datos exigen una potencia de procesamiento y unos tiempos adicionales para convertirlas en conjuntos de datos estructurados y así poder ayudar a proporcionar resultados concretos.
De igual manera, en el Big Data Analytics, estas agrupaciones de datos pueden estar estructurados correctamente, pero no contienen componentes definitivos para su clasificación y debido procesamiento. Un ejemplo de ello, son los tipos de datos RFID y XML.
Datos semiestructurados
A la combinación de datos estructurados y no estructurados se le denomina conjunto de datos semiestructurados. Estos conjuntos de datos pueden estar correctamente estructurados pero no contienen componentes definitorios para su clasificación y procesamiento. Por ejemplo, se incluyen los tipos de datos RFID y XML.
Algunas herramientas utilizadas para Big Data Analytics
Se le conoce como Big Data Analytics al método de análisis de diferentes tipos de conjuntos de cantidades masivas de información. Todo ello con el fin de extraer información que sea relevante.
Con base en una toma de decisiones enfocada en las empresas, los análisis de Big Data se hacen para revelar patrones ocultos, tendencias de mercado e intereses de los consumidores. Por ello, este análisis implica numerosas herramientas y la tecnología adecuada.
¿Cómo se adquieren los datos en el Big Data Analytics?
La adquisición de datos tiene 2 componentes claramente definidos: el primero es la identificación de Big Data y el segundo es la recopilación de datos en sí. Estos se determinan mediante el análisis de las 2 formas naturales de datos: los datos nativos en formato digital y los datos nativos en formato analógico.
La segunda fase del proceso de adquisición de datos consiste en reunir y almacenar grandes conjuntos de los mismos. Dado que la tecnología anticuada de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (SGBD) no era suficiente para la gestión de grandes cantidades de datos, se utiliza un enfoque novedoso para la recopilación y el almacenamiento de Big Data Analytics.
Este enfoque es llamado MAD (Magnetic, Agile and Deep). Traducido al español es: Magnético, Ágil y Profundo. Dado que la gestión de grandes datos necesita de procesamiento y almacenamiento considerables, es imposible que la mayoría de las empresas que dependen del Big Data Analytics creen este tipo de sistemas.
1. Datos digitales nativos
Se trata de la información recopilada por un medio digital; como una computadora o una aplicación de un dispositivo móvil, entre otros. Este tipo de datos posee una diversidad cada vez mayor, ya que los sistemas siguen recolectando diversos tipos de información de múltiples consumidores.
Del mismo modo, los datos digitales generados pueden ser rastreados y dar una visión personal y demográfica a las empresas. Por ejemplo, se incluyen las cookies, la analítica web y el seguimiento por GPS.
2. Datos analógicos nativos
Cuando hay imágenes, vídeos y otros formatos que tienen que ver con tu entorno físico, a esta información se le denomina como datos analógicos. Estos datos requieren el uso de sensores como cámaras, grabadoras de voz o ayudantes digitales para convertirlos a formatos digitales. El mayor alcance de la tecnología actual también ha aumentado el ritmo de conversión o captura de datos tradicionalmente analógicos por medios digitales.
Bases de datos no relacionales
Las bases de datos que guardan las enormes cantidades de datos han cambiado en cuanto a cómo y dónde se guarda dicha información. Es así como el estándar favorito para el almacenamiento de grandes datos es hoy en día la Notación de Objetos de JavaScript o JSON. Con JSON, las tareas pueden ponerse en la capa de aplicación y proporcionar una funcionalidad mejorada en todas las plataformas.
Por lo tanto, las soluciones de datos versátiles y escalables para dispositivos pueden desarrollarse de forma ágil. Muchas organizaciones lo utilizan para sustituir a XML con el fin de transportar datos estructurados entre las aplicaciones web y los servidores.
Sistemas de bases de datos en memoria (IMDB)
Estas soluciones de almacenamiento en bases de datos pretenden resolver uno de los principales obstáculos del procesamiento de grandes datos: el tiempo necesario para acceder y analizar las bases de datos estándar.
Así pues, los sistemas de bases de datos en memoria (IMDB por sus siglas en inglés), disminuyen sustancialmente la brecha de almacenamiento de E/S en la memoria RAM de los servidores de grandes datos. Un ejemplo de sistemas IMDB es Apache Spark. Por supuesto, hay más ejemplos de VoltDB, NuoDB e IBM solidDB que soportan bases de datos en memoria.
Apache Hadoop
Apache Hadoop es una solución combinada de procesamiento y almacenamiento de datos que ofrece escalabilidad y rendimiento para medianas y pequeñas empresas a un coste razonable. El Sistema de Archivos Distribuidos de Hadoop (HDFS) se utiliza para almacenar archivos masivos en serie, los llamados nodos de clúster o de cúmulo.
De esta manera, en caso de fallo de un nodo, Hadoop proporciona un mecanismo de replicación para garantizar un funcionamiento general sin problemas, ya que utiliza la programación paralela de MapReduce de Google como base. El término “MapReduce” proviene de “Mapping” y “Reduction” de los lenguajes de programación en su algoritmo para el procesamiento de Big Data Analytics.
De esta manera, MapReduce funciona bajo la premisa de aumentar el número de nodos de manera funcional, en vez de aumentar la potencia de procesamiento de los nodos por separado. Igualmente, Hadoop puede ejecutarse utilizando hardware que esté disponible de forma sencilla. Esto ha incrementado su desarrollo y popularidad de forma significativa.
Data mining
En el campo de Big Data Analytics, se le conoce como data mining al proceso mediante el cual se extraen y se encuentran patrones en conjuntos de datos a gran escala. Todo ello incluyendo la confluencia del aprendizaje automático, la estadística y los sistemas de bases de datos.
La data mining o la minería de datos es una materia interdisciplinar basada en la informática, con el objetivo general de extraer información de una colección de datos (mediante algoritmos inteligentes) y transformarla en una estructura comprensible.
Del mismo modo, la data mining es la fase analítica en el proceso de «Descubrimiento del conocimiento de la base de datos». Además de los análisis en bruto, también abarca elementos de administración de bases de datos y de Big Data.
Así como también, el preprocesamiento de los datos, el modelo y la inferencia, las métricas de interés, los problemas de complejidad, la post estructuración, la visualización y la actualización en línea, entre otros.
¿Cuáles son las aplicaciones del Big Data Analytics?
Para empezar, Big Data Analytics se ha convertido en el sujeto de los datos de entrada y de las ideas pensadas en el procesamiento de los datos. Incluyendo al personal no técnico en múltiples organizaciones que tienen implementada la llamada “cultura analítica”.
Igualmente, casi todas las organizaciones utilizan Big Data para planificar la forma de vida de las personas y lo que van a comprar en un futuro perfectamente planificado. No obstante, esto no es para nada una especie de bola de cristal.
Hay mucho más potencial predictivo que un volumen similar de datos de un solo año a ciertos tipos de conjuntos de datos (como los datos largos o Long Data) a lo largo de décadas o siglos. Por ello, las aplicaciones de esta tecnología abarcan diversos espacios y ámbitos de la vida diaria, ya sea personal o laboral.
Marketing
Los operadores de marketing están dirigiendo la publicidad desde antes de la aparición del Internet. Sólo lo han hecho con escasa información, desviándose de lo que puede gustar a los clientes en función de su radio de acción, de sus respuestas a las encuestas postales y de los conocimientos obtenidos en las entrevistas individuales «en profundidad».
El marketing ha cambiado con Internet y el Big Data, de eso no hay duda. Igualmente, existe un enorme flujo de datos de rendimiento que mide la eficacia de los campos de marketing a través de las impresiones, las tasas de clics y otras métricas modernas que son mucho más matizadas que las cifras de ventas por sí solas. Hoy en día, también es posible recopilar o comprar volúmenes masivos de datos que indican cuántos consumidores buscan, hacen clic y «les gusta».
Amazon: anuncios basados en lo que compras
¿Cómo está usando Amazon Big Data Analytics? Al igual que Facebook y Google, el «duopolio» de la tecnología publicitaria, Amazon se metió en el negocio de la publicidad por la gran cantidad de datos de los consumidores que tenía a su disposición.
Desde su fundación en 1994, la empresa ha recopilado montones de información sobre lo que compran millones de personas, dónde se entregan esas compras y qué tarjetas de crédito utilizan.
En los últimos años, Amazon ha empezado a ofrecer a cada vez más empresas, incluidas las de marketing, acceso a su portal de anuncios de autoservicio, donde pueden comprar campañas publicitarias y dirigirlas a grupos demográficos muy específicos, incluidos los compradores del pasado.
Evolución del marketing: marketing híper personalizado
¿De qué forma usa el Big Data Analytics? Esta agencia de marketing utiliza datos de cientos de fuentes online y offline para construir perfiles completos de los consumidores. Los cuales abarcan opiniones, ubicaciones, prácticas de compra e información ambiental como las condiciones meteorológicas locales actualizadas.
De esta manera, los analistas emplean un stack de software denominado «ROI Brain». Todo ello para crear anuncios personalizados que reflejen las preferencias individuales de los usuarios, desde el propio mensaje hasta el canal por el que llegan dichos anuncios y publicidad.
Big Data Analytics en el transporte
Mapas para apps. Esta es la versión condensada de cómo la tecnología ha convertido la navegación, ya que la gran mayoría de los usuarios de dispositivos inteligentes dependen de ella para recibir instrucciones. Por ello, dichas indicaciones son cortesía de Big Data Analytics: información significativa de agencias gubernamentales, imágenes de satélite y otras fuentes, por ejemplo, sobre los patrones de tráfico.
Pero el Big Data no sólo afecta a la forma en que las personas viajan, sino a cómo se mueve todo: paquetes, aviones vehículos, entre otros. Los números de seguimiento están en los paquetes. Del mismo modo, los aviones analizan los datos para mejorar el ahorro de combustible y prever problemas de mantenimiento, etc.
Por supuesto, los automóviles captan y transmiten tantos datos a través de los sensores que tienen a bordo. Por esta razón, la conectividad IoT (Internet de las Cosas, por sus siglas en inglés), encaminaría la revolución de la conducción autónoma, que ya podría estar más cerca.
Big Data Analytics en los gobiernos
La administración estadounidense y otros gobiernos tienen una relación tecnológica inestable, en la que todas sus agencias recopilan datos agrícolas. Sin embargo, son pocos los que permiten que afecten a las prioridades y los flujos de trabajo, sobre todo a nivel local. Por esta razón, la mayoría de las autoridades gubernamentales siguen operando en rutinas burocráticas de memoria.
En este sentido, los organismos que realmente utilizan los datos que extraen pueden encontrarse tanto ética como legalmente en una zona confusa. Por ejemplo, cuando los departamentos de policía utilizan servicios de «policía predictiva» a gran escala para determinar cuándo y dónde se han cometido delitos, las personas denuncian que han violado su privacidad y que se han basado en algoritmos de orientación racial.
En algunas ciudades, donde las predicciones de la delincuencia basadas en datos se han correspondido con un descenso de la violencia armada, sigue habiendo problemas sobre cómo deben utilizar las ciudades la información que recogen de forma más responsable.
Conocimientos empresariales
Actualmente, la mayoría de las organizaciones recopilan más datos de los que analizan. Según una estimación, se desperdicia entre el 65% y el 75% de los datos recopilados. La razón es que muchas herramientas analíticas solo evalúan pequeñas muestras aleatorias de enormes conjuntos de datos.
Esto acelera el proceso de descubrimiento, pero deja mucha información sin procesar. Solo se trata de evaluar el valor de grandes cantidades de datos con otras empresas, cosa que otras compañías pueden hacer y nada más.
Netflix: streaming de televisión basado en datos
¿Cómo está usando Netflix Big Data Analytics? El principio detrás del primer programa de televisión original de Netflix, el thriller político House of Cards, dirigido por David Fincher, se basó en Big Data. En las 2 primeras temporadas del programa, estrenado en el año 2013, Netflix invirtió 100 millones de dólares, ya que los clientes que veían la serie británica también veían las películas dirigidas por David Fincher con Kevin Spacey. Los directivos anticiparon adecuadamente una serie que sería un éxito, integrando las 3 cosas.
Ahora, años después, el Big Data afecta no solo a los programas de Netflix, sino también a la forma en que se presentan las series a los suscriptores. El historial de vistas, incluidos los puntos en los que los usuarios hacen una pausa en un programa concreto, tiene un efecto documentado en todo el contenido de la sección «Populares en Netflix» de las miniaturas que aparecen en sus páginas de inicio.
Big Data Analytics en la salud
Los estadounidenses gastan billones de dólares anuales en atención sanitaria. Pero a menudo, los servicios son impersonales. Rara vez existen conexiones duraderas entre los pacientes y los médicos. De tal manera que muchos pacientes tienen realmente una conexión con sus aparatos.
Esta verdad está alterando el entorno médico lenta pero constantemente. Los diagnósticos están pasando de las clínicas a los dispositivos portátiles, como el monitor de frecuencia cardíaca integrado en el Apple Watch y el monitor de temperatura de la piel que está desarrollando Alphabet. A diferencia de los médicos, estos dispositivos pueden recopilar datos biométricos temporales a largo plazo, en lugar de solo durante las citas médicas.
Sin embargo, aunque los gadgets sanitarios personales han creado un nicho creciente, no sustituirán pronto a los médicos humanos. También, los proveedores de atención médica utilizan métodos innovadores para aprovechar los datos médicos y reaccionar ante ellos.
Big Data Analytics en la Ciberseguridad
No es de extrañar que el desarrollo del Big Data Analytics haya ido acompañado de un aumento de los ciberataques. Cuanta más información guardas, más pueden robarte los hackers en diferentes puntos débiles. De hecho, las vulneraciones de sistemas se han vuelto rutinarias. Solo en el año 2018, 446 millones de registros de consumidores estuvieron expuestos, según un solo informe, a problemas de ciberseguridad, una cantidad que duplica los resultados del año anterior.
Por esta razón, los ataques cibernéticos son tan omnipresentes que varias corporaciones aseguran sus tesoros de información digital contratando a sus propios hackers para hacer frente a las violaciones de seguridad con el fin de tomar medidas preventivas. Paradójicamente, los análisis de grandes cantidades de datos pueden permitir a las organizaciones descubrir violaciones al identificar actividades anormales que frecuentemente significan problemas de ciberseguridad.
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