La importancia del Big Data tanto en el ámbito empresarial como en diversos campos de trabajo y de la vida diaria es vital. Esto debido a que todos los dispositivos tanto personales como grandes sistemas de información, están generando gigantescas cantidades de datos. Muchos de los cuales son descartados por no aportar información útil a simple vista.
Sin embargo, gracias al análisis que proporciona una tecnología como esta al tratamiento de la información, esos datos considerados como inútiles pueden ser recolectados para que sean procesados. Todo ello con el fin de proporcionar algunos patrones e información oculta que, a simple vista, puede pasar desapercibida.
Entonces; ¿Cuál es la importancia del Big Data?
La importancia del Big Data radica en que las organizaciones utilizan esta técnica en sus entornos. Esto con el fin de dar mejoras a sus operaciones. Además, pueden ofrecer mejores servicios a los clientes, crear campañas de marketing personalizadas y realizar otras acciones que pueden aumentar los ingresos y los beneficios.
Igualmente, las compañías que lo utilizan eficazmente tienen una ventaja competitiva sobre las que no tienen análisis basados en Big Data. Esto debido a que son capaces de tomar decisiones más rápidas y con mejor información disponible.
Se puede tomar como ejemplo que el Big Data aporta información de mucho valor sobre los clientes. Información que las empresas deberían usar para optimizar su marketing, publicidad y promociones. Esto con el fin de elevar la participación de los clientes y las tasas de conversión de los mismos.
De igual manera, los datos históricos y en tiempo real pueden analizarse para evaluar la evolución de las preferencias de los consumidores o compradores corporativos. Esto permite a las compañías responder mejor a los deseos, intereses y necesidades de los clientes.
A su vez, los investigadores médicos utilizan los macrodatos para identificar signos de enfermedad y factores de riesgo. Por su parte, los médicos los utilizan para poder diagnosticar enfermedades y afecciones médicas en los pacientes de forma temprana.
Además, la combinación de datos procedentes de los registros de salud pública electrónicos, redes sociales, web y otras fuentes. Suministra a las empresas sanitarias y a las agencias de los gobiernos, información debidamente actualizada sobre brotes de enfermedades infecciosas, antes de que lleguen a convertirse en un problema.
Importancia del Big Data en otros ámbitos
En el sector energético, la importancia del Big Data radica en que ayuda a las empresas petroleras y de gas a identificar posibles lugares de perforación y a supervisar las operaciones de los oleoductos. Del mismo modo, las empresas de servicios públicos lo utilizan para hacer un seguimiento de las redes eléctricas.
Las empresas que ofrecen trabajos de finanzas, emplean entornos que están basados en Big Data. Lo utilizan para lograr gestionar mejor los riesgos y para el análisis del mercado Esto lo logra usando un grupo de datos en tiempo real. Igualmente, los fabricantes y las compañías de transporte confían en el Big Data para administrar mejor sus cadenas de suministro y así, poder optimizar las rutas de entrega.
Por último, otros usos institucionales son la respuesta a emergencias, prevención de la delincuencia y las iniciativas de ciudades inteligentes. ¿La importancia del Big Data está bien justificada? Por supuesto, ya que la recopilación de datos masivos podrá ayudar a los organismos públicos a determinar cuándo y en qué parte de una ciudad se necesitan más servicios. Además, permite dar respuestas rápidas en cuanto a eventos catastróficos.
¿De dónde salen tantos datos?
En primer lugar, el Big Data procede de múltiples fuentes: algunos ejemplos son los sistemas de procesamiento de transacciones, bases de datos de clientes de una empresa, documentos, correos electrónicos, historiales médicos, registros de clics en Internet, aplicaciones para smartphones y redes sociales.
De igual forma, incluye datos generados por máquinas, como archivos de registro de redes, servidores y datos de sensores en máquinas de fabricación, equipos industriales y dispositivos del Internet de las Cosas (IoT).
Además de los datos de los sistemas internos, los entornos de Big Data suelen concentrar datos externos sobre los consumidores, mercados financieros, condiciones meteorológicas y del tráfico. Así como también, información geográfica y la investigación científica, entre otros.
Del mismo modo, las imágenes, los vídeos y los archivos de audio también son de cierta forma, Big Data. Diversas aplicaciones de esta técnica involucran la transmisión de datos que se procesan y se recopilan continuamente.
Otros aspectos relevantes
Más allá de las 3 «V» del Big Data (volumen, variedad y velocidad), esta técnica reúne un conjunto de particularidades que la hacen importante en el mundo de los negocios. Así como también, en las finanzas y en el entorno organizacional.
En este sentido, la veracidad se refiere al grado de exactitud de los conjuntos de datos y a su fiabilidad. Los datos en bruto recogidos de diversas fuentes pueden causar problemas de calidad, los cuales pueden ser difíciles de localizar.
Si no se solucionan mediante procesos de limpieza y optimización de datos, los que son defectuosos conducen a errores de análisis. Que pueden desmejorar el valor de las iniciativas de análisis empresarial. Por otra parte, los equipos de gestión y análisis de datos deben asegurarse de que disponen de suficientes datos precisos para que puedan arrojarse datos con absoluta validez.
Algunos científicos de datos y consultores también añaden valor a la lista de características e importancia del Big Data. Asimismo, no todos los datos que se recogen tienen un valor o beneficio empresarial real. Por ello, las compañías deben confirmar que los datos se relacionan con aspectos empresariales relevantes antes de utilizarlos en proyectos de Big Data Analytics.
La variabilidad también se aplica con mucha frecuencia a esta técnica. Ya que pueden tener diversos significados o tener diferentes formatos procedentes de distintas fuentes de datos. Estos factores pueden complicar la gestión y el análisis de cantidades masivas de datos e información.
¿Cómo es almacenado y procesado el Big Data?
El Big Data suele almacenarse en un lago de datos (Data Lake). Mientras que los almacenes de datos suelen estar construidos sobre Bases de Datos Relacionales (SBDR) y contienen únicamente datos estructurados, los Data Lake pueden admitir varios tipos de datos y suelen estar basados en clústeres del sistema Hadoop.
Así como también, consisten en servicios de almacenamiento de objetos en la nube, bases de datos NoSQL y otras plataformas de Big Data que son compatibles con el procesamiento, análisis y posterior tratamiento de la información.
Muchos entornos de Big Data combinan múltiples sistemas en una arquitectura distribuida. Por poner un ejemplo, un Data Lake central puede estar integrado a otras plataformas, incluyendo bases de datos relacionales o un almacén de datos.
Del mismo modo, los datos de estos sistemas pueden dejarse en su forma inicial. Luego, pueden pasar por un proceso de filtrado y así poder organizarlos según se necesite. Esto para usos de análisis específicos. En otros casos, se procesan antes de analizarse, utilizando herramientas de Data Mining y software de preparación de datos. De manera tal que estén listos para las aplicaciones que se ejecutan de forma regular.
El Big Data puede exigir potencia informática moderada
A su vez, el procesamiento de Big Data exige mucho a la infraestructura informática que hay detrás del mismo. La potencia de cálculo necesaria suele ser proporcionada por sistemas en clúster que distribuyen las cargas de trabajo de procesamiento entre cientos o miles de servidores básicos. Todo ello utilizando tecnologías como Hadoop y el motor de procesamiento Spark.
Así pues, conseguir ese tipo de capacidad de procesamiento de forma rentable es un reto. Por ello, la nube es un lugar notorio para los sistemas de Big Data. Las empresas pueden desplegar sus propios sistemas basados en la nube o utilizar ofertas gestionadas de Big Data como servicio de los proveedores de la nube.
Por norma general, los usuarios de la nube pueden ampliar el número de servidores necesarios. Esto puede ser suficiente para completar los proyectos de Data Analytics masivos. De tal manera que la organización solo tiene que pagar por la capacidad de almacenamiento y el tiempo de computación que utiliza. Así, las instancias en la nube pueden apagarse hasta que se vuelvan a necesitar.
¿Cómo funciona esta herramienta?
Para obtener resultados válidos y relevantes de las aplicaciones del Big Data Analytics, los expertos de Data Science y otros analistas deben tener un conocimiento detallado de los datos disponibles y una idea de lo que buscan en ellos.
Esto hace que la preparación de los datos, que incluye la elaboración de perfiles, limpieza, validación y transformación de las agrupaciones de datos, se convierta en un primer paso para el proceso de análisis.
Una vez reunidos y preparados los datos para su análisis, pueden aplicarse diversas disciplinas de la Data Science y analítica avanzada. Todo ello para ejecutar diferentes aplicaciones, usando herramientas que ofrecen funciones y capacidades de análisis de Big Data.
Estas disciplinas incluyen el Machine Learning y su rama de Deep Learning, el modelado predictivo, Data Mining, análisis estadístico, análisis de flujos, entre otros. De tal manera que utilizando los datos de los clientes como ejemplo, las diferentes ramas de la analítica que pueden realizarse con agrupaciones de datos masivos se extienden en un amplio rango, tales como:
Análisis comparativo
El análisis comparativo examina las métricas de comportamiento de los clientes y la participación de los mismos en tiempo real para comparar los productos, servicios y marca de una organización con respecto de sus competidores.
Analiza lo que la gente dice y escribe en las redes sociales sobre una empresa o un producto específico. Lo que puede ayudar a identificar posibles problemas y audiencias objetivo para las campañas de marketing.
Análisis de marketing
El análisis de marketing proporciona información que puede utilizarse para mejorar las campañas de marketing y las ofertas promocionales de productos, servicios e iniciativas empresariales enfocadas en atraer clientes.
Análisis de emociones
Todos los datos recopilados sobre los clientes pueden analizarse para revelar cómo se sienten respecto a una organización o marca. Así como también, influye en los niveles de satisfacción de los usuarios, los posibles problemas que se generan y cómo podría mejorarse el servicio al cliente.
¿Cuáles son los retos futuros del Big Data?
En relación con los problemas de capacidad de procesamiento, la importancia del Big Data para el diseño de una arquitectura efectiva es un reto común para los usuarios. Los entornos de Big Data deben estar adaptados según las necesidades específicas de una empresa. Esto para requerir que los equipos de tecnologías de la información (TI) y de gestión de datos concentren una agrupación personalizada de tecnologías y herramientas.
El despliegue y la gestión de los sistemas que utilizan esta técnica, necesitan conocimientos innovadores. En comparación con los que tienen los administradores de bases de datos y los desarrolladores de software relacional.
Del mismo modo, ambos problemas pueden resolverse utilizando un servicio gestionado en la nube Pero los responsables de tecnologías de la información deben estar atentos y observar muy de cerca el uso de la nube. Esto para estar seguros de que los costes no suban demasiado. Igualmente, la migración de conjuntos de datos y cargas de trabajo de procesamiento local a la nube, tiende a ser un proceso algo complicado.
Otros retos que aumentan la importancia del Big Data, consisten en hacer que los datos sean accesibles para los científicos y analistas de datos. Especialmente, en aquellos entornos distribuidos que incluyen una mezcla de diferentes plataformas y Data Warehouse.
Además, para ayudar a los analistas a encontrar los datos relevantes, los equipos de gestión y análisis de datos están construyendo cada vez más catálogos. Los cuales adjuntan funciones de gestión de metadatos. El proceso de integración de agrupaciones de Big Data es complejo en algunos puntos. Generalmente, cuando la variedad y la velocidad de los datos son factores.
Importancia del Big Data en estrategias eficaces
En una organización, el desarrollo de una estrategia de Big Data requiere una comprensión de los objetivos empresariales y de los datos que están actualmente disponibles para su uso. Además de una evaluación de la necesidad de datos adicionales para ayudar a cumplir los objetivos. Por ello, hay que seguir una serie de pasos, si bien no son universales, son una guía para establecer una estrategia de recopilación de datos efectiva.
- Priorizar los casos en los que se puede usar Big Data y las aplicaciones previstas para ello.
- Identificar los nuevos sistemas y herramientas necesarias para una buena estrategia.
- Establecer una hoja de ruta para el despliegue.
- Evaluar las competencias internas para ver si es necesario reciclar o contratar nuevo personal.
Por último, para garantizar que las agrupaciones de Big Data estén libres de datos no relevantes, sean coherentes y se utilicen de forma correcta, debe ser prioritario un programa de gobernanza de datos y los procesos de gestión de calidad de datos asociados.
Otras prácticas que se recomiendan para la gestión y el Big Data Analytics incluyen centrarse en las necesidades empresariales de información, por encima de las tecnologías disponibles. Así como también, utilizar la visualización de datos para ayudar en el descubrimiento y el análisis de los mismos.SI tienes una organización o trabajas en una, es indispensable que trabajes con técnicas de análisis de datos para ayudar en el desarrollo de la misma. Por esta razón, puedes cursar el Máster en Big Data y Business Analytics. Obtendrás las herramientas y conocimientos necesarios para impulsar tu empresa al éxito.
