¿Cuáles son las 5 vs del Big Data?

Uno de las mayores avances en la tecnología ha sido el Big Data como fuente para recopilar grandes cantidades de datos sobre las personas y sus organizaciones. Sin embargo, no todos los tipos de información son iguales y se trabajan de la misma forma. Para ello, existe una clasificación taxonómica conocida como las 5 vs del Big Data que permiten simplificar el proceso de comprensión de los mismos y su valor empresarial. Si quieres saber en qué consisten, te lo explicamos en el siguiente artículo.

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Big Data, del dato a la información valiosa

El Big Data es una de las claves fundamentales para mejorar la gestión de las empresas. Y es que, ya se generan más datos en dos días que en toda nuestra historia contemporánea. Según la consultora Gartner, en el año 2023 habrá más de 30 mil millones de dispositivos conectados a Internet, lo que nos deja entrever que el volumen de datos contenidos en Big Data sigue creciendo exponencialmente.

La transformación digital de estructuras, procesos y herramientas permite que el entorno del Big Data crezca cada día a pasos agigantados. A causa de la rápida evolución de la tecnología y de los hábitos y comportamientos de la sociedad, las empresas se ven ahora en la necesidad de recopilar, gestionar y analizar grandes cantidades de datos que, gracias al Big Data, pueden convertir en información.

Una fuente muy valiosa de conocimiento sobre los clientes, la competencia, el entorno, etc., con la que definir mejores estrategias para alcanzar sus objetivos y obtener ventajas competitivas.

Las 5 vs del Big Data 

El Big Data se compone de cinco dimensiones que lo caracterizan, conocidas como las 5 vs del Big Data. Veamos en qué consiste cada uno de estos aspectos:

1. Volumen

Tradicionalmente, los datos se han venido generando de forma manual. Ahora provienen de máquinas o dispositivos y se gestan de manera automática, por lo que el volumen a analizar es masivo. Esta característica del Big Data se refiere al tamaño de las cantidades de datos que se generan actualmente.

Las cifras son abrumadoras. Y es que los datos que se producen en el mundo durante dos días equivalen a todos los generados antes del año 2003. Estos grandes volúmenes de datos que se producen a cada momento suponen retos técnicos y analíticos importantes para las empresas que los gestionan. 

Estos son las limitaciones de almacenamiento, los requisitos de potencia de procesamiento y las capacidades de ancho de banda.

2. Velocidad

El flujo de datos es masivo y constante. En el entorno del big data, los datos se generan y almacenan a una velocidad sin precedentes. Este gran volumen provoca que los datos queden desfasados rápidamente y que pierdan su valor cuando aparecen otros nuevos.

Las empresas, por lo tanto, deben reaccionar muy rápido para poder recopilarlos, almacenarlos y procesarlos. El reto para el área de tecnología es almacenar y gestionar grandes cantidades de datos que se generan continuamente. El resto de áreas también deben trabajar a gran velocidad para convertir esos datos en información útil antes de que pierdan su valor.

3. Variedad

El origen de los datos es altamente heterogéneo. Provienen de múltiples soportes, herramientas y plataformas: cámaras, smartphones, coches, sistemas GPS, redes sociales, registros de viajes, movimientos bancarios, etc. A diferencia de hace unos años, cuando los datos que se almacenaban se extraían, principalmente, de hojas de cálculo y bases de datos.

Los datos que se recopilan pueden venir estructurados (son más fáciles de gestionar) o no estructurados (en forma de documentos, vídeos, mensajes de correo electrónico, redes sociales, etc.). Dependiendo de esta diferenciación, cada tipo de información se tratará de manera distinta, a través de unas herramientas específicas.

La esencia del big data reside en, posteriormente, combinar y configurar unos datos con otros. Es por este motivo por el que aumenta el grado de complejidad en los procesos de almacenamiento y de análisis de los datos.

4. Veracidad

Esta característica es una de las 5 vs del big data que probablemente supone un mayor reto. El gran volumen de datos que se genera puede hacer que dudemos del grado de veracidad de todos ellos, ya que la gran variedad de los datos provoca que muchos de ellos lleguen incompletos o incorrectos.

Por ejemplo, en un ecommerce puedes tener todos los datos que involucren un pedido, y estos pueden incluir aquellos que han sido cancelados o fraudulentos y por ende, la tasa de conversión no será real.

Esto se debe a múltiples factores, por ejemplo, si los datos provienen de distintos países o si los proveedores utilizan diferentes formatos. Estos datos deben ser limpiados y analizados, una actividad incesante, ya que continuamente se generan otros nuevos. La incertidumbre en cuanto a la veracidad de los datos puede provocar ciertas dudas sobre su calidad y su disponibilidad en un futuro. 

Por ello, las empresas deben asegurarse de que los datos que están recopilando tengan validez, es decir, que sean los adecuados para los objetivos que se pretenden alcanzar con ellos.

5. Valor

La 5 vs del big data representa el aspecto más importante. El valor que generan los datos, una vez convertidos en información, puede considerarse el aspecto más importante. Con ese valor, las empresas tienen la oportunidad de sacar el máximo partido a los datos para introducir mejoras en su gestión, definir estrategias más óptimas, obtener una clara ventaja competitiva, realizar ofertas personalizadas a los clientes, aumentar la relación con el público, y mucho más.

Para ser conscientes de todas las oportunidades que se pueden extraer mediante la aplicación del Big Data es necesario entender cuáles son los principales elementos que le aportan valor y que provocan que su aplicación a nivel empresarial sea una apuesta segura. Y tú, ¿dónde crees que reside el éxito del Big Data? No dudes en comentar y dejarnos tu opinión.

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