Elena Bello Cuando escuchamos un término repetidamente sin haberlo oído antes, es señal de que algo está rompiendo las reglas. Eso es lo que ha pasado con el Big Data, que ha revolucionado tanto el sector empresarial como el digital. Por eso, si todavía no estás familiarizado con este concepto, en este artículo te explicamos qué es el Big Data, cómo funciona, para qué sirve y de qué forma puede cambiar el rumbo de tu empresa. ¡Sigue leyendo y no te lo pierdas!
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¿Qué es Big Data?
Big Data es el concepto que engloba enormes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. Se trata de una cantidad de datos tan compleja y tan grande que ninguna de las tradicionales herramientas de administración de datos es capaz de almacenarlo ni procesarlo de forma eficiente.
Hoy en día, casi más de 7.000 millones de dispositivos comparten información por Internet. Se estima que esta cifra se elevará hasta los 20.000 millones en 2025. En este sentido, el Big Data se encarga de analizar este océano de datos para convertirlo en la información que está transformando el mundo.
Historia del Big Data
Si buscamos en Google el término Big Data, encontraremos diferentes tipos de conceptos, entre los cuales veremos de forma repetida palabras como «masivos», «gran escala», «grandes conjuntos de datos», «enormes cantidades de datos», “Petabytes” y “Exabytes”.
¿Sabes cuanta cantidad de información contiene un Exabyte? La respuesta es un billón de Gigabytes. Una cantidad de datos inimaginable para nosotros como humanos, pero no para una máquina. Las grandes compañías como Google suelen hablar de Petabytes y Exabytes de información con mucha frecuencia, y es algo normal por la cantidad de datos que manejan. En cambio, si rebajamos la escala y nos ponemos a hablar de pymes, lo común sería hablar de Gigabytes y Terabytes. Es decir, de Small Data.
Las necesidades de gigantes como Google fueron incrementándose con el paso del tiempo. En un momento dado, se tuvieron que plantear qué hacer con tanta cantidad de datos y cómo sacar provecho de los mismos. Esto les llevó a comprender que, si analizaban toda la información que recopilaban, podían llegar a entender mejor el mercado y a crear estrategias personalizadas en base a esos datos con el objetivo de satisfacer mejor las necesidades de los consumidores.
Así, toda esa información se convirtió en la nueva clave para tomar decisiones inteligentes y acertadas minimizando riesgos. Además, lo más importante, podían predecir el comportamiento de los consumidores y estar en el momento exacto en el que quisieran satisfacer alguna necesidad.
Big Data en tiempo real
¿Cómo funciona el Big Data?
El Big Data es muy complejo debido a su diversidad. Esto ha creado la necesidad de contar con sistemas capaces de procesar sus diferencias estructurales y semánticas. Para ello, requiere de bases de datos NoSQL especializadas que puedan almacenar los datos de una forma que no suponga un cumplimiento estricto de un modelo en particular. Esto proporciona la flexibilidad necesaria para analizar fuentes de información aparentemente dispares y acabar obteniendo una visión holística de lo que está sucediendo, cómo actuar y cuándo hacerlo.
A la hora de recoger, procesar y analizar Big Data, suele hablarse de datos operativos o datos analíticos que se almacenan según distintos criterios.
- Los sistemas operativos gestionan grandes lotes de datos a través de múltiples servidores e incluyen entradas como inventarios y datos de clientes o compras. Hablamos de la información del día a día de una organización.
- Los sistemas analíticos son más sofisticados. Son capaces de procesar análisis de datos complejos y de proporcionar información para la toma de decisiones. Suelen integrarse en los procesos con el objetivo de maximizar la recopilación y el uso de datos.
¿Para qué sirve el Big Data?
Cada vez que entramos en una página web estamos facilitando una serie de datos sobre nuestra actividad online. Por ejemplo, para qué utilizamos un sitio, si somos visitantes habituales o a qué sitios accedemos y cómo lo hacemos. La mayoría de las personas no son conscientes de la cantidad de información que esto aporta.
Esta enorme cantidad de datos llega mucho más allá del momento en el que encendemos nuestros ordenadores, ya que cuando recorremos la vía pública estamos igual de expuestos. Y es que, a través de la geolocalización de nuestras terminales, las redes wifi o cámaras de vigilancia, cualquiera puede obtener una jugosa base de datos que se convertirá en información útil mediante el Big Data.
Lejos queda ya el pensamiento de que solo estamos desprotegidos cuando proporcionamos nuestros datos personales al completar algún formulario o registrarnos para realizar alguna compra a través de Internet. Todo esto es algo que quizá la mayoría de los usuarios pasa por alto y que las empresas aprovechan, cada vez más, para conseguir nuevas oportunidades de negocio.
Esta nueva tecnología se ha convertido en una gran vía de negocio, ya que permite a las empresas conocer en profundidad a sus clientes, además de profundizar en sus necesidades y en la forma que tienen de actuar frente a los productos y servicios.
Todos los sectores empresariales utilizan esta nueva técnica, no solo las empresas de comunicación y marketing, sino también sectores como la medicina, la física o el deporte, buscando el retorno de inversión de sus campañas. Ocurre, por ejemplo, al contar con una gran variedad de datos de pacientes, lo que permite mejorar su calidad de vida a través de la prevención y el control de enfermedades.
¿Por qué el Big Data es importante para las empresas?
Cualquier dispositivo que sea capaz de almacenar y procesar información es una fuente generadora de datos. Lo que hay que hacer es organizarlos para que se conviertan en información útil para las empresas. De forma resumida, el tipo de contenido que resulta interesante analizar es:
- Contenido web obtenido de las redes sociales.
- M2M, el contenido que permite conectarse a otros dispositivos.
- Registros de facturas y detalles de llamadas.
- Información biométrica, como huellas digitales o reconocimiento facial.
- Información como correos electrónicos, notas de voz y llamadas telefónicas.
Es decir, independientemente de la forma en la que se clasifiquen, podemos encontrar datos en todas partes. En nuestros teléfonos móviles, tarjetas de crédito, aplicaciones de software, vehículos, registros, páginas web, etc.
El Big Data es usado por la mayoría de industrias para identificar patrones y tendencias. También para responder preguntas, detectar las necesidades del mercado, las demandas y para obtener información sobre los clientes. Las empresas usan esta información para mejorar sus negocios, entender las decisiones de los clientes, realizar investigaciones, hacer pronósticos y, especialmente, para saber cómo dirigirse a audiencias clave.
Ventajas del uso del Big Data
Como hemos comentado en el punto anterior, el Big Data es enormemente beneficioso si se usa correctamente. Las organizaciones pueden aprovechar toda la información que se les brinda para mejorar la toma de decisiones, ser más eficientes y optimizar los costes, así como segmentar a los clientes y conseguir nuevas fuentes de ingreso. Además:
- Incrementa la productividad y la eficiencia, ya que las herramientas procesan los datos de forma más rápida y facilita a los empleados su trabajo.
- Te da la oportunidad de mejorar la toma de decisiones, ya que nos proporciona una base más informada y confiable.
- Reduce los costes, ya que el aumento de la productividad puede suponer grandes ahorros en costes e impactar positivamente en la rentabilidad.
- Facilita la detección de fraudes y anomalías, ya que detectan transacciones erróneas o problemas en las actividades.
- Mayor agilidad y velocidad de comercialización.
- Mejora la atención al consumidor y la experiencia del usuario, ya que tenemos más información sobre lo que les gusta y lo que no.
Tipos de datos en Big Data
Con toda esta información, hay que tener en cuenta que existen diversos tipos de datos. Estos los podemos dividir en:
1# Datos estructurados
Este grupo recoge todos aquellos datos que se pueden almacenar, acceder y procesar en forma de formato fijo. Este tipo de datos representan aproximadamente el 20% de los datos disponible e incluyen números, fechas y grupos de palabras. Son los que estamos más acostumbrados a tratar y, por lo general, se almacenan en bases de datos.
2# Datos no estructurados
Por otro lado, los datos no estructurados no siguen un formato específico. Siguen su forma original, tal y como fueron recogidos. Para hacernos una idea, si el 20% de datos disponibles por las empresas son estructurados, el 80% no lo son. No tienen un formato concreto que nos permita almacenarlos de forma tradicional, porque la información no puede desglosarse. Por ejemplo, en este grupo estarían los emails, los PowerPoint o los archivos PDF, por ejemplo.
3# Datos semiestructurados
Los datos semiestructurados se sitúan en el medio. Es decir, no se ajustan a la estructura formal de los modelos de datos asociados con bases de datos relacionales u otras formas de tablas de datos, pero contienen etiquetas u otros marcadores para separar elementos y hacer cumplir las jerarquías de registros y campos. Por ejemplo, JSON y HTML son formas de datos semiestructurados.
Características de los datos
El Big Data empezó como el proceso de las 5 Vs: volumen, velocidad y variedad. Sin embargo, al ir evolucionando aparecieron otras Vs: veracidad, valor y variabilidad. Puede ser que, cuando estés leyendo este post, incluso hayan aumentado. Es más, cometeremos el atrevimiento de agregar una: la visión.
Veamos en qué consiste cada una:
- Volumen: la cantidad de datos que maneja.
- Velocidad: tener la infraestructura y los procesos necesarios para tratar los datos de forma ágil y en el menor tiempo posible para aplicar estrategias de cambios.
- Variedad: tener distintas fuentes de recopilación de datos sobre diferentes aspectos relacionados con el negocio y los consumidores. No solo data estructurada, sino de diferentes tipos: comportamiento, conversaciones, afinidades, fotos, vídeos, etc.
- Veracidad: cómo de acertada es la data que tenemos. A mayor volumen, mayor es el trabajo para organizar esos datos.
- Valor: saber cómo tratar la data que se recopila para sacarle un valor a la misma que ayude a tomar decisiones acertadas.
- Variabilidad: las diferentes interpretaciones que pueden resultar en el proceso.
- Visión: el poder tener una visión clara de cómo proceder en base a los diferentes patrones e interpretaciones de comportamiento del consumidor.
Desafíos en el mundo del Big Data
Muchas empresas se quedan estancadas en la etapa inicial de sus proyectos de Big Data. Esto se debe a que no son conscientes de los grandes desafíos que plantea ni están equipados para ello.
Uno de los motivos principales es la falta de comprensión y formación en el ámbito. Probablemente, la mayoría de empleados no especialistas en este campo no sepan qué son los datos, cómo se procesan o almacenan.
Otro de los desafíos que plantea es saber cómo almacenar correctamente estos datos. La cantidad de datos que se acumulan en los centros y bases de datos de las empresas aumenta rápidamente y a medida que lo hace se vuelve más difícil de procesar.
En cuanto a las herramientas, las organizaciones a menudo se confunden al seleccionar la mejor para el análisis y almacenamiento de Big Data. Si no se escoge la adecuada, acabará suponiendo un desperdicio de dinero, tiempo, esfuerzo y horas de trabajo.
Para ejecutar estas tecnologías y herramientas, las compañías necesitan contratar a profesionales de datos capacitados y formados en el ámbito. Esto incluye tanto a científicos de datos como a analistas de datos e ingenieros de datos con experiencia. La realidad es que en la actualidad no hay suficientes expertos en el sector como para cubrir esta necesidad.
Ejemplos de Big Data
La plataforma de servicio de suscripción de vídeo bajo demanda Netflix es una de las empresas que más partido le saca al Big Data. La empresa monitoriza el número de reproducciones que hace cada uno de sus usuarios y analiza sus valoraciones, el soporte que usan (desde dónde acceden a sus contenidos), su ubicación geográfica o el día y hora del visionado. Con toda esta información construye un perfil completo de sus suscriptores. Otros ejemplos del uso de Big Data son:
- Descubrir los hábitos de compra de los consumidores
- Ofrecer un marketing personalizado
- Herramientas de optimización del combustible para la industria del transporte
- Monitorización de las condiciones de salud a través de datos
- Mapas de carreteras en vivo para vehículos autónomos
- Planes de salud personalizados para pacientes con cáncer
- Orden de inventario predictivo
- Protocolos de ciberseguridad y monitorización de datos en tiempo real
El perfil de experto en Big Data se ha convertido en la profesión de moda. Y es que en los últimos años la demanda de estos perfiles por parte de las empresas y organizaciones ha crecido a pasos agigantados.
Debido a la transformación digital, las compañías se encuentran con una cantidad de datos a la que nunca antes habían tenido que enfrentarse. Por eso, necesitan expertos que sepan gestionarlos y, sobre todo, analizarlos.
Por último, si quieres especializarte en Big Data, en IEBS te ofrecemos el Master Big Data, en el que trabajarás en tu propio proyecto de Business Intelligence o Big Data. ¡Te esperamos!
Muy interesante
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