Big Data es un término que describe un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, con los que se relaciona una empresa u organización en su actividad diaria. Estos datos pueden extraerse para obtener información y utilizarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones analíticas avanzadas.
Por ello, no es la cantidad de datos lo que importa, sino lo que hacen las organizaciones con los datos. Los macrodatos del Big Data se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos comerciales estratégicos.
Características del Big Data
El Big Data abarca el volumen de información, la velocidad a la que se crea y recopila y la variedad o el alcance de los puntos de datos que se cubren. Estos tres puntos son conocidos como las tres “V” del Big Data, los cuales son:
- Volumen: las enormes cantidades de datos que se almacenan.
- Velocidad: la velocidad a la que se deben procesar y analizar los flujos de datos.
- Variedad: las diferentes fuentes y formas de las que se recopilan los datos, como números, textos, vídeos, imágenes o audios.
A parte de las tres V fundamentales del Big Data, hay más factores con los que a menudo se asocia este concepto. Por un lado, la veracidad, que está relacionada con el grado de precisión en los conjuntos de datos y cómo de fiables son. Los datos que no han sido procesados pueden influir en la calidad de los datos y si no se lleva a cabo una limpieza de los mismos, los datos incorrectos conducen a errores de análisis. Los equipos de análisis y gestión de datos deben estar seguros de que tienen suficientes datos precisos para producir resultados.
Cómo funciona el Big Data
Los macrodatos del Big Data se clasifican como estructurados y no estructurados. Por un lado, los datos estructurados consisten en información ya administrada por la organización en bases de datos y hojas de cálculo que suelen ser de naturaleza numérica.
Los datos no estructurados son información que no está organizada y no cae en un modelo predeterminado. Además, incluye datos recopilados de fuentes de redes sociales que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes.
Los macrodatos se suelen recopilar a través de comentarios públicos en redes sociales y sitios web, recopilados voluntariamente de aplicaciones y dispositivos electrónicos personales, también de cuestionarios, compras de productos y registros electrónicos. La presencia de sensores y otras entradas en dispositivos inteligentes permite recopilar una gran cantidad de datos.
Los macrodatos del Big Data se almacenan con mayor frecuencia en bases de datos informáticas y se analizan mediante software diseñado específicamente para manejar conjuntos de datos grandes y complejos. Muchas empresas de servicio se especializan en la gestión de este tipo de datos complejos.
Los sectores principales que utilizan el análisis de Big Data
- Banca y valores: para monitorizar los mercados financieros a través de los diferentes procesadores de red y reducir los fraudes. Las comisiones de intercambio están usando Big Data para garantizar que no se producen transacciones ilegales.
- Comunicaciones y medios: La industria de la música, por ejemplo, es un sector de los medios que está utilizando el Big Data para estar al tanto de las últimas tendencias.
- Deportes: en este sector lo utilizan para conocer los patrones de audiencia de diferentes eventos en zonas específicas y también para monitorizar el esfuerzo de jugadores individuales y equipos mediante análisis.
- Cuidado de la salud: en este caso se utiliza para avanzar la búsqueda en respuestas a problemas de salud e identificar la propagación mundial en caso de un virus o pandemia (Covid-19).
- Educación: Big Data para actualizar y mejorar la literatura escrita para una variedad de campos que están experimentando un rápido desarrollo.
- Fabricación: Big Data para mejorar la proactividad mediante el uso de macrodatos para gestionar la cadena de suministro.
- Seguros: Las compañías de seguros utilizan el Big Data empresarial para realizar un seguimiento del esquema de póliza que tiene mas demanda y genera la mayor cantidad de ingresos.
- Comercio con el consumidor: Las empresas comerciales y de consumo están utilizando en Big Data para hacer crecer su cuota de mercado mediante estrategias como, por ejemplo, proporcionar tarjetas de fidelización y realizar un seguimiento de ellas.
- Transporte: el Big Data se usa para mejorar la planificación de las rutas, control, gestión del tráfico y logística.
- Energía: se utiliza análisis de Big Data para monitorizar los patrones de carga así como de consumo de energía.
El Big Data: un proceso imparable
La cantidad de datos que se generan sigue creciendo por lo que detener el crecimiento del Big Data es imposible. El Big Data es cada vez más un problema competitivo: a medida que más empresas inviertan y tengan éxito con sus Big Data, aquellas empresas que no sigan el paso estarán en gran desventaja. Por último, las tecnologías y los productos comerciales para contener y controlar el Big Data están evolucionando rápidamente, por lo que las organizaciones de TIC deben mantenerse alerta a las nuevas innovaciones y oportunidades.
En última instancia, el valor comercial y los beneficios de las iniciativas de Big Data dependen de los trabajadores encargados de administrar y analizar los datos. Algunas herramientas de Big Data permiten a los usuarios menos técnicos realizar tareas de análisis predictivo o ayudar a las empresas a implementar una infraestructura adecuada para proyectos de Big Data, a la vez que minimizan la necesidad de conocimientos de hardware y software.
Los macrodatos se pueden contrastar con los datos pequeños, un término que a veces se usa para describir conjuntos de datos que se pueden usar fácilmente para análisis. Un axioma citado habitualmente es: ‘el Big Data es para máquinas, los datos pequeños son para personas’.
