¿Qué es el big data y cuál es su importancia?

Big Data: ¿Qué es y por qué es importante? Desafíos y aplicaciones

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan las empresas en Colombia cada día. Sin embargo, lo verdaderamente relevante no es solo la cantidad de datos, sino cómo las organizaciones colombianas aprovechan este Big Data. El análisis de datos masivos puede proporcionar ideas valiosas que conduzcan a decisiones más acertadas y a movimientos estratégicos en el contexto empresarial colombiano

El big data describe grandes volúmenes de datos, difíciles o imposibles de procesar a través de métodos tradicionales, que sirven para obtener ideas y tomar mejores decisiones de negocios. No importa a qué sector pertenezcan, cada vez es más habitual que las empresas colombianas recurran al análisis de sus datos para que les ayuden a optar por movimientos estratégicos más inteligentes, pero ¿qué es el big data y cuál es su importancia?

Este término, que se puede traducir al español como macrodatos, se refiere a conjuntos de datos o combinaciones de conjuntos de datos cuyo volumen, variabilidad y velocidad de crecimiento hacen compleja su captura, gestión, procesamiento o análisis de forma convencional dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

¿Big data qué es?

Big Data se refiere al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos que son demasiado complejos o extensos para ser procesados mediante métodos tradicionales. Estos conjuntos de datos pueden ser de diferentes tipos y fuentes, como transacciones comerciales, interacciones en redes sociales, registros de sensores, registros de servidores, datos de dispositivos móviles, entre otros.

Definir a partir de qué tamaño un conjunto de datos se considera big data no está muy claro y sigue modificándose con el avance tecnológico, pero la mayoría de los analistas y profesionales se refieren de esta forma a los paquetes que inician en 30-50 terabytes y pueden alcanzar varios petabytes.

La importancia de big data radica en el valor que proporciona a las organizaciones en la capacidad de innovar continuamente y mantenerse a la vanguardia de sus industrias. Aquellas empresas que pueden aprovechar eficazmente sus datos para obtener información valiosa tienen una ventaja competitiva.

Cómo funciona Big Data

El funcionamiento de Big Data implica varios componentes y procesos clave:

1. Captura de datos: Big Data implica la recolección de datos desde múltiples fuentes, que pueden incluir transacciones en línea, redes sociales, dispositivos IoT (Internet de las cosas), registros de servidores, sensores, y más. Los datos pueden ser estructurados (como bases de datos) o no estructurados (como texto, imágenes, audio, video).
2. Almacenamiento de datos: Los datos recopilados se almacenan en sistemas de almacenamiento distribuido, como sistemas de archivos distribuidos o bases de datos NoSQL. Estos sistemas están diseñados para manejar grandes volúmenes de datos y garantizar la disponibilidad y escalabilidad.
3. Procesamiento de datos: Una vez que los datos se almacenan, se procesan utilizando tecnologías de procesamiento distribuido como MapReduce (por ejemplo, Apache Hadoop) o plataformas de procesamiento en tiempo real (como Apache Spark). Estas tecnologías permiten el procesamiento paralelo de grandes volúmenes de datos en múltiples nodos de un clúster.
4. Análisis de datos: Después del procesamiento, los datos se analizan para extraer información significativa y patrones ocultos. Esto puede implicar análisis descriptivos (como resúmenes estadísticos), análisis predictivos (como modelos de machine learning), o análisis prescriptivos (como recomendaciones basadas en datos).
5. Visualización y presentación: Finalmente, los resultados del análisis se visualizan de manera comprensible para los usuarios finales a través de tableros de control interactivos, informes, gráficos y visualizaciones. Esto permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y estratégicas basadas en los datos.

¿Cuál es la importancia del big data?

Lo que hace que los macrodatos sean tan útiles para las compañías es el hecho de que proporcionan respuestas a preguntas que ni siquiera sabían que tenían, dándoles un punto de referencia. Con una cantidad de información tan grande, los datos pueden ser moldeados o probados de la forma que una organización considere adecuada. Sin embargo, la importancia del big data no gira en torno a la cantidad de datos que se tienen, sino en lo que se hace con ellos.

La búsqueda de tendencias dentro de los datos hace que las organizaciones puedan tomar decisiones más rápidamente, sin complicaciones y de manera eficiente. Además, les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que estas acaben con sus beneficios o su reputación.

Este análisis también ayuda a las organizaciones a identificar nuevas oportunidades, lo que, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices. Aunque en cada sector presenta beneficios diferentes, en general la información obtenida del análisis de datos permite:

• Reducir los costos. Las grandes tecnologías de datos y el análisis basado en la nube aportan importantes ventajas en términos de costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos e identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
• Detectar el comportamiento fraudulento.
• Tomar decisiones inteligentes y disminuir el tiempo de ellas. La velocidad del análisis, mezclada con la capacidad de examinar nuevas fuentes de datos, hace que las organizaciones puedan tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
• Determinar las causas de origen de fallos, problemas y defectos casi en tiempo real.
• Desarrollar nuevos productos. Con la capacidad de evaluar las necesidades de los clientes y su satisfacción, viene el poder de darles lo que quieren. Esto significa que es posible crear nuevos ítems para dar respuesta a esos requerimientos.
• Optimizar las ofertas. El big data permite predecir cómo se comportarán los compradores en el futuro en función de sus comportamientos anteriores, por lo que se pueden establecer ofertas de un modo fundamentado y ahorrar dinero.
• Generar cupones para los clientes en el punto de venta basados en sus hábitos de compra.
• Tener un mayor conocimiento del mercado.
• Seguimiento de la competencia. Los macrodatos proporcionan una mayor comprensión de la competencia y anticiparse a ella.
• Información en tiempo real. La información anticuada no tiene valor aplicable en el presente y menos en el futuro, por eso la recopilación de datos de manera diaria que proporciona esta tecnología permite disponer de un feedback casi en el momento.

Ámbitos de aplicación del big data

Ahora que sabemos qué es el big data y para qué sirve, estos son algunos ejemplos de su aplicación en el mundo real.

• Marketing y ventas

Los datos permiten conocer los gustos, preferencias y comportamientos de los clientes, así como usar modelos predictivos para que las organizaciones puedan conocer la aceptación de sus productos.

• Turismo

La satisfacción del cliente en esta industria puede ser difícil de medir, particularmente en el momento oportuno. El análisis de macrodatos ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de la clientela, aplicar análisis e identificar en ese momento posibles problemas antes de que sea muy tarde.

• Deportes

Los equipos profesionales pueden hacer uso del big data para definir las estrategias a utilizar en cada partido, prevenir lesiones de los jugadores y conocer las preferencias de la afición.

• Cuidado de la salud

Los registros de pacientes, historiales, planes de salud, información de seguros, la codificación genética y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave. Su análisis facilita diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.

• Telecomunicaciones

Algunos operadores de telefonía usan esta tecnología para implementar estrategias que permiten disminuir las portabilidades y captar nuevos clientes.

• Ciudades

El aprovechamiento de los datos permite optimizar los flujos de tráfico basándose en la información que llega en tiempo real, las redes sociales y la meteorología. Gracias al big data, las señales de tráfico y semáforos pueden actuar automáticamente para minimizar embotellamientos.

Desafíos de la calidad de los datos en entornos de Big Data

Los desafíos de la calidad de datos en Big Data son fundamentales debido a la naturaleza diversa y voluminosa de los datos. Aquí te presento una descripción de estos desafíos:

En el contexto de Big Data, los desafíos relacionados con la calidad de los datos son significativos debido a varios factores. Primero, la variedad de fuentes de datos, que incluyen datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes, puede generar inconsistencias y duplicaciones. Además, el volumen masivo de datos puede dificultar la identificación de errores o datos incorrectos.

Otro desafío importante es la veracidad de los datos, ya que pueden existir datos inexactos, incompletos o desactualizados en conjuntos de datos tan grandes y dinámicos. La integridad de los datos también es esencial, asegurando que los datos sean coherentes y precisos en todas las etapas de su procesamiento y análisis.

Además, la velocidad a la que se generan y se procesan los datos en entornos de Big Data puede dificultar el mantenimiento de la calidad de los datos en tiempo real. La limpieza y la normalización de datos, así como la aplicación de medidas de calidad durante todo el ciclo de vida de los datos, son esenciales para abordar estos desafíos y garantizar la fiabilidad y utilidad de los datos en Big Data.

Los desafíos de la calidad de datos en el contexto de Big Data son significativos debido a la diversidad y volumen de los datos involucrados. Estos desafíos incluyen

• Variedad de fuentes: Big Data involucra datos de múltiples fuentes, incluyendo estructurados y no estructurados, lo que puede resultar en inconsistencias y duplicaciones.
• Volumen masivo: La enorme cantidad de datos puede dificultar la identificación y corrección de errores, así como el mantenimiento de la integridad de los datos.
• Velocidad de generación: Los datos en entornos de Big Data se generan a alta velocidad, lo que requiere procesos eficientes para garantizar la calidad de los datos en tiempo real.
• Veracidad de los datos: Existen desafíos para asegurar la precisión, completitud y actualidad de los datos en conjuntos tan grandes y dinámicos.
• Necesidad de limpieza y normalización: Los datos en bruto pueden contener ruido y redundancias que deben ser eliminados o transformados para mejorar su calidad y utilidad.

Como se puede ver, en la actualidad el uso de las herramientas y lenguajes tales como Python, R, Spark, Hadoop, MongoDB, Cassandra, Neo4J, Redis, Power BI, Qlik Sense y Tableau, entre otros, es fundamental para las empresas, organismos públicos e instituciones, ya que ayudan en materias que van desde la toma de decisiones hasta el aumento de productividad.

Precisamente, debido al auge que ha tenido en el sector en el país y el mundo, uno de los principales retos que enfrenta esta tecnología es el encontrar nuevos talentos. Quienes estudien una Maestría en Ciencia de Datos, como la que ofrece UNIR en Colombia, se convertirán en objetivo de los reclutadores.

El big data tiene aplicaciones muy amplias y las organizaciones deben aprovecharlas para mantenerse a la vanguardia en el mundo empresarial. Los datos están ahí, pero si no se analizan y utilizan, se está desperdiciando una importante ventana de oportunidad de aumentar la competitividad y crecer.