¿Qué es Big Data?

Big data se refiere a las cantidades voluminosas y en constante crecimiento de datos que tiene una organización que no se pueden analizar con métodos tradicionales. Big data, que incluye tipos de datos tanto estructurados como no estructurados, suele ser la materia prima para que las organizaciones ejecuten análisis y extraigan información que les ayude a diseñar mejores estrategias comerciales. Es más que un subproducto de procesos y aplicaciones tecnológicas. Big data es uno de los activos más importantes en la actualidad.

Big Data puede estar compuesto por datos estructurados tradicionales, datos no estructurados o semiestructurados. Un ejemplo de big data no estructurado y en constante crecimiento son los datos generados por los usuarios en las redes sociales. El procesamiento de dichos datos requiere un enfoque diferente al de los datos estructurados junto con herramientas y técnicas especializadas.

Big data es el subproducto de la explosión de información de hoy. Todas las áreas de los negocios y la vida cotidiana contribuyen a la creciente cantidad de datos masivos: comercio minorista, bienes raíces, viajes y turismo, finanzas, redes sociales y tecnología, todos los aspectos de nuestras vidas, desde cuántos pasos damos hasta nuestros historiales financieros, son datos.

En 2017, se estimó que alrededor de 3.8 mil millones de personas, alrededor del 47 % de la población mundial, usaban Internet. La cantidad y variedad de dispositivos electrónicos inteligentes se ha disparado en los últimos años y continúa creciendo. Nuestros datos de salida diarios se estiman en 2,5 trillones de bytes y siguen creciendo.

Con el número de personas que usan Internet aumentando exponencialmente, los datos nunca duermen.

Las cifras que mostramos a continuación ayudarán a arrojar cierta perspectiva sobre el tamaño del gigante Big Data. Esto es lo que está sucediendo en el ámbito cibernético cada minuto. Solo tiene que hacer los cálculos.

• Los canales meteorológicos reciben 18.055.555 solicitudes de previsión.
• Las personas hacen 176.220 llamadas con Skype.
• Los usuarios de Instagram publican 49.380 fotos.
• Los usuarios de Netflix transmiten 97.222 horas de video.

Características de Big Data

Las cinco V de Big Data que son universalmente aceptadas:

1. Volumen
2. Velocidad
3. Variedad
4. Veracidad
5. Valor

1. Volumen

Si pensamos en big data como una pirámide, el volumen formará su amplia base. El volumen de datos que gestionan las empresas de todo el mundo comenzó a dispararse alrededor de 2012 cuando las organizaciones comenzaron a recopilar más de tres millones de datos todos los días. Desde entonces, se estima que este volumen se duplicará cada 40 meses, según un profesor doctor de la Universidad Antonio de Nebrija.

2. Velocidad

El término 'velocidad' se refiere a la velocidad a la que se generan los datos.

No es solo el volumen de big data lo que puede ser un activo: la rapidez con la que fluyen, es decir, su velocidad, también es importante. Cuanto más cerca esté del tiempo real, mejor en términos de ventaja competitiva para las empresas que buscan extraer información útil y valiosa de él.

Un ejemplo de esto es si una empresa de comida a domicilio decide comprar una campaña de Google Ads sobre la base de sus datos de ventas 45 minutos después del inicio de un gran evento deportivo. Los mismos datos habrán perdido su relevancia unas horas después.

Las tecnologías que impulsan esta necesidad de datos rápidos incluyen etiquetas RFID, medición inteligente y varios tipos de sensores.

3. Variedad

La variedad se refiere al espectro de fuentes de las que una empresa puede adquirir big data y la gran cantidad de formatos en los que puede aparecer. Esto incluye lugares como teléfonos inteligentes, dispositivos internos, charlas en redes sociales, datos de cotizaciones bursátiles y datos de transacciones financieras. La fuente tiene que ser particularmente relevante para la naturaleza del negocio para el cual se recopilan los datos. Por ejemplo, una empresa minorista debe estar atenta a lo que dicen los usuarios en las redes sociales sobre su línea de ropa lanzada recientemente. Una empresa de fabricación tendría menos valor incrustado en el seguimiento de las redes sociales.

Una variedad de datos también puede extenderse para ayudar a las organizaciones a comprender los perfiles y personas de los clientes. Por ejemplo, a una empresa le resultaría útil saber no solo cuántas personas abren su boletín informativo, sino también por qué lo abrieron y las características distintivas de la audiencia.

4. Veracidad

La veracidad pone en duda la calidad y precisión de los datos. Los datos limpios son los más confiables. Las organizaciones deben conectar, limpiar y transformar sus datos en todos los sistemas para poder confiar en ellos. Necesitan jerarquías y múltiples enlaces de datos para mantener el control de sus datos.

5. Valor

En el vértice de la pirámide se encuentra el valor, la capacidad de extraer información comercial viable de la avalancha de datos.

El valor es poder predecir cuántos miembros nuevos se unirán al sitio web, cuántos clientes renovarán las pólizas de seguro, cuántos pedidos se esperan, etc. El valor es saber quiénes son los mejores clientes y quiénes desaparecerán del mapa en unas pocas semanas o meses, para no volver jamás.

Las empresas obtienen valor a través de su capacidad para monetizar los conocimientos proporcionados por Big Data. Llegan a conocer mejor a sus clientes y continúan haciendo ofertas más relevantes.

Principales tipos y fuentes de Big Data

Transmisión de datos

Estos son los datos que provienen del Internet de las cosas y los dispositivos conectados. Son datos que fluyen hacia los sistemas en orden cronológico. Puede transmitirse a los sistemas de TI desde una multitud de dispositivos conectados, como teléfonos inteligentes, dispositivos portátiles, automóviles inteligentes, equipos industriales y dispositivos médicos. Los datos de transmisión se pueden analizar por primera vez o de forma continua, escaneándolos para ver si vale la pena almacenarlos para un análisis posterior o si se pueden descartar de manera segura.

Datos de redes sociales:

Los millones de interacciones diarias en plataformas de redes sociales como Facebook, Instagram, YouTube en forma de fotografías, imágenes, GIFS, videos, voz, comentarios (texto) y archivos de sonido conforman el repertorio de datos de las redes sociales. Esto es especialmente valioso para campañas de ventas, soporte y marketing. El desafío radica en el hecho de que se encuentra principalmente en forma no estructurada o semiestructurada, por lo que se necesita un procesamiento adicional antes de que pueda analizarse.

Datos disponibles públicamente

Esto se refiere a la enorme cantidad de fuentes de datos abiertos, incluidos los portales data.gov de los principales gobiernos del mundo.

El resto de big data proviene de la nube, lagos de datos, vendedores, proveedores o clientes.

Cómo se procesa Big Data

El procesamiento de big data comienza con el establecimiento de una estrategia para aprovecharlo. El siguiente paso es identificar y catalogar sus fuentes, ubicaciones, sistemas, usuarios y propietarios y cómo fluye hacia adentro. Luego, crea una infraestructura para almacenar y administrar los datos para que sean fácilmente accesibles para el análisis, el paso final para facilitar la información basada en datos. Toma de decisiones. Este protocolo es útil para administrar conjuntos de datos estructurados tradicionales, así como datos no estructurados y semiestructurados.

Al desarrollar una estrategia de gestión de big data, es imperativo tener en cuenta los objetivos comerciales actuales y futuros desde el punto de vista del crecimiento empresarial y de la tecnología, y tratar big data como cualquier otro activo comercial de valor.

Los datos se pueden almacenar en el sitio en un almacén de datos tradicional, pero las soluciones de almacenamiento en la nube han ganado popularidad en los últimos años. Estos son más económicos y proporcionan un cierto grado de flexibilidad. En lo que respecta al procesamiento, los sistemas informáticos disponibles en la actualidad tienen la velocidad, la potencia y la agilidad necesarias para satisfacer las demandas de acceso a volúmenes de datos tan masivos. La integración de datos, la garantía del control de calidad, el suministro de gobierno de datos y su preparación para que las herramientas analíticas hagan su trabajo también son parámetros necesarios.

Herramientas para extraer el máximo de Big Data

Big data es lo que alimenta los esfuerzos de análisis avanzados de nuestra era, como la inteligencia artificial. Cuanto más eficientemente utilice una empresa los datos recopilados, más potencial podrá extraer de ellos. Invertir en software que pueda gestionar y analizar grandes volúmenes de datos, especialmente en tiempo real, es un paso vital para la gestión de big data.

MapReduce, BigTable y Hadoop: cuando se deben almacenar grandes cantidades de datos y se deben identificar formas mejores o más eficientes de realizar actividades comerciales, se recurre a herramientas como Hadoop y análisis basados en la nube. Estos ayudan a optimizar los procesos para ofrecer ventajas de costos.

Además, la alta velocidad de herramientas como Hadoop junto con el análisis en memoria ayuda a identificar recursos sin explotar, es decir, nuevas fuentes de datos para el análisis. La velocidad de captura y análisis de datos es un gran activo para que las empresas tomen decisiones rápidas.

Los desafíos complejos necesitan soluciones inteligentes. Las plataformas deben empoderar a las organizaciones con interfaces simples e intuitivas que garanticen que incluso los menos expertos en TI puedan usarlas. La plataforma también debería poder aprovechar el espectro completo de big data, lo que resulta en análisis precisos en tiempo real. Ser capaz de manejar varios terabytes de clústeres de datos de diversas fuentes y convertirlos con éxito en paneles que brindan información útil y análisis de flujo de trabajo hacen que un sistema sea exitoso.

Análisis de Big Data: perspectivas

• La analítica de big data brinda una comprensión más profunda de las condiciones actuales del mercado, el comportamiento de compra de los clientes, la popularidad del producto, y otros, para optimizar la fabricación o la planificación de adquisiciones.
• Del mismo modo, big data ayuda a una empresa a enfocarse en lo que les gusta a los clientes, en qué grupo demográfico se encuentran los clientes que pagan, y luego encontrar formas de recompensar y fomentar su lealtad para retener a sus clientes a largo plazo.
• Mantener contentos a los clientes es crucial para la longevidad del negocio. Los conocimientos proporcionados por Big Data contribuyen en gran medida a gestionar las expectativas y diseñar campañas de marketing memorables y efectivas para varios personajes de clientes.
• El análisis de big data también puede ser un medidor de sentimiento, midiendo cómo se sienten los consumidores acerca de su marca, servicio o producto. Esto puede ser de gran ayuda en la gestión de la imagen de marca. Los conocimientos de big data pueden ayudar a mejorar la visibilidad y la popularidad en línea y mantener las calificaciones altas.
• Los conocimientos proporcionados por el análisis de big data ayudan a las empresas a innovar y volver a desarrollar constantemente sus productos para mantenerse por delante de la competencia. Ayudan a identificar la causa raíz de fallas, problemas y defectos.
• Big data ayuda a identificar patrones, calcular carteras de riesgo e interceptar comportamientos fraudulentos antes de que se produzcan daños graves.

Beneficios a largo plazo derivados del procesamiento de Big Data

Una vez que las organizaciones han invertido tiempo y recursos en la infraestructura necesaria para procesar big data, pueden esperar obtener los siguientes beneficios:

• Optimización de recursos y planificación de inventario.
• Mejor gestión de activos.
• Comprensión más intuitiva de los perfiles de los clientes.
• Mejores relaciones con clientes, vendedores y proveedores.
• Tiempos de pedido a entrega más cortos.
• Mejor integración en toda su cadena de suministro.
• Planificación estratégica más eficaz.
• Menor tiempo de reacción para abordar los problemas de la cadena de suministro.
• Mejor servicio al cliente y respuesta más rápida.

Cómo Big Data está impactando varios sectores: ejemplos

Big Data en el sector educativo

Big data ha impulsado cambios importantes en el sector de la educación, particularmente en:

• Crear programas de aprendizaje y desarrollo más personalizados, dinámicos e interactivos.
• Definir nuevamente el alcance de los materiales del curso.
• Modificación de los sistemas de clasificación para una mayor precisión.
• Predicción de carrera y asesoramiento.

Big Data en el sector asegurador

El sector de seguros es relevante no solo para las personas que buscan cobertura de vida, sino también para empresas de varios tipos y tamaños. El factor común es que tanto las personas como las organizaciones son vulnerables a tiempos de adversidad, calamidades y otras incertidumbres. Como resultado, los datos en el sector de seguros pueden venir en una variedad de formatos, de diferentes fuentes y están sujetos a cambios.

Por ejemplo, si un cliente está interesado en comprar un seguro de automóvil si viaja a un país determinado, la compañía de seguros puede recopilar y ejecutar los datos sobre las condiciones de conducción y la seguridad vial en ese país, y ajustar la prima en consecuencia. También pueden recopilar el historial de seguridad de conducción de la persona y tenerlo en cuenta antes de presentarle una póliza para su compra.

Además de dicha evaluación de riesgos, las compañías de seguros también pueden usar big data para el mapeo de amenazas. Esto significa que pueden tener en cuenta las diferentes posibilidades en las que las cosas podrían salir mal con un cliente o empresa en particular, lo que podría llevarlos a presentar un reclamo.

Big Data en el gobierno

Big data ha demostrado ser particularmente impactante para los gobiernos de todo el mundo. Es fundamental para abordar problemas complejos, garantizar la gobernanza e influir en eventos importantes no solo a escala local, sino también nacional y mundial.

Big data ha dado paso a una gran oportunidad nueva para recopilar y recopilar datos acumulados y extraer información útil de ellos, dotándolos de viabilidad y contexto para varios procesos organizacionales.