¿Qué es la Analítica Big Data?

La analítica Big Data es el proceso de analizar fuentes de datos grandes y complejas para descubrir tendencias, patrones, comportamientos de los clientes y preferencias del mercado para comunicar mejores decisiones empresariales. La complejidad del análisis de macrodatos requiere varios métodos, incluyendo la analítica predictiva, Machine Learning, Streaming Analytics y técnicas como el análisis en la base de datos y los análisis de clústers.

Diagrama de la analítica Big Data

La analítica Big Data se representa cuando las entradas de datos se vuelven tan vastas y voluminosas que se requieren mayores capacidades informáticas para procesar todos los datos que provienen de múltiples fuentes. Los macrodatos se caracterizan generalmente por las cuatro V:

  • Volumen: grandes cantidades de datos
  • Variedad: muchas formas diferentes de datos, no estructurados y estructurados
  • Velocidad: frecuencia de los datos entrantes
  • Veracidad: confiabilidad de los datos

Más allá del gran volumen de datos, la complejidad de los datos que se recopilan presenta desafíos en la disposición de la arquitectura de datos, la gestión, la integración y el análisis de datos. Pero las organizaciones que reúnen fuentes de datos no estructuradas, como contenido de redes sociales, vídeos o registros de operaciones con datos estructurados existentes, como transacciones, podrán agregar contexto y generar información nueva y, con frecuencia, más rica para obtener mejores resultados empresariales.

Además, otro componente de los macrodatos es la mayor velocidad con la que se generan los datos entrantes a partir de fuentes que proliferan, como sensores, dispositivos móviles, flujos de historial detallado y transacciones, lo que genera la necesidad de análisis en tiempo real. Las organizaciones que pueden capitalizar lo que está sucediendo en este momento para evitar fallas en los equipos, recomendar un artículo para la compra, identificar fraudes con tarjetas de crédito y más, se están convirtiendo rápidamente en el nuevo estándar de excelencia operativa en sus industrias potenciales.

Finalmente, Big Data se refiere al grado de exactitud, precisión y confiabilidad de los datos. Esto no quiere decir que todos los datos deban estar altamente curados y limpios, ya que el análisis de fuentes de datos no estructurados puede conducir a nuevos conocimientos. Pero es importante que los gestores de datos y los responsables de la toma de decisiones conozcan la calidad, precisión y confiabilidad de los datos utilizados para la generación de información junto con la toma de decisiones.

La evolución de la analítica Big Data

El auge de los datos estructurados y no estructurados conocidos como Big Data ha transformado radicalmente la función de la inteligencia de negocio (BI) al convertir los datos en acción y agregar valor al negocio. Si bien la analítica Big Data aumentó las oportunidades para descubrir información valiosa en toda la empresa, también presentó nuevos desafíos en la captura, el almacenamiento y el acceso a la información. En la era de la analítica Big Data, los desafíos de BI aumentaron debido a un crecimiento exponencial en el volumen de datos, la variedad de datos y la velocidad de acumulación y cambio de datos. Este cambio generó nuevas demandas importantes en el almacenamiento de datos y el software de análisis, lo que plantea nuevos desafíos para las empresas. Pero también crea grandes oportunidades para implementar la analítica Big Data para obtener una ventaja competitiva. Para darse cuenta de este valor, las organizaciones deberán invertir en la analítica Big Data para aumentar su capacidad de recopilar y almacenar Big Data, pero también para convertir esos datos en conocimientos para la empresa.

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¿Por qué es valioso la analítica Big Data?

Al utilizar la analítica Big Data, las organizaciones podrán encontrar nuevas oportunidades interesantes para desarrollar negocios hoy y mañana. Se puede llevar la recopilación y el descubrimiento de datos a un nivel completamente nuevo. La analítica Big Data combina datos en reposo (datos estructurados tradicionales) con datos en movimiento (datos no estructurados en el momento) para identificar oportunidades y aprovecharlas en tiempo real.

Los macrodatos ya son una realidad para muchas empresas, pero el volumen y la enorme complejidad de los macrodatos podrían resultar abrumadores. Repentinamente, las empresas deben luchar para dar sentido y crear oportunidades a partir de datos en reposo y datos en movimiento, a partir de datos estructurados, no estructurados y multi-estructurados. Solo la analítica Big Data podrá ayudar a las empresas a lidiar con esta avalancha de Big Data y capitalizar el valor oculto en estas fuentes de datos masivas y complejas.

Aprovechar la analítica Big Data también representa un conjunto en expansión de oportunidades potencialmente lucrativas. Y aunque se desconoce exactamente cómo se utilizará dentro de uno, tres o cinco años, el imperativo de convertir Big Data en una ventaja competitiva significa que nadie puede permitirse el lujo de esperar a ver cómo se materializarán las cosas. La ventana de oportunidad para la acción se está acortando, el sentido de urgencia es más fuerte. Para respaldar la analítica Big Data, las empresas deberán implementar una arquitectura de datos unificada junto con un software analítico de visualización de datos para aprovechar el potencial de la era de Big Data y minimizar sus riesgos.

Obtener el valor de una inversión en Big Data requiere administrar los datos de una manera efectiva. Buscar la información que agrega ROI para una organización puede ser como buscar una aguja en un pajar, razón por la cual muchas empresas reportan un ROI bajo en las inversiones de Big Data.

¿Cuáles son los beneficios de la Analítica Big Data?

La implementación de la analítica Big Data puede generar grandes oportunidades para su empresa. A continuación, se muestran solo algunos ejemplos del valor que se puede encontrar a través de la analítica Big Data.

  • Holística empresarial: el análisis de macrodatos puede ayudar a las organizaciones a obtener una visión completa, coherente y rica en datos de la empresa. Los paneles de control analíticos y las aplicaciones comerciales fáciles de utilizar aumentan la toma de decisiones basada en datos y permiten a los usuarios no técnicos operar en función de información precisa y oportuna en lugar de instintos.
  • Llegada más rápida a la acción: las organizaciones requieren la analítica Big Data para permitir que todos en la organización anticipen situaciones y oportunidades, realicen preguntas relevantes y oportunas y obtengan las respuestas que necesitan para tomar medidas decisivas. Estas acciones pueden incluso automatizarse para garantizar una respuesta rápida.
  • Visibilidad hacia lo desconocido: para descubrir tendencias y patrones ocultos o escondidos en conjuntos de datos grandes y complejos, las empresas deberán utilizar la analítica Big Data. Esto permitirá una identificación más rápida de oportunidades estratégicas o riesgos para la organización.
  • Descubrimiento de datos de autoservicio: la analítica Big Data permite a los usuarios explorar datos y obtener respuestas sin la necesidad de un modelado de datos especializado y en profundidad. Esto reduce la dependencia de TI y acelera el proceso de la toma de decisiones.

Pasos para la analítica Big Data

Para garantizar un programa de analítica Big Data exitoso, siga los siguientes pasos para asegurarse de que esté bien encaminado. Estos pasos son los habituales para cualquier programa de análisis, pero son especialmente importantes para la analítica Big Data.

  • Captura: todo comienza con la captura y la recopilación de datos.
  • Comprensión: los macrodatos solo son útiles como materia prima que logra transformarse en conocimiento y comprensión.
  • Modelo: si bien muchos conocimientos pueden ser intuitivamente obvios, otros requerirán capacidades analíticas más sólidas para su descubrimiento.
  • Previsión: estos nuevos conocimientos deben ponerse en práctica para que los usuarios puedan actuar sobre ellos en tiempo real, lo cual ayudará a las empresas a anticipar oportunidades y hacer esfuerzos para mejorar la empresa.
  • Decisión: el poder de la analítica Big Data en tiempo real es su capacidad para permitir la toma de decisiones en tiempo real. Se debe utilizar para aprovechar los conocimientos y reaccionar ante situaciones a medida que surgen.
  • Actuar: Una vez que se ha determinado la acción adecuada, las organizaciones deberán actuar con rapidez. Con frecuencia, se puede implementar la automatización en estos casos para garantizar que la empresa aproveche estas oportunidades.
  • Monitorear: Finalmente, este proceso debe monitorearse y perfeccionarse regularmente para garantizar que la analítica Big Data en su empresa se esté utilizando de manera efectiva.

Capacidades esenciales de la analítica Big Data

Debido a que la analítica Big Data se ocupa de fuentes de datos grandes y complejas, las organizaciones deberán adoptar soluciones que admitan las siguientes capacidades.

Gestión de activos de datos

La gestión de datos permite una accesibilidad, entrega, dirección y seguridad coherentes de los datos para cumplir con los requisitos de una organización mediante el uso de herramientas que incluyen la gestión de datos maestros, la virtualización de datos, el catálogo de datos y la preparación y negociación de datos de autoservicio.

Cálculos estadísticos avanzados y Machine Learning

Las herramientas de descubrimiento de la ciencia de datos y la computación estadística toman grandes cantidades de datos históricos y los utilizan para extraer nuevos conocimientos y encontrar patrones. Machine Learning ayuda a crear y entrenar potentes algoritmos, que pueden mejorar los procesos empresariales y agregar el valor comercial.

Streaming Analytics

Usted puede automatizar la acción en tiempo real aplicando análisis y modelos predictivos a los datos en vivo. Al utilizar un entorno de desarrollo visual para crear e implementar rápidamente aplicaciones de transmisión permitirá que los sistemas operativos califiquen los datos, envíen alertas y tomen medidas a alta velocidad para tomar decisiones oportunas en conformidad con el contexto.

Visualización de datos

Para visualizar Big Data, necesita estadísticas simples y conectores de datos nativos listos para utilizar que faciliten la importación rápida de datos en paneles intuitivos. Esto le permitirá brindar a los usuarios de su empresa la capacidad de analizar grandes fuentes de datos, tomar decisiones realmente basadas en datos y aprovechar continuamente los tableros que responden a las necesidades de la empresa.

Descubrimiento de datos de autoservicio

Una solución de analítica Big Data permite a los usuarios de toda la organización explorar datos y obtener respuestas sin la necesidad de un modelo de datos especializado y en profundidad lo cual reducirá la dependencia de TI y recursos dedicados de inteligencia de negocio (BI) y acelerará enormemente el proceso de la toma de decisiones.

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Fuentes de datos comunes para la analítica Big Data

La analítica Big Data implica reunir datos de múltiples fuentes dispares, estructurados y no estructurados. Estas son solo algunas de esas fuentes de datos complejas:

  • Plataformas de Big Data
  • Datos transaccionales del cliente
  • IoT/datos de sensores
  • Flujos de eventos
  • Registros de operaciones
  • Medios de comunicación social
  • Datos web/online
  • Datos de dispositivos móviles
  • Dispositivos portátiles
  • Datos históricos y en tiempo real
  • Punto de venta (PoS)
  • Geolocalización
  • Datos basados en textos

¿Cuáles son algunos casos de uso principales?

La analítica Big Data sigue ganando popularidad debido a la variedad de aplicaciones. La analítica Big Data se puede utilizar en múltiples industrias. A continuación, se muestran algunos ejemplos de diferentes casos de uso para la analítica Big Data.

  • Vista de 360 grados (esférica) de los clientes
  • Prevención del fraude
  • Inteligencia de seguridad
  • Optimización de precios
  • Eficiencia operacional
  • Eficiencia de la cadena de suministro
  • Motores de recomendación
  • Análisis y respuesta de redes sociales
  • Mantenimiento preventivo/predictivo
  • Internet de las Cosas (IoT)