En la era de la Tecnología de la Información y la Comunicación (TIC), los millones de dispositivos electrónicos que usamos a diario están conectados mediante redes de conexión (por ejemplo Internet) a centros de datos que pueden ser tan pequeños como nuestro servidor privado de empresa o tan grandes como las impresionantes unidades de procesamiento de datos de los gobiernos o grandes empresas tecnológicas, como Google, Facebook o IBM. Este ecosistema de dispositivos y conexiones genera una cantidad de datos enorme, que requiere de procesos y tecnologías específicas para ser analizados. Gracias a este análisis podemos sacar conclusiones que nos ayuden a predecir el comportamiento de nuestros clientes, prevenir el fraude o desarrollar nuevos productos más acordes con la demanda del mercado.
Características del Big Data
Los datos a gran escala o Big Data tienen unas características comunes que se definen como las 3 «V».
Volumen. Se recopilan cientos de miles o millones de datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes, equipos industriales, clicks en publicaciones de redes sociales, vídeos, etc..
Velocidad. Es el ritmo al que se reciben los datos y se procesan, lo que hace posible que se puedan llevar a cabo acciones prácticamente en tiempo real. Te puedes hacer una idea de la tecnología y potencia de equipos necesarios para recibir los datos, organizarlos, analizarlos, sacar conclusiones y tomar una acción en consecuencia. Un ejemplo de esto sería la gestión del tráfico.
Variedad. Los datos se reciben de diferentes fuentes y formatos. En términos generales se dividen en estructurados (una tabla de Excel, con la información organizada en filas y columnas), semiestructurados (correos electrónicos, documentos PDF…) y no estructurados (un vídeo, por ejemplo).
Otros dos conceptos a tener en cuenta son el valor (relevancia de los datos que recibimos) y la veracidad (que la información sea real).
Los avances tecnológicos en materia de procesamiento de datos y almacenamiento han impulsado el desarrollo del Big Data, abaratando costes y mejoranto en potencia de procesamiento. Dos de los marcos de código abierto más populares son Apache Hadoop y, más recientemente, Apache Spark. Estos entornos de software procesan los datos y los analizan, pero, ¿qué tipo de análisis hacen?
Tipos de análisis que se hacen con Big Data
Podemos hacer distintos tipos de análisis.
Análisis predictivo
Conocido como ciencia de datos o data science, el análisis predictivo lleva a cabo una predicción sobre alternativas futuras, basándose en patrones encontrados en los datos de la empresa analizados.
Análisis prescriptivo
Este análisis presenta las posibles consecuencias que cada acción que tomemos en nuestra empresa pueda generar; lo que ayuda a elegir las mejores decisiones, las que van a generar más y mejores resultados para la compañía.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo aporta información sobre la situación actual a partir de un histórico de datos. Por tanto, este tipo de análisis ayuda a la toma de las decisiones correctas en tiempo real.
Análisis diagnóstico
Permite medir los resultados y la evolución de determinadas acciones tomadas con anterioridad, lo que posibilita realizar ajustes en las estrategias aplicadas para la consecución de un dterminado objetivo.
Aplicaciones del Big Data
En definitiva, el Big data permite el almacenamiento, organización y análisis de ingentes cantidades de datos, que son la materia prima para multitud de soluciones aplicadas a la empresa y las instituciones. Son la base sobre la que trabaja la inteligencia artificial, el machine learning y otras muchas tecnologías que oímos todos los días.
El análisis de datos puede establecer patrones de comportamiento de la economía que nos ayudan a predecir acontecimientos, y por tanto, tomar las decisiones financieras oportunas en cada momento. El estudio del comportamiento de nuestros clientes, a través de la información que recibimos de distintas fuentes, nos ayudará a comprender sus gustos y preferencias y, por tanto, a crear productos más acorde con sus intereses. El mantenimiento de motores y otros sistemas mecánicos ha encontrado en el Big Data una forma eficiente de predecir qué tipos de averías experimentan los equipos y cuándo podemos esperar que se produzcan. El estudio masivo de datos ayuda a identificar patrones que pueden ser indicativos de fraude, lo cual es fundamental para combatir la ciberdelincuencia. Son sólo algunos ejemplos de las posibilidades que nos ofrece el Big Data.
Esta tecnología aún no está de manera sencilla al alcance de todos los tipos y tamaños de empresa, pero con el tiempo será una herramienta que usemos todos, profesionales y empresas de todo tipo. Y llegará antes de lo que pensamos.
