Qué es el Big Data y para qué sirve

En su traducción literal, Big Data significa datos masivos; un término que, en principio, parece algo grande y que contiene datos. Sin embargo, va mucho más allá que su simple traducción literal, vamos a responder a las dudas de ¿Qué es el Big Data y qué actividades engloban esos términos?

El aumento del uso de las tecnologías en la sociedad genera diariamente una cantidad inmensa de datos en todo el mundo. Según By Orange, en 2018 se obtuvo la información de la interacción de 3.800 millones de personas conectadas en el mismo minuto. Los resultados fueron los siguientes:

Se visualizaron 97.222 horas de vídeo en Netflix,

Reproducción de 4.333.560 vídeos de YouTube,

Envío de 473.400 tuits,

Un total de 176.220 llamadas a través de Skype,

Se subieron 49.380 fotografías en Instagram,

Y se reproducían 750.000 canciones en Spotify.
Los usuarios de estas tecnologías contribuimos a que se generen esta gran cantidad de datos todos los días y contienen una información tan compleja que las aplicaciones tecnológicas que se han usado tradicionalmente no son capaces de procesar toda la información que se obtiene. Aquí es donde aparece el Big Data. Si quieres conocer su historia, pulsa aquí.

¿Qué es el Big Data? Definición

Big Data es el conjunto de datos masivos de gran complejidad, producidos a un ritmo acelerado, que no pueden ser tratados de manera convencional y necesitan herramientas específicas para su comprensión, con el objetivo principal de obtener información y, en consecuencia, tomar decisiones efectivas. Esto incluye elementos como las herramientas tecnológicas, las infraestructuras, las técnicas, la información obtenida

Pero Big Data en sí no tiene trascendencia si estos datos no se trabajan ni se desarrollan. Es necesario que se almacenen, se procesen y finalmente se analicen para darles un “sentido” y así otorgarles el valor que determinará las decisiones que tomaremos posteriormente.

Qué es Big Data y para qué Sirve

¿Para qué sirve el Big Data? Sus beneficios

La gran variedad de usos que tiene y su aplicación a cualquier disciplina, es lo hace del Big Data una herramienta recurrente en cualquier sector, que, con el desarrollo imparable de la tecnología, cobra un gran valor a la hora de tener cierta ventaja competitiva con la que distinguirse de otros.

Por lo que, conocer estos beneficios, nos ayudará a sacar provecho de todos los recursos que nos puede proporcionar el Big Data.

Desarrollo de nuevos productos

Las organizaciones y empresas, con las opciones tecnológicas disponibles y usando adecuadamente en los datos, pueden conocer cuáles son los gustos y deseos de sus clientes y pueden saber qué es lo que el cliente realmente quiere y que se espera del producto o servicio.

Tener toda esta información es una ventaja competitiva para poder desarrollar una oferta de productos o servicios, sabiendo que se ajustan exactamente al perfil del usuario. También pueden adelantarse a las necesidades del cliente en sus futuras compras. Las empresas pueden tener la seguridad de tomar la decisión correcta, sin necesidad de invertir en otras líneas de negocio.

Big data para análisis predictivo: fraude, mantenimiento,  riesgos en general

El Análisis predictivo ayuda a disminuir la incertidumbre en la toma de decisiones. Se lleva a cabo a través un modelo de predicción pasado, donde podemos observar patrones de comportamiento de los datos anteriores, para poder analizar cuál será la tendencia que tendrán los datos en el futuro y así tener, con antelación, una perspectiva general de lo que puede ocurrir en adelante.

Gracias a este tipo de análisis podemos llevar a cabo un gran número de acciones que son beneficiosas para cualquier organización o negocio, como por ejemplo la anticipación a grandes acontecimientos o poder reflexionar acerca de planificación o la previsión de material. Sin embargo, el análisis predictivo conlleva una serie de limitaciones que debemos tener en cuenta, como la aparición imprevistos que pueden dificultar las acciones que estaban previstas o la posibilidad de encontrar datos incompletos que no nos puedan servir.

Análisis Prescriptivo con Big Data

El análisis prescriptivo es un modelo que facilita la elección a la hora de tomar una decisión cuando se presentan varias posibilidades. Nos indica, a través de un análisis avanzado de optimización, investigación de operaciones o técnicas de simulación e Inteligencia artificial, cuál es el escenario, de entre varios, que se presenta más favorable para la compañía.

Como ejemplo de análisis prescriptivo con Big Data tenemos el del comportamiento de consumidores en supermercados. Podemos conocer las trayectorias de los usuarios, los tipos de productos básicos, impulsivos o de venta cruzada y optimizar los recorridos para incrementar el ticket medio de compra.

Experiencia del cliente

Dar al cliente una buena calidad en sus experiencias es un acto valioso, ya que de ello dependen muchos factores determinantes para las empresas y el Big Data nos puede ayudar a sacar el mayor partido.

Empleamos los datos para adquirir información sobre los clientes, y así conocer el comportamiento que tienen antes, durante y después de usar los bienes o servicios de las empresas. Tener toda esta información implica que podemos mejorar su experiencia, con un estudio previo de sus comportamientos, a través de la personalización y buscando patrones que nos ayude a identificar las preferencias de cada usuario proporcionando mensajes específicos a cada cliente.

Machine Learning

El Machine Learning es también una herramienta con las que podemos trabajar gracias al Big Data, y más concretamente con la Inteligencia Artificial, que en los últimos años está cobrando protagonismo y nos puede beneficiar en gran medida.

Machine Learning (o aprendizaje automático) implica que la máquina desarrolla la capacidad de aprender. Esta capacidad se genera al emplear algoritmos con los que la máquina puede mejorar sus acciones gracias a la experiencia que le proporciona. A través de la información, puede localizar patrones de comportamiento, facilitando la predicción de los comportamientos que tendrá en el futuro.

Su uso se está extendiendo rápidamente, principalmente en servicios como los bancarios, el márketing,  publicidad, redes sociales

Big Data para la Mejora de la eficiencia

Un factor de gran importancia en cualquier organización es la búsqueda de estrategias más eficientes para mejorar el rendimiento. Es la clave para reducir costes y tiempos obteniendo un mayor beneficio y el conocimiento de datos puede ser un aliado para su mejora.

Al analizar los datos, podemos tener una perspectiva más amplia del negocio. Podemos localizar que puntos necesitan más atención en la cadena de procesos de la compañía, y así barajar que solución proporcionaría más beneficios y cuáles mejorarían el rendimiento.

¿Cómo se obtiene Big Data?

La calidad de los datos en Big Data

Es importante que los datos cumplan las propiedades conocidas como las 7 V del Big Data. Como hemos mencionado anteriormente, los datos podemos obtenerlos de diferentes fuentes, pueden proceder de bases de datos, de smartphones, tarjetas de crédito, redes sociales Pero no solo eso, sino que debemos ser capaces de analizarlos y entender su interpretación, para saber qué camino debo tomar.

Resulta útil conocer los diferentes tipos de datos que existen (estructurados, no estructurados o semiestructurados). Cada tipo de dato se analiza de forma diferente y no en todas las ocasiones es sencillo.  Los datos no estructurados son los más comunes pero los más complejos a la hora de analizarlos. Por el contrario, los datos estructurados son los menos frecuentes y los que resultan ser más sencillos.

Datos estructurados

Los datos estructurados son aquellos con los que estamos más familiarizados. Se trata de hojas de cálculo o tablas que están estructuradas y se encuentran en bases de datos relacional. Estos datos estructurados poseen un esquema que está predefinido, en el que los datos tienen una definición, un formato y un tamaño claros y no presentan ninguna dificultad a la hora de procesarlos.

El lenguaje de programación que se usa para estos datos es SQL (Structured Query Language).

Datos no estructurados

Son la mayoría de datos con los que nos encontramos. Se trata de datos binarios, que no tienen ni un formato específico ni un esquema predefinido. Deben almacenarse es una base de datos no relacional. Algunos de estos pueden ser imágenes, vídeos, audios, PDF, correos electrónicos, etc.

Debido a su falta de estructura definida, y comparados con los datos estructurales, resultan ser más complejos a la hora de interpretarlos y manejarlos, pero son los datos que más cantidad de información nos proporcionan de los que se puede sacar un gran provecho.

Datos semiestructurados

Se trata de un conjunto de los datos estructurados y no estructurados. La estructura que poseen no es fija como la de los datos estructurados, pero si que pueden tener un formato definido. Este tipo de datos son HTLM, CSV, XML, Excel

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