Big Data

Big Data es un sistema integral de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados recolectados por las empresas, susceptibles de ser extraidos para obtener información relevante y utilizarse en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y demás aplicaciones de análisis avanzado.

Los sistemas que analizan y albergan Big Data se han convertido en un elemento recurrente de las arquitecturas de gestión de datos en las empresas, en coordinación con herramientas de software que avalan los usos de análisis de Big Data. Generalmente, este sistema almacenamiento de datos se caracteriza por las tres V:

• Volumen: el gran volumen de datos en muchos entornos;
• Variedad: la amplia variedad de tipos de datos almacenados con frecuencia en los grandes sistemas de datos; 
• Velocidad: la velocidad a la que gran parte de los datos se generan, recopilan y procesan.

Aunque Big Data no equivale a ningún volumen específico de datos, las implementaciones de este sistema a menudo implican terabytes, petabytes e incluso exabytes de datos creados y recopilados a lo largo del tiempo.

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Cómo se almacena y procesa Big Data

Big Data suele alojarse en un almacén de datos. Si bien estos almacenes de datos se construyen sobre la base de datos relacionales y solo contienen datos estructurados, los almacenes de datos pueden albergar varios tipos de datos, y por lo general, están basados en clústeres de Hadoop, servicio de almacenamiento de objetos en la nube, base de datos NoSQL u otras plataformas de Big Data.

Numerosos entornos de Big Data alternan múltiples sistemas en una arquitectura distribuida. Esto permite que un almacén de datos pueda integrarse con otras plataformas, incluidas bases de datos relacionales. Los datos en los sistemas de Big Data se pueden dejar sin procesar para después seleccionar y ordenar la información en función de la necesidad de usos analíticos específicos.

El procesamiento de Big Data exige grandes desafíos a la estructura informática subyacente. La potencia informática necesaria con frecuencia la proporcionan los sistemas en clúster que distribuyen las cargas de trabajo de procesamiento entre cientos o miles de servidores básicos. 

La nube es una ubicación popular para almacenar los grandes volúmenes de datos. Las empresas pueden utilizar sus propios sistemas de datos basados en la nube o emplear ofertas de Big Data como servicio administradas de proveedores en la nube. Los usuarios que utilizan normalmente la nube pueden aumentar la cantidad de servidores para completar proyectos de análisis de Big Data. En el caso de una empresa, únicamente financia por almacenar la información y por el tiempo que consume en realizar análisis de datos. Lo bueno de este sistema es que las actividades conectadas a la nube se pueden cerrar con la información almacenada hasta el momento en que se la vuelva a necesitar.

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Cómo funciona el análisis de Big Data 

Una vez que los datos se han recopilado y preparado para el análisis, se pueden aplicar diversas disciplinas de la ciencia de datos y análisis avanzado para ejecutar diferentes aplicaciones, empleando herramientas que ofrecen características y funcionalidades de análisis de datos a gran escala. Estas disciplinas incluyen el aprendizaje automático y su rama de aprendizaje profundo, modelado predictivo, minería de datos, análisis estadístico, análisis de transmisión, etc.

Si nos basamos en los datos del cliente, las diferentes ramas de análisis que se pueden realizar a través de conjuntos de Big Data comprenden los siguientes aspectos:

• Análisis comparativo: examina las métricas de comportamiento del cliente y su participación en tiempo real para comparar los productos, servicios y marcas de una empresa con los de sus competidores.
• Escucha en redes sociales: analiza lo que la gente dice en las redes sociales sobre un negocio o producto. Esto puede ayudar a identificar problemas potenciales y audiencias para campañas de marketing.
• Analítica de marketing: proporciona información que se puede utilizar para mejorar las campañas de marketing y las ofertas promocionales de productos, servicios e iniciativas comerciales.
• Análisis de los sentimientos: todos los datos que se recopilan sobre los clientes se pueden analizar para revelar cómo se sienten acerca de una empresa o marca, los niveles de satisfacción del cliente, los posibles problemas y cómo se podría mejorar el servicio al cliente.

Importancia de Big Data

Las empresas utilizan Big Data en sus sistemas para mejorar las operaciones, brindar un mejor servicio al cliente, crear campañas de marketing personalizadas y tomar acciones que podrían aumentar los ingresos y las ganancias. Las empresas que lo implementan de manera eficaz obtienen una ventaja competitiva potencial sobre las que no lo hacen, porque pueden tomar decisiones comerciales más rápidas e informadas.

Ejemplos de aplicaciones de Big Data

Existen actualmente diferentes aplicaciones que se efectúan de Big Data. A continuación, brindamos algunos ejemplos particulares.

• Big Data para detectar enfermedades. En la industria de la medicina se utiliza Big Data para identificar señales de enfermedades y factores de riesgo. A los médicos les permite diagnosticar enfermedades y distintas patologías en los pacientes. También provee a las organizaciones médicas y agencias gubernamentales datos de registros médicos electrónicos con información actualizada sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas. De esta forma, las OMS, por ejemplo, puede conseguir un seguimiento de la evolución de la pandemia por COVID en el mundo.

• Big Data para servicios financieros. En el área financiera, las empresas utilizan sistemas de Big Data para la gestión de riesgos y el análisis de mercado en tiempo real.
• Big Data en la cadena de suministro. Las empresas de transporte y logística utilizan Big Data para gestionar la cadena de suministro y optimizar las rutas de entrega al cliente.
• Big Data en la industria de la energía. Esta tecnología provee a las empresas de este sector la oportunidad de identificar posibles ubicaciones de perforación y monitorear las operaciones de los oleoductos.

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Beneficios de Big Data

A continuación, presentamos algunos de los beneficios más relevantes de la aplicación de Big Data en las empresas.

1. Mejora la toma de decisiones.

El análisis de datos sobre la información de los clientes, colaboradores y productos reduce los riesgos y la incertidumbre. Esto permite tomar decisiones acertadas de manera ágil y con mayores probabilidades de éxito.

2. Ayuda a la segmentación de clientes.

El uso de Big Data permite a las empresas satisfacer las necesidades de sus clientes de forma práctica y específica, ya que tienen acceso a información de estos clientes. El conocimiento de sus preferencias ayuda a enfocar sus esfuerzos de marketing en generar campañas más personalizadas. 

3. Mejora la eficiencia y optimización de costos.

El análisis de Big Data puede aumentar la velocidad de desarrollo de productos. Esto es posible gracias al uso de Big Data Analytics que acelera el proceso favoreciendo la reducción de costos.

4. Aumenta la accesibilidad de la información.

Los datos digitalizados facilitan la búsqueda de información, haciendo que las tareas relacionadas con la recopilación y análisis de datos sean más dinámicas y flexibles, lo que ayuda a reducir tiempo y costos importantes a cualquier empresa.

5. Brinda seguridad de datos.

La seguridad que ofrece Big Data también es otro de los grandes beneficios en su aplicación, ya que permite identificar amenazas potenciales dentro del sistema. De esta forma, se puede mantener un seguimiento y control más eficiente de los datos almacenados y detectar la información que requiere mayor protección de irrupciones externas.

6. Ofrece nuevas fuentes de ingresos.

La información obtenida del análisis de Big Data permite comercializar datos a otras empresas que paguen por su valor, lo que aumenta la posibilidad de generar ganancias con la venta de información inédita.

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Desafíos en la implementación de Big Data

En relación con los problemas de capacidad de procesamiento, diseñar una arquitectura de Big Data es un desafío común para los usuarios. Los sistemas de Big Data deben adaptarse a las necesidades particulares de una organización, por lo que requiere que los equipos de administración de datos y IT elaboren un conjunto personalizado de tecnologías y herramientas. 

La implementación y la gestión de sistemas de Big Data también requieren nuevas habilidades en comparación con las que normalmente poseen los administradores de bases de datos y los desarrolladores centrados en el software relacional.

Ambos problemas se pueden reducir mediante el uso de un servicio en la nube administrado, pero los administradores de IT deben vigilar de cerca el uso de la nube para asegurarse de que los costos no se extralimite. Cabe destacar que la migración de datos locales en conjunto y el procesamiento de flujos de trabajo cargados a la nube no se trata de un proceso sencillo.

Otros desafíos en la gestión de sistemas de Big Data incluyen hacer que los datos sean accesibles para los científicos y analistas de datos, especialmente en entornos distribuidos que admiten una combinación de diferentes plataformas y almacenes de datos. Para ayudar a los analistas a encontrar información relevante, los equipos de gestión y análisis de datos crean cada vez más catálogos que incorporan funciones de gestión de metadatos y linaje de datos. El proceso de integración de grandes conjuntos de datos a menudo también es complejo, especialmente cuando la variedad y la velocidad de los datos son factores.

Conclusión

Big Data es una herramienta sumamente efectiva para recopilar grandes volúmenes de información para distintas aplicaciones. Constituye una base de conocimiento muy amplia que se almacena en la nube y está protegida contra las amenazas más comunes de violación de datos. Como estos sistemas de datos son cada vez más avanzados, la seguridad de datos es más efectiva ahorrando mucho dinero en software de almacenamiento interno cifrado, al que un hacker podría acceder mediante el robo del hardware. También reduce tiempo de búsquedas por la rápida accesibilidad que tiene y, por encima de todo, promueve la toma de decisiones comerciales enfocadas en acciones de marketing y ventas para la atracción y conversión de leads.