La transformación digital que experimentamos en la actualidad ha traído consigo una marea de datos provenientes de casi todas partes, y que se procesan a una velocidad sin precedentes. Para aproximarnos a esta nueva realidad, es necesario conocer qué es Big Data y para qué sirve.
Aún cuando muchas personas no conocen su verdadero alcance, se trata de un recurso capaz de “escanear” información valiosa sobre las características, preferencias y necesidades de las personas, que servirán como base para que las organizaciones tomen mejores decisiones.
Tareas como la captura, almacenamiento o tratamiento de datos requieren de una formación especializada. En ese sentido, la Maestría en Big Data de la Escuela de Posgrado Newman te proporcionará las herramientas necesarias para desempeñarte con éxito en este campo.
¿Qué es Big Data?
Conocemos como Big Data a conjuntos de datos de naturaleza diversa y dimensiones considerables que, debido a sus características, no pueden ser procesados utilizando tecnologías convencionales.
La posibilidad de trabajar con esta gran cantidad de información es posible gracias a herramientas digitales modernas, como la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoC). En esa línea también encontramos una relación estrecha entre Big Data y machine learning (aprendizaje automático).
¿Para qué sirve el Big Data?
La utilidad del Big Data se ve reflejada en las soluciones que ofrece a organizaciones de todo tipo, que hacen uso de los datos para identificar tendencias y oportunidades, conocer mejor a sus clientes, resolver problemas con mayor eficiencia y tomar decisiones más acertadas.
Trabajar con datos de clientes requiere conocer qué es data analytics y para qué sirve. Este proceso ayuda a las empresas a anticiparse a las necesidades de sus clientes, ofreciéndoles soluciones a su medida.
¿Cómo funciona el Big Data?
El Big Data funciona recogiendo cantidades ingentes de información provenientes de múltiples fuentes, para luego integrarlas y convertirlas al formato que los usuarios necesitan. Con el respaldo de una gran capacidad de almacenamiento, se realiza el análisis a través de técnicas avanzadas (como el machine learning), a fin de obtener información relevante que conduzca a la toma de decisiones.
Para desarrollar todo este proceso, es necesario poner en práctica una serie de dimensiones propias del Big Data, conocidas como las “cinco V”.
Volumen
El amplio volumen del Big Data es su característica más importante, y hace referencia a la gran cantidad de datos que se pueden recopilar desde diversas fuentes y en modo continuo. El carácter masivo de los datos permite identificar patrones y tendencias, algo que no ocurre con los conjuntos más pequeños.
Variedad
Los datos están disponibles en múltiples formas y provienen de diversas fuentes. Tenemos los datos estructurados, que provienen de fuentes tradicionales como las hojas de cálculo, y los no estructurados (documentos de texto, imágenes, audios o videos), que requieren de una herramienta específica para organizarlos.
Velocidad
El flujo de datos en Big Data es continuo y se desarrolla en tiempo real, pasando por etapas como creación, acceso, monitoreo, almacenamiento, etc. Esta característica supone uno de los mayores desafíos del Big Data para las empresas, pues deben reaccionar a tiempo antes de que la información quede desfasada.
Veracidad
A través de herramientas de control de calidad, es posible garantizar que los datos sean precisos y fiables. La veracidad permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y evitar que sus estrategias vayan en dirección equivocada.
Valor
El valor de los datos radica en la utilidad real que ofrecen para introducir mejoras palpables, obtener ventajas competitivas, incrementar la rentabilidad y, a la larga, generar un impacto positivo en el negocio.
Beneficios del uso de Big Data
Empresas de todos los tamaños pueden obtener grandes ventajas competitivas gracias al uso de Big Data. Veamos algunos de sus beneficios.
- Adquisición y retención de clientes en base a sus patrones de consumo.
- Creación de campañas centradas en las expectativas y preferencias del público objetivo.
- Identificación de riesgos para anticiparse a cualquier problema.
- Optimización de las técnicas de marketing y el servicio de atención al cliente.
- Acceso a redes de proveedores más complejas y precisas.
- Gestión ágil de la cadena de suministro.
- Optimización de costos.
- Etc.
Ejemplos de uso en empresas de Big Data
Aunque pudiera parecer que el Big Data es un proceso exclusivo de las grandes corporaciones, en realidad es un recurso cada vez más accesible para organizaciones de todo tamaño y de todos los rubros. Entonces, ¿para qué sirve el Big Data en las empresas?
Desde un punto de vista comercial, los negocios de eCommerce pueden rastrear todas las acciones que realizan los visitantes en su sitio web, incluyendo sus búsquedas o los productos más vistos. En base a ello, pueden ofrecer a sus prospectos recomendaciones mucho más personalizadas.
Observamos otro ejemplo de Big Data en los servicios financieros, cuando las entidades logran detectar casos de fraudes cuando detectan patrones de gasto fuera de lo común. El análisis de datos también es útil para ofrecer ofertas de tarjetas de créditos o préstamos.
A nivel de gobierno, las autoridades también hacen uso del Big Data al momento de analizar los beneficios de sus programas políticos, identificar zonas que requieren atención inmediata, entre otras acciones.
Herramientas y tecnologías utilizadas en Big Data
Para trabajar con Big Data, es necesario contar con aplicaciones capaces de extraer información y darle un tratamiento adecuado. En la actualidad, estas son las herramientas más utilizadas.
- Apache Hadoop: Es un software de código abierto que permite analizar y procesar grandes cantidades de datos de forma instantánea.
- Cloudera: Ofrece un servicio de ingeniería de datos orientado a sectores como retail, telecomunicaciones, tecnología y seguros.
- RapidMiner: Es un servicio de minería de datos con herramientas de análisis de información y machine learning.
- Python: Gracias a su interfaz sencilla, se ha posicionado como uno de los lenguajes de programación más usados en la actualidad.
- Lenguaje R: Ofrece un entorno favorable para el cálculo estadístico y gráfico. Pese a ser complejo, es una de las herramientas de Big Data más usadas.
- Elasticsearch: Además de recopilar datos en grandes cantidades, se encarga de realizar búsquedas de texto avanzadas.
Historia y futuro del Big Data
Aunque el término es relativamente nuevo, la historia del Big Data se remonta a casi medio siglo, específicamente a los años 60 y 70, cuando empezaron a funcionar los primeros centros de datos. Sin embargo, empezó a tomar mayor relevancia en los años 2000, cuando los usuarios de Internet empezaron a generar grandes cantidades de datos a través de los servicios en línea.
Los avances más notorios surgieron recientemente, con la llegada del Internet de las Cosas (IoT) y el machine learning. Su irrupción hizo que ya no sean solo los humanos quienes proporcionan datos, sino que ahora también se generan de forma automática y a gran escala.
De cara al futuro, los especialistas coinciden en señalar que el volumen de datos continuará creciendo, permitiendo que el aprendizaje automático se desarrolle a niveles más sofisticados. Desde el lado empresarial, cada vez más organizaciones buscarán generar ingresos vendiendo los datos que recopilan, valiéndose de una demanda cada vez más alta.
La perspectiva también es positiva para los profesionales de este rubro, pues la demanda de expertos en Big Data no hará más que crecer. Por ese motivo, es fundamental familiarizarse con una amplia cantidad de conceptos, como el lenguaje de programación, algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de manejo de datos y otras herramientas.
Conclusión
En resumen, el Big Data ha revolucionado la manera en que las organizaciones recopilan, analizan y utilizan la información. Desde mejorar la toma de decisiones hasta optimizar operaciones y estrategias de marketing, los beneficios del Big Data son innumerables.
Con el avance de la tecnología y la creciente demanda de expertos en este campo, es evidente que el Big Data seguirá siendo una herramienta esencial en el mundo empresarial y en muchos otros sectores. Aquellas organizaciones que sepan aprovechar el poder de los datos estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos del futuro y lograr un crecimiento sostenido.