Big Data

¿Alguna vez has escuchado el término Big Data, pero no entiendes de qué se trata? Vamos a explicarte qué es el Big Data, cómo funciona y unos ejemplos prácticos para que entiendas el concepto a la perfección.

¿Qué es Big Data y qué significa?

El término Big Data significa Datos Masivos y hace referencia a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos imposibles de gestionar con herramientas tradicionales, por lo que necesitan de aplicaciones informáticas adecuadas para su gestión.

Estos datos provienen de fuentes muy diversas, por eso podrás escuchar hablar de datos estructurados, datos predefinidos y fáciles de buscar, y datos no estructurados, datos no predefinidos que puedes encontrar en diferentes formatos como audio, video, imágenes, etc.

El valor del Big Data está en la capacidad de extraer información muy valiosa de esos datos, lo que permite a las empresas analizar tendencias y/o patrones de consumo, comportamiento, etc. y utilizarlos en las tomas de decisiones estratégicas.

Para determinar si un conjunto de datos se considera o no Big Data, aunque no está claramente definido, podemos hablar de datos masivos cuando superan los 30-50 Terabytes, pudiendo llegar hasta varios Petabytes.

Ejemplos prácticos de Big Data

Para entender mejor qué es el Big Data vamos a ver ejemplos prácticos donde se utilizan datos masivos:

●    Apps de transporte privado como Uber o Cabify. Estos servicios recopilan diariamente miles de datos de geolocalización, preferencias de viaje o duración de viaje, entre otros. Esto les permite predecir la demanda diaria con antelación.

●    Call centers. Gracias al Big Data los call centers son capaces de almacenar y analizar el histórico de llamadas con el objetivo de mejorar el servicio prestado al cliente adaptándose a sus necesidades.

●    Redes sociales. Tik Tok o Instagram recopilan cientos de datos de los usuarios, videos, comentarios, interacciones… Esto les permite desarrollar servicios basados en lo que demandan los usuarios.

●    Historial de búsquedas de Google. Google recopila y genera petabytes de información a partir de las búsquedas y clics diarios con los que mejora sus servicios y adapta la publicidad a cada usuario.

●    Los supermercados recopilan datos de compra, pero no solo de los pedidos online. Gracias a la recopilación de datos masivos son capaces de estudiar el comportamiento de compra, preferencias, perfiles o estacionalidad de los productos para ofrecer el servicio más personalizado posible.

Estos son solo unos pocos ejemplos prácticos, pero cualquier empresa o sector medianamente grande utiliza Big Data en la actualidad.

Historia del Big Data

El término Big Data comienza a utilizarse en la década de 1990 y en los 2000 se popularizó. Esto coincide con en el momento en el que las empresas comienzan a darse cuenta de que las bases de datos relacionales no eran suficiente para procesar las grandes cantidades de datos que estaban generando. 

En torno al 2005, con la aparición de Facebook y con el crecimiento exponencial de Internet, los datos aumentaban de forma masiva. Las empresas vieron esto como una oportunidad y un reto con los que analizar y crear informes estadísticos.

En los años posteriores, el desarrollo de aplicaciones de código abierto como Hadoop o Spark fueron fundamentales para facilitar el uso y almacenamiento del Big Data.

¿Para qué sirve el Big Data?

Aunque hemos visto algunos ejemplos concretos del Big Data que nos permiten entender mejor de qué se trata, se puede aplicar a cientos de sectores o entornos:

●    Obtener información valiosa sobre clientes, mercados y competencia.

●    Mejorar la toma de decisiones. Cuanta más información se tiene para la toma de decisiones, el riesgo potencial es menor.

●    Optimizar procesos y mejorar la eficiencia. Esto es extrapolable a múltiples empresas (una distribuidora de paquetería, un hospital o una fábrica). Recopilando y analizando los datos masivos, es posible identificar los fallos de eficiencia y corregirlos.

●    Predicción de tendencias. Un ejemplo de esta aplicación está en el mundo del retail, si las cadenas de ropa son capaces de predecir las tendencias en base al comportamiento de los clientes, serán capaces de disponer de los productos justo a tiempo.

●    Personalización de productos y servicios. Analizando los datos masivos las empresas son capaces de maximizar la personalización y adaptar el servicio para que la experiencia de usuario sea idónea.

¿Por qué es importante el Big Data?

La importancia del Big Data no se centra en el volumen de datos, si no en cómo los gestionas y qué haces con ellos. Limitarse a almacenar datos sin analizarlos es una pérdida de recursos y de dinero. 

El Big Data permite obtener ventajas competitivas y tomar decisiones siempre basadas en datos, permitiendo a las empresas reducir costes, optimizar procesos e identificar problemas.

Las 5 V del Big Data

Cuando hablamos de las 5V del Big Data nos referimos a las 5 características principales. Sin embargo, en un origen solo hablábamos de 3 V (volumen, variedad y velocidad), a las que posteriormente se añadieron dos más (veracidad y valor):

1.    Volumen. Es la gran cantidad de datos que se generan y almacenan diariamente. Actualmente, se estima que se generan en torno a 2,5 billones de bytes diarios.

2.    Variedad. Quiere decir la cantidad de sitios y fuentes de la que proceden los datos en formatos completamente diferentes (datos estructurados y no estructurados).

3.    Velocidad. Es la rapidez con la que se generan y procesan los datos.

4.    Veracidad. Es la calidad y fiabilidad de los datos recogidos.

5.    Valor. Es la capacidad de los datos de generar conclusiones útiles y de valor que permitan llevar a cabo acciones con ellos.

¿Cómo funciona el Big Data?

Para entender cómo funciona el Big Data de forma sencilla vamos a centrarnos en las 5 fases que engloban el proceso:

1.    Diseño de la estrategia de datos. Previo a la recopilación, es fundamental establecer cuál va a ser la estrategia de datos a seguir, diseñar un plan de acción que incluya qué datos se van a analizar, de qué fuentes y cuál es el objetivo de este análisis.

2.    Recopilación de datos. En esta fase inicial se recopilan los datos desde diversas fuentes como pueden ser redes sociales, vídeo, imágenes, texto, datos de la nube, clientes, etc.

3.    Almacenamiento de los datos. Los datos recopilados deben almacenarse en algún lugar. Es importante tener un software de Big Data que proporcione la velocidad y potencia necesaria para el volumen de datos.

4.    Procesamiento o análisis de la información. Una de las fases más importantes. Los datos almacenados, si no se analizan, no sirven para nada. Es necesario filtrar y organizar los datos con el objetivo de identificar patrones, tendencias o modelos.

5.    Visualización y acción. Una vez se ha analizado toda la información, es importante desarrollar un plan de acción y tomar las decisiones estratégicas necesarias para aplicar las conclusiones que se han extraido de los datos analizados.

Desafíos y retos del Big Data

Aunque el Big Data presenta grandes ventajas, hay una serie de retos a los que tiene que enfrentarse a diario:

●    Privacidad y seguridad. Recopilar y gestionar cantidades masivas de datos puede suponer una serie de problemas a la hora de garantizar la privacidad y seguridad de esos datos. 

●    No existe una norma de calidad unificada. El estudio sobre la calidad de los datos del Big Data es algo relativamente nuevo, hasta 2011 no aparecía la norma de calidad de datos ISO 8000.

●    Escalabilidad. El Big Data aumenta su volumen de forma diaria, surgen desafíos relacionados con la escalabilidad de los sistemas y programas de almacenamiento y gestión de estos datos.

●    Variedad de fuentes y datos. Como ya te comentamos, los datos se recopilan de infinidad de fuentes y en múltiples formatos diferentes, por lo que la gestión y análisis de los datos supone un reto.

Beneficios del Big Data para tu negocio

El Big Data es fundamental para los resultados y crecimiento de tu negocio. 

A lo largo de este artículo has podido comprobar para qué sirve el Big Data, sus múltiples aplicaciones y los beneficios que tiene. No obstante, te contamos algunas de las ventajas de utilizar Big Data en tu negocio:

●    Incrementar las ventas mediante acciones de marketing personalizadas a cada cliente.

●    Mejorar la experiencia de cliente mediante la optimización de procesos, productos y servicios.

●    Reducir costes que provienen de procesos erróneos o poco eficientes.

●    Anticipar movimientos del mercado o cambios en las preferencias de los clientes.

●    Identificación de ventajas competitivas que no se tenían presentes.

Todo esto mediante la toma de decisiones basada en datos, lo que te permite tomar decisiones con el mínimo riesgo posible y siempre en beneficio de tu empresa y los clientes.

Con toda esta explicación, esperamos haberte ayudado a entender, de forma SIMPLE, qué es Big Data, qué significa y cómo funciona.