¿Qué es el Big Data y cómo funciona? Guía básica para principiantes en digitalización

Nuevas tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés) han provocado un aumento extraordinario en los datos que una empresa puede recopilar y analizar para tomar decisiones, captar tendencias, o comprender a su público. A estos datos, que se observan en cantidades masivas y que son complejos de analizar, se les ha llamado Big Data o macrodatos. 

El Big Data se refiere a una cantidad muy grande de datos que una empresa almacena, genera o utiliza desde diversas fuentes. Debido a su complejidad, estos datos exceden las capacidades de las herramientas de software tradicionales para capturar, almacenar, administrar y analizar dentro de un marco de tiempo razonable.

En la actualidad, las organizaciones e incluso gobiernos utilizan el análisis de Big Data para comprender patrones, tendencias y comportamientos, lo que les permite tomar decisiones estratégicas en diversos campos. Este tipo de análisis permite identificar necesidades y preferencias de los clientes, es decir, una mejor comprensión de los clientes, lo que facilita la personalización y establece relaciones más sólidas con los consumidores. 

¿Qué es el Big Data? 

La definición de Big Data es referencial a su nombre: alude a cantidades de datos demasiado grandes y complejos para ser administrados o analizados con facilidad mediante los métodos tradicionales. En comparación con los gigabytes usuales de los dispositivos personales, los macrodatos están compuestos por petabytes y exabytes, así que no es una exageración cuando se afirma que son cantidades de datos enormes.

Big Data incluye enormes cantidades de datos de fuentes diversas, como redes sociales, sensores o transacciones, que vienen en diferentes formas como texto, imágenes, videos, entre otros. Se requieren herramientas especiales para almacenar, procesar y comprender esta información, que al estudiarse, puede descubrir patrones, tendencias del mercado, insights y conocimientos valiosos, lo que lleva a una mejor toma de decisiones para las empresas que lo emplean.

Características principales del Big Data

Las principales características del Big Data son conocidas como las “tres V”, además de dos nuevas características a considerar en tiempos recientes:

Las tres V:

  • Volumen: La cantidad de datos. El Big Data implica cantidades masivas de información que son generadas por diversas fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos móviles y sistemas transaccionales. Estos datos pueden alcanzar tamaños desde terabytes (10^12 bytes) hasta petabytes (10^15 bytes) e incluso más.
  • Velocidad: La rapidez con la que los datos se crean. El Big Data se genera a una velocidad considerable y en tiempo real. Por ejemplo, los datos de las redes sociales y las transacciones en línea se generan muy rápidamente de forma continua. El procesamiento y análisis de estos datos deben ser ágiles para obtener información relevante dentro de un plazo en el que puedan seguir siendo relevantes.
  • Variedad: Los diferentes tipos de datos. El Big Data abarca una gran diversidad de formatos de datos que plantea desafíos en términos de integración, almacenamiento y análisis.

Y dos adicionales:

  • Variabilidad: Cambios en los flujos de datos. Los datos no siempre vendrán de las mismas fuentes ni significarán lo mismo, lo cual representa un reto para gestionar la información que se recibe diariamente.
  • Veracidad: Calidad de los datos. Esta característica se refiere a la capacidad de extraer información y conocimiento significativo de los datos. Los datos pueden ser muy valiosos en sí mismos, pero no desencadenan su potencial si no son analizados propiamente. 

Tipos de Big Data

Los macrodatos se clasifican en diferentes tipos según la naturaleza de los datos que se manejan, los cuales pueden incluir datos estructurados (como bases y hojas de cálculo), datos no estructurados (como documentos de texto, correos electrónicos, videos e imágenes) y datos semiestructurados (como archivos XML y registros):

  • Datos estructurados: Estos son organizados y predefinidos, se almacenan en formatos tabulares con filas y columnas. Son fácilmente procesables y se pueden almacenar en bases de datos relacionales. Algunos ejemplos son las transacciones financieras, registros de ventas, demográficos, entre otros.
  • Datos no estructurados: Estos son datos que no tienen un formato predefinido y no se ajustan a una estructura fija. Incluyen texto sin formato, correos electrónicos, comentarios en redes sociales, archivos de audio, video, imágenes, documentos PDF, entre otros. Los datos no estructurados representan la mayor parte del Big Data y requieren técnicas especiales para su procesamiento y análisis.
  • Datos semiestructurados: Estos son datos que no tienen una estructura rígida como los datos estructurados, pero tienen cierta organización. Los datos semiestructurados se pueden almacenar en formatos como XML (Extensible Markup Language), JSON (JavaScript Object Notation) y CSV (Comma-Separated Values). Ejemplos de datos semiestructurados incluyen registros de eventos, archivos de configuración y datos de sensores.

¿Cómo funciona el Big Data? 

El funcionamiento del Big Data implica varias etapas que van desde la recolección de datos hasta su procesamiento y análisis para extraer información útil:

  • Proceso de captura y almacenamiento de datos

El proceso comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes. Aquí puedes considerar tus redes sociales, registros transaccionales, dispositivos móviles, páginas web, y toda otra fuente que tengas. Estos datos pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados.

Una vez recopilados, los datos se almacenan en sistemas de almacenamiento masivo, como bases de datos distribuidas, sistemas de archivos especializados o los llamados data lakes. Estos sistemas están especialmente diseñados para manejar grandes volúmenes de datos.

  • Análisis de datos y generación de información útil

Los datos entran ahora a un proceso de análisis para obtener información valiosa de ellos. Esto puede incluir técnicas como análisis estadístico, minería de datos o data mining, aprendizaje automático o machine learning, análisis de redes, procesamiento de lenguaje natural, y más. El objetivo en esta etapa es descubrir patrones, tendencias, correlaciones y relaciones ocultas dentro de los datos. 

La información obtenida del análisis del Big Data se utiliza para respaldar la toma de decisiones en diversas áreas, como estrategia empresarial o planificación urbana. Las decisiones basadas en datos pueden ayudar a optimizar operaciones, identificar oportunidades y resolver problemas complejos.

  • Herramientas y tecnologías utilizadas en Big Data

Se usan diversas tecnologías para abordar los desafíos de almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. Te presentamos algunas de las principales tecnologías utilizadas en el Big Data:

  • Machine Learning y AI: Estas desempeñan un papel importante en el análisis y procesamiento de Big Data. Frameworks y bibliotecas como TensorFlow, scikit-learn y PyTorch sirven para aplicar modelos de machine learning en grandes volúmenes de datos.
  • Computación en la nube: Las soluciones de computación en la nube, como Amazon Web Services (AWS) u OpenStack, ofrecen servicios escalables y flexibles para el almacenamiento y procesamiento de Big Data
  • NoSQL: Es un enfoque de bases de datos no relacionales que se emplea para gestionar y almacenar datos no estructurados y semiestructurados a gran escala.
  • Python: Es un lenguaje de programación popular y también una de las herramientas para Big Data más usadas, aunque es necesario tener un conocimiento básico en informática para poder aprovecharlo. 
  • Hadoop: Es un framework de código abierto que permite el almacenamiento y procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras. Es la herramienta de Big Data más popular. 
  • Tableau: Es una herramienta de visualización de datos que facilita la comprensión y el análisis de datos a través de gráficos, tablas y otros elementos visuales.
  • Apache Spark: Se trata de un sistema de procesamiento de datos en memoria que se utiliza para el análisis y procesamiento de datos a gran escala. Spark es conocido por su velocidad y capacidad de procesamiento distribuido, admite además múltiples lenguajes de programación como Java, Scala y Python.
  • Apache Kafka: Una plataforma de streaming de datos distribuida que permite el procesamiento de flujos de datos en tiempo real. Kafka se emplea para el procesamiento de eventos, el streaming de datos en tiempo real y la integración de sistemas.
  • Elasticsearch: Una herramienta de búsqueda y análisis de datos en tiempo real. Elasticsearch sirve para indexar datos en grandes conjuntos de datos no estructurados, proporciona grandes capacidades de búsqueda y análisis avanzadas.
  • Apache Storm: Es una plataforma de procesamiento de código abierto que permite el procesamiento y análisis de flujos de datos en tiempo real a alta velocidad. Storm es bueno para casos de detección de anomalías y procesamiento de datos en tiempo real mientras nueva información entra al sistema constantemente. 

¿Dónde se utiliza el Big Data? 

Big Data se aprovecha en industrias diversas para saber qué funciona y qué no, para mejorar procesos, servicios y rentabilidad. Aquí te dejamos algunos ejemplos: 

  • Big Data en streaming: Algunas plataformas de streaming tienen diferentes portadas para los programas que te ofrecen, estas van cambiando según otros programas que consumes para atrapar tu atención.
  • Big Data en el sector salud: Con el Big Data ha sido posible hacer un gran trabajo de investigación médica, en el análisis de registros médicos electrónicos, investigación de medicamentos, la identificación de patrones de enfermedades. Por ejemplo, se aprovechó en el caso de la investigación para la vacuna del COVID-19.
  • Gobierno y administración pública: Las organizaciones gubernamentales emplean el Big Data para el análisis de datos demográficos, detección de fraudes, toma de decisiones basada en datos, planificación urbana, gestión de crisis y diseño de políticas públicas.
  • Transporte y logística: En este sector, el Big Data ayuda al seguimiento de vehículos en tiempo real, optimización de rutas, gestión de flotas, predicción de la demanda, mejora de la eficiencia operativa y planificación.
  • Finanzas: Las instituciones financieras aprovechan el Big Data para detección de fraudes, análisis de riesgos, personalización de servicios financieros, gestión de carteras y análisis de datos del mercado.
  • Comercio electrónico: Las empresas hacen análisis de mercado, estudios de clientes, personalización de productos, gestión de inventario, detección de fraudes, optimización de precios y promociones, entre otros con macrodatos.

¿Por qué es importante utilizar Big Data? 

Los datos se han convertido en el oro del siglo XXI, un recurso invaluable para las empresas en la era digital. La cantidad y variedad de datos generados continuamente ofrece una oportunidad sin precedentes para obtener conocimientos profundos y tomar decisiones significativas. De hecho, los datos pueden considerarse el recurso más valioso de una empresa, ya que contienen información vital sobre clientes, operaciones, mercados, entre otros. 

El verdadero potencial de los datos radica en la capacidad de analizarlos de manera efectiva. Es aquí donde entra en juego el Big Data. Al analizar los macrodatos, las empresas pueden descubrir revelaciones, evidencias o reflexiones considerables que conducen a decisiones estratégicas. Gracias a este análisis es posible identificar patrones, tendencias y relaciones que de otra manera podrían pasar desapercibidos.

Los macrodatos ayudan a las empresas a comprender mejor su entorno, tomar decisiones más fundamentadas y desarrollar estrategias comerciales más eficientes.

Beneficios del Big Data

  • El análisis del Big Data lleva a información relevante y basada en evidencia que ayuda a tomar decisiones más informadas. Al comprender los patrones, tendencias y relaciones en los datos, las organizaciones pueden tomar decisiones estratégicas.
  • Permite identificar patrones en los datos que pueden indicar actividades fraudulentas. 
  • Ahorra tiempo de análisis, reduciendo costos por su rapidez y efectividad.
  • Ayuda a construir relaciones más sólidas con los clientes, ya que favorece la personalización.
  • Abre la oportunidad de descubrir nuevos conocimientos, tendencias emergentes y oportunidades de mercado que de otra manera podrían pasar desapercibidos. Esto puede impulsar la innovación dentro de la organización y ayudar a mantenerse a la vanguardia en un entorno empresarial en constante cambio.

Retos y riesgos en el uso de Big Data

  • Calidad de los datos: Uno de los retos más comunes es garantizar la calidad de los datos utilizados en el análisis. Los datos pueden contener errores, inconsistencias, valores atípicos o estar incompletos. Si no se realiza una limpieza y validación adecuada de los datos, los resultados y las conclusiones pueden verse afectados.
  • Privacidad y seguridad: El uso de Big Data puede implicar el manejo de grandes cantidades de información sensible. Existe el riesgo de violar la privacidad de las personas si no se toman las precauciones adecuadas para proteger los datos. Además, si no se implementan medidas de seguridad sólidas, los datos pueden ser vulnerables a ataques cibernéticos y robos.
  • Interpretación errónea: El análisis de Big Data requiere habilidades y conocimientos especializados para interpretar correctamente los resultados. Si los datos se interpretan de manera incorrecta, pueden generarse conclusiones equivocadas o sesgadas. Esto puede llevar a tomar decisiones erróneas basadas en información incorrecta.
  • Sesgo y discriminación: Los datos analizados pueden contener sesgos inherentes, reflejando prejuicios y discriminación presentes en la sociedad. Si no se detectan y abordan estos sesgos, los resultados del análisis pueden perpetuar la discriminación y la desigualdad.
  • Infraestructura y escalabilidad: El procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos requieren una infraestructura adecuada, si no se cuenta con ella, como sistemas de almacenamiento y capacidad de procesamiento suficientes, puede haber retrasos en el análisis y la obtención de resultados.
  • Falta de conocimiento o habilidades: El uso de Big Data requiere personal capacitado y con conocimientos técnicos para llevar a cabo análisis efectivos. Si una organización no tiene acceso a expertos en Big Data o no brinda capacitación adecuada a su personal, puede haber dificultades para aprovechar al máximo los datos y obtener información valiosa.

¿Cómo pueden utilizar Big Data las empresas? 

  • Análisis de clientes: Un análisis para comprender mejor a los clientes, analizando datos demográficos, patrones de compra, preferencias y comportamiento en línea. Esto permite la personalización de productos, la segmentación de clientes y la implementación de estrategias de marketing más efectivas. Por ejemplo, generar ofertas para el punto de venta, como cupones, basado en información sobre el cliente.
  • Optimización de operaciones: Al analizar datos de producción, inventario y cadena de suministro, se pueden identificar ineficiencias, optimizar la gestión de inventario, mejorar la programación de la producción, entre otros. 
  • Toma de decisiones estratégicas: El Big Data emplea información valiosa para la toma de decisiones estratégicas. Al analizar datos del mercado, tendencias económicas, datos competitivos, entre otros, las empresas pueden tomar decisiones más fundamentadas en áreas como la expansión de mercado, la introducción de nuevos productos y la identificación de oportunidades de negocio.

Conclusiones 

El análisis de Big Data es una herramienta esencial para las empresas en la era digital. Proporciona información relevante, mejora la toma de decisiones, impulsa la innovación y promueve la eficiencia operativa. Su capacidad para recopilar, analizar y aprovechar grandes cantidades de datos brinda una ventaja competitiva significativa a quien la aprovecha. Las empresas pueden tomar decisiones más informadas, identificar tendencias y ofrecer productos personalizados a sus clientes. 

Es importante conocer los retos y riesgos de trabajar con Big Data, principalmente los relacionados con la privacidad, la interpretación errónea de la información y la perpetuación de sesgos. La capacitación es indispensable para entender estos retos y saber afrontarlos.

Fuentes:

https://blog.hubspot.es/website/ejemplos-big-data

https://cloud.google.com/learn/what-is-big-data?hl=es-419

https://www.ibm.com/analytics/big-data-analytics

https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/infographics/2019/en-big-data-110869.pdf

https://www.oracle.com/mx/big-data/what-is-big-data/

https://keepcoding.io/blog/5-ejemplos-del-uso-del-big-data/#:~:text=En%20esta%20%C3%A1rea%20del%20Big,dise%C3%B1ar%20nuevas%20ofertas%20y%20anuncios.

https://www.coursera.org/articles/big-data-analytics

6 junio, 2023

Lorem