Qué es el big data y para qué sirve

Suena en todas partes y sin embargo puede que sea un concepto que no tenemos aún del todo claro. El big data es omnipresente en la era digital. ¿Pero qué es el big data, de qué hablamos cuando nos referimos a él?

El big data está integrado por conjuntos masivos de datos, tan vastos y complejos que las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos a menudo no son suficientes para manejarlos. Por tanto, cuando hablamos del big data no solo nos referimos a una ingente cantidad de datos ya no procesables a escala humana, sino también a la diversidad y la velocidad a la que se generan: es decir, a los propios mecanismos por los que se rige. 

Todos los dispositivos conectados a la red y las transacciones en línea -los sensores, los móviles o las redes sociales, entre muchos otros- sirven de alimento a este gran conjunto de datos que aumenta y se renueva cada día. El big data es, por tanto, un compendio de tecnologías de recopilación, análisis y gestión de datos online. El potencial que tiene en la aplicación empresarial es inmenso, ya que el big data recoge y procesa estos datos en ‘bruto’ con el objetivo de identificar patrones y/o comportamientos. Lo analizamos a lo largo de este artículo.

Índice:

1. Definición de big data: qué significa
2. ¿Para qué sirve el big data?
3. ¿Cómo funciona?
4. Fases del big data
5. ¿Qué tipos de big data existen?
6. ¿Cuáles son las 5V del big data?
7. ¿Por qué el big data es tan importante?
8. ¿Cómo utilizar el big data? Casos de uso

Definición de big data: qué significa

Podemos definir el big data atendiendo a tres dimensiones, conocidas como las ‘3V’: volumen, velocidad y variedad. Estas tres características encapsulan la esencia del big data: la gran cantidad de datos generados, la velocidad a la que se crean y se procesan, y la diversidad de tipos de datos disponibles.

¿Para qué sirve el big data?

El principal propósito del big data es extraer información significativa y procesable de grandes conjuntos de datos, lo cual tiene aplicaciones prácticamente infinitas en ámbitos tan diversos como la toma de decisiones, la identificación de patrones, la predicción de tendencias, la personalización de experiencias de usuario o la optimización de todo tipo de procesos empresariales, solo por citar algunas de ellas. 

¿Cómo funciona?

Hemos visto que el funcionamiento del big data se sustenta en la recopilación masiva de datos de fuentes diversas como sensores, redes sociales y transacciones en línea. Para comprender mejor su procesamiento, nos adentraremos en las distintas fases, gracias a las cuales, estos datos se procesan con algoritmos avanzados para identificar patrones, extraer información útil y presentar resultados comprensibles para la toma de decisiones estratégicas empresariales.

Fases del big data

El big data, ese alimento básico de la inteligencia artificial que se nutre a diario de los datos de millones de usuarios de todo el mundo, cumple su objetivo de recopilar y procesar información de manera ultra eficaz a lo largo de varias fases: la recolección, donde captura los datos de múltiples fuentes online; el almacenamiento, según el tipo de información, en sistemas especializados; el procesamiento y análisis mediante algoritmos de aprendizaje automático o técnicas estadísticas para extraer información útil, entre otras herramientas; y, finalmente, la visualización, que permite presentar los resultados de manera comprensible para los usuarios y su toma de decisiones.

¿Qué tipos de big data existen?

Según el formato y el modo en el que se clasifican o no los datos, el big data puede ser estructurado, no estructurado o semiestructurado. Los datos estructurados son fácilmente organizados en bases de datos especializadas, mientras que los no estructurados carecen de un formato predefinido (tenemos, en este caso, los datos de redes sociales o de sensores, por ejemplo). Los semiestructurados se encuentran en un punto intermedio y emplean un formato ligero de intercambio de datos que sean fáciles de comprender tanto para los humanos como para la máquina, como, por ejemplo, los datos XML o JSON.

¿Cuáles son las 5V del big data?

A las tres variables que comentábamos al inicio de este artículo (volumen, velocidad y variedad), recientemente se han agregado dos más al concepto de big data que nos permiten comprenderlo en toda su complejidad: la veracidad y el valor. Detengámonos en cada uno de estos parámetros para entender su intervención e influencia en el entorno empresarial:

• Volumen. La cantidad de datos que genera una empresa cada segundo y que provienen de fuentes virtuales de muy diversa naturaleza, desde redes sociales, a dispositivos conectados o correos electrónicos, entre muchos otros. 
• Variedad. Con todo lo expuesto, tenemos una idea aproximada de lo diversos que pueden llegar a ser los datos de los que se compone en big data. Su variedad se refiere, así, a todos los lugares susceptibles de servir de almacén para esta ingente cantidad de información. 
• Velocidad. Una de las grandes virtudes de este conjunto de tecnologías es precisamente la agilidad con la que es capaz de analizar los datos, ya que lo hace en tiempo real, en el momento en el que estos son creados. 
• Veracidad. Uno de los desafíos del big data es poder discernir entre los datos verdaderos y los falsos, que es preciso que sean descartados del análisis. Son varios los mecanismos que componen este filtro que el big data emplea, entre ellos, la cantidad de fuentes de las que proviene una determinada información. 
• Valor. El análisis que realiza el big data no es vano, sino que pretende generar insights valiosos para los gestores que emplean dicha información. Algo, como veremos, de inmensa utilidad para todo tipo de empresas.

¿Por qué el big data es tan importante?

Llegados a este punto ya comprendemos por qué el big data es crucial, debido a su capacidad para proporcionar información significativa y procesable en un mundo impulsado por los datos, que ya no podrían ser interpretados, además, con los procesos tradicionales de medición, recopilación y análisis.

El big data es la herramienta con la que ahora cuentan las empresas y organizaciones para tomar decisiones cada vez más precisas e informadas, descubrir patrones ocultos, anticipar tendencias y saber adaptarse rápidamente a un mercado en continua transformación. Un aliado indiscutible para toda compañía que quiera sumar una ventaja competitiva haciendo un uso inteligente de toda esta información.

¿Cómo utilizar el big data? Casos de uso

Mejorar la experiencia de compra de los clientes, incrementar el volumen de ventas, analizar la competencia, comprender el ecosistema al que una compañía pertenece y detectar oportunidades… Las aplicaciones del big data en el entorno empresarial son inmensas y abarcan desde el comercio minorista, donde supone una gran herramienta para el análisis de mercado y la personalización de experiencias de compra, hasta el empleo en sectores tan diversos como la medicina, donde puede suponer una diferencia en la investigación genómica y en la mejora de los tratamientos, o el ámbito financiero, donde el big data es ya un aliado para detectar el fraude y analizar riesgos, por ejemplo. 

Veamos, entre todos los posibles casos de uso, algunas áreas que ya han mejorado significativamente en la eficacia de sus resultados gracias al empleo del big data en sus procesos:

En el campo de la salud:

• Investigación genómica y medicina personalizada, con el procesamiento de grandes conjuntos de datos genéticos para entender mejor las enfermedades y adaptar tratamientos a nivel individual.
• Seguimiento de pacientes y prevención de enfermedades, monitoreando su salud en tiempo real.
• Optimización de recursos sanitarios, como personal, equipos y suministros médicos según la demanda.

En comercio y retail:

• Análisis del comportamiento del consumidor, prestando atención a las preferencias y hábitos de compra de los clientes para personalizar estrategias de marketing.
• Gestión de inventarios y cadena de suministro, optimizados mediante análisis predictivos para minimizar costos y mejorar la eficiencia.
• Precios dinámicos ajustados a la demanda en tiempo real.

En finanzas:

• Detección de fraudes, donde el big data se emplea para identificar patrones y anomalías que puedan indicar actividades fraudulentas en transacciones financieras.
• Análisis de riesgos, mediante el análisis de grandes volúmenes de datos para tomar decisiones informadas en inversiones y préstamos.
• Trading algorítmico, utilizando algoritmos y datos en tiempo real para tomar decisiones de compra y venta de valores financieros de manera automatizada y eficiente.

El big data en tecnología y telecomunicaciones:

• Mejora de la experiencia del usuario, con la información empleada para entender las necesidades de los usuarios y mejorar la usabilidad de productos y servicios.
• Mantenimiento predictivo, anticipando fallas en equipos y sistemas para realizar mantenimiento preventivo y evitar interrupciones.
• Optimización de redes, donde los datos se emplean para mejorar la eficiencia y capacidad de las redes, así como para planificar su expansión.

Algunas posibilidades del empleo del big data en educación:

• Personalización del aprendizaje, adaptando el contenido educativo y las estrategias de enseñanza según las necesidades individuales de los estudiantes.
• Análisis de rendimiento institucional, utilizando datos para evaluar el desempeño de instituciones educativas y mejorar sus procesos.
• Predicción de desempeño estudiantil, empleando datos para predecir el rendimiento de los estudiantes y proporcionar intervenciones personalizadas.

El big data es un recurso propio e imprescindible de la era digital, que ha transformado la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones y con unas posibilidades de aplicación todavía por ampliar.