El big data consta de datos que son tan grandes o complejos que no pueden manejarse con los métodos de procesamiento tradicionales. En general, se lo conoce por sus "tres V": volumen, variedad y velocidad. El volumen se refiere a su gran tamaño; la variedad, a la amplia cantidad de formatos no estándar; y la velocidad, a la necesidad de procesarlos con rapidez y eficiencia. ¿Por qué es importante el big data? Los datos solo son valiosos si se pueden proteger, procesar, comprender y utilizar. El objetivo de aprovechar el big data es poder ofrecer información inmediata que le permita mejorar su negocio. Las empresas que buscan generar valor para sus clientes de manera uniforme y sin inconvenientes necesitan poder procesar la información con inmediatez, lo cual es una de las características fundamentales del edge computing. El big data le permite reducir costos, ser más eficiente y descubrir nuevas formas de impulsar los beneficios y obtener nuevos clientes. El Big Data no solo permite almacenar o procesar una gran cantidad de datos, sino que facilita el hecho de recibirlos y tener disponible esa información más rápidamente. Es muy ágil y te permite conocer el estado de un lanzamiento o el resultado de una estrategia inmediatamente. ¿Por qué son importante el big data? La importancia del big data no gira en torno a la cantidad de datos que tienes, sino en lo que haces con ellos. Puedes tomar datos de cualquier fuente y analizarlos para encontrar respuestas que permitan 1) reducir los costos, 2) reducir el tiempo, 3) desarrollar nuevos productos y optimizar las ofertas, y 4) tomar decisiones inteligentes. Cuando se combinan grandes datos con análisis de alta potencia, se pueden realizar tareas relacionadas con los negocios como: Determinar las causas de origen de fallos, problemas y defectos casi en tiempo real. Generar cupones en el punto de venta basados en los hábitos de compra del cliente. Recalcular portafolios de riesgo completos en minutos. Detecte el comportamiento fraudulento antes de que afecte a su organización. ¿Cuál es la importancia del Big Data? Big Data puede mejorar las operaciones de una empresa, brindar un mejor y más personalizado servicio al cliente, optimizar las campañas de marketing y, en general, contribuir con una toma de decisión más eficaz. Cuando una empresa sabe utilizar sus datos, adquiere una ventaja competitiva en relación con aquellas que no lo hacen, facilitando su crecimiento y la adquisición de una tajada mayor del mercado. Independientemente del sector al que pertenezca, cualquier empresa puede utilizar Big Data para mejorar sus operaciones y alcanzar mejor a su público. beneficios del big data: Los negocios pueden utilizar la inteligencia exterior mientras toman decisiones. El acceso a datos sociales desde los motores de búsqueda y sitios como Facebook y Twitter están permitiendo a las organizaciones afinar sus estrategias de negocio. Mejor servicio al cliente Los nuevos sistemas diseñados con las tecnologías de datos masivos están reemplazando los sistemas tradicionales de retroalimentación de clientes. En estos nuevos sistemas, se está empleando el big data y tecnologías de procesamiento de lenguaje natural para leer y evaluar las respuestas de los consumidores. Identificación temprana del riesgo a los productos o servicios, de ser el caso Mejor eficiencia operacional Las tecnologías del big data pueden emplearse para crear una zona de preparación o zona de aterrizaje para los nuevos datos antes de identificar qué datos se deben mover al almacén de datos. Además, la integración de tecnologías del big data con el almacén de datos permite que una organización descargue los datos a los que se accede con poca frecuencia. Hasta este punto, te hemos explicado qué son los datos masivos, los distintos tipos que existen, sus características y beneficios. Esperamos que esta información te haya resultado útil. La escuela de postgrado de la Universidad Católica San Pablo te brindará herramientas para consolidar tus conocimientos y habilidades profesionales mediante una formación actualizada en diferentes áreas del mundo empresarial. Si quieres saber más sobre alguna de nuestras maestrías, diplomados o cursos, no dudes en contactarnos. Las características principales de estos datos son conocidas como las 3 V de Big Data: Volumen: Se refiere a la gran cantidad de datos generados en diferentes entornos con relevancia para la toma de decisiones. Variedad: Describe las diferentes formas, tipos y fuentes de la información. Velocidad: Alude a la rapidez con la que se generan, se capturan, se almacenan y se procesan los datos. A pesar de que estas sean las características principales, existen también otras características importantes que pueden asociarse con este concepto: Veracidad: Alude a la importancia de la confiabilidad de los datos. Valor: Se refiere a que los datos deben tener valor comercial y proporcionar beneficios reales. Variabilidad: Describe que el flujo de datos no siempre es regular y puede variar de acuerdo con las condiciones del momento. Tipos de big data 1. Estructurados Cualquier dato que se pueda almacenar, acceder y procesar en formato fijo recibe el nombre de dato «estructurado». Durante este periodo de tiempo, el talento en la informática ha logrado mejores resultados en el desarrollo de técnicas de trabajo con ese tipo de datos (donde ya se conoce el formato) y se ha derivado valor. No obstante, hoy en día, estamos previendo cuestiones cuando el tamaño de dichos datos crece en gran medida, las dimensiones típicas están en el rango de múltiples 2. No estructurados Son cualquier dato de forma desconocida o cuya estructura se clasifica como un dato no estructurado. Además, de ser enorme en tamaño, los datos no estructurados plantean múltiples desafíos con respecto a su procesamiento para derivar valor de ellos. Un ejemplo típico de datos no estructurados son las fuentes de datos heterogéneos que contienen una combinación de archivos de texto simples, imágenes, videos, entre otros. En la actualidad, las organizaciones cuentan con una gran cantidad de datos disponibles. Pero, desafortunadamente, no saben cómo derivar valor de ellos porque estos datos se encuentran en su forma cruda o formato no estructurado. 3. Semiestructurados Los datos semiestructurados pueden contener ambos tipos de datos. Suelen tener un formato que se puede definir, pero el usuario no lo puede comprender fácilmente y requiere el uso de reglas complejas que ayuden a determinar cómo leer cada pieza de la información. Un ejemplo de un dato semiestructurado es un dato representado en un archivo XML. Ejemplos de Big Data Existen diversas fuentes de Big Data. Pueden ser los datos obtenidos de los procesamientos de transacciones financieras, los registros médicos, las bases de datos de clientes de una empresa, los correos electrónicos, las bases de datos de las redes sociales, entre otros. Así mismo, las máquinas también pueden producir diversos datos. Por ejemplo, las máquinas industriales que generan archivos con el registro de funcionamiento o los dispositivos con tecnología IoT. Ejemplos del Big Data en las empresas Existen múltiples herramientas para trabajar el Big Data como Hadoop, Spark, BBDD NoSQL, etc. A continuación, vamos a comentar algunos ejemplos concretos de utilización del Big Data: Qué es el Data Science y cómo ser un Data Scientist de éxito Big Data en Marketing y Ventas Los datos de los clientes se analizan y procesan obteniendo información relativa a sus gustos, preferencias o comportamientos. Así se pueden clasificar o segmentar a los mismos en diferentes categorías y utilizar modelos predictivos para que las organizaciones puedan tener indicadores de aceptación de sus productos, potenciales ventas, etc. En definitiva, juega un papel crucial en el desarrollo del marketing y las ventas. Big Data en Finanzas El desarrollo del Big Data en el ámbito financiero está siendo de vital importancia en los últimos años. Entre las ventajas que se encuentran en esta alianza destacamos la simplificación de pasos y reducción de costes para procesar datos. Además, el Big Data brinda el conocimiento para la toma de decisiones financieras. Así mismo, evalúa los riesgos de las inversiones y permite un seguimiento más certero de los datos. 8 razones por las que las finanzas y el big data son inseparables Big Data para la lucha contra el crimen En Estados Unidos los cuerpos y fuerzas de seguridad disponen de aplicaciones que, haciendo uso del Big Data, pueden predecir la probabilidad de que se produzca un crimen en una zona determinada. Con ello han desarrollado el denominado Atlas de Riesgo (aplicación Smart Steps en Massachusets). Big Data en Deportes En la NBA y la NFL se emplean aplicaciones que hacen uso del Big Data para definir las estrategias a utilizar en cada partido, prevenir lesiones de los jugadores, conocer las preferencias de los aficionados, etc. Big Data en Política Antes de las elecciones norteamericanas de 2012, Obama decidió junto con su equipo utilizar el Big Data durante la campaña electoral para analizar los datos que acumulaban de potenciales votantes. Llegaron a la conclusión de que, para poder ganar, tenían que centrarse en dirigirse a los votantes dudosos de una manera eficaz y, al mismo tiempo, incidir en que los votantes demócratas convencidos fueran a votar. Utilizaron la plataforma HP Vertica, que les permitió obtener los datos, notificar de manera eficiente y rápida la información, y segmentar a los potenciales votantes. De esta forma, pudieron determinar cuáles serían más receptivos a publicidad en TV, periódicos, redes sociales… El equipo de campo, el digital y el de comunicación trabajaron con una estrategia basada en los datos obtenidos, consiguiendo así su reelección. Big Data en Telecomunicaciones Algunos operadores de telefonía móvil utilizan el Big Data para analizar qué se dice de ellas en las redes sociales, examinar los datos de sus tickets de soporte a clientes o sus quejas. Esto posibilita implementar estrategias que permiten reducir el número de portabilidades o incrementar la captación de nuevos clientes. ¿Qué estudiar después de sistemas computacionales? Big Data en Salud y Sanidad Tanto en la industria farmacéutica en el campo de la investigación de nuevos medicamentos como en el diagnóstico de enfermedades, cada vez es más ampliamente utilizado el procesado del Big Data colectivo (historial médico, material genético, predicción de reingresos hospitalarios…) para optimizar y probar modelos que mejoren los resultados, faciliten las pruebas en los ensayos clínicos con nuevas terapias o mejoren los diagnósticos. El Big Data también es útil para una gestión administrativa más eficiente de la salud.
