¿Qué es Big Data y para qué sirve?

diciembre 30,2021 | Cloud

Jorge Ignacio Gomez

En la sociedad digital los datos se multiplican con un solo clic. Cuando escribes una palabra en un buscador, publicas en redes sociales o simplemente llevas el celular en el bolsillo, estás dejando rastros sobre quién eres, lo que te gusta y lo que haces. De esa forma, cada día se crean 2.5 quintillones de bytes con información. Esas cifras nunca habían tenido un precedente en la historia. De hecho, según IBM, 90% de los datos que existen en el mundo se han generado en los últimos cinco años. Esa cantidad de información ha permitido potenciar procesos de negocio, gestionar el riesgo, anticipar el comportamiento de los usuarios o también optimizar campañas publicitarias. En definitiva, tomar decisiones efectivas. Y todo eso ha sido posible gracias al big data.

¿Pero qué es big data?

Big data es el procesamiento y el análisis de conjuntos de datos tan grandes que no pueden ser gestionados por herramientas convencionales. Al trabajar con un volumen alto de información, el big data requiere de tecnologías más sofisticadas para capturar, almacenar y facilitar el análisis. Sin embargo, el simple volumen de información es insuficiente por sí solo. Es aún más importante saber qué hacer con los datos que tu empresa recopila. Por tanto, el big data es más que el tamaño de la información. Es la oportunidad de responder preguntas sobre tu negocio a partir del análisis de datos. Así, el big data se ha convertido en la materia prima de cualquier industria para emprender acciones. Por eso, las empresas que conocen qué es big data y para qué sirve tienen una ventaja significativa sobre la competencia. ¿Pero qué es big data?

¿Para qué sirve el big data?

El big data te ayudará a tomar decisiones sobre las necesidades de tu cliente, la organización de tu inventario o el lanzamiento de nuevos productos o servicios. El big data sirve para analizar diferentes conjuntos de datos y encontrar en ellos información relevante para tu negocio:

identificación temprana de problemas o fallas en tiempo real;
desarrollo de productos acordes con las necesidades de tu público;
gestión de riesgo y detección de fraudes;
pronóstico de movimientos del mercado.
consolidación del relacionamiento con el usuario.

Este es un listado reducido, pero hay muchos otros ejemplos en la práctica que nos enseñan para qué sirve el big data y el enorme potencial que les ofrece a las empresas de diferentes industrias. En el sector de petróleo y gas, por ejemplo, se han desarrollando diferentes tecnologías de recopilación de datos que requieren procesamiento y análisis. Con las herramientas de adquisición de mediciones durante la perforación (MWD) o de adquisición de registros durante la perforación (LWD), se transmiten a la superficie grandes cantidades de datos en tiempo real. En ese proceso todo se mide: la presión del fluido, la temperatura, el espacio de la formación, la extensión, entre otros parámetros. Incluso durante la exploración petrolera se utilizan mecanismos para tomar imágenes en 3D de las capas subterráneas o de la geología subyacente. Para un humano, analizar esa información de manera pormenorizada se le convertiría en un dolor de cabeza, pues requeriría mucho tiempo y se generaría un alto grado de incertidumbre. Con el big data, por el contrario, el procesamiento de esos datos se lleva a cabo en tiempo real, de manera rápida y veraz, lo cual ayuda a prevenir posibles daños o explosiones en la infraestructura. Pero incluso el análisis de macrodatos puede incorporarse en la vida cotidiana de las personas. A través de internet de las cosas, conectando un electrodoméstico a Internet, podríamos recopilar datos para identificar hábitos de consumo, localización del dispositivo, mantenimientos preventivos o posibles averías.

¿Qué tipo de datos procesa el big data?

Ahora que sabes qué es y para qué sirve el big data, seguro quieres saber qué tipo de datos puedes procesar. (Spoiler alert: todos los que te imagines). Google, a través de algoritmos de big data, procesa por día más de tres billones de búsquedas alrededor del mundo. Al mismo tiempo sigue el rastro de billones de sitios diferentes y almacena cientos de petabytes de información. Si Google lo hace, imagina las posibilidades para una pequeña o mediana empresa. Sin embargo, además de los datos que una compañía recopila sobre sus clientes, su industria o su organización interna, hay un sinnúmero de información que aporta un conocimiento integral sobre el cliente, y que a menudo las empresas dejan por fuera del análisis. Por tanto, las fuentes de datos en un procesamiento de big data pueden (y deben) ser variadas para extraer conclusiones relevantes: CRM, ERP, herramientas de analítica web, monitoreo de redes sociales, sistemas de supervisión y adquisición de datos (SCADA), entre muchas otras. Cuando hablamos de variado, nos referimos no solo a esos datos que almacenas en la base de datos de tu empresa, sino a todo lo demás. El big data tiene la capacidad de capturar y de analizar datos estructurados y no estructurados, como textos, navegación, videos, archivos de logs, etc. Incluso puede procesar los datos generados por una máquina. ¿No sabes que son datos estructurados y no estructurados? Aquí tienes una explicación exprés: Datos estructurados: Son aquellos que se almacenan de forma organizada y definida siguiendo determinado formato. Regularmente se ordenan en tablas y se almacenan en bases de datos relacionales. Datos no estructurados: Conjunto masivo y desorganizado de datos, sin un valor o una estructura interna identificable. Por ejemplo, correos, archivos de texto, comentarios en redes sociales, videos, imágenes, etc.

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