¿Qué es la Big Data y cómo se utiliza?

Las empresas han descubierto una nueva forma de utilizar la información para generar mayor rendimiento, el nuevo concepto big data trata de almacenar y analizar la información para mejorar la producción y/o crear nuevas líneas de negocio.

El Big Data se refiere a la recogida, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que se procesan y analizan con herramientas especiales.

Un ejemplo del uso del big data es en tiendas online, donde se analizan millones de transacciones en tiempo real para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes.

En este artículo, exploraremos sus fundamentos, aplicaciones y desafíos clave.

¿Qué es big data?

Normalmente, Big data hace referencia al conjunto masivo de datos que se generan continuamente desde diversas fuentes.

Por ejemplo, cuando un cliente compra una camiseta en una tienda online se registran muchísimos datos como por ejemplo:

• Fecha de compra
• Producto
• Cantidad
• Desde donde lo ha comprado
• Perfil del comprador

Cada transacción se registra con toda esta información y esta información se utiliza para crear gráficos e informes legibles que permiten identificar nuevas propuestas de mejora.

Por eso Big Data incluye retos especiales como la recogida masiva de estos datos, su almacenamiento y el tratamiento en tiempo real para generar resultados tangibles.

Para procesar la información de la big data se utiliza tecnologías y herramientas avanzadas como la inteligencia artificial (IA), computación en la nube y la integración del Internet de las cosas (IoT).

Estas son las características que definen el concepto big data:

Volumen

Representa la cantidad de datos generados.

Las redes sociales o tiendas online pueden almacenar petabytes de información a diario y utilizan esta información para ofrecer contenido personalizado y analítica avanzada.

Velocidad

Se refiere a la rapidez con la que se generan y procesan los datos.

Muchas empresas financieras utilizan sensores y transacciones en tiempo real mientras que otros servicios utilizan los datos con analítica generada a posterior.

Variedad

Existen muchos tipos de datos, hasta hace unos años se registraba solo texto pero las herramientas avanzadas de analítica y la incorporación de la inteligencia artificial han permitido almacenar y procesar audio y vídeo.

Veracidad

Se refiere a la calidad de los datos, existen herramientas de analítica en big data que garantizan resultados estructurados y precisos.

Sin estas herramientas una empresa podría estar almacenando mucha información sin utilidad perjudicando la arquitectura de datos y consumiendo espacio innecesariamente.

Valor

El valor hace referencia al resultado después de procesar toda la información: Gráficas, informes, estadísticas…

El impacto del big data tiene que ser tangible por el empresario, toda la información recogida y procesada se tiene que convertir en datos reales que se puedan utilizar para tomar nuevas decisiones estratégicas.

¿Cómo funciona y cómo se usa el big data?

El tratamiento de los datos requiere expertos en ciencia de los datos y data governance, estos profesionales utilizan diferentes herramientas para analizar la información.

Estos profesionales emplean herramientas como:

• Dragsa Analytics: Procesa y analiza datos industriales en tiempo real con rápidas consultas utilizando SQL e INFLUX creando gráficas e informes completamente personalizados.
• Dataproc: Servicio en la nube de Google que permite almacenar datos y ejecutar analítica avanzada con inteligencia artificial
• Hadoop: Es un ecosistema completo que incluye su sistema de archivos para almacenar y procesar grandes cantidades de datos en una red distribuida de ordenadores físicos en vez de utilizar la nube
• Spark: Es un motor de analíticas que tiene la capacidad de procesar muchos datos con módulos SQL y streaming en tiempo real.

Estas herramientas de analítica permiten optimizar la eficiencia operativa de los activos, tomar mejores decisiones, ofrecer contenidos personalizados según las preferencias de cada cliente y crear nuevas líneas de negocio, mejorando el rendimiento global de tu empresa.

Ventajas del big data

La incorporación del big data en una corporación permite tomar decisiones estratégicas fundamentadas, optimizar procesos y mejorar la línea de productos.

Entre sus principales ventajas se encuentran:

• Mejora en la toma de decisiones basada en datos precisos.
• Personalización de servicios y productos en función del comportamiento de cada usuario.
• Optimización de operaciones mediante el análisis predictivo.
• Reducción de costes mediante automatización y eficiencia operativa.
• Detección de patrones y tendencias para anticiparse a cambios del mercado.

Casos de uso del big data

El big data ha impacto enormemente a sectores clave mejorando su rendimiento y capacidad de respuesta ante cambios de tendencia en el mercado.

Shopify y Amazon

Plataformas como Shopify que permiten crear tiendas online analizan los datos de los usuarios que compran sus productos para crear recomendaciones según lo que han comprado y optimizar la experiencia de compra.

Netflix y Spotify

Las plataformas de streaming de contenidos como Netflix y Spotify utilizan big data analytics para personalizar recomendaciones según la película o serie que has visto mejorando la retención de usuarios y consiguiendo que los usuarios vean más series o más peliculas.

Publicidad digital

Empresas como Google y Meta procesan grandes volúmenes de datos para optimizar la segmentación y efectividad de anuncios.

Gracias a estos datos, los anunciantes pueden preparar campañas de anuncios utilizando información procesada de los usuarios como por ejemplo:

• Edad
• Intereses
• Tendencia política
• Lugar de nacimiento

PayPal

PayPal y otras pasarelas de pago utilizan big data para analizar millones de transacciones al día detectando emisores fraudulentos, orígenes peligrosos y usuarios que han dado un mal uso de la plataforma en tiempo real.

Si recibes o vas a realizar una transacción a otro usuario utilizarán el procesamiento de la big data para reconocer vuestros perfiles para permitiros realizar la transacción y seguir utilizando la plataforma.

Diferencias entre Big Data y Business Intelligence

El big data se enfoca en procesar y analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, mientras que el business intelligence (BI) utiliza datos históricos para generar informes y dashboards que faciliten la toma de decisiones.

Mientras el big data permite identificar patrones emergentes y predecir escenarios futuros, el BI ayuda a comprender tendencias pasadas y evaluar desempeños.

Ambas tecnologías son complementarias y fundamentales para la gestión moderna de la información.