¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

¿Qué es el Big Data y para qué sirve?

Cuando hablamos de Big Data, nos estamos refiriendo a una combinación o conjunto de datos cuyo tamaño (volumen), complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como base de datos, relaciones y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles.

¿En qué consisten el volumen, la variabilidad y la velocidad?

Conocidas como las 3 v’s se definen como:
Volumen: Hace referencia al tamaño de los datos que pueden provenir de diversas fuentes.
Velocidad: Define la rapidez con que llegan los datos usando unidades como tra, peta o exa bytes.
Variedad: Cuando hablamos de variedad estamos hablando de datos:
1. Estructurados.
2. Semi-estructurados.
3. No estructurados.

Una característica que es muy importante acerca de los datos, es que son considerados como la fuente de verdad, es decir, no se alteran durante su tratamiento.

¿Por qué el Big Data es importante?

Lo que hace que el Big Data tenga tanta importancia y sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que surgen en las empresas incluso cosas que ni sabían que tenían. En otras palabras, el Big Data proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, todos los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere que sea adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar todos los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de una gran cantidad de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan de una manera más rápida y sin problemas, con total eficiencia. También les permite eliminar las áreas que son problemáticas antes de que todos estos problemas acaben con sus beneficios o reputación.

El análisis de Big Data ayuda a las empresas a utilizar sus datos de manera provechosa y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios que resultarán más inteligentes, las operaciones serán más eficientes, obtendrán mayores ganancias, y los clientes estarán mucho más satisfechos.

¿Qué beneficios puede tener una empresa teniendo un Big Data?

Una empresa con Big Data puede conseguir los siguientes beneficios:
Reducción de coste: Las grandes tecnologías de datos, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.

Mejor toma de decisiones y en menor tiempo: Con la velocidad y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que se ha aprendido.
Obtención de nuevos productos y servicios: Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y también la satisfacción a través de análisis viene el poder de darle a los clientes lo que realmente quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos que son capaces de satisfacer todas las necesidades que tienen sus clientes.

¿En qué áreas es recomendable utilizar un Big Data?

Administración: La administración tiene una gran responsabilidad que viene siendo mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. El uso de la tecnología agiliza las operaciones mientras que da a la administración de la empresa una visión más profunda de su estado.

Turismo: La clave en la industria del turismo es siempre mantener felices a sus clientes, pero también la satisfacción de los clientes puede ser de difícil medición. El análisis de Big Data ofrece a este tipo de empresas la capacidad de recopilar todos los datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente cuales son los posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.
Empresas manufactureras: Estas empresas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría.

Esta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.
Publicidad: El constante uso de los Smartphones, ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, hotel, cafetería o restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.

Otro gran ejemplo que podemos mencionar acerca del uso efectivo de Big Data es en:
El uso de registro de logs de TI, para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos que puedan surgir en un futuro.

Uso de la voluminosa información histórica de un Call Center de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.
Uso de contenido de medios sociales para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.
Detección y prevención de fraudes en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
Uso de información de transacciones de mercados financieros para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.

¿Qué obstáculos puede presentar un Big Data?
Muchas fuentes y tipos de datos:
Las fuentes de datos de big data son muy amplias:
1. Datos de internet y móviles.
2. Datos de Internet de las Cosas.
3. Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
4. Datos experimentales.

Y los tipos de datos también lo son:

1. Tipos de datos no estructurados: documentos, vídeos, audios, etc.
2. Tipos de datos semi-estructurados: software, hojas de cálculo, informes.
3. Tipos de datos estructurados.
4. Excesivo volumen de datos.

Mucha volatilidad:
Los datos cambian rápidamente y eso hace que tengan una validez muy corta. Para poder solucionarlos se necesita un poder de procesamiento muy alto.
No existen del todo estándares de calidad de datos unificados:
La calidad de datos de Big data es clave, no solo para poder obtener ventajas competitivas sino también impedir que incurramos en graves errores estratégicos y operacionales basándonos en datos erróneos con consecuencias que pueden llegar a ser muy graves.

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