Big Data: ¿Qué es, cómo funciona y cómo aplicarlo?

 

¿Qué es Big Data?

Big data es un término que describe el gran volumen de datos que inunda una empresa en el día a día. Por lo tanto, los grandes datos se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos comerciales estratégicos.

En relación con este volumen total de datos, lo que importa no es necesariamente cuánto, sino qué hacen las organizaciones con los datos. 

El estudio “Un universo de oportunidades y desafíos”, realizado por EMC, estima que para 2020 el universo virtual alcanzará los 40 billones de gigas.

El desafío para las empresas es cómo procesar la creciente cantidad de contenido producido por los clientes, mapeando comportamientos, tendencias y oportunidades comerciales.

La solución pasa por el big data.

Una herramienta capaz de unir big data e inteligencia analítica es capaz de almacenar y trabajar con un gran volumen de datos, generando insights valiosos y cada vez más precisos para las organizaciones.

Pero más allá del concepto, ¿qué es realmente el big data?

Al principio, el concepto suena un poco etéreo, pero es fácil de entender:

Este gran volumen de datos que llamamos big data puede estar relacionado con cualquier cantidad de información sobre una empresa o un tema específico (como “ERP”, por ejemplo).

Lo importante es que los datos de big data deben ser accesibles.

No importa si son estructurados (hojas de cálculo, tablas) o no estructurados (imágenes, bloques de texto), ni dónde se generan.

Después de todo, diferentes datos pueden componer big data: desde la información de control de existencias hasta los datos de navegación del cliente en su aplicación comercial. 

Ya sean números, nombres, historial de acceso, mapas de uso, datos geográficos, todo.

¿Significa esto que todas las empresas “poseen” grandes datos?

Sí, pero aquí es precisamente donde hay mucha confusión.

Naturalmente, cuanto más digitalizada esté la empresa, más datos tendrá disponibles en big data.

Pero multiplicar estos datos es una ardua misión, que depende de la modernización de la empresa y también de sus productos.

Un ejemplo muy simple:

Una empresa que fabrica neumáticos no tendrá los mismos datos que una empresa que fabrica smartphones.

Sin embargo, esta empresa de llantas tendrá otras fuentes para consultar, como sus Encuestas de Soporte, Control de Calidad y Satisfacción del Cliente.

Y todo ello dependerá, por supuesto, de las herramientas con las que cuente para posibilitar la recogida, almacenamiento y posterior tratamiento de estos datos.

¿Para qué se utiliza el Big Data?

El big data es el combustible capaz de reformular modelos de negocio, productos y estrategias de gestión.

Es tanto un activo tecnológico como un medio para obtener una ventaja competitiva significativa.

No en vano es una de las principales tecnologías que cotizan las empresas que buscan invertir y mejorar su Business Intelligence, según Forbes .

Al fin y al cabo, su principal función es generar valor para la empresa.

El big data brinda la posibilidad a las organizaciones de organizar, leer e interpretar datos calificados sobre todo lo relacionado con su proceso o su producto/servicio.

Y en esos datos, incluimos tanto datos estructurados como no estructurados.

Esto marca la diferencia, ya que se trata de información que solo los sistemas inteligentes pueden procesar.

Por tanto, el big data sirve para que la empresa mejore sus estrategias de gestión.

A partir de la lectura de los datos, puede comprender de manera asertiva varios problemas y puntos críticos de su negocio.

Desde un fallo, que se puede mapear hasta su raíz, hasta una tendencia futura, que la empresa puede incorporar a su producto.

De esta forma, su impacto es general: desde el back-office hasta el front-office, desde RR.HH. hasta la planta de producción.

No es de extrañar que los grandes datos se utilicen por igual en todos los sectores del mercado. ¿Recuerda el ejemplo de la empresa de neumáticos y la empresa de teléfonos inteligentes?

¿Cómo funciona el Big Data?

Antes de comenzar a utilizar los datos, es necesario comprender cómo debe fluir esta gran estructura de información dentro de una empresa.

Es necesario considerar que existe todo un ecosistema de fuentes, sistemas y usuarios a tener en cuenta.

En general, hay algunos pasos a seguir, tales como:

• Definir una estrategia de big data;
• Identificar grandes fuentes de datos;
• Acceder, gestionar y almacenar los datos;
• Analizar los datos;
• Tome decisiones basadas en datos.

Estas son tareas que se pueden condensar en tres responsabilidades principales: integrar datos, administrarlos y luego analizarlos.

Integrar

En un nivel alto, una estrategia de big data es un plan diseñado para ayudar a su empresa a supervisar y mejorar la forma en que adquiere, almacena, administra, comparte y usa datos dentro y fuera de su organización.

Una estrategia de big data prepara el escenario para el éxito empresarial en medio de una gran cantidad de datos.

Al desarrollar una estrategia, es importante tener en cuenta los objetivos e iniciativas empresariales y tecnológicas existentes y futuros.

Esto requiere tratar los grandes datos como cualquier otro activo comercial valioso, en lugar de solo un subproducto o subsector. Por el contrario, debe ser parte integral de la planificación estratégica de la empresa.

Y para eso, es necesario conocer las fuentes de datos de la empresa. Solo así es posible dar el primer paso práctico en la estrategia: su integración.

Hay algunos tipos a considerar, tales como:

• Internet de las cosas (IoT) y otros dispositivos inteligentes que alimentan los sistemas de TI, como dispositivos portátiles, automóviles inteligentes, dispositivos médicos, equipos industriales y más.
• Redes sociales como Facebook, YouTube, Instagram. Esto incluye cantidades masivas de big data en forma de imágenes, videos, voz, texto y sonido, útiles para funciones de marketing, ventas y soporte.
• Sistemas de gestión, como ERPs, CRMs y otro tipo de plataformas de servicios especializados en gestionar partes, sectores o realmente todo el negocio.
• Otras fuentes pueden ser lagos de datos, datos en la nube, proveedores y clientes.

Administrar

Los sistemas informáticos modernos proporcionan la velocidad, la potencia y la flexibilidad necesarias para acceder rápidamente a grandes cantidades y tipos de información.

Junto con el acceso confiable, las empresas también necesitan métodos para integrar datos, garantizar la calidad de los datos, proporcionar control y almacenamiento de datos y preparar datos para el análisis.

Son los sistemas de gestión, los que pueden hacer este puente entre sectores, dispositivos y equipos, y centralizar los datos empresariales.

El almacenamiento depende de las condiciones y objetivos de la empresa:

Hoy en día, las empresas tienden a apostar más por las soluciones en la nube, debido a la escalabilidad y el ahorro de costes.

Analizar

Con tecnologías poderosas de su lado, las organizaciones pueden analizar todos los datos y determinar de antemano qué datos son relevantes antes de analizarlos. 

De cualquier manera, el análisis de big data es la forma en que las empresas obtienen valor e información de los datos que tienen.

A partir de ese momento, depende de la organización tomar decisiones inteligentes.

Aquí entra la importancia de contar con el ecosistema de soluciones adecuado, tanto para promover la organización del big data como para procesar el volumen de información.

Después de todo, los datos confiables y bien administrados conducen a un análisis y una toma de decisiones más confiables.

Para seguir siendo competitivas, las empresas deben aprovechar todo el valor de los grandes datos y operar de una manera basada en datos, tomando decisiones basadas en la evidencia presentada por los grandes datos, no en el instinto.

Este es otro punto esencial: el big data permite a la empresa realizar movimientos analíticos en el mercado, lo que permite una gestión menos holística.

Los beneficios de estar basado en datos son evidentes. Las organizaciones se desempeñan mejor, son más predecibles desde el punto de vista operativo y son más rentables.

Las V de Big Data

El concepto de big data involucra algunas características, conocidas como “las 5 V”. Son ellas:

Volumen

Como hemos visto hasta ahora, big data significa un gran volumen de datos.

La gran cantidad de información que se genera en cada momento está intrínsecamente relacionada con ella.

Esta “V” también se refiere a la variedad de fuentes utilizadas.

Velocidad

Este ítem tiene que ver con la gran velocidad con la que se producen los datos en la actualidad.

Además de las redes sociales, tenemos millones de operaciones en ejecución constantemente.

Las compras con tarjeta de crédito, por ejemplo, requieren aprobación, así como las compras y ventas de acciones, el análisis de las fluctuaciones del cambio de divisas internacionales, etc.

Una herramienta de CRM, por ejemplo, es capaz de incorporar datos sobre los usuarios. 

Cada uno de estos procesos genera datos importantes, que pueden ser trabajados instantáneamente por soluciones de big data, sin tener que almacenarlos.

Variedad

Big data implica una amplia variedad de información.

No nos referimos sólo a textos y datos convencionales, como los organizados en tablas y bases de datos. Es más amplio que eso, ya que abarca:

• Imágenes, como fotografías, ilustraciones, serigrafías, etc.;
• datos de reconocimiento facial;
• audios;
• Vídeos,
• Datos producidos por dispositivos a través de IoT.

Aquí, vale la pena agregar un apéndice: para muchos, el concepto original de big data involucraba solo las tres “V” anteriores.

Sin embargo, a medida que la tecnología avanzó, se incorporaron otros factores a su conceptualización. Así, tenemos las dos “V” restantes:

Veracidad

La veracidad se refiere a la calidad de los datos.

Debido a que los datos provienen de tantas fuentes diferentes, es difícil vincular, combinar, limpiar y transformar datos entre sistemas.

Las empresas necesitan conectar y correlacionar jerarquías y múltiples enlaces de datos. 

Así, con procesos de validación y verificación de datos, las herramientas de big data pueden entregar datos más confiables y veraces, a través de reportes, estadísticas y análisis, basados ​​en grandes volúmenes de información.

Valor

La información producida debe ser relevante para el negocio. Este es uno de los objetivos del big data: generar contenidos que aporten valor.

Es a través de ellos que los gerentes pueden mejorar sus decisiones.

Los diferentes tipos de datos

En medio de Business Intelligence y Data Analytics, no todos los datos se consideran iguales. 

En primer lugar, está la diferencia de formato: datos estructurados y no estructurados.

Sin embargo, hay otro nivel de diferencia que se debe apreciar. Se refieren especialmente a la fuente de la que proceden:

• Datos Sociales: el origen son las personas, muestran características de su comportamiento.
• Enterprise Data: el origen son las empresas, mostrando sus procesos, nivel de productividad, entre otros detalles.
• Datos de las cosas: la fuente es información recopilada de dispositivos IoT, sensores inteligentes y otros equipos similares.

☺️¡Los invitamos a leer  nuestro blog! Allí compartimos informacion interesante que seguro les gustará. ¡No se lo pierdan!❤️