El big data hace referencia a los datos, tanto estructurados como no estructurados, que maneja una empresa a diario. El big data puede ser analizado para obtener insights que ayuden a la organización a realizar planes estratégicos de negocio y a tomar decisiones con éxito.
El volumen de datos es importante, pero aún lo es más lo que hacen las compañías con ellos, especialmente teniendo en cuenta que afecta a organizaciones de prácticamente todos los sectores. En este sentido, el big data se ha convertido en un activo crucial.
Análisis del big data
Los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1970 y 1980, con los primeros data centers y el desarrollo de las bases de datos relacionales. Después, el desarrollo de marcos de código abierto, como Hadoop y Spark, sería esencial para el crecimiento del big data. Además, con la llegada del Internet de las Cosas (IoT) se generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos.
Actualmente, el big data se ha convertido en una apuesta determinante en el mundo de los negocios. Las compañías analizan los datos que manejan para ser más eficientes y ofrecer una mejor experiencia de cliente. En este sentido, el big data puede ayudar, entre otras cosas, en la reducción de costes y tiempo, en el desarrollo de nuevos productos y soluciones optimizadas, y en la toma de decisiones.
Por otro lado, el hecho de que el almacenamiento de datos masivos resulte hoy más fácil y barato que nunca hace que cada vez más empresas los utilicen para tomar las decisiones empresariales más precisas y acertadas.
Características principales del big data
Big Data son grandes conjuntos de datos que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Por ello, se habla de las “tres V” relacionadas con la gestión de datos:
- Volumen: las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes. En el pasado, almacenar tal volumen de los mismos era un problema, pero con las nuevas tecnologías ha dejado de serlo.
- Velocidad: los datos se reciben y transmiten a una velocidad de vértigo, prácticamente en tiempo real.
- Variedad: los datos vienen en toda clase de formatos. Antiguamente, eran estructurados pero, con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos no estructurados, como el texto, audio o vídeo, que requieren de procesamiento adicional.
¿Cómo funciona el big data?
El big data arroja nuevas oportunidades y modelos de negocio, pero para ello se necesita aplicar tres acciones clave:
- Integrar: incorporar los datos, procesarlos y asegurarse de que están disponibles para que los analistas puedan comenzar a trabajar con ellos.
- Gestionar: el big data requiere almacenamiento. Hay que incorporar los requisitos y los motores de procesamiento necesarios.
- Analizar: la inversión en big data comienza a ser rentable cuando se analizan los datos. Explorarlos permite llegar a nuevos descubrimientos que aplicar posteriormente.
Ejemplos de big data
El big data afecta a organizaciones de prácticamente todos los sectores, entre ellos los siguientes:
- Banca: los bancos utilizan el big data para entender el comportamiento de los clientes y elevar su nivel de satisfacción, así como para limitar el riesgo y el fraude.
- Sector público: el big data resulta de utilidad para gestionar servicios públicos, solucionar congestiones de tráfico, mejorar estrategias electorales o prevenir la actividad criminal, entre otras funciones.
- Educación: con el big data se puede llegar a identificar a los estudiantes en riesgo, asegurarse de que los alumnos tienen un progreso adecuado o implementar mejores sistemas de evaluación.
- Manufactura: la gestión de grandes cantidades de datos ofrece como resultado que los fabricantes puedan incrementar la calidad y la producción, al tiempo que se minimiza el desperdicio. También permite tomar decisiones y soluciones de negocio más rápidas.
- Salud: la mejora en la atención al paciente es el objetivo del big data en la atención a la salud, un campo en el que se necesita precisión y rapidez en la toma de decisiones. Se pueden realizar mejores registros de paciente, programas de tratamiento o información de preinscripciones, entre otras funciones.
- Retail: la gestión del big data permite a los minoristas conocer la mejor manera de vender productos a los clientes y de mantener la fidelidad de éstos.
Tipos de datos según su estructura
Además de por su procedencia, los datos se pueden clasificar según su tipo de estructura en las siguientes clases:
- Datos estructurados: se pueden almacenar en tablas y tienen una clara definición de longitud y formato, como los números, las cadenas de caracteres y las fechas.
- Datos no estructurados: se trata de datos en su forma original, como fueron recogidos. Los datos no estructurados no poseen un formato específico, por lo que no pueden ser almacenados de forma tradicional y no se puede desglosar la información que facilitan a tipos de datos definidos en longitud y formato. Son, por ejemplo, emails o formatos en archivo PDF.
- Datos semiestructurados: su estructura no es lo suficientemente regular como para ser gestionados como datos estructurados, si bien poseen ciertos patrones comunes que dan información sobre las relaciones entre los mismos. Un ejemplo podría ser el HTML, con un sistema de etiquetas que permite detectar pautas comunes.
Beneficios del big data
La gran ventaja del big data es que permite dar respuestas más completas, lo que se traduce en un mejor enfoque a la hora de enfrentarse a los problemas. Además, existen otros tipos de beneficios:
- Tecnologías ágiles y flexibles.
- Escalable, por lo que, si tienes más datos, puedes incluir nuevas analíticas y más información.
- Rápido y económico respecto a la infraestructura de almacenamiento.
- La mayoría de las aplicaciones pertenecen a la comunidad Open Source, software de código abierto o que forma parte del dominio público.
Casos de uso del big data
El big data permite afrontar con éxito una serie de actividades empresariales, entre ellas
- Desarrollo de productos: en función de las demandas del cliente.
- Experiencia del cliente: formular ofertas personalizadas, fidelización de clientes y gestión proactiva de las incidencias.
- Mantenimiento predictivo: optimización del tiempo de servicio de componentes y equipos.
- Limitación del fraude: identificación de patrones que permitan pensar en un fraude.
- Eficiencia operativa: reducción de la falta de stock y anticipación de la demanda futura.
- Machine learning: máquinas capaces de aprender gracias a la disponibilidad del big data.
Casos prácticos de éxito empresarial
Las grandes compañías se apoyan en el big data para tomar decisiones trascendentes para la marcha del negocio. Algunas organizaciones que se pueden considerar casos de aplicación y éxito profesional son:
- T-Mobile: ejemplo de uso de datos masivos para la retención de sus clientes, tras analizar sus conversaciones y reclamaciones en redes sociales
- Amazon: parte de su éxito se basa en conocer qué necesitan sus clientes y ofrecerles productos sugeridos con compras que ha hecho o se ha planteado hacer.
- Spotify: campañas publicitarias exitosas tras mostrar curiosidades o rarezas del comportamiento de sus usuarios detectadas a través del análisis de macrodatos.
- Netflix: se caracteriza por crear nuevos contenidos para sus usuarios tras observar sus hábitos de consumo y preferencias en base a patrones predictivos.
Con el big data, la cantidad de datos que se crean y almacenan a nivel global va en aumento, por lo que el potencial para obtener insights clave de información de negocios no deja de crecer. La forma en que las organizaciones utilizan esta información para obtener informes útiles está cambiando el mundo empresarial.
