La guía básica del Big Data

LA GUÍA BÁSICA DEL BIG DATA

El Big Data o datos masivos se refiere a los volúmenes de datos que surgen a enorme velocidad desde múltiples orígenes con distintos formatos, tan grandes que superan la capacidad de las aplicaciones informáticas tradicionales.

Cada transacción o cada movimiento que realizamos genera información que puede ser tratada por el Big Data. Las fuentes de generación y suministros de datos cada día son mayores y más variadas, como, por ejemplo:

Transacciones entre individuos y organizaciones: Movimientos bancarios, facturación, llamadas, correos electrónicos.
Acciones cotidianas: Aplicaciones de mensajería instantánea, redes sociales, geolocalización de nuestros teléfonos móviles, visitas a sitios webs, clicks en anuncios.
Máquinas: Instrumentos que emiten datos constantemente como sensores de temperatura, luz, sonido, GPS, pulseras que emiten datos sobre el sueño de cada individuo, pasos caminados, pulsaciones, instrumentos biométricos de medidas fisiológicas, lectores de huellas digitales, de retina, de ADN, etc.

El concepto de Big Data cobró impulso a principios de la década de 2000 cuando el analista de la industria, Doug Laney, articuló la definición actual de grandes datos como las tres V:

Volumen: Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, de todo tipo de dispositivos. En el pasado, su almacenamiento habría sido un problema – pero el almacenamiento más barato en plataformas como los data lakes, que es un repositorio de almacenamiento que contienen una gran cantidad de datos en bruto y que se mantienen allí hasta que sea necesario.
Velocidad: Con el crecimiento del Internet de las Cosas, los datos llegan a las empresas a una velocidad sin precedentes y deben ser manejados de manera oportuna. Las etiquetas RFID, los sensores y los medidores inteligentes están impulsando la necesidad de manejar estos torrentes de datos en tiempo casi real.
Variedad: Los datos se presentan en todo tipo de formatos: desde datos numéricos estructurados en bases de datos tradicionales hasta documentos de texto no estructurados, correos electrónicos, vídeos, audios, datos de teletipo y transacciones financieras.

¿Qué se hace con ese volumen de datos obtenidos?

Los especialistas en Big Data elaboran algoritmos capaces de procesar la información y cruzar los datos que interesan en cada momento, a través de lo cual, se identifican patrones de comportamiento para lo posteriormente, generar modelos predictivos basados en datos históricos y casi inmediatos.

Las principales utilidades de la BIG DATA hoy en día son:

Salud: Monitorización de signos vitales y predicciones de saud de las personas.
Banca y seguros: Permite predecir movimientos de clientes, segmentarlos según su comportamiento y nivel de riesgo. Permite ofrecer productos más adecuados a cada cliente según sus necesidades.
Geolocalización y transporte: Configuración de rutas más rápidas, con menos tráfico.
Desarrollo de negocio: Predicción de comportamientos comerciales, análisis de la competencia, generar sinergias, descubrir nuevas oportunidades de negocio y mejor toma de decisiones.
Recursos humanos: Filtros automáticos conseguir perfiles que mejor se ajusten a un puesto concreto, evaluaciones del desempeño, medición de productividad.
Marketing y ventas: Cada vez que navegamos en internet dejamos un rastro, es decir, generamos millones de datos que sirven para optimización de las webs, la publicidad, canales de venta, etc.
Procesos industriales, químicos o meteorológicos: Análisis de la medición de sensores que miden temperatura, presión, condiciones atmosféricas.
Detectar la actividad delictiva: Identificación de actos criminales, perfiles psicológicos, reconocimiento facial.
Política: identificación de intereses, motivaciones, problemas con el fin de obtener mayor aceptación.

En Ecuador existe una adopción rápida del Big Data dentro de la empresa, aprovechando su potencial para evaluar tendencias y nuevas oportunidades de negocio, captar y fidelizar consumidores y mejorar las ventas.

Las empresas pueden aprovechar su data de manera inteligente, a raíz de la evolución de los datos se fueron introduciendo términos como BI (Business Intelligence), aprovechar la data para tomer decisiones basadas en el negocio, DATA LAKE (lago de datos), repositorio donde está gran cantidad de datos en bruto, entre otros términos que se relacionan con los datos.

En conclusión la data es el activo más valioso de las personas y las empresas, dándoles orden y estructura se pueden obtener múltiples beneficios como: