Big Data: ¿Qué es? y ¿Cómo usarlo?

“In God we trust, all others must bring data”

-W. Edwards Deming

¿Qué es el Big Data?

La definición de big data son datos que contienen mayor variedad, que llegan en volúmenes crecientes y con más velocidad. Esto también se conoce como los tres vs.

Volumen: Con Big Data, se procesan grandes volúmenes de datos no estructurados. Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes, como transacciones comerciales, dispositivos inteligentes, equipos industriales, videos, redes sociales y más. Para algunas organizaciones esto podría traducirse en decenas de terabytes de datos, para otras pueden ser cientos de petabytes.

Velocidad: Hace referencia a la tasa de velocidad a la que se reciben y se actúa sobre los datos. Con el crecimiento del Internet de las Cosas, los datos llegan a las empresas a tasas de velocidad casi instantáneas 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: La variedad se refiere a los diferentes tipos de datos disponibles. Los datos no son homogéneos, es decir, no tienen una única característica común a todos ellos que permita procesarlos a todos de la misma manera y en una única iteración. Los datos son muy diversos ya que provienen de distintos orígenes o fuentes (archivos, bases de datos, sensores, web), son de distintos tipos (texto, numéricos, imágenes…) y tienen distintos formatos (moneda, fecha).

El término Big data forma parte de uno de las prácticas empresariales con mayor expectativa de crecimiento y explotación.

Han surgido dos V más en los últimos años: valor y veracidad. Los datos tienen un valor intrínseco. Pero no sirve de nada hasta que se descubre ese valor. Igualmente importante: ¿Qué tan veraces son sus datos y cuánto puede confiar en ellos?

Encontrar valor en big data no se trata solo de analizarlo. Es un proceso de descubrimiento completo que requiere analistas capaces, usuarios comerciales y ejecutivos que hagan las preguntas correctas, reconozcan patrones, hagan suposiciones informadas y predigan el comportamiento. El big data al ser correctamente analizado permite obtener insights que conllevan a mejores decisiones y acciones de negocios estratégicas.


Casos de uso de Big Data

El análisis de datos pueden ayudarlo a abordar una variedad de actividades comerciales, desde la experiencia del cliente hasta la analítica. Éstos son sólo algunos ejemplos.

Desarrollo de productos: Empresas como Netflix y Procter & Gamble utilizan big data para anticipar la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos o servicios pasados ​​y actuales y modelando la relación entre esos atributos y el éxito comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza datos y análisis de grupos focales, redes sociales, mercados de prueba y lanzamientos tempranos de tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

Mantenimiento predictivo: Los factores que pueden predecir fallas mecánicas pueden estar profundamente enterrados en datos estructurados, como el año, marca y modelo de equipo, así como en datos no estructurados que cubren millones de entradas de registro, datos de sensores, mensajes de error y temperatura del motor. Al analizar estas indicaciones de problemas potenciales antes de que ocurran, las organizaciones pueden implementar el mantenimiento de manera más rentable y maximizar el tiempo de actividad de las piezas y los equipos.

Experiencia del cliente: La carrera por los clientes ha comenzado. Una visión más clara de la experiencia del cliente es ahora más posible que nunca. Big Data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a la web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción y maximizar el valor entregado. Empiece a ofrecer ofertas personalizadas, reduzca la rotación de clientes y gestione los problemas de forma proactiva.

Seguridad: Cuando se trata de seguridad, no se trata solo de unos pocos piratas informáticos deshonestos, sino que se enfrenta a equipos de expertos completos. Los entornos de seguridad y los requisitos de cumplimiento están en constante evolución. Big Data lo ayuda a identificar patrones en los datos que indican fraude y agregar grandes volúmenes de información para que los informes regulatorios sean mucho más rápidos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es un tema candente en este momento. Y los datos, específicamente los macrodatos, son una de las razones. Ahora podemos enseñar a las máquinas en lugar de programarlas. La disponibilidad de big data para entrenar modelos de aprendizaje automático lo hace posible.

Eficiencia operacional: Es posible que la eficiencia operativa no siempre sea noticia, pero es un área en la que los macrodatos están teniendo el mayor impacto. Con big data, puede analizar y evaluar la producción, los comentarios y devoluciones de los clientes, y otros factores para reducir las interrupciones y anticipar las demandas futuras. Los macrodatos también se pueden utilizar para mejorar la toma de decisiones de acuerdo con la demanda actual del mercado.

Impulsar la innovación: Los macrodatos pueden ayudarlo a innovar al estudiar las interdependencias entre humanos, instituciones, entidades y procesos y luego determinar nuevas formas de utilizar esos conocimientos. Utilice conocimientos de datos para mejorar las decisiones sobre consideraciones financieras y de planificación. Examine las tendencias y lo que los clientes desean para ofrecer nuevos productos y servicios. Implementar precios dinámicos. Hay infinitas posibilidades.

¿Cómo funciona el Big Data?

Los macrodatos le brindan nuevos conocimientos que abren nuevas oportunidades y modelos comerciales. Comenzar implica tres acciones clave:

  1. Integrar: Big data reúne datos de muchas fuentes y aplicaciones. Los mecanismos tradicionales de integración de datos, como extraer, transformar y cargar generalmente no están a la altura de la tarea. Requiere nuevas estrategias y tecnologías para analizar grandes conjuntos de datos a escala de terabytes, o incluso petabytes.
  2. Gestionar: Big data requiere almacenamiento. Su solución de almacenamiento puede estar en la nube, en las instalaciones o en ambos. Puede almacenar sus datos en la forma que desee y llevar los requisitos de procesamiento deseados y los motores de proceso necesarios a esos conjuntos de datos a pedido. Muchas personas eligen su solución de almacenamiento de acuerdo con el lugar donde residen actualmente sus datos. La nube está ganando popularidad gradualmente porque es compatible con sus requisitos informáticos actuales y le permite aumentar los recursos según sea necesario.
  3. Analizar: Su inversión en big data se amortiza cuando analiza y actúa sobre sus datos. Obtenga una nueva claridad con un análisis visual de sus variados conjuntos de datos. Explore más los datos para hacer nuevos descubrimientos. Comparta sus hallazgos con otros. Cree modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Pon tus datos a trabajar.
El análisis de datos le brindan nuevos conocimientos que abren nuevas oportunidades y modelos comerciales a su compañía.

¿Cómo empezar a trabajar con Big Data?

Para ayudarlo en su viaje de big data, hemos reunido algunas prácticas recomendadas clave para que las tenga en cuenta. Aquí están nuestras pautas para construir una base de datos masiva exitosa.

Alinee Big Data con objetivos comerciales específicos: Los conjuntos de datos más extensos le permiten realizar nuevos descubrimientos. Con ese fin, es importante basar las nuevas inversiones en habilidades, organización o infraestructura con un contexto empresarial sólido para garantizar las inversiones y el financiamiento continuos del proyecto. Para determinar si está en el camino correcto, pregunte cómo el big data respalda y habilita sus principales prioridades comerciales y de TI. Los ejemplos incluyen comprender cómo filtrar los registros web para comprender el comportamiento del comercio electrónico, derivar la opinión de las redes sociales y las interacciones de soporte al cliente, y comprender los métodos de correlación estadística y su relevancia para los datos de clientes, productos, fabricación e ingeniería.

Facilite la escasez de habilidades con estándares y una correcta administración: Uno de los mayores obstáculos para beneficiarse de su inversión en big data es la escasez de habilidades. Puede mitigar este riesgo asegurándose de que las tecnologías, consideraciones y decisiones de big data se agreguen a su programa de administración de TI. Estandarizar su enfoque le permitirá administrar los costos y aprovechar los recursos. Las organizaciones que implementan soluciones y estrategias de big data deben evaluar sus requisitos de habilidades con anticipación y con frecuencia, y deben identificar de manera proactiva cualquier posible brecha de habilidades. Estos se pueden abordar mediante la capacitación / capacitación cruzada de los recursos existentes, la contratación de nuevos recursos y el aprovechamiento de las empresas consultoras.

Optimice la transferencia de conocimiento con un centro de excelencia: Utilice un enfoque de centro de excelencia para compartir conocimientos, controlar la supervisión y administrar las comunicaciones del proyecto. Ya sea que el big data sea una inversión nueva o en expansión, los costos directos y duros se pueden compartir en toda la empresa. Aprovechar este enfoque puede ayudar a aumentar las capacidades de big data y la madurez general de la arquitectura de la información de una manera más estructurada y sistemática.

Alinear lo no estructurado con los datos estructurados: Sin duda, es valioso analizar big data por sí solo. Pero puede aportar información empresarial aún mayor conectando e integrando big data con los datos estructurados que ya utiliza en la actualidad.

Ya sea que esté capturando macrodatos de clientes, productos, equipos o ambientales, el objetivo es agregar puntos de datos más relevantes a su maestro principal y resúmenes analíticos, lo que lleva a mejores conclusiones. Por ejemplo, hay una diferencia en distinguir todo el sentimiento del cliente del de solo sus mejores clientes. Es por eso que muchos ven el big data como una extensión integral de sus capacidades existentes de inteligencia empresarial, plataforma de almacenamiento de datos y arquitectura de información.

Tenga en cuenta que los procesos y modelos analíticos de big data pueden basarse tanto en humanos como en máquinas. Las capacidades analíticas de big data incluyen estadísticas, análisis espacial, semántica, descubrimiento interactivo y visualización. Usando modelos analíticos, puede correlacionar diferentes tipos y fuentes de datos para hacer asociaciones y descubrimientos significativos.

Planifique el rendimiento de su laboratorio de innovación y descubrimiento de datos: Descubrir el significado de sus datos no siempre es sencillo. A veces ni siquiera sabemos lo que estamos buscando (eso es lo esperado). La administración y las TI deben respaldar esta “falta de dirección” o “falta de requisitos claros”.

Al mismo tiempo, es importante que los analistas y los científicos de datos trabajen en estrecha colaboración con la empresa para comprender las brechas y los requisitos clave del conocimiento empresarial. Para adaptarse a la exploración interactiva de datos y la experimentación de algoritmos estadísticos, necesita áreas de trabajo de alto rendimiento. Asegúrese de que los entornos de espacio aislado tengan el soporte que necesitan y estén debidamente administrados.

Alinearse con el modelo operativo de la nube: Los procesos y usuarios de big data requieren acceso a una amplia gama de recursos tanto para la experimentación iterativa como para ejecutar trabajos de producción. Una solución de big data incluye todos los dominios de datos, incluidas las transacciones, los datos maestros, los datos de referencia y los datos resumidos. Las cajas de arena analíticas deben crearse a pedido. La gestión de recursos es fundamental para garantizar el control de todo el flujo de datos, incluido el procesamiento previo y posterior, la integración, el resumen en la base de datos y el modelado analítico. Una estrategia de seguridad y aprovisionamiento de nube pública y privada bien planificada juega un papel integral en el apoyo a estos requisitos cambiantes.

El análisis de datos (Big Data) facilita la toma de decisiones y eficientiza tiempos y costos dentro de las operaciones de las empresas.

El análisis de datos (Big Data) apenas está comenzando y es una práctica que permitirá a las empresas tomar mejores decisiones y eficientizar muchos de sus procesos internos y externos, traduciéndose en ahorros monetarios y de tiempo significativos.

¿Y tú empresa ya comenzó a trabajar con sus datos?😉

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