Las 5 V del Big Data

Actualmente, sabemos que el secreto de una transformación digital exitosa y de ser una empresa que apuesta por el uso de los datos para mejorar su operatividad (data driven company) está en manejar los datos de la forma correcta.

Cada día, a cada momento, se crean datos nuevos y de forma masiva. Esto es lo que conocemos como Big Data, un gran volumen de datos que se generan y se deben almacenar, procesar e interpretar de manera óptima para convertir esa información en conocimiento. Realizar estas tareas es posible gracias a las nuevas tecnologías.

A nivel empresarial, el correcto uso de los datos puede conseguir mejorar el servicio al cliente, tomar mejores decisiones, predecir riesgos de forma temprana o mejorar la eficiencia, entre otros muchos usos.

Pero para hacer una buena interpretación de los mismos y beneficiarse de todas sus ventajas hay que conocer sus características, también llamadas las 5 V del Big Data, que describen los desafíos y oportunidades de trabajar con datos de gran tamaño. ¡Allá vamos!

1. Volumen
   Vivimos en un mundo digitalizado en el que cualquier movimiento puede ser rastreado y generado en forma de datos debido al aumento de dispositivos conectados, las redes sociales, ecommerce, sensores, registros automatizados, etc.
   A día de hoy, cada persona produce aproximadamente 2 MB de datos cada segundo y se predice que cada año se duplique esta cantidad. Solo cada minuto se están enviado 188 millones de correos electrónicos y se hacen alrededor de 4,5 millones de búsquedas en Google.
   La tecnología big data requiere recoger una dosis de información muy elevada que se acumula día tras día, lo cual comporta un reto, tanto a nivel de almacenamiento como de procesamiento.
2. Velocidad
   La V de velocidad es la rapidez en la que se crean, procesan y almacenan los datos para poder ser interpretados en tiempo real y poder tomar acción lo antes posible. Dichos datos se recopilan y analizan al momento, sin esperar a que se recojan todos los datos para iniciar el análisis.
   Para que esto sea posible, debe existir una infraestructura y tecnologías adecuadas, además de los algoritmos y las técnicas de análisis para tratar datos a tiempo real.
3. Variedad de tipos
   Los datos que se recopilan proceden de fuentes diferentes como webs, sensores, dispositivos móviles, redes sociales, entre otras y en formatos distintos como vídeo, texto, números, imagen, audios o metadatos.
   Hay que tener en cuenta que la información debe tratarse de manera diferente según el tipo que sea. Por esta razón, se necesitan diferentes herramientas y técnicas ya que, por ejemplo, no es lo mismo procesar un texto que una imagen.
4. Veracidad
   La información que se obtiene es altamente fiable, pero hay que tener en cuenta que a mayor variedad de datos y velocidad en la que se generan, menor es la veracidad de dichos datos, por ello será necesario validarlos y limpiarlos antes de ser procesados para poder sacar conclusiones de valor que sirvan para entre otros usos, conocer en profundidad a los clientes, predecir posibles sucesos, detectar problemas, etc.
   Igual de importante que obtener los datos es cómo procesarlos correctamente y para ello la forma de visualizarlos juega un papel muy importante. Hay que buscar herramientas que se adapten al volumen de datos y agruparlos, siempre que sea posible, para facilitar su análisis de forma gráfica o en modo de dashboard.
5. Valor
   El valor del dato viene dado por la información que se extrae de éste, que se puede convertir en conocimiento que ayude a la toma de decisiones de forma más rápida y efectiva. Pero hay que tener en cuenta que el dato por sí solo no tiene valor y siempre será necesario procesarlo y analizarlo para extraer la información que se necesite en cada caso.
   Un valor directo es la manera de monetizar esos datos, por ejemplo, ayudando al CMO a comprender mejor a los clientes y encontrar técnicas para fidelizarlos.

Conclusión

Analizar los datos puede tener un impacto muy positivo en las organizaciones tanto para mejorar sus servicios o productos, reducir costes, aumentar la eficiencia… ya que gracias a identificar patrones de comportamiento, tendencias u otros datos útiles se pueden tomar decisiones más precisas.

Si estás pensando en mejorar la toma de decisiones implementando el big data, ¡contáctanos!