Big Data, qué es y para qué sirve

Aunque no hay una cantidad específica con la que se define cuándo una base de datos pasa a ser Big Data, la mayoría de estas recopilaciones implican terabytes, petabytes e incluso exabytes de datos creados y recopilados a lo largo del tiempo.

Estos grandes volúmenes de datos pueden provenir de varias fuentes (tanto internas como externas) y ser utilizados para diferentes proyectos, desde sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning), modelado predictivo y otras aplicaciones de análisis avanzado.

Las V del Big Data

Para definir mejor en qué consiste el Big Data, se suele hacer referencia a varias V que definen estos sistemas

• Volumen de datos
• Variedad de los tipos de datos que se almacenan
• Velocidad con la que se generan estos datos
• Veracidad de los datos recogidos y utilizados
• Validez a la hora de usarlos
• Valor que tienen y que aportan estos datos
• Variabilidad, tanto en su composición, frecuencia y disponibilidad
• Volatilidad, dado que no son eternos ni perennes
• Viabilidad de los datos
• Visualización de esos mismos datos

  Para qué sirve el Big Data

Todo este volumen de información debe ser tratada y analizada para poder extraer valor de todos estos datos. El uso que se le dé dependerá mucho del tipo de organización que quiera exprimir el Big Data: desde crear campañas personalizadas de marketing a la investigación contra el cáncer. El Big Data permite, en última instancia, poder cumplir con los objetivos marcados de una manera más rápida, efectiva y eficiente.

El éxito o el fracaso de todas estas operaciones dependerá también mucho de la calidad de los datos de los que se disponga, así como de la limpieza y tratamiento que se haga de los mismos, las preguntas que se planteen a los sistemas encargados de procesar toda la información y de la capacidad de análisis que se realice.

Como decíamos antes, para tener un buen sistema de Big Data, la información debe proceder de múltiples fuentes. A nivel interno, mucha de esta información proviene de procesamiento de transacciones, bases de datos de clientes, documentos, correos electrónicos, registros de clics en Internet, las aplicaciones móviles y las redes sociales. También incluye datos generados por máquinas, como archivos de registro de redes y servidores y datos de sensores en máquinas de fabricación, equipos industriales y dispositivos del Internet de las cosas.

Además de los datos de los sistemas internos, los entornos de Big Data suelen incorporar datos externos sobre los consumidores, los mercados financieros, las condiciones meteorológicas y del tráfico, la información geográfica y la investigación científica, entre otros. Las imágenes, los vídeos y los archivos de audio también son formas de Big Data.

Analiza de forma ágil los datos de tu negocio

En cualquier caso, el Big Data sirve para que las empresas puedan analizar de forma ágil todos los datos de su negocio, de manera que puedan detectar posibles áreas de mejora y otras que deban ser explotadas para reducir gastos, aumentar ingresos y maximizar los beneficios.

La analítica del Big Data es una de las partes más complicadas e importantes de este terreno. Se trata de examinar los volúmenes ingentes de datos para encontrar información oculta o menos visible, como patrones ocultos, correlaciones, tendencias de mercado, preferencias de cliente o de sistemas y que pueden hacer que se tomen mejores decisiones (basadas en datos).

Para poder hacer esta analítica, los profesionales del mundo del dato (como analistas y científicos de datos) recolectan, procesan, limpian, tratan y analizan la información y la correlacionan con otros conjuntos de datos con aplicaciones específicas.

En muchos casos serán capaces de desarrollar modelos predictivos para automatizar estas tareas y que la empresa sea aún más eficiente y pueda obtener un mayor provecho de todos estos datos. Para ello será necesario, en ciertas ocasiones, el uso de tecnologías como el Machine Learning, el Deep Learning (o aprendizaje profundo), la Inteligencia Artificial, aplicaciones de Business Intelligence e, incluso, de visualización.

Por último, cabe señalar que ante la gran capacidad de cómputo que suele ser necesaria para realizar todas estas operaciones relacionadas con el Big Data, la mayoría de las aplicaciones están basadas en la nube, puesto que permite una mayor escalabilidad de los sistemas.