Big data ¿Qué es, para qué sirve y cómo usarlo?

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¿Quién usa big data?

Los grandes datos influyen de manera importante en prácticamente todas las industrias. En este listado podrás encontrar de qué manera interviene el big data en cada sector, así como también las últimas tendencias en cada una. Haz clic en el nombre de industria o en su fotografía para más información.

Herramientas de Big data

Uno de los principales objetivos del uso de Big Data es la transformación de los datos en conocimiento útil para una empresa, y para ello necesitamos herramientas Big Data que nos ayuden a analizar, procesar y almacenar los datos recogidos.

A continuación, te presentamos las herramientas de Big data más conocidas que se suele utilizar en la actualidad. Haz clic en cada una de ellas para más información.

¿Qué es Big Data?

El termino Big data describe un gran volumen de datos, que pueden estar estructurados o no estructurados, y que forman parte de  un negocio en su día a día. Sin embargo no es la cantidad de datos lo verdaderamente importante. Lo realmente importante es lo que hacen las organizaciones con esos datos.

Los grandes datos deben analizarse para obtener información muy valiosa la cual servirá como guía para tomar mejores decisiones y movimientos  estratégicos, y  así mejorar la calidad de sus servicios.

Historia del Big Data

Aunque el acto de recopilar y almacenar cantidades grandes de información para realizar un análisis final es antiguo, el término “macrodatos” tomó impulso a partir del año 2000, cuando el analista de la industria Douglas Laney emitió la definición actual de big data como las tres V:

  • Volumen: Empresas recopilan  grandes datos de una variedad de fuentes, entre ellas: transacciones comerciales y redes sociales. En el pasado, el almacenamiento habría sido un gran  problema, pero hoy las nuevas tecnologías (como Hadoop) han aliviado la carga de manera significativa.
  • Velocidad: Los datos se transmiten a una extraordinaria velocidad y deben tratarse de manera adecuada. Las etiquetas RFID, los sensores y la medición inteligente están requieren la necesidad de lidiar con torrentes de datos en tiempo real.
  • Variedad: Los datos vienen en formatos distintos, ya sea datos estructurados y numéricos o documentos de texto no estructurados, correo electrónico, audio, video, datos bursátiles y transacciones financieras.

Adicionalmente se consideran importantes 2 dimensiones:

  • Complejidad: Los datos de hoy provienen de muchas fuentes, lo que provoca que sea difícil vincular, unir, limpiar y transformar datos en todos los sistemas. Sin embargo, es muy necesario conectar y correlacionar relaciones, jerarquías y enlaces de datos múltiples, o sus datos pueden perder el control rápidamente.
  • Variabilidad: Las crecientes velocidades y variedades de datos, los flujos de datos suelen ser muy inconsistentes con los picos periódicos. ¿Hay algo que sea tendencia en las redes sociales? Las cargas de datos máximas diarias, estacionales y desencadenadas por eventos pueden ser difíciles de gestionar. Aún más con datos no estructurados.

¿Por qué es importante Big Data?

Tenemos que tener claro que la importancia del big data no depende de la cantidad de datos que maneje, sino de lo que se haga con ellos. La importancia radica en tomar datos de determinada fuente y analizarlos para hallar respuestas que permitan emprender acciones en:

1) reducciones de costos

2) reducciones de tiempo

3) desarrollo de nuevos productos y ofertas optimizadas

4) toma de decisiones inteligente.

Cuando se combinan grandes datos y análisis potentes, se puede realizar tareas determinantes, como:

  •  Determinar  las causas raíz de fallas, problemas y defectos en tiempo casi real.
  •  Generar cupones en el punto de venta según los hábitos de compra del cliente.
  •  Recalcular portafolios de riesgo completos en minutos.
  •  Detectar un comportamiento fraudulento antes de que afecte a su organización.

 

¿De dónde provienen los grandes datos?

Las fuentes de big data regularmente se clasifican en 3 maneras:

  • Transmisión de datos: En esta categoría se incluyen datos que llegan a los sistemas de TI desde una red de dispositivos conectados. Puede analizar estos datos a medida que llegan y enseguida tomar decisiones sobre qué datos conservar y cuáles no. Se requiere un análisis posterior.
  • Datos de redes sociales: Los datos sobre interacciones sociales son un cumulo de información que cada vez retoma más importancia, especialmente para el marketing, soporte y ventas. A menudo se presenta en formas no estructuradas, por lo que plantea un desafío cuando se trata de consumo y análisis.
  • Fuentes públicamente disponibles: Grandes cantidades de datos están disponibles a través de fuentes de datos abiertos como data.gov, el World Factbook de la CIA o el Open Data Portal de la Unión Europea.

¿Cómo aprovechar la información obtenida? 

Después de identificar las posibles fuentes de datos, hay que considerar las decisiones a tomar una vez que comience a aprovechar la información. 

  • Cómo almacenarlo y administrarlo: Hace años el almacenamiento habría sido un problema, pero ahora hay opciones de bajo costo para poder almacenar datos si esa es la mejor estrategia para su negocio.
  • Cuánto de eso analizar: Algunas organizaciones no excluyen ningún dato de sus análisis, lo que es posible con las tecnologías actuales de alto rendimiento, como la computación grid o el análisis en memoria. Otro enfoque es determinar por adelantado qué datos son relevantes antes de analizarlos.
  • Cómo usar cualquier información que descubras: Mientras más conocimiento  tenga, más seguro estará de tomar decisiones comerciales. Es inteligente tener una estrategia en su lugar una vez que tenga una gran cantidad de información a mano.

 

¿Cómo hacer que Big Data funcione para su negocio?

El paso final para hacer que Big Data funcione para su negocio es investigar las tecnologías que lo ayudaran a aprovechar al máximo el big data y su análisis. Usted tiene que Considerar:

  •  Almacenamiento barato y abundante.
  •  Procesadores más rápidos.
  •  Asequible de código abierto, plataformas de big data distribuidas, como Hadoop.
  •  Procesamiento en paralelo, clustering, MPP, virtualización, grandes entornos de red, alta conectividad y altos rendimientos.
  •  Computación en la nube y otros arreglos de asignación de recursos flexibles.

 

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