Qué es Big Data Analytics

El 90 % de los datos disponibles en el mundo han sido creados en los dos últimos años. Con esta cifra tan reveladora no es arriesgado afirmar que la era del Big Data Analytics ya está aquí. Pero, ¿qué es esta analítica del Big Data de la que tanto oímos hablar? ¿Tiene realmente una utilidad?

El Big Data es el análisis de ingentes cantidades de datos que, dada su envergadura, no pueden ser analizados de una forma convencional, puesto que superan la capacidad de las herramientas convencionales.

¿Qué es Big Data?

El Big Data se trata de una colección de datos de gran volumen que crece exponencialmente con el tiempo. Presenta un tamaño y una complejidad tan grandes que ninguna de las herramientas tradicionales de gestión de datos puede almacenarlo o procesarlo de forma eficiente. Por este motivo se utilizan herramientas específicas de data analitycs.

Estos datos provienen de distintas fuentes y su objetivo no es otro que el de crear conocimiento. De ahí que se conozca a los Big Data y su interpretación como “el nuevo petróleo”.

Así, a través de ingentes cantidades de datos acumulados a partir de diferentes tipologías de fuentes se pueden extraer patrones de comportamiento y obtener más información acerca del pasado (histórico de datos), el presente e incluso tratar de hacer aproximaciones predictivas sobre el futuro.

Por lo tanto, el análisis de Big Data es el proceso, a menudo complejo, de examinar big data para descubrir información -como patrones ocultos, correlaciones, tendencias de mercado y preferencias de los clientes– que puedan ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales.

Tipos de Big Data

Los tipos de Big Data se clasifican de la siguiente forma:

Estructurados: consiste en cualquier dato que pueda ser almacenado, accedido y procesado en forma de formato fijo. Por ejemplo, los datos almacenados en un sistema de gestión de bases de datos relacionales.
No estructurados: datos en forma bruta o estructura desconocida. Además de su enorme tamaño, su procesamiento supone un reto para obtener valor de ellos. Un ejemplo típico de datos no estructurados sería una fuente de datos heterogénea que contenga una combinación de archivos de texto simple, imágenes, vídeos, etc.
Semiestructurados: los datos semiestructurados pueden contener ambas formas de datos. Podemos encontrar datos semiestructurados con una forma estructurada, pero que en realidad no están definidos como, por ejemplo, los datos representados en un archivo XML.

Características de los Big Data

Los Big Data pueden presentar las siguientes características:

Volumen

Variedad

Velocidad

Variabilidad

El propio nombre de Big Data está relacionado con un tamaño enorme. En este sentido, el tamaño de los datos desempeña un papel importante a la hora de determinar su valor. Además, el hecho de que un dato concreto pueda considerarse realmente un Big Data o no, depende del volumen de datos.

El volumen es una característica que hay que tener en cuenta cuando se trata de analizar Big Data.

Otro aspecto de los Big Data es su variedad, que se refiere a las fuentes heterogéneas y a la naturaleza de los datos, tanto estructurados como no estructurados.

En el pasado, las hojas de cálculo y las bases de datos eran las únicas fuentes de datos consideradas por la mayoría de las aplicaciones. Sin embargo, hoy en día los datos en forma de correos electrónicos, fotos, vídeos, dispositivos de monitorización, PDF y audio entre otros, también se tienen en cuenta en el Big Data Analitycs y la minería de datos.

En cuanto a la variabilidad, se refiere a la incoherencia que pueden mostrar los datos en ocasiones, dificultando así su proceso y gestión.

Por otra parte, la rapidez con la que se generan y procesan los datos para satisfacer la demanda determina el verdadero potencial de los mismos. En este sentido, el flujo de datos es masivo y continuo.

Ejemplos prácticos de Big Data

Para comprender el uso de los Big Data, nada mejor que mostrar algunos ejemplos.

Los Big Data proceden de innumerables fuentes, como son los sistemas de procesamiento de transacciones, las bases de datos de clientes, los documentos, los correos electrónicos, los historiales médicos, los registros de búsquedas de Internet, las aplicaciones móviles y las redes sociales. También se incluyen datos generados por máquinas, como archivos de registro de redes y servidores y datos de sensores en máquinas de fabricación o equipos industriales.

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.

Muchas aplicaciones de Big Data implican la transmisión de datos que se procesan y recogen de forma continua.

Por ejemplo, los bancos son capaces de monitorizar los pagos realizados con tarjeta para saber la actividad comercial de una determinada zona en un periodo de tiempo concreto.

De igual forma, conocer el impacto de un evento en las redes sociales también es posible mediante el Big Data e incluso, en el mundo del deporte, detectar cuáles son las jugadas más óptimas.

Aportaciones del análisis Big Data al mundo de la empresa

El Big Data no es un concepto futurista y alejado de nuestra realidad, sino una respuesta real que muchas grandes empresas y organismos públicos utilizan en ámbitos tan importantes como los que veremos a continuación:

1. Marketing

Para comenzar, el Big Data en marketing se puede utilizar como una herramienta de recopilación de información y análisis de mercado, que sirva para generar valor y conocer mucho mejor a los clientes, socios y proveedores.

2. Gestión del riesgo

La gestión del riesgo es otro de los ámbitos en los cuales el Big Data Analytics puede ayudar. Para ello, utiliza la conocida como tecnología analítica predictiva que trata de identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Gracias a ello, las empresas pueden tomar decisiones basadas en información relevante, evitando de esta forma posibles riesgos.

3. Investigación de mercados

Conocer las necesidades de los clientes para crear productos y servicios que puedan satisfacerlas es el principal objetivo de la investigación de mercados. Para este ámbito, el Big Data es toda una ventana abierta, ya que permite recopilar datos de diferentes fuentes de información y convertirlos en conocimiento. Por ejemplo, de la posible aceptación que tendría la introducción de un producto en una zona.

4. Reducción de costo

Si bien es cierto que comenzar a utilizar el Big Data supone una gran inversión, cada vez son más las empresas que optan por abrazar este sistema puesto que sus beneficios suelen ser mayores. Identificar las formas más eficientes de hacer negocios o la posibilidad de tomar decisiones con más información ayudan a las compañías incluso a reducir el costo.

5. Toma de decisiones con más conocimiento

El Big Data Analitycs no sería nada sin la interpretación de los datos que se encuentran en bruto. Es ahí donde se genera el conocimiento que permite a las empresas y a las compañías tomar mejores decisiones disponiendo de más datos.

Especializarse en Big Data Analytics

Pero, ¿quién se ocupa de llevar a cabo estos programas de análisis? Con el crecimiento del Big Data Analytics, la demanda de estos profesionales ha aumentado de forma exponencial.

El perfil de los alumnos suele ser técnico, estadístico, de negocio y financiero. En cuanto a las funciones que realizan en el mercado laboral son tan amplias que van desde analista de audiencia en medios digitales a director de e-Commerce & e-Business.

Hoy en día, los mercados que presentan un amplio crecimiento y proyectan un gran potencial requieren de profesionales formados para esta nueva era del Big Data.

En IEP estamos formando ya a parte de ellos a través del MBA Virtual en Business Intelligence y Big Data, una formación pionera que te capacitará para afrontar la transformación digital en las organizaciones a través del manejo de datos.