Diariamente, se generan una cantidad inmensa de datos, que en su mayoría son valiosos, tanto para las empresas, como para otras organizaciones que buscan mejorar las experiencias del usuario. A ese gran volumen de información se le llama big data, si quieres saber por qué es tan relevante y útil, quédate a leer este artículo.
Temas que abordaremos:
¿Qué es big data?
Podemos definir “big data” como conjuntos de datos cuyo tamaño o tipo está más allá de la capacidad de las bases de datos tradicionales. Es ideal para capturar, administrar y procesar los datos con mayor precisión y en tiempo real.
Esto también da pie a que las fuentes de datos se estén volviendo más complejas que antes, porque están impulsadas por la inteligencia artificial, los dispositivos móviles, las redes sociales y el Internet de las cosas. Actualmente, los datos son producidos por distintos dispositivos, archivos de video, audio e imagen, redes, archivos de registro, transacciones, sitios web, redes sociales, etc.
No obstante, este gran volumen de información no se puede recolectar, almacenar, ni analizar tan fácilmente. Se requiere de todo un ecosistema con el que la empresa se asegure de mantener limpios y ordenados los datos, para mantenerlos en una ubicación segura, y posteriormente hacer uso de ellos en los distintos procesos de toma de decisiones. Veamos más a fondo sus características.
Las tres “v” del big data
Para que los grandes conjuntos de datos se puedan categorizar como big data, deben cumplir con características muy específicas. A estas les llamamos las tres “v” de los macrodatos. Enseguida te las explicamos.
Volumen
Esta característica se refiere a los datos, tanto internos como externos, que se generan de manera constante y de manera automática durante los procesos de trabajo de una empresa.
Velocidad
El big data también cuenta con la capacidad de crear, acceder, almacenar y procesar los datos de manera rápida. Por lo que la velocidad es una característica fundamental para poder emplear estos datos en cuestiones de detección de fraudes o actividades maliciosas. También para poder monitorear la actividad de una tarea específica, en tiempo real.
Variedad
Los macrodatos nunca son homogéneos, por lo que no se pueden procesar de la misma manera. Esto se debe a que todos se generan desde fuentes muy distintas, son de varios tipos y cuentan con un formato diferente. De igual manera, se pueden dividir entre datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. Todo esto hace que el big data sea variado.
Entre otras características que los datos deben tener para ser considerados como big data, están:
- Veracidad: Los datos deben ser confiables y adecuados para el objetivo de su empleo.
- Volatilidad: Tienen un tiempo determinado de validez y almacenamiento.
- Valor: Son relevantes y de valor para la empresa.
- Viabilidad: Se transforman en información valiosa para el equipo.
- Visualización: Pueden ser presentados de manera visual y clara.
¿Por qué es importante el big data para las empresas?
Los sistemas analíticos son más sofisticados que sus contrapartes operativas, capaces de manejar análisis de datos complejos y proporcionar a las empresas información para una toma de decisiones más precisa y completa. Estos sistemas a menudo se integrarán en los procesos y la infraestructura existentes para maximizar la recopilación y el uso de datos.
Independientemente de cómo se clasifique, los datos están en todas partes. Nuestros teléfonos, tarjetas de crédito, aplicaciones de software, vehículos, registros, sitios web y la mayoría de los objetos en nuestro entorno son capaces de transmitir grandes cantidades de datos, los cuales se transforman en información increíblemente crucial.
El análisis de big data se utiliza en casi todas las industrias para identificar patrones y tendencias, responder preguntas, obtener información sobre los clientes y abordar problemas complejos. Las empresas y organizaciones usan la información por una multitud de razones, como hacer crecer sus negocios, comprender las decisiones de los clientes, mejorar la investigación, hacer pronósticos y dirigirse a audiencias clave para la publicidad. Es ahí donde radica su importancia. Pero veamos más sobre la utilización del big data en varios sectores.
Sectores en los que se utiliza big data
Finanzas
Las industrias de finanzas y seguros emplean big data y análisis predictivo para la detección de fraudes, evaluaciones de riesgos, clasificaciones crediticias, servicios de corretaje y tecnología blockchain, entre otros usos. Asimismo, las instituciones bancarias también están usando big data para mejorar sus esfuerzos de seguridad cibernética y personalizar las decisiones financieras para los clientes.
Sector salud
Los hospitales, los investigadores y las compañías farmacéuticas adoptan soluciones de big data para mejorar y hacer avanzar la atención médica. Gracias al acceso a grandes cantidades de datos de pacientes, la atención médica está mejorando los tratamientos, realizando investigaciones más efectivas sobre enfermedades, desarrollando nuevos medicamentos y obteniendo información crítica sobre los patrones dentro de la salud de la población.
Medios y entretenimiento
Los servicios de streaming hoy son un gran ejemplo de que el empleo de los macrodatos puede generar cambios totales dentro de una misma industria. Estas compañías utilizan los datos para crear recomendaciones y generar algoritmos para que los usuarios usen las plataformas constantemente, e incluso inviertan más dinero.
Agricultura
Desde la ingeniería de semillas hasta la predicción del rendimiento de los cultivos con una precisión asombrosa, los macrodatos y la automatización están mejorando rápidamente la industria agrícola. Cada vez más líderes de este sector emplean dispositivos de monitoreo en tiempo real para controlar mejor las condiciones en las que crecen los alimentos. Asimismo, tienen la oportunidad de prevenir plagas, pérdidas de cosechas, así como a tener una mejor distribución y un inventario más fluido.
Junto con las áreas anteriores, el big data abarca casi todas las industrias para cambiar la forma en que las empresas operan a escala moderna. También puedes encontrar el uso de macrodatos en acción en las áreas de publicidad y marketing, negocios, comercio electrónico, venta minorista, educación, deportes, sector público y más.
Desafíos de la calidad de datos en big data
El uso de los macrodatos también marca una nueva forma de trabajo, que conlleva varios desafíos como:
- Falta de capacitación para trabajar con datos
- Mala calidad de datos y silos de información
- Gestión deficiente de las fuentes de datos
- Implementación de plataformas de datos sin asesoría
- Integración incorrecta
- Pérdidas económicas por mala ejecución de un plan de integración
- Recopilación errónea
- Resistencia a las nuevas formas de trabajo
Para resolver estos retos, es imprescindible contar con la asesoría de expertos y con la presencia de herramientas que te puedan ayudar a llevar el proceso de transformación de tu empresa, de una manera más sencilla. Por ejemplo, los ERP son recursos muy útiles para transicionar de un modelo tradicional a uno más digitalizado y moderno, ya que permite ingresar la información previa, actual y futura de tu negocio para crear flujos de trabajo más inteligentes.
No obstante, te recomendamos conocer más a fondo los distintos factores que ayudan a tener un mejor uso del big data, en nuestro artículo “Cómo funciona la informática en la nube”, te compartimos más información valiosa, para que puedas generar tu propio sistema de trabajo basado en datos.
