¿Qué es Big Data?
¿Es el big data algo de lo que has oído hablar mucho pero no sabes muy bien qué es? O tal vez tengas nociones básicas de big data, pero quieras saber más sobre como puede utilizarse en empresas y organizaciones. En cualquier caso, esta entrada del blog es para ti si quieres saber qué es el big data y para qué sirve.
En este artículo hablaremos de lo que son los Macrodatos o su significado en inglés Big Data, exploraremos algunas de sus características clave y discutiremos algunas de las formas en que pueden utilizarse para impulsar una mejor toma de decisiones. Al final de esta entrada, deberías tener una buena idea de lo que son los grandes datos y de cómo pueden aprovecharse para mejorar tu empresa u organización. ¡Vamos a ello!
Big data es un término emergente que se utiliza para describir colecciones de datos extremadamente grandes. Contienen grandes cantidades de información sobre hechos ocurridos en el pasado, el presente y en consecuencia, llegar a predecir el futuro. Para ayudar a dar sentido a estos datos complejos, las empresas emplean un software analítico, con el fin de extraer de ellos perspectivas significativas para mejorar en aquellos aspectos que necesita una compañía.
Las empresas usan el Big Data o el término en castellano Macrodatos para aportar valor a partir de los datos, ya sean propios, es decir, internos o de carácter externo.
Entonces, ¿Para qué sirve el Big Data?
Estos datos ayudan a las organizaciones a comprender mejor las tendencias, les permiten identificar oportunidades clave de crecimiento y tomar decisiones más informadas en lo que respecta a sus estrategias, inversiones y procesos. En resumen, big data se refiere a conjuntos masivos de datos que requieren un análisis complejo, pero que allanan el camino a increíbles oportunidades de negocio cuando se utilizan correctamente.
Ejemplos de dónde proceden los datos en big data
Los datos dentro de un proyecto big data pueden proceder de diversas fuentes, como ordenadores, dispositivos electrónicos, combinaciones de información personal y pública, e incluso entornos físicos. Sí, has leído bien, datos públicos. Observa estos ejemplos de Datos Abiertos:
Existen muchos datos abiertos gratuitos para aprovechar y cruzar con los de la empresa. Localiza tu zona en Google con Open Data, te sorprenderás…
Después, con este volumen ingente de datos esto podría incluir el desarrollo de modelos predictivos para ayudar a tomar decisiones en el futuro o bien poder acertar mejor sobre donde colocar una tienda si eres una PYME.
Open Data y Big Data para tomar decisiones.
Por último, los escenarios más complejos e industriales pueden recoger los datos operativos como el uso de sensores en un entorno como un parque eólico; estos entornos pueden generar grandes volúmenes de datos que luego pueden utilizarse para mantenimiento predictivo. El conjunto de estos datos y el tratamiento de proyectos enormes sólo es posible gracias a la correcta definición y gestión de estos proyectos.
Ventajas del Big Data
El Big Data ha revolucionado la forma en que las empresas recopilan y utilizan la inteligencia empresarial.
Lo que diferencia al Big Data de las técnicas más tradicionales de recopilación de datos es su enorme volumen, variedad de fuentes y variedad de formatos, que permiten a las empresas ampliar drásticamente sus horizontes y reunir un nivel de conocimiento sin precedentes sobre el comportamiento de los clientes.
Una ventaja del uso de Big Data es su oportunidad; ahora las empresas pueden captar los cambios en las preferencias de los clientes o los patrones de compra en tiempo real, lo que significa que pueden responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado. El ejemplo de ello lo es Google Analytics, donde podemos medir cómo se comportan nuestros leads dentro de nuestro proceso de compra.
En una PYME interesa saber qué dicen sobre su negocio y qué opinan para identificar donde fallan. Hacer una cuenta de Google My Business son 5 minutos.
Además, el Big Data ofrece valiosas oportunidades para el análisis predictivo; las empresas pueden establecer correlaciones significativas entre conjuntos de datos aparentemente dispares para desarrollar valiosos caminos hacia el éxito futuro. La Inteligencia Artificial va un poco de eso. ¿Quieres saber más?
📚 ¿Qué es la IA?
Con el Big Data, las empresas están más capacitadas para tomar decisiones más informadas, asumiendo menos riesgos y mejorando el rendimiento general.
Los retos y Vs de Big Data: volumen, velocidad, variedad, complejidad
Trabajar con big data puede ser increíblemente difícil debido al volumen, la velocidad, la variedad y la complejidad que conlleva.
Los grandes volúmenes de datos pueden hacer difícil ver cualquier tipo de patrón o extraer conclusiones significativas de un conjunto de datos. El reto de la velocidad al tratar los datos significa que los métodos tradicionales de recopilación y análisis de la información se están quedando rápidamente obsoletos.
Hadoop y ETLs. La herramienta se usa como canalizador de datos.
La variedad es otro reto, ya que la gran cantidad de tipos y formatos diferentes disponibles requiere disponer del software y el personal adecuados para tratarlos con eficacia. Para ello, muchas veces se aplican procesos ETL. ¿Aún no sabes lo que son?
📚 ¿Qué es una ETL?
Por último, garantizar la precisión al tratar con datos complejos puede ser un reto en sí mismo, porque las interpretaciones incorrectas podrían llevar a tomar decisiones equivocadas.
Sólo entonces, controlando las 4Vs, conseguimos la V más importante: Valor.
Para esto te sirve Big Data en tu empresa
Empezar a utilizar big data en tu organización puede ser una tarea desalentadora. Para asegurarte de que tu organización está bien preparada, es importante disponer de estrategias de antemano y saber qué se espera de este proceso de transformación digital y saber que se irá paso a paso.
Un consejo es centrarse primero en comprender a qué datos tienes acceso actualmente, qué consultas pueden hacerse con los datos y cómo utiliza la empresa con los resultados de esas consultas. Hacer un excel básico para medir lo relevante del negocio puede ser un primer paso.
A continuación, debes considerar qué recursos pueden ser necesarios o útiles para ayudar a identificar áreas de mejora potencial para aprovechar el análisis de big data.
Business Intelligence y Analytics: Ejemplos y Casos de Uso.
Además, al realizar las evaluaciones iniciales y desarrollar estrategias para tu proyecto de big data, es fundamental tener en cuenta las necesidades de las partes interesadas y saber qué se espera de ella de antemano. Con estos consejos en mente, tu organización estará mejor equipada para determinar el mejor curso de acción para lanzar sus iniciativas de big data, ya que…
El 80% de proyectos en Big Data, e IA y en general en informática fracasan por no tener un objetivo concreto medible y útil para la empresa.
Quizás con un Cuadro de Mandos o con implementar Analytics junto a una estrategia de Marketing de Contenidos en la web corporativa es suficiente. Sólo después, cuanto una organización se vuelve Data Driven tiene sentido hablar acerca de crucar datos operativos con los CRM o, en última instancia, hablar sobre como aplicar Inteligencia Artificial (Pero… ¿Sabes quienes hacen la IA?).
Qué es un Data Scientist
Los roles relacionados con datos
Los datos son un componente clave de muchas empresas, gobiernos y otras organizaciones. A medida que los datos se vuelven cada vez más vitales para la toma de decisiones y la consecución de objetivos, las funciones relacionadas con la gestión de datos son cada vez más prominentes.
Los analistas de datos, ingenieros y científicos desempeñan un papel fundamental en la recopilación, organización e interpretación de grandes conjuntos de datos para descubrir patrones y perspectivas que, de otro modo, podrían pasarse por alto.
Los administradores de bases de datos ayudan a mantener la integridad de los datos supervisando las bases de datos -como los protocolos de seguridad- e identificando cualquier amenaza o área susceptible de mejora. ¿Quieres saber qué es una base de datos?
¿Qué es una Base de Datos?
Los profesionales de la inteligencia empresarial utilizan los datos para elaborar informes sobre temas como la opinión de los clientes o el rendimiento de las ventas, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones de forma más eficiente y mejor. Si sientes curiosidad por este mundo descubre qué es el Business Intelligence:
Business Intelligence: Que es
Desde los puestos de ingeniería hasta los de la alta dirección, los datos están remodelando los empleos actuales y creando otros nuevos. Y poco más, como siempre, te dejo con un vídeo súper interesante. Esta vez, de nada más y nada menos que Fundación Telefónica.
Recuerda que si quieres leer lo que ya tenemos disponible puedes ir a la sección de Aprende 💡 y curiosar.
Masterclass ‘Big Data. Big Opportunities’ – Fundación Telefónica
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Preguntas frecuentes
¿Qué es un Big Data y para qué se utiliza?
Es la capacidad de utilizar muchos datos para hacer proyectos que aportan muchísimo valor a las empresas. Por ejemplo: Detección de Fuga de clientes, análisis predictivo…
¿Qué es el Big Data?
Es la capacidad de utilizar muchos datos para hacer proyectos que aportan muchísimo valor a las empresas, desde un simple cuadro de mandos hasta todo un sistema automático para cargar las transacciones todas las noches en un banco.
¿Quién usa el Big Data?
Si bien es cierto que cada vez más PYMEs tienen acceso a estos proyectos, suelen tender a ser empresas que producen grandes cantidades de información; ya sea por su carácter digital o por el tamaño de la corporación.
¿Dónde se almacenan los datos del Big Data?
Normalmente, los grandes proyectos se almacenan en la nube, preparados para ser crecientes y escalar rápido con un click.
¿Qué Big Data usa Netflix?
A partir de los datos realiza Analítica Avanzada para que, por ejemplo, sepan de usuarios que les gusta, que recomendar o el tipo de películas a financiar con potencial de éxito, como medir si los cambios de la App han mejorado el uso o ventas e ingresos…
¿Qué problemas resuelve el Big Data en una empresa?
Es más bien al revés: ¿Cuáles son los principales problemas de la empresa? ¿Qué datos tenemos disponibles o fáciles de conseguir para medir esos procesos? Respondiendo a las dos preguntas, tenemos un camino para empezar.
¿Qué se puede hacer con el Big Data?
Teniendo los datos suficientes, podemos no sólo tomar decisiones en base a datos; sino aplicar predictivas para anticiparnos al futuro. Es lo que hacen las grandes empresas Data Driven.
¿Cuál es el fin de Big Data?
Aportar valor, es decir, generar más ingresos o reducir costes. Ya sea automatizando procesos repetitivos, haciendo que se produzca más, que haya menos errores en los procesos… todo eso, acaba haciendo que un proyecto sea viable despertando interés en la vida real y a largo plazo.
¿Qué se necesita para aprender Big Data?
Realmente, podemos empezar desde cero. El camino es conocer los roles del mundillo y dominar SQL y Python. Después, la Analítica Avanzada, el Business Intelligence y los Cuadros de Mando, Analítica Web, Desarrollo de proyectos Big Data y la Ciencia de Datos… Son los diferentes nichos que existen alrededor del dato.
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