Big data: ¿qué es y cómo funciona esta tecnología?

Dentro de la economía digital, las grandes empresas, startups y otro tipo de negocios quieren desentrañar los secretos del Big Data. Esta tecnología disruptiva, que ya ha dado sus primeros pasos, está en boca de todos por sus innegables beneficios.

Si quieres informarte sobre todo lo que rodea a esta tecnología, este artículo puede ayudarte en tus propósitos.

¿Qué es el Big Data?

La definición por excelencia nos dice que el Big Data está conformado por grandes volúmenes de datos de naturaleza estructurada y no estructurada que provienen de diferentes fuentes. Estos conjuntos de información más complejos no pueden ser procesados por programas convencionales y su evaluación puede aportar soluciones que antes no se podían extraer.

Dentro de este concepto de macrodatos, también hay que incluir la tecnología que hace posible la compilación, clasificación, gestión y análisis de las grandes cantidades de información. Estamos hablando de conjuntos con un tamaño aproximado de 30-50 terabytes que requieren de bases de datos no relacionales y programas estadísticos para su visualización apropiada.

La dificultad inherente del procesamiento del Big Data tiene que ver con la gran cantidad de información no estructurada proveniente de innovaciones tecnológicas. Estos datos son producidos por redes sociales, smartphones, sensores RFID, GPS, búsquedas en internet, web logs, dispositivos y muchas otras fuentes que conforman la vida cotidiana.

El uso eficaz de esta tecnología dentro del contexto empresarial suele estar acompañado de soluciones informáticas como un ERP o un CRM. Estos programas de gestión de recursos y clientes permiten establecer bases de datos centralizadas para manejar de forma eficiente toda la información que acumulan las organizaciones.

Para qué sirve el big data y por qué es tan importante

Puede decirse que el potencial del Big Data está relacionado con el conocimiento clave que puede aportar la cantidad masiva de datos que sigue creciendo. No importa que se analice una pequeña porción de estos, la relevancia está en extraer conclusiones, tendencias o patrones que pueden beneficiar la toma de decisiones.

Mediante procesos analíticos de gran capacidad, las organizaciones pueden revelar aspectos objetivos sobre sus procesos, modelo de negocios e interacción con consumidores. De igual forma, la gestión adecuada de macrodatos puede llevar a beneficios como la disminución de los tiempos de respuesta, la reducción de costes, procesos optimizados y el desarrollo de más innovaciones.

En teoría, todo lo que se espera de un negocio exitoso se puede lograr con la implementación adecuada del Big Data. Eficiencia, productividad, satisfacción de los clientes, rentabilidad sostenible, excelente reputación e innovación constante son posibles con esta tecnología. Además, las empresas pueden usar diferentes métodos de visualización para apuntalar las áreas estratégicas del negocio.

Aplicaciones más relevantes

• Marketing. El aumento que sigue presentando el uso del móvil y otros dispositivos con geolocalización facilitan la activación de avisos cuando la gente se acerca a locales o tiendas comerciales. Como las personas emplean el smartphone para muchas operaciones en internet, la generación de datos ayuda con la segmentación para campañas, la captación de prospectos y las ventas.
• Gobierno. Siempre que se tome en cuenta los límites de intervención del big data analytics en la población, puede ser de mucha utilidad. Los diferentes organismos pueden aprovechar esta tecnología para prevenir actividades criminales, mejorar el tráfico, optimizar servicios públicos, reducir la burocracia y mejorar la administración de sus dependencias.
• Banca. La actividad económica es una de las fuentes más abundantes de información. Cuando se trata de entidades financieras, el enfoque está en ofrecer servicios más seguros, reducir el fraude, seguir las regulaciones y mantener satisfechos a sus clientes. Los neobancos son una muestra de cómo estar a la vanguardia en el análisis y gestión acertada de datos.
• Educación. Todo sistema escolar puede beneficiarse de manera exponencial con la aplicación del Big Data para ofrecer un entorno más acorde a las expectativas de estudiantes y padres. A través del mismo, es posible identificar los alumnos en riesgo, adaptar mejor los currículos, medir con más precisión el avance, incluir técnicas más efectivas de evaluación y dar más apoyo a directores y profesores.
• Salud. La atención sanitaria es uno de los ámbitos que más genera información debido a su importancia. Esta puede provenir de seguros, planes de salud, registros de pacientes y otras interacciones en los centros de cuidado. El análisis de estos datos puede estar encaminado hacia una atención más eficiente, tratamientos más personalizados y diagnósticos precisos.
• Turismo. Las empresas que ofrecen esparcimiento y experiencias saben que dependen de la satisfacción de sus clientes. Su gran problema siempre ha sido cómo reducir la incidencia de malas experiencias. Recurrir al análisis del big data sirve para medir con mayor sentido de la oportunidad lo bueno, anticiparse a lo que podría salir mal y ofrecer servicios con mayor nivel de personalización para conectar más con viajeros o turistas.
• Retail. Uno de los sectores más favorecidos con la captación y evaluación de información son los minoristas. Ante el cambio en los hábitos de consumo y las exigencias de los consumidores, necesitan tener un “insight” mucho más detallado de lo que esperan los clientes informados. Mediante este conocimiento, los negocios mejoran sus servicios al cliente, actualizan sus programas de fidelización, predicen tendencias, realizan campañas más personalizadas y aumentan su rentabilidad.
• Manufactura. La combinación big data e internet de las cosas (iot) está más presente que nunca en el sector industrial. Mediante la captación de telemetría, KPIs y diferentes métricas, las empresas recrean un panorama más preciso sobre su eficiencia, productividad, seguridad, comunicación y rentabilidad. Todo contribuye a optimizar aspectos clave, como cadena de suministros, stocks, procesos, fallas y mantenimiento preventivo.

Asimismo, la combinación de big data e internet of things sirve para:

• Reevaluar escenarios de riesgo a mediano y largo plazo en cuestión de minutos.
• Establecer en tiempo real las causas y consecuencias de diferentes fallos, problemas y averías.
• Detectar cualquier actividad sospechosa o fraudulenta antes de que ocurra o que esté afectando a la organización.
• Promover una atención más personalizada para clientes y darles promociones en función de sus hábitos de consumo.

Características del Big Data

Las consideraciones dentro de la definición de Big Data son viarias, en especial cuando se trata de identificar la magnitud de los datos. El enfoque básico habla de una medición relativa y no absoluta, ya que la percepción del tamaño irá cambiando con los avances de almacenamiento y procesamiento. La explicación más precisa proviene de las 5 “V”:

• Volumen. No implica que se tenga que superar un tamaño definido, sino poseer la capacidad informática para poder gestionarlos. Habrá datos de baja densidad que pueden representar decenas de terabytes o petabytes con un valor que puede ser relevante o no.
• Velocidad. A medida que las conexiones ganan rapidez, la producción de información también lo hace. Es importante para las empresas y organizaciones poder captar en tiempo real los datos generados y que siguen aumentando de forma constante.
• Variedad. Con anterioridad, la mayoría de los datos estaban conformados por conjuntos estructurados que podían ser organizados con métodos relacionales. Con la explosión tecnológica de medios como el audio, vídeo y el texto, ahora existen datos semiestructurados y no estructurados que requieren otros métodos de procesamiento.
• Veracidad. Frente a la importancia de la información, las empresas deben asegurarse de que los datos obtenidos son fiables y libres de errores. Cuando existen inexactitudes o falta de veracidad, ya no aportan ningún valor que pueda ser aprovechado. Además, podrían perjudicar seriamente la toma de decisiones automatizada.
• Valor. Los datos suelen tener un valor intrínseco para quienes llevan su registro. Más allá de su gestión y análisis, hay que descubrir el conocimiento que representan. Para ello, los encargados de esta labor deben hacer las preguntas adecuadas para hallar patrones, tomar mejores decisiones y predecir posibles escenarios.

Ventajas y desventajas del Big Data

La implementación de las nuevas tecnologías es un tema que cada sector aborda de una forma particular y en función de sus intereses. El Big Data como tal significa un avance para la economía, los procesos, la productividad, el desarrollo de modelos y el conocimiento del consumidor. Esta realidad se ve impulsada por sus otras ventajas:

• Sirve para profundizar sobre el mercado. Mediante la gestión adecuada de la información, las empresas conocen con más detalle su funcionamiento de cara a sus objetivos. La aplicación de esta tecnología revela el comportamiento de los consumidores, la aceptación de productos/servicios y el nivel de competitividad. Este conocimiento se puede trasladar a la estrategia de marketing, al SEO y la atención del cliente para cambiar aquello que no está dando resultados.
• Ofrece retroalimentación en tiempo real. Las redes asociadas con las fuentes de datos cada vez son más rápidas y generan mayores cantidades de información por segundo. En este sentido, las herramientas de captación y procesamiento se han mantenido a la par para ofrecer un feedback casi inmediato. Esto contribuye a establecer mejores estrategias para lanzamiento de productos, campañas y otras acciones relacionadas con las ventas o la rentabilidad.
• Mejora la toma de decisiones. El gran problema de muchas empresas consiste en no tener un respaldo objetivo para la toma de decisiones. Con el Big Data esto ha cambiado dramáticamente porque los sistemas son capaces de interpretar con mayor agilidad lo que sucede dentro y fuera del negocio. Si el equipo sabe extraer los patrones, métricas relevantes y el valor a la información, las acciones poseen un respaldo más sólido.
• Representa una herramienta actual con mucho futuro. A pesar de que la adopción de esta tecnología sigue aumentando de manera constante, aún no podemos decir que está en su etapa de madurez. Al igual que con la IoT, la evolución del Big Data espera por innovaciones mucho más interesantes de cara al futuro, por lo cual tiene mucho sentido ir cultivando todo su potencial mientras las grandes transformaciones suceden.

Así como esta herramienta posee grandes beneficios, no está exento de algunas desventajas:

• El rechazo a su implementación. La tecnofobia no es inherente a todas las personas, pero si para quienes no entienden muy bien cómo funcionan ciertas innovaciones. Mientras que hay dudas razonables sobre cómo el manejo de macrodatos puede incidir sobre la privacidad, hay que realizar una labor informativa. Su aplicación pretende generar avances importantes y facilitar procesos para su bienestar.
• Problemas con la ciberseguridad. La seguridad en la red representa uno de los mayores desafíos para la administración de grandes cantidades de datos. Las técnicas de protección y los protocolos de almacenamiento deben contrarrestar lo más posible los ataques sofisticados de los hackers. Aunque no se puede garantizar un resguardo 100% efectivo, hace falta fortalecer los sistemas para reducir al mínimo los posibles daños.
• Demasiada acumulación de datos. Puede parecer contradictorio, pero se puede dar un escenario en que una organización se quede sin la capacidad para procesar la ingente generación de datos. Puede ocurrir si no se cuenta con un servicio en la nube o servidores apropiados para este propósito. Además, si no se cuenta con el equipo de especialistas para extraer el valor, la acumulación de información podría obstaculizar y hacer más lentas las labores estratégicas relevantes.
• Políticas que protegen la información. Los gobiernos están en su justo derecho de proteger a sus ciudadanos de cualquier acción que ponga en riesgo su privacidad. Si bien los datos suelen ser anónimos, su recolección puede darse sin conocimiento de causa, transgrediendo derechos fundamentales. El uso del big data es positivo en muchos aspectos, pero debe tener limitaciones para evitar su manipulación indebida.

Historia del Big Data

Revisando la evolución de esta tecnología, hemos comprendido que el concepto de Big Data es más reciente que sus primeros pasos. El manejo de bases de datos relacionales y la captación de información empezaron en las décadas de los 60 y 70. El cambio vendría a partir de 2005, con fuentes como FaceBook, YouTube, Twitter y otras plataformas online.

Esta época también marcó la aparición de NoSQL y de Hadoop, ésta última representa una plataforma de código abierto que sirve para gestionar macrodatos. A estos sistemas de procesamiento se le unirían programas como Spark, Storm y Hive, que hacían más fácil y barato el manejo de las cantidades masivas de información.

Mientras que las personas seguían generando una gran cantidad datos, esta tendencia en aumento se vería magnificada con la aparición de la IoT. Combinado con el aprendizaje automático (machine learning), estas tecnologías permitieron la conexión de una mayor cantidad de dispositivos a redes como wi-fi, bluetooth y la radiofrecuencia, creando más fuentes de información.

Dentro de este recorrido, el Big Data aún tiene mucho camino por recorrer. Su escalabilidad se ha visto realzada por el fenómeno del cloud computing, un entorno donde los macrodatos cada vez son más utilizados. En la nube, los desarrolladores cuentan con herramientas y clústers para sacarle mayor provecho a esta tecnología.

Ejemplos de Big Data: empresas que lo utilizan

Hemos visto que el Big Data puede tener una influencia decisiva sobre los modelos de negocios, su eficiencia, competitividad y anticipación a las tendencias. Por eso no resulta extraño que las empresas más reconocidas del mundo utilicen esta tecnología para mantenerse a la vanguardia en sus respectivos mercados.

Entre los ejemplos más notorios, hemos encontrado a:

• Nike. Esta multinacional relacionada con artículos deportivos es un ejemplo claro del aprovechamiento de sus productos para recopilar información valiosa. A través de dispositivos como relojes smart, pulseras inteligentes, wearables y apps, van almacenando macrodatos de quienes valoran esta marca. Esto les permite crear retos y desafíos con la idea de estimular objetivos de superación para que sus usuarios establezcan un vínculo de fidelización que supera con creces la difusión de su amplio catálogo.
• T-Mobile. Este gigante alemán de las telecomunicaciones ha visto en el Big Data analytics una excelente oportunidad para mejorar la captación, retención y fidelización de clientes. Para ello, se han dedicado a estudiar a fondo las situaciones directas o virtuales en las cuales los usuarios presentaban una queja o reclamo ante un mal servicio. Esto impulsó la creación de soluciones personalizadas y redujo en un 50% la fuga de clientes, compensando ampliamente la inversión en esta tecnología.
• Amazon. El mercado por excelencia de las compras online basa su enorme éxito en el análisis detallado de los datos relacionados con los consumidores. Sus estrategias de up-selling y cross son consideradas un estándar dentro de la industria, siendo copiadas por otras marcas similares. Esto se debe a un conocimiento valioso sobre las conductas de compra, las preferencias y las tendencias sobre determinados artículos, permitiéndoles anticipar lo que van a querer sus clientes recurrentes.
• Netflix. Para muchos no es posible imaginar un mundo sin esta plataforma de contenidos que no para de aumentar su audiencia. Mucho de su éxito está vinculado al análisis de preferencias, géneros, tramas y actores favoritos que tienen sus usuarios. Mediante patrones han creado un modelo predictivo para lanzar series y películas que acaparan la atención de su audiencia y que también destacan por ser obras con una producción de gran calidad.
• Spotify. De origen sueco, esta empresa dedicada a la difusión de música y el entretenimiento vía streaming. Dentro de sus estrategias, aplican el Big Data analytics para mantener a su público interesado y al mismo tiempo generar complicidad con sus escuchas. Una de sus campañas más llamativas fue hecha en el Reino Unido y se basó en datos particulares muy curiosos e ingeniosos que fueron usados como vallas publicitarias. Uno de ellos decía: Queridas 3749 personas que escucharon “It’s the end of the world as we know it” el día del Brexit, estamos con ustedes.

En qué fase de desarrollo se encuentra el Big Data

No podemos decir que el Big Data está en una etapa incipiente, ya que ha tenido avances significativos y podemos esperar su madurez en los próximos 10 años. Esta afirmación está sustentada por el hecho de que los cambios que ha traído esta tecnología y su combinación con otras TICs disruptivas se está profundizando aún más en que lo que se conoce como la cultura del dato.

De acuerdo con diferentes expertos, la tecnología del procesamiento y análisis de datos está viviendo momentos interesantes por las posibilidades que ya son una realidad o que están por venir. Además, la dupla Big Data e internet of things está revolucionando aún más lo que representa la generación de datos masivos. A medida que exista más compenetración entre innovaciones, las aplicaciones llegarán a niveles que antes no hubiéramos podido imaginar.

Herramientas Big Data

Ante la continua expansión de los macrodatos, las fuentes y la complejidad de la información no estructurada, las herramientas para su procesamiento deben estar a la par. En este sentido, las bases de datos relacionales tienen que dar paso a soluciones avanzadas que permitan la máxima extracción de conocimiento para usuarios y empresas.

Aunque ya hemos mencionado algunas, aquí las detallaremos:

• js. Se trata de una biblioteca que funciona bajo JavaScript que aprovecha lenguajes como CSS, HTML y SVG para crear visualizaciones dinámicas e interactivas.
• Hive. Fundamentada en Hadoop, funciona como un data warehouse para facilitar la captación, lectura y gestión de conjuntos de datos masivos. La distribución de la información se hace mediante un entorno SQL.
• Spark. Es una herramienta muy versátil que sirve para acceder a diversas fuentes de datos y procesarla de manera rápida. Este sistema de código abierto trabaja con clústers, facilitando la creación de aplicaciones para SQL, Java, R, Python y Scala, que pueden funcionar en la nube o de manera independiente bajo plataformas como Apache, Kubernetes, Hadoop y Mesos.
• Hadoop. Una de las soluciones pioneras, su funcionalidad incluye el Map Reduce, un modelo de programación que sirve para abordar macrodatos a través de la computación paralela. Su código abierto es un estándar para la administración de información masiva, su análisis y procesamiento.
• Storm. Diseñada para cualquier lenguaje de programación, se trata de un sistema de computación en tiempo real que usa un código open-source. Se destaca por el procesamiento de datos con flujo ilimitado y su funcionalidad simple.
• NoSQL. La diferencia de este sistema es que no aplica los lenguajes asociados con SQL. Es una plataforma indicada para generar escalabilidad y desempeño, ya que no pueden garantizar la integridad de la información. MongoDB es una de las soluciones más usadas con este formato.
• R. Relacionado con la minería de datos y análisis estadísticos, consiste en un lenguaje de programación de mucha utilidad. Esta herramienta permite la integración de diferentes bases de datos para crear elementos de visualización de gran calidad.

Futuro del Big Data

Aunque no somos expertos en tendencias, podemos aventurarnos a decir que el futuro del Big Data luce más prometedor que nunca. Su adopción se hace cada vez más necesaria y esto se refleja en las tendencias que veremos durante los próximos años:

• Nubes híbridas. Estas formas de almacenamiento virtual son cada vez más populares y seguirán creciendo por ser una alternativa segura para almacenar grandes cantidades de información. Debido al aumento de la adopción del Big Data y la flexibilidad que ofrecen, estarán más presentes. Su mayor ventaja es que pueden ser movidas a donde se requiere, pasando por clouds IaaS y privadas.
• Big Data analytics aumentado. Ante la escalada indetenible en la generación de datos, las organizaciones están muy ocupadas con procesos de gestión y administración de tareas. Para lograr un mayor nivel de automatización, están recurriendo al aprendizaje automático y la inteligencia artificial (AI). En función de propiciar una mayor autoconfiguración, esta tendencia incide sobre la calidad e integración de datos, la gestión de metadatos y la organización de las bases de datos.
• PNL. El procesamiento natural del lenguaje es una tecnología que Google ha puesto en el mapa con sus búsquedas habilitadas por voz. Dentro del contexto Big Data analytics, esta funcionalidad hace más rápida y sencilla la labor de preguntar para conseguir una respuesta. La innovación del PNL consiste en dar y recibir información verbal, una innovación que hace más natural la interacción con máquinas y programas.
• Data storytelling. Recopilar cantidades ingentes de información es una labor mucho más sencilla ahora que antes. Sin embargo, las empresas, startups y otras organizaciones necesitan encontrar la historia detrás de los datos. Cuando esto no sucede, solamente se acumula piezas parciales de conocimiento que no posee un uso práctico para lograr los objetivos planteados.

Conclusión

Dentro del ámbito de las organizaciones y empresas, el Big Data ofrece un marco propicio para una transformación digital que se considera cada vez más necesaria. La gestión de datos masivos cuenta con múltiples aplicaciones cuyo desarrollo empieza a consolidarse en diversas partes del mundo. En un entorno exigente y competitivo, su aplicación puede ser la diferencia entre avanzar o quedarse rezagado.

Como parte de la evolución de esta tecnología, los expertos en este campo se han vuelto uno de los perfiles más demandados de la industria. Por esta razón, los cursos en Big Data y los masters en Big Data son más accesibles que nunca para aprender sobre este amplio tema de cero. Si estás pensando en una carrera con gran potencial, el estudio de los macrodatos es un campo del cual se espera mucho.