El mundo nunca ha producido tanta cantidad de datos, principalmente debido a la digitalización. Smartphones, redes sociales, medios sociales, servicios en línea, objetos conectados, etc. La cantidad de información que transita cada día en la web es absolutamente gigantesca y aumenta de forma exponencial con el tiempo. Esto es lo que llamamos Big Data. Una vez que estos datos están almacenados, pueden ser procesados y analizados utilizando herramientas avanzadas, ofreciendo así numerosas ventajas a las organizaciones que saben utilizarlos.
¿Qué es el Big Data?
El Big Data, que se puede traducir como «macrodatos» o «datos masivos» en francés, se refiere al conjunto de datos de gran volumen, recopilados y almacenados en una base digital. Luego, pueden ser analizados y aprovechados por las organizaciones, en el marco de estrategias de marketing y comerciales, por ejemplo. El Big Data no puede ser gestionado por técnicas clásicas de procesamiento de datos, sino que requiere sistemas y herramientas muy avanzadas.
Estos macrodatos están caracterizados por las 3 V:
- Volumen (la cantidad de datos)
- Variedad (los diferentes tipos de datos)
- Velocidad (velocidad de procesamiento de los datos)
A estas tres características identificadas por el analista Doug Laney en 2001, se han añadido otras V, como la Veracidad, el Valor y la Variabilidad.
En resumen, el término Big Data engloba los datos voluminosos, pero también su almacenamiento, su análisis, su compartición, así como las herramientas y técnicas utilizadas para el procesamiento y análisis de toda esta masa de información.
Los tipos de Big Data
Datos estructurados
Se trata de datos que tienen una estructura y un formato fijos, definidos, organizados con el fin de facilitar su procesamiento y análisis. Puede tratarse, por ejemplo, de datos sobre una persona o un empleado de una empresa, presentados de manera estructurada (nombre, dirección, sexo, edad, puesto, salario, etc.).
Datos no estructurados
Se trata de datos no organizados, por lo tanto, no tienen un formato definido ni una estructura propia (fotos, vídeos, archivos de audio, comentarios, etc.). Su análisis es más difícil y lleva mucho más tiempo que el de los datos estructurados.
Datos semiestructurados
Estos pueden contener los dos formatos de datos anteriores (estructurados y no estructurados). Son datos no organizados, pero que pueden asociarse a datos que sí lo están.
¿Por qué es importante el Big Data?
El Big Data presenta ventajas para una amplia gama de organizaciones, desde empresas hasta profesionales de la salud, pasando por instituciones financieras, gubernamentales y educativas. No es importante por la cantidad de datos que representa, sino más bien y sobre todo por la forma en que estos datos se utilizan. De hecho, si se utiliza de la manera correcta, el Big Data es capaz de analizar de manera muy precisa hechos pasados, predecir eventos y recomendar acciones.
En el marco de una empresa, por ejemplo, aporta una mejora de las operaciones, un modelado del comportamiento de los clientes, una optimización del servicio al cliente, un afinamiento de las estrategias comerciales y de marketing, una mejora de la experiencia del cliente, una mejor identificación de los riesgos potenciales y la implementación de soluciones efectivas para contrarrestarlos.
Finalmente, el Big Data generará una reducción de costos, una toma de decisiones mejor y más rápida, la creación de productos/servicios que respondan a las necesidades de los clientes, provocando así un aumento de la rentabilidad. Por lo tanto, constituye una ventaja competitiva importante para las organizaciones que saben cómo utilizarlo.
Las principales herramientas del Big Data
Las herramientas del Big Data están mejorando constantemente para mantenerse al día con la rápida, importante y constante evolución de esta enorme masa de datos. Entre las más conocidas, podemos citar Hadoop, Cassandra, Apache Spark, Storm y RapidMiner. Estos programas tienen como objetivo procesar y analizar el Big Data, con diversas funcionalidades adicionales según la herramienta elegida.
