Qué es Big Data

Si has llegado a este artículo posiblemente será por buscar información entre los artículos y tutoriales de Big Data en OpenWebinars.

No es de extrañar este interés en saber qué es el Big Data, no es solo un término de moda ni tampoco el nombre de una superproducción de Hollywood. En realidad es un término que describe el conjunto de tecnologías necesario para procesar un gran volumen de datos, generalmente poco estructurados, y ofrecer información fácilmente interpretable.

Para qué sirve el Big Data

En una sociedad como la nuestra donde todo está conectado, diariamente se generan ingentes cantidades de información y, a medida que nos convertimos en una sociedad aún más digital, la cantidad de datos no dejará crecer significativamente de manera exponencial y afectará a la toma correcta de decisiones. En otras palabras, el Big Data está encaminado a revolucionar cómo las empresas del presente, gobiernos e instituciones del mañana transformarán nuestra sociedad.

En la actualidad ya conocemos algunas de las tecnologías que darán paso a un futuro prometedor. Todas conectadas fuertemente entre sí, como la analitíca aumentada, computación en la nube, redes blockchain y, por supuesto, la inteligencia artificial, forman parte del núcleo de tecnologías que componen el presente y futuro del Big Data.

Características Big Data

¿Cuales son las características que definen al Big Data? Se ha escrito mucho sobre ello y quizá enumerar todas sus características al detalle en un artículo no sea fácil. Sin embargo, para comprender mejor el término Big Data de una manera sencilla podemos centrarnos en explicar los siguientes puntos o dimensiones, también conocidas como las dimensiones V del Big Data. Existen varios modelos diferentes que se complementan. Para tratar de resumirlas las añadiremos en la siguiente lista:

Volumen (V3) (V5) (V7)

Tal y como mencionábamos, el Big Data se define como la respuesta a la necesidad de poder procesar una gran cantidad de datos de una manera eficiente. Por tanto, el tamaño y el volumen de información es una de las características más destacadas. El Big Data se centra en procesar este volumen definiendo las estrategias que deben tener lugar para poder acometer su filtrado. De otro modo no sería posible, pues la información correría el riesgo de resultar obsoleta mucho antes de poder ser analizada.

Velocidad (V3) (V5) (V7)

Del anterior punto, la velocidad es otro reto a superar. Del proceso de tratamiento de datos es requisito que este pueda realizarse con agilidad, con una respuesta adecuada y que posibilite un análisis de manera no se pierda ninguna oportunidad.

Variedad (V3) (V5) (V7)

Capacidad y velocidad no podrían ofrecer resultados satisfactorios sin la variedad. Uno de los pilares del Big Data debe ser también la capacidad de poder ofrecer uniformidad a los datos que llegan desde diferentes orígenes.

Veracidad (V5) (V7)

Todo lo anterior no sería posible si los datos no fueran confiables o veraces. Hablamos, por tanto, de la calidad de los datos. Como se mencionaba antes, la información puede provenir de diferentes fuentes simultáneas. Esto genera un importante ruido que debe filtrarse y la necesidad de verificar la información recibida.

Valor (V5) (V7)

En esta dimensión, quizá la más importante, toda información recogida debe servir para una finalidad. Dicho de otro modo, una vez procesada debe aportar valor y ser relevante para posibilitar la toma de decisiones.

Viabilidad (V7)

De lo anterior, la siguiente dimensión pasa por definir la capacidad de poder generar un uso eficaz de la información a partir del volumen de datos que generado.,

Visualización de los datos (V7)

Y, finalmente, la visualización de datos se refiere a la dimensión que abarca el modo en el que los datos son representados de manera que sean legibles y accesibles, permitiendo encontrar patrones mediante el uso de herramientas de visualización.

Ventajas y beneficios del Big Data

¿Cuales son las ventajas que presenta el Big Data? La respuesta a esta pregunta puede resumirse también en seis puntos clave:

Velocidad en la toma de decisiones

El Big Data posibilita, entre otras cosas, el manejo dinámico de toda la información que se nos proporciona de un modo ágil. Esto repercute en que podemos tomar decisiones a mayor velocidad que utilizando otros procesos de análisis tradicionales.

Mejora de nuestros planes estratégicos

Gracias a las capacidades que nos ofrece el Big Data, no solo es posible analizar el comportamiento, también podemos realizar predicciones a futuro. Por ejemplo, se pueden analizar parámetros relativos al perfil de usuarios, sus tendencias, gustos y preferencias, así como la vinculación a una marca. De este modo, las empresas pueden elaborar campañas de marketing dirigidas y personalizadas para un segmento determinado y con una gran precisión.

Mejora en la eficiencia y reducción de costes

De lo anterior, se puede adivinar la siguiente ventaja. El correcto manejo de la información posibilita también una mejora en eficiencia y reducción de costes. Al disponer de multitud de datos y capacidad para su análisis en tiempo real posibilita una reducción de plazos así como los costes asociados.

Variables del entorno

Big Data posibilita también agregar nuevos datos de entorno. Estas variables no solo afectarán al proceso principal, sino que también posibilitarán la mejora de nuestro proceso de análisis dirigiendo nuestros esfuerzos en tiempo real.

Feedback y retroalimentación

Ya por último, es también posible analizar nuestras acciones a medida que se toman, lo que permite un constante análisis del feedback.

Tecnologías de tendencia en Big Data

¿Cuál será el futuro del Big Data? ¿Qué nuevas aplicaciones veremos y cuales se irán consolidando? En constante evolución, algunas de las tecnologías en las que se aplica el Big Data ya se encuentran ya presentes, otras en cambio comienzan a dar sus primeros pasos. Pero veamos algunos ejemplos.

Analítica aumentada

El Big Data se trata de analizar una gran cantidad de datos, pero en ocasiones no es posible realizar un análisis eficiente de un manual, por lo que cada vez es más común el introducir algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento natural del lenguaje para facilitar la tarea a los analistas en filtrar y comprender los datos de manera orgánica.

Cloud computing

Las soluciones en la nube proporcionan acceso inmediato a recursos desde cualquier lugar. Estos se encuentran en la actualidad en una carrera por su optimización. Un ejemplo son las soluciones de nube híbrida y almacenamiento en frío para almacenar datos antiguos y no utilizados mediante el diseño de algoritmos inteligentes para tal fin.

Edge Computing
La Edge Computing se refiere de forma específica a cómo los procesos computacionales se realizan en los “dispositivos edge”, los dispositivos IoT con capacidad de análisis y procesos como routers o gateways de red.

IoT, el Internet de las cosas

Resulta virtualmente imposible imaginar un futuro sin IoT con más 30.000 millones de dispositivos en la actualidad. Y por eso, para hacer frente al análisis de los datos que se generan, se está desarrollando tecnología como el procesamiento del lenguaje natural y análisis conversacional para generar hasta el 50% de las consultas analíticas.

Blockchain

Las tecnologías asociadas a cadenas de bloques son usadas en la actualidad para establecer una base de datos distribuida no centralizada en la que los datos se almacenan y distribuyen a través de una gran cantidad de equipos informáticos que actúan como nodos.

Futuro del Big Data

Como podemos ver,es fácil entender las razones por las que el Big Data ha tomado relevancia. En el futuro se estima que surjan nuevas tecnologías y aplicaciones. Por ejemplo, en lo referente a la industria es uno de los verdaderos catalizadores de la inteligencia artificial, y en la actualidad multitud de profesionales y científicos de datos trabajan continuamente en mejoras y nuevas aplicaciones.

En esta predicción, 2020 será un año clave donde se producirán sin duda importantes avances. Empresas e instituciones de todo tipo necesitarán cubrir una importante demanda de profesionales con conocimientos en áreas tan importantes y transversales como Big Data, inteligencia artificial, aprendizaje automático e inteligencia de negocios. Por lo que, si no lo has hecho ya, recomendamos comenzar a formarse con los cursos de Big Data en OpenWebinars ¿Estás preparado para el futuro?¿A qué estás esperando?