¿Qué es el big data?

Big data se refiere a la increíble cantidad de información estructurada y no estructurada que generan los seres humanos y las máquinas: petabytes cada día, según PwC. Son las publicaciones sociales que extraemos para conocer el sentimiento de los clientes, los datos de los sensores que muestran el estado de la maquinaria, las transacciones financieras que mueven dinero a hipervelocidad. También es demasiado masivo, demasiado diverso y llega a nosotros demasiado rápido para que las herramientas y prácticas de procesamiento de datos de la vieja escuela tengan alguna oportunidad.

Es demasiado valioso para dejarlo sin analizar. Big data implica la capacidad de extraer información de esta amplia colección de datos para ayudar a una organización a ser más eficiente, innovar más rápido, ganar más dinero y, en general, ganar.

Afortunadamente, los avances en la tecnología y las herramientas de análisis y aprendizaje automático hacen que el análisis de big data sea accesible para todas las empresas.

¿Qué es el big data? Definición de big data

Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que no pueden gestionarse ni analizarse fácilmente con las herramientas tradicionales de procesamiento de datos, en particular las hojas de cálculo. Los big data incluyen datos estructurados, como una base de datos de inventario o una lista de transacciones financieras; datos no estructurados, como publicaciones sociales o videos; y conjuntos de datos mixtos, como los que se utilizan para entrenar grandes modelos de lenguaje para la IA. Estos conjuntos de datos pueden incluir desde las obras de Shakespeare hasta las planillas del presupuesto de una empresa de los últimos 10 años.

El big data solo ha crecido a medida que los avances tecnológicos recientes han reducido significativamente el costo del almacenamiento y la computación, haciendo que almacenar datos sea más fácil y barato que nunca. Con ese mayor volumen, las empresas pueden tomar decisiones empresariales más exactas y precisas con sus datos. Pero lograr el valor total del big data no solo se trata de analizarlo, que es otra ventaja. Se trata de todo un proceso de descubrimiento que requiere que los analistas, usuarios empresariales y ejecutivos se planteen las preguntas correctas, identifiquen patrones, tomen decisiones informadas y predigan comportamientos.

¿Cuáles son las cinco "V" de Big Data?

Tradicionalmente, hemos reconocido los big data por tres características: variedad, volumen y velocidad, también conocidas como las "tres V". Sin embargo, han surgido dos V adicionales en los últimos años: valor y veracidad.

Esas adiciones tienen sentido porque hoy en día, los datos se han convertido en capital. Piense en algunas de las mayores empresas tecnológicas del mundo. Muchos de los productos que ofrecen se basan en sus datos, que analizan constantemente para producir más eficacia y desarrollar nuevas iniciativas. El éxito depende de las cinco V.

• Volumen. La cantidad de datos importa. Con big data, tendrás que procesar grandes volúmenes de datos no estructurados de baja densidad. Puede tratarse de datos de valor desconocido, como feeds de datos de X (antes llamado Twitter), flujos de clics de una página web o aplicación para móviles, o equipo con sensores. Para algunas organizaciones, esto puede suponer decenas de terabytes de datos. Para otras, incluso cientos de petabytes.
• Velocidad. La velocidad es el ritmo al que se reciben los datos y (posiblemente) al que se aplica alguna acción. La mayor velocidad de los datos normalmente se transmite directamente a la memoria, en vez de escribirse en un disco. Algunos productos inteligentes habilitados para Internet funcionan en tiempo real o prácticamente en tiempo real y requieren una evaluación y actuación en tiempo real.
• Variedad. La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o video, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos.
• Veracidad. ¿Cuál es la veracidad de tus datos y cuánto puedes confiar en ellos? La idea de veracidad de los datos está ligada a otros conceptos funcionales, como la calidad y la integridad de los datos. En última instancia, todos ellos se solapan y dirigen la organización hacia un repositorio de datos que proporciona datos de alta calidad, precisos y confiables para potenciar las percepciones y las decisiones.
• Valor. Los datos tienen un valor interno en los negocios. Sin embargo, no tienen ninguna utilidad hasta que dicho valor se descubre. Debido a que el big data reúne tanto la amplitud como la profundidad de las estadísticas, en algún lugar de toda esa información se encuentran estadísticas que pueden beneficiar a tu organización. Este valor puede ser interno, como procesos operativos que podrían optimizarse, o externo, como sugerencias de perfiles de clientes que pueden maximizar el compromiso.

La evolución del Big Data: pasado, presente y futuro

Aunque el concepto de big data es relativamente nuevo, la necesidad de gestionar grandes conjuntos de datos se remonta a los años 60 y 70, con los primeros centros de datos y el desarrollo de la base de datos relacional.

Pasado. Alrededor de 2005, la gente empezó a darse cuenta de la cantidad de datos que generaban los usuarios a través de Facebook, YouTube y otros servicios online. Apache Hadoop, un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos, se desarrolló ese mismo año. En esta época, también empezaría a adquirir popularidad NoSQL.

Presente. El desarrollo de marcos de código abierto, como Apache Hadoop y, más recientemente, Apache Spark, fue esencial para el crecimiento de los grandes datos, ya que facilitan el trabajo con ellos y abaratan su almacenamiento. En los años transcurridos desde entonces, el volumen de big data se ha disparado. Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen.

Con la llegada del Internet de las cosas (IoT), hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. El surgimiento del aprendizaje automático ha producido aún más datos.

Futuro. Si bien el big data ha llegado lejos, su valor solo está creciendo a medida que la IA generativa y el uso de la computación en la nube se expanden en las empresas. La nube ofrece una escalabilidad realmente elástica, donde los desarrolladores pueden simplemente agilizar clústeres ad hoc para probar un subconjunto de datos. Además, las bases de datos de gráficos se vuelven cada vez más importantes, ya que pueden mostrar enormes cantidades de datos de forma que su análisis sea rápido e integral.

Ventajas del big data

Los servicios de big data permiten una comprensión más exhaustiva de las tendencias y pautas, al integrar diversos conjuntos de datos para formar una imagen completa. Esta fusión no sólo facilita el análisis retrospectivo, sino que también mejora la capacidad de predicción, permitiendo previsiones más precisas y la toma de decisiones estratégicas. Además, cuando se combinan con la IA, los macrodatos trascienden la analítica tradicional, capacitando a las organizaciones para desbloquear soluciones innovadoras e impulsar resultados transformadores.

La disponibilidad de respuestas más completas significa una mayor fiabilidad de los datos, lo que implica un enfoque completamente distinto a la hora de abordar problemas.

• Mejores estadísticas. Cuando las organizaciones tienen más datos, pueden obtener mejores estadísticas. En algunos casos, la gama más amplia confirma los instintos viscerales frente a un conjunto más diverso de circunstancias. En otros casos, un conjunto mayor de datos descubre conexiones antes ocultas y amplía perspectivas potencialmente perdidas. Todo esto permite a las organizaciones tener una comprensión más completa del cómo y el porqué de las cosas, sobre todo cuando la automatización permite un procesamiento más rápido y sencillo de los grandes datos.
• Toma de decisiones. Con mejores estadísticas, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos con proyecciones y predicciones más confiables. Cuando el big data se combina con la automatización y el análisis, eso abre toda una gama de posibilidades, incluidas tendencias de mercado más actualizadas, análisis de redes sociales y patrones que informan la gestión de riesgos.
• Experiencias de cliente personalizadas. El big data permite a las organizaciones crear perfiles de clientes mediante una combinación de datos de ventas de clientes, datos demográficos del sector y datos relacionados, como la actividad de las redes sociales y la participación en campañas de marketing. Antes de la automatización y la analítica, este tipo de personalización era imposible debido a su enorme alcance; con el big data, este nivel de granularidad mejora el compromiso y mejora la experiencia del cliente.
• Mejor eficiencia operativa. Todos los departamentos generan datos, aunque los equipos no piensen realmente en ello. Eso significa que todos los departamentos pueden beneficiarse de los datos a nivel operativo para tareas como detectar anomalías en los procesos, identificar pautas de mantenimiento y uso de recursos, y poner de relieve los factores ocultos del error humano. Ya se trate de problemas técnicos o de rendimiento del personal, los macrodatos aportan información sobre cómo funciona una organización y cómo puede mejorar.

Casos de uso de big data

El big data puede ayudarle a abordar una serie de actividades empresariales, desde la experiencia de cliente hasta la analítica. A continuación, recopilamos algunas de ellas.

1. Sector minorista y comercio electrónico. Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza los datos y el análisis de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

2. Atención médica. El sector de la salud puede combinar internamente numerosas fuentes de datos, como registros médicos electrónicos, dispositivos portátiles para pacientes y datos de personal, y externamente, incluidos registros de seguros y estudios de enfermedades, para optimizar tanto las experiencias de los profesionales asistenciales como de los pacientes. Internamente, los horarios de personal, las cadenas de suministro y la gestión de instalaciones se pueden optimizar con la información proporcionada por los equipos de operaciones. Para los pacientes, su atención inmediata y a largo plazo puede cambiar con los datos que lo impulsan todo, como las recomendaciones personalizadas y las exploraciones predictivas.

3. Servicios financieros. En lo que a seguridad se refiere, no se enfrenta a simples piratas informáticos deshonestos, sino a equipos completos de expertos. Los contextos de seguridad y requisitos de conformidad están en constante evolución. El big data le ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.

4. Fabricación. Los factores capaces de predecir fallas mecánicas pueden estar profundamente ocultos entre datos estructurados, como año, marca o modelo del equipo, o entre datos no estructurados que cubren millones de entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error y temperaturas de motor. Analizando estos indicios de posibles problemas antes de que se produzcan, las organizaciones pueden implementar el mantenimiento de forma más rentable y maximizar el tiempo de funcionamiento de las piezas y los equipos.

5. Gobierno y servicios públicos. Las oficinas gubernamentales pueden recopilar datos de muchas fuentes diferentes, como registros del DMV, datos de tráfico, datos de la policía / bomberos, registros de escuelas públicas y más. Esto puede impulsar la eficiencia de muchas formas distintas, como detectar las tendencias de los conductores para optimizar la gestión de los cruces y asignar mejor los recursos en las escuelas. Los gobiernos también pueden publicar datos públicamente, lo que permite una mayor transparencia para reforzar la confianza pública.

Desafíos de big data

Si bien es cierto que el big data promete mucho, también se enfrenta a desafíos.

En primer lugar, el big data se caracteriza por su gran tamaño. Aunque se han desarrollado nuevas tecnologías para facilitar el almacenamiento de datos, los volúmenes de datos se duplican aproximadamente cada dos años, según los analistas. Las organizaciones que luchan por mantener el ritmo de sus datos y encontrar formas de almacenarlos eficazmente no encontrarán alivio mediante una reducción del volumen.

Y no es suficiente simplemente almacenar sus datos de forma asequible y accesible. Los datos deben utilizarse para que sean valiosos, y el éxito en este sentido depende de la conservación. Los datos conservados, es decir, los datos relevantes para el cliente y organizados de forma que permitan un análisis significativo, no aparecen sin más. La conservación requiere mucho trabajo. En muchas organizaciones, los científicos de datos dedican entre el 50% y el 80% de su tiempo a curar y preparar los datos para que puedan utilizarse eficazmente.

Una vez que todos esos datos se almacenan en el repositorio de una organización, aún existen dos desafíos significativos. En primer lugar, las necesidades de seguridad y privacidad de datos afectarán la forma en que los equipos de TI gestionan esos datos. Esto incluye el cumplimiento de la normativa regional/industrial, la encriptación y el acceso basado en funciones para datos confidenciales. En segundo lugar, los datos solo son beneficiosos si se utilizan. Crear una cultura basada en los datos puede ser un reto, sobre todo si hay políticas heredadas y actitudes arraigadas en la cultura. Las nuevas aplicaciones dinámicas, como la analítica de autoservicio, pueden cambiar las reglas del juego de casi cualquier departamento, pero los equipos informáticos deben dedicar tiempo y esfuerzo a la educación, la familiarización y la formación; se trata de una inversión a largo plazo que produce cambios organizativos significativos para obtener conocimientos y optimizaciones.

Por último, la tecnología de big data cambia a un ritmo rápido. Hace unos años, Apache Hadoop era la tecnología más conocida utilizada para gestionar big data. Más tarde, en 2014, entraría en juego Apache Spark. Hoy en día, una combinación de tecnologías está ofreciendo nuevos avances en el mercado de big data. Mantenerse al día es un desafío constante.

Cómo funciona big data

El big data funciona proporcionando información que arroja luz sobre nuevas oportunidades y modelos de negocio. Una vez que se han ingerido los datos, la introducción implica tres acciones clave:

1. Integrar

El big data concentra datos de numerosas fuentes y aplicaciones distintas. Los mecanismos de integración de datos convencionales, como “extraer, transformar y cargar” (extract, transform, load, ETL), generalmente no están a la altura en dicha tarea. Analizar conjuntos de big data de uno o más terabytes, o incluso petabytes, de tamaño requiere de nuevas estrategias y tecnologías.

Durante la integración, es necesario incorporar los datos, procesarlos y asegurarse de que estén formateados y disponibles de tal forma que los analistas empresariales puedan empezar a utilizarlos.

2. Gestionar

El big data requiere almacenamiento. Tu solución de almacenamiento puede estar en la nube, en las instalaciones o en ambas. Puede almacenar sus datos de cualquier forma que desee e incorporar los requisitos de procesamiento de su preferencia y los motores de procesamiento necesarios a dichos conjuntos de datos on-demand. Muchas personas eligen su solución de almacenamiento en función de dónde residan sus datos en cada momento. Los lagos de datos están ganando popularidad gradualmente, ya que admiten tus requisitos informáticos actuales y te permiten aumentar los recursos según sea necesario.

3. Analizar

La inversión en big data se rentabiliza en cuanto se analizan y utilizan los datos. Un análisis visual de sus diversos conjuntos de datos brinda una nueva claridad. Continúa explorando los datos para realizar nuevos descubrimientos. Comparte tus hallazgos con otras personas. Construye modelos de datos con aprendizaje automático e inteligencia artificial. Pon tus datos al servicio de tu empresa.

Mejores prácticas de big data

Para ayudarte en tu transición a big data, hemos recopilado una serie de mejores prácticas que debes tener en cuenta. A continuación, detallamos nuestras pautas para crear con éxito una base de big data.

1 Alinear big data con objetivos empresariales específicos

La disponibilidad de conjuntos de datos más amplios le permite realizar nuevos hallazgos. A tal efecto, es importante basar las nuevas inversiones en habilidades, organización o infraestructura con un marcado contexto empresarial para garantizar la constancia en la financiación e inversión en proyectos. Para determinar si te encuentras en el camino correcto, pregúntate en qué medida el big data respalda y habilita tus principales prioridades empresariales y de TI. Algunos ejemplos incluyen entender cómo filtrar los registros web para comprender el comportamiento del comercio electrónico, extraer el sentimiento de las redes sociales y de las interacciones de atención al cliente, así como entender los métodos de correlación estadística y su relevancia para los datos de clientes, productos, fabricación e ingeniería.

2. Mitigar la escasez de habilidades con estándares y administración

Uno de los mayores obstáculos para beneficiarse de su inversión en Big Data es no tener suficiente personal con las habilidades necesarias para analizar sus datos. Puedes mitigar el riesgo asegurándote de incorporar a su programa de administración de TI tecnologías, consideraciones y decisiones relativas a big data. Normalizar tu enfoque te permitirá gestionar los costos y aprovechar los recursos. Las organizaciones que implanten soluciones y estrategias de big data deben evaluar sus necesidades de habilidades de forma temprana y frecuente, e identificar de manera proactiva las posibles carencias de habilidades. Esto puede lograrse mediante la impartición de formación o la formación cruzada entre recursos existentes, la contratación de nuevos recursos y el uso de empresas de consultoría.

3. Optimizar la transferencia de conocimientos con un centro de excelencia

Utiliza un enfoque basado en un centro de excelencia para compartir conocimientos, supervisar el control y gestionar las comunicaciones de proyectos. Tanto si el big data es una inversión nueva o en expansión, los costos directos e indirectos pueden distribuirse en toda la empresa. Utilizar este enfoque puede contribuir a incrementar las capacidades de big data y la madurez del conjunto de la arquitectura de información de una forma más sistemática y estructurada.

4. La principal ventaja reside en alinear los datos estructurados y no estructurados

Analizar el big data de forma aislada sin duda aporta valor. Sin embargo, puedes obtener una perspectiva empresarial aún más valiosa al conectar e integrar el big data de baja densidad con los datos estructurados que ya utilizas actualmente.

Tanto si estás recopilando big data de clientes, de productos, de equipos o ambientales, el objetivo es añadir puntos de datos más relevantes a sus resúmenes maestros y analíticos, lo que te permitirá obtener mejores conclusiones. Por ejemplo, existe una diferencia en distinguir la percepción de todos los clientes de la de solo sus mejores clientes. Por eso, muchos consideran que big data constituye una extensión integral de sus capacidades existentes de inteligencia empresarial, de su plataforma de almacenamiento de datos y de su arquitectura de información.

Ten en cuenta que los modelos y procesos analíticos de big data pueden ser tanto humanos como automáticos. Las capacidades de análisis de big data incluyen estadísticas, análisis especiales, semántica, detección interactiva y visualización. Mediante el uso de modelos analíticos, puedes relacionar distintos tipos y fuentes de datos para realizar asociaciones y hallazgos significativos.

5. Planificar el laboratorio de detección para el rendimiento

El concepto "hallazgo" implica que los datos no siempre se obtienen directamente. En ocasiones, ni siquiera sabemos qué estamos buscando. Eso es de esperar. La dirección y los equipos de TI deben respaldar esta falta de dirección o falta de claridad en los requisitos.

Al mismo tiempo, es importante que analistas y científicos de datos colaboren estrechamente con la empresa para entender las principales necesidades y las carencias de conocimientos de la empresa. Para acomodar la exploración interactiva de datos y la experimentación de algoritmos estadísticos, necesitas áreas de trabajo de alto rendimiento. Asegúrate de que los entornos de pruebas (sandbox) tienen apoyo que necesitan y están correctamente gobernados.

6. Alinear con el modelo operativo en la nube

Los usuarios y procesos de big data requieren acceso a una amplia variedad de recursos de experimentación reiterativa y ejecución de tareas de producción. Una solución de big data incluye todos los ámbitos de los datos, incluidas transacciones, datos principales, datos de referencia y datos resumidos. Los entornos de pruebas (sandboxes) analíticos deben crearse on-demand. La gestión de recursos es fundamental para garantizar el control de todo el flujo de datos, incluido el procesamiento previo y posterior, la integración, el resumen dentro de la base de datos y la creación de modelos analíticos. Disponer de una estrategia bien definida de aprovisionamiento y seguridad en la nube pública y privada es fundamental para respaldar estos requisitos cambiantes.

Obtén más información sobre big data en Oracle

Para las organizaciones que necesitan una gestión eficiente y completa de big data, la plataforma de big data de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) proporciona una amplia gama de capacidades con una relación precio-rendimiento excepcional. Con herramientas de big data integradas de forma nativa, OCI es una plataforma de big data totalmente gestionada, autoescalable y elástica que se entrega con un modelo de pago por uso que reúne todos tus datos.

El volumen, la velocidad y la variedad del big data dificultan la obtención de perspectivas significativas e inteligencia procesable, pero las empresas que invierten en las herramientas y la experiencia necesarias para extraer información valiosa de sus datos pueden descubrir una gran cantidad de perspectivas que proporcionen a los responsables de la toma de decisiones la capacidad de basar la estrategia en hechos, no en conjeturas.

Preguntas frecuentes sobre Big Data

¿Qué significa big data?

Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y diversos que no se gestionan fácilmente con métodos y herramientas de procesamiento de datos tradicionales.

¿Cuál es un ejemplo de big data?

El big data se caracteriza por las cinco V, es decir, contiene un gran volumen de información, muestra una alta velocidad o velocidad de generación de datos, tiene una variedad de tipos de datos y hace hincapié en la veracidad y el valor de los datos. Entre las fuentes de ejemplo se incluyen correos electrónicos y textos, videos, bases de datos, datos de sensores de IoT, publicaciones en redes sociales, páginas web, etc.

Algunos ejemplos de sectores que dependen de la toma de decisiones basada en datos son la sanidad, el comercio minorista, las finanzas y el marketing. En el sector de la salud, el big data se puede utilizar para profundizar en grandes conjuntos de datos para predecir cuándo un paciente podría beneficiarse de una intervención temprana antes de que se desarrolle una enfermedad como la diabetes tipo 2. En el sector minorista, el big data puede ayudar a optimizar el inventario y personalizar las ofertas y recomendaciones. En las finanzas, el big data se utiliza para la detección de fraudes y una mejor detección de tendencias, mientras que los responsables de marketing pueden realizar un seguimiento de un gran volumen de datos de redes sociales no estructurados para detectar sentimientos y optimizar las campañas publicitarias.