Big Data: qué es, para qué sirve y ejemplos
En esta era digital el número de datos que se generan por segundo es totalmente abrumador. Podemos generar datos cuando usamos las redes sociales o realizamos alguna gestión de manera online, ¡y esto es sólo un ejemplo! La mayoría de actividades que realizamos en nuestro día a día generan datos.
Y con esto es imposible no preguntarse, ¿existe alguna manera de aprovechar estos datos?, ¿podemos hacer que sean útiles?
Justo aquí, es donde entra a ser protagonista el Big Data.
Si eres un experto en tecnología o un curioso de las últimas novedades, ¡este artículo es para ti! Prepárate para descubrir cómo el Big Data está transformando nuestro mundo.
¡Empezamos!
¿Qué es el Big Data?
El big data es una disciplina que se centra en la recolección, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos con el objetivo de extraer conclusiones significativas. Reducir el big data al simple almacenamiento de datos sería un grave error, ya que esta disciplina busca, descifrar patrones, descubrir tendencias y predecir comportamientos, entre otros.
Big Data: su significado actual
El big data ha recorrido un largo camino desde sus inicios, allá por 1960, cuando los primeros sistemas de gestión de análisis de datos comenzaron a aparecer.
Cuando la tecnología empezó a mejorar, los datos empezaron a aumentar año tras año, dando lugar a lo que hoy conocemos como big data.
Se podría decir que a medida que aumentaron estos datos, las grandes compañías empezaron a darle cada vez más importancia, hasta el punto de saber utilizarlos para conseguir información muy valiosa.
Actualmente, el big data es una parte fundamental dentro de las organizaciones. Algunos de los usos más comunes son:
- Toma de decisiones y análisis: las empresas suelen utilizar esta información para tomar decisiones estratégicas basadas en datos.
- Marketing: la utilización del big data permite a las empresas comprender mejor a sus clientes y personalizar sus productos y servicios según sus gustos y preferencias.
- Internet de las cosas: los nuevos dispositivos también generan cantidad de datos y gracias al big data toda esta información se procesa y se analiza con unos fines muy específicos, como por ejemplo, desarrollar nuevas aplicaciones.
Big Data y Analytics
El big data y analytics están estrechamente relacionados y se complementan entre sí dentro del mundo de la información y en análisis de datos.
El big data, como hemos mencionado anteriormente, hace referencia al total de los datos. Estos datos pueden ser estructurados, no estructurados o semiestructurados, además, cuentan con unas características muy diversas (que veremos más adelante).
Por otro lado, analytics se encarga de extraer la información más relevante de todos estos datos por medio de técnicas y herramientas de análisis.
Para resumir, podemos decir que tanto el big data como analytics se complementan mutuamente. El big data se encarga de la recopilación de todos los datos, mientras que analytics se aprovecha de los mismos para sacar conclusiones valiosas para la toma de decisiones. Juntos tienen un papel crucial en las organizaciones, ya que las ayudan a obtener claras ventajas y ayuda a su innovación.
Big Data Ejemplos
Un claro ejemplo que podemos dar sobre el big data es acerca de las redes sociales.
La mayoría de nosotros las utilizamos para estar al día de las últimas noticias o para ver qué publican nuestros familiares o amigos, pero lo que no podemos llegar a imaginar es la cantidad de datos que generan.
Por ejemplo, imagina que una agencia de viajes que tiene presencia en varias redes sociales quiere saber qué opinan sus clientes sobre los últimos paquetes de viajes que han lanzado en el último trimestre, ¿cómo pueden conseguir esa información?
Gracias al big data.
El análisis del big data permitirá identificar patrones o tendencias, con el fin de establecer cuál es la percepción que tienen nuestros clientes sobre los productos o servicios que lanzamos al mercado. Además, la empresa podrá realizar una segmentación de los criterios que considere oportunos, así podrá comprender los gustos o las preferencias de un determinado grupo de clientes.
A través de todas estas técnicas relacionadas con el big data, las empresas podrán obtener información muy valiosa sobre sus clientes.
Arquitectura Big Data
Dentro del big data podemos diferenciar tres grandes tipos de datos: estructurados, no estructurados, semi estructurados y datos en streaming.
Datos estructurados
Son datos organizados en un formato predeterminado. Estos datos suelen almacenarse en tablas con filas o columnas que se encargan de facilitar su análisis. Algunos ejemplos son: datos financieros, de inventario o de información de clientes.
Datos no estructurados
Son datos que no tienen un formato fijo. Estos datos son mucho más complejos de procesar y de analizar, sin embargo, también pueden incluir información muy valiosa. Para conseguirla se suelen utilizar técnicas de procesamiento del lenguaje natural o análisis de sentimiento entre otros.
Datos semiestructurados
Son aquellos datos que siguen una estructura semi definida. Un claro ejemplo de estos datos son los documentos XML o JSON. Este tipo de datos suelen utilizarse en aplicaciones web o almacenamiento de registros.
Datos en streaming
Son aquellos datos que se generan en tiempo real. Pueden tener su origen en transmisiones en vivo, registros de servidores, datos de redes sociales, etc. Estos datos necesitan un procesamiento rápido y en tiempo real para extraer información valiosa que sea capaz de ayudarnos con tomas de decisiones inmediatas.
Las 7 V del Big Data
Los datos también tienen una serie de características principales, te las detallamos a continuación:
- Volumen;: hace referencia a la cantidad de datos generados y almacenados.
- Velocidad: se refiere a la velocidad que se generan y se procesan los datos.
- Variedad: los datos pueden tener diferentes formatos o estructuras, por ejemplo: datos estructurados, datos como texto, imagen o vídeo, entre muchos otros.
- Veracidad: es la calidad y la confiabilidad de los datos.
- Valor: hace referencia al objetivo del big data; extraer el valor de los datos.
- Variabilidad: se refiere a la capacidad que tienen los datos para cambiar su estructura y naturaleza.
- Visualización: es la capacidad de representarlos de manera efectiva.
Inteligencia Artificial y Big Data
El big data es el encargado de proporcionar todos los datos necesarios para que la inteligencia artificial mejore.
La inteligencia artificial necesita de los datos para su completo desarrollo y mejora de análisis. Gracias al big data, la inteligencia artificial es capaz de adquirir ese conocimiento.
Tanto el big data como la inteligencia artificial tienen un impacto muy grande dentro de la generación y la puesta en valor de los datos.
Big Data y Marketing
El big data también llegó al mundo del marketing y lo hace de las siguientes formas:
- Segmentación de mercados: el big data ayuda a elaborar una segmentación de mercados mucho más precisa y detallada de los clientes. Gracias a esto, las estrategias de marketing que se siguen son más idóneas y se dirigen de una manera mucho más efectiva,
- Recomendaciones: gracias al big data las empresas son capaces de personalizar muchísimo más su oferta de productos y servicios , e incluso, llegar a personalizar las experiencias de sus clientes.
- Publicidad: con el big data, la publicidad puede optimizarse para llegar al público objetivo de una manera mucho más efectiva.
- Análisis de sentimiento: el big data nos ayuda a analizar las opiniones y los sentimientos que nuestros clientes expresan en las diferentes plataformas sociales.
- Fijación de precios: increíblemente, el big data puede ayudarnos a estudiar los datos de precios y demanda en tiempo real, lo que permite a las empresas ajustar los precios de manera dinámica y óptima.
