¿Qué es Big Data y Para que Sirve?; La big data examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otras percepciones. Con la tecnología actual, es posible analizar los datos y obtener respuestas casi inmediatamente.

Para que nos hagamos una idea, cada día utilizamos muchos dispositivos mediante los cuales se emite una cantidad ingente de información: cada vez que hacemos clic en una página web, pagamos con tarjeta de crédito, publicamos imágenes en las redes sociales, encendemos el GPS, etc. Todas estas (y muchas más) acciones producen datos masivos que deben ser tratados.

Estamos frente a una nueva revolución que introduce grandes oportunidades y, al mismo tiempo, importantes retos para nuestras empresas.

El concepto de big data ha existido durante años; la mayoría de las organizaciones entienden ahora que si capturan todos los datos que fluyen en sus empresas, pueden aplicar el análisis y obtener un valor significativo de ellos. Pero incluso en la década de 1950, décadas antes de que nadie pronunciara el término «big data», las empresas utilizaban análisis básicos (esencialmente números en una hoja de cálculo que se examinaban manualmente) para descubrir percepciones y tendencias.

Sin embargo, los nuevos beneficios que el análisis de la Big Data aporta son la velocidad y la eficiencia. ¿Qué es Big Data y Para que Sirve?; Mientras que hace unos años una empresa habría reunido información, ejecutado análisis y desenterrado información que podría ser utilizada para decisiones futuras, hoy en día esa empresa puede identificar conocimientos y tendencias para tomar decisiones inmediatas. La capacidad de trabajar más rápido -y de mantenerse ágil- da a las organizaciones una ventaja competitiva que antes no tenían.

La Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y a usarlos para identificar nuevas oportunidades. Esto, a su vez, conduce a movimientos comerciales más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores beneficios y clientes más satisfechos. ¿Qué es Big Data y Para que Sirve?, las empresas obtienen valor de las siguientes maneras:

• Reducción de costes. Las tecnologías de Big Data como Hadoop y los análisis basados en la nube traen consigo importantes ventajas de costos cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de que pueden identificar formas más eficientes de hacer negocios.
• Una toma de decisiones más rápida y mejor. Con la velocidad del Hadoop y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente – y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
• Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades y la satisfacción de los clientes a través de la analítica viene el poder de dar a los clientes lo que quieren.

1.- Datos de grandes transacciones: Son los registros de facturación, llamadas, telecomunicaciones, etc. Datos que podemos encontrar en formatos semi-estructurados o no estructurados. Incluye datos de negocios que se refieren a la información de los clientes, que proviene de sistemas como CRM; inventarios de ventas; datos transaccionales de ERP, etc.

2.- Redes sociales y páginas web. Se refiere a toda la información obtenida a través de transacciones web, y el contenido adquirido de redes sociales como LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram, etc.

3.- Biometría. Es información que incluye escaneos de retina, huellas dactilares, reconocimiento genético o facial, etc.

4.- Generada por seres humanos. Se refiere a todos aquellos datos generados por los seres humanos cuando llamamos a un centro de llamadas, escribimos correos electrónicos, documentos electrónicos, notas de voz, telecomunicaciones, uso de tarjetas de crédito o débito, etc.

5.- Máquinas (Máquina a Máquina M2M). Es decir, aquellas tecnologías que se conectan a otros dispositivos, y los utilizan como sensores o medidores, que generan un gran volumen de datos, que necesitan ser analizados. Por ejemplo, cuando las empresas de servicios públicos miden el consumo de agua, gas o electricidad a través de medidores inteligentes y luego obtienen datos que suelen ser monitoreados para comprender mejor ciertas características como la frecuencia o el voltaje.

También hay que tener en cuenta la estructura de los datos, ya que es posible clasificarlos según su formato:

1.- Datos estructurados. Datos ordenados y bien definidos en cuanto a formato, tamaño y longitud. De esta manera, es más fácil procesarlos. Por ejemplo, base de datos, hojas de cálculo, etc.
2.- Datos no estructurados. No tienen una estructura interna identificable. Los datos están desorganizados y no tienen ningún valor hasta que se clasifican, identifican y almacenan. Algunos ejemplos son los vídeos, los audios, las imágenes, los PDF, etc.
3.- Datos semiestructurados. Se trata de información que no es regular y que no puede ser gestionada de forma estándar. Es una mezcla de las dos anteriores: no están perfectamente estructuradas, pero tienen una organización definida. En este caso, los formatos HTML, XML o JSON serían datos semi-estructurados.

No hay una sola tecnología o herramienta que abarque el análisis total de Big Data. Por supuesto, hay análisis avanzados que se pueden aplicar a grandes datos, pero en realidad varios tipos de tecnologías y herramientas trabajan juntas para ayudarte a obtener el máximo valor de tu información. Aquí están los más importantes:

Aprendizaje automático. El aprendizaje automático, un subconjunto específico de la IA que entrena a una máquina para que aprenda, permite producir rápida y automáticamente modelos que pueden analizar datos más grandes y complejos y ofrecer resultados más rápidos y precisos, incluso a muy gran escala. Y al construir modelos precisos, una organización tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables – o evitar riesgos desconocidos.

Gestión de datos. Los datos deben ser de alta calidad y bien administrados antes de que puedan ser analizados de forma fiable. Con los datos que entran y salen constantemente de una organización, es importante establecer procesos repetibles para construir y mantener estándares de calidad de los datos. Una vez que los datos son fiables, las organizaciones deben establecer un programa de gestión de datos maestros que ponga a toda la empresa en la misma página a golpe de click. ¿Qué es Big Data y Para que Sirve?; todo se basa en potenciar y sacarle partido a la segmentación y gestión de datos.

Minería de datos. La tecnología de minería de datos le ayuda a examinar grandes cantidades de datos para descubrir patrones en los datos – y esta información puede ser utilizada para un análisis más profundo para ayudar a responder a complejas preguntas de tendencias del consumidor en los negocios. Con el software de minería de datos, puede examinar todo el ruido caótico y repetitivo de los datos, señalar lo que es relevante, utilizar esa información para evaluar los resultados probables, y luego acelerar el ritmo de la toma de decisiones.

Hadoop. Este software de código abierto puede almacenar grandes cantidades de datos y ejecutar aplicaciones en grupos. Se ha convertido en una tecnología clave para hacer negocios debido al constante aumento de los volúmenes y variedades de datos, y su modelo de computación distribuida procesa grandes datos con rapidez. Un beneficio adicional es que el marco de código abierto de Hadoop es gratuito.

Análisis de Big Data. Puede obtener una visión inmediata de sus datos y actuar sobre ellos rápidamente. Esta tecnología o herramientas de Big Data Analitycs, son capaces de generar latencias de procesamiento analítico para probar nuevos escenarios y crear modelos; no sólo es una forma fácil para que las organizaciones se mantengan ágiles y tomen mejores decisiones empresariales, sino que también les permite ejecutar escenarios de análisis iterativos e interactivos.

Análisis predictivo. La tecnología de análisis predictivo utiliza datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Se trata de proporcionar una mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro, para que las organizaciones puedan sentirse más seguras de que están tomando la mejor decisión empresarial posible. Algunas de las aplicaciones más comunes del análisis predictivo son la detección de fraudes, el riesgo, las operaciones y la comercialización.

Minería de textos. Con la tecnología de minería de textos, puedes analizar datos de texto de la web, campos de comentarios, libros y otras fuentes basadas en textos para descubrir ideas que no habías descubierto antes. La minería de textos utiliza la tecnología de aprendizaje automático o de procesamiento de lenguaje natural para peinar los documentos -correos electrónicos, blogs, feeds de Twitter, encuestas, inteligencia competitiva y más- para ayudarle a analizar grandes cantidades de información y descubrir nuevos temas.

1.- Dos veces más probabilidades de obtener un rendimiento financiero superior que la media de sus industrias.
2.- Cinco veces más probabilidades de tomar decisiones mucho más rápido que sus competidores.
3.- Tres veces más probabilidades de ejecutar las decisiones según lo previsto.
4.- El doble de probabilidades de tomar decisiones basadas en datos.

Uso de la Big Data en la Reelección de Obama

Después de su primer mandato, el Presidente de los Estados Unidos Barack Obama decidió utilizar a Big Data para su reelección en 2012. Unas cien personas trabajaron en el departamento de análisis de la campaña.

Cincuenta estaban estacionadas en las oficinas centrales, otras treinta se movilizaron por las diferentes localidades del país, y veinte se centraron única y exclusivamente en la interpretación de los datos recibidos. Tras un análisis inicial, los esfuerzos de la campaña se centraron en tres aspectos: el registro (recogiendo datos de votantes convencidos), la persuasión (dirigiéndose a los dudosos de manera eficaz) y la participación de los votantes (asegurándose de que los partidarios votaran a favor o en contra). Y, por primera vez, los tres equipos más importantes de las campañas electorales: el de campo, el digital y el de comunicación, trabajaron con una estrategia unificada con los datos respectivos de cada uno.

El motor de todo, la plataforma inteligente utilizada fue la HP Vertica. Entre las acciones más efectivas que esta plataforma permitía se encontraban: recoger datos en el sitio de campo y hacer una retroalimentación muy rápida a través de notificaciones por correo electrónico por parte del equipo online (mejoró en tiempo y eficiencia); o detectar los nichos en los que la publicidad televisiva funcionaría mejor cruzando los datos de los votantes con otros datos demográficos, audiencias, precios de la publicidad, programas… (mejoró en impacto y segmentación). ¿Qué es Big Data y Para que Sirve?; con sus análisis, el equipo de Obama optimizó la comunicación y mejoró la respuesta del electorado afín, sin desperdiciar recursos, tiempo y dinero en votantes que no eran partidarios de su partido.

Uso del Big Data y el crimen

Gracias a la implementación de la aplicación Smart Steps, que recopila absolutamente toda la información del censo de cada barrio americano de Massachusetts, es posible predecir en un 68% si se producirá un delito en una zona determinada, lo que ha permitido desarrollar un atlas de riesgos.

En este caso predomina el uso de Big Data, ya que permite a los elementos policiales analizar la incidencia criminal de un área, la movilidad demográfica, la información laboral de sus habitantes y el perfil psicológico de los 6,5 millones de habitantes del estado en menos de un mes, generando acciones de contención criminal antes de que ocurra un acto delictivo.

Uso del Big Data y los recursos humanos

Al utilizar Big Data y enfrentarse a un gran volumen de información, su departamento de recursos humanos puede ser mucho más analítico y estratégico en sus procesos de contratación, entender las razones por las que los empleados se marchan (o se quedan), mantener registros de los trabajos anteriores y las solicitudes a las vacantes, etc.

Según un estudio realizado por la empresa financiera y de capital humano Workday, el 96% de los gerentes de atracción de talento creen que el Big Data les permitirá avanzar para «predecir las tendencias y lo que sucederá en el futuro», de modo que los gerentes de capital humano «pueden anticiparse a las necesidades de la empresa, en términos de capacitación, recursos, promoción e incluso detectar quiénes tienen la intención de abandonar la empresa».

Uso del Big Data y Finanzas

El mundo de la banca y de las finanzas se está activando de manera considerable y está entrando de lleno en el uso de los datos para mejorar su rendimiento. Y es que, si lo pensamos bien, nuestro banco tiene muchísima información acerca de nuestros hábitos de consumo. Información por la que muchas empresas sueñan con tener:

¿cuáles son nuestros ingresos?
¿a qué comercios solemos acudir?
¿cuánto gastamos en cada uno de ellos?
¿qué tipo de tiendas online visitamos?
¿cuáles de nuestros establecimientos favoritos son físicos?
¿qué cantidad de nuestros ingresos ahorramos?

Uso del Big Data en Sanidad

Los progresos que se están consiguiendo en el mundo de la investigación médica son espectaculares. Gracias al big data no solo se logra conseguir información y estadísticas, vitales para muchos estudios, como por ejemplo para estudiar patrones de propagación de enfermedades; también es posible descodificar nuestro ADN y detectar posibles enfermedades (incluso sin síntomas) o conocer los alimentos más adecuados para nuestro cuerpo.

Uso del Big Data en Deportes

En la NBA y la NFL se emplean aplicaciones que hacen uso del Big Data para definir las estrategias a utilizar en cada partido, prevenir lesiones de los jugadores, conocer las preferencias de los aficionados, etc.

En esta publicación de ¿Qué es Big Data y Para que Sirve? dejaremos algunos consejos que te ayudarán a convertir a Big Data de un problema en una ventaja para tu empresa.

1.- Comienza analizando tus propias bases de datos

Se trata de fuentes de datos que pueden ser fácilmente consultadas por los usuarios: productos o servicios vendidos, a quiénes se venden y cómo, cuántos de ellos se devuelven, niveles de existencias… A partir de la extracción de estos datos podemos empezar a crear relaciones y sacar conclusiones.

2.- Incluye los procesos de Big Data en las bases de datos relacionales existentes:

Una vez que las bases de datos de la empresa han sido analizadas, es muy probable que surjan preguntas. Podemos encontrarnos en situaciones que una vez analizados los datos no entendemos, porque hay un pico alto o un pico bajo. Para resolver y entender todos los datos, los Grandes Datos nos ayudarán a dar sentido a lo que estamos analizando.

3.- Introduce más Big Data:

Una vez que introduzcamos los Big Data para entender los datos, ya estaremos dentro del «dominio» de los Big Data, y a partir de aquí será mucho más fácil introducir más tipos de Big Data como añadir comentarios de las redes sociales que los clientes y otros hacen sobre sus productos.

4.- Aumenta la formación del personal de la empresa:

Una de las mejores maneras de que su personal empiece a trabajar en Big Data es hacerlo gradualmente. Primero, realizar un análisis de la base de datos, luego incorporar el Big Data para darle sentido a los datos. De esta manera, el personal de la empresa conocerá y se entrenará en el Big Data paso a paso. Si deseas especializarte en Big Data. consulta los centros Acreditados por la Agencia Universitaria DQ con Certificación Universitaria Internacional.

Existe una gran variedad de cursos y master en Big Data online especializados, revisa la oferta formativa de los centros acreditados por DQ con Certificación Universitaria Internacional.

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¿Qué es Big Data y Para que Sirve?; En definitiva, cuando hablamos de Big Data no nos referimos únicamente a los datos, sino sobre todo a la capacidad de poderlos explotar para extraer información y conocimiento de valor para nuestro negocio. La finalidad del Big Data es poder diseñar nuevos productos y servicios basándose en los nuevos insights que adquirimos sobre nuestros clientes, sobre nuestra competencia o el mercado en general.